1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam

99 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam
Tác giả Nguyễn Thị Trúc Linh
Người hướng dẫn TS. Nguyễn Đặng Hải Yến
Trường học Trường Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng
Thể loại Tốt Nghiệp Đại Học
Năm xuất bản 2024
Thành phố Tp. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 99
Dung lượng 1,46 MB

Cấu trúc

  • CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU (13)
    • 1.1. Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài (13)
    • 1.2. Mục tiêu của đề tài (16)
      • 1.2.1. Mục tiêu tổng quát (16)
      • 1.2.2. Mục tiêu cụ thể (16)
    • 1.3. Câu hỏi nghiên cứu (16)
    • 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu (16)
    • 1.5. Phương pháp nghiên cứu (17)
    • 1.6. Ý nghĩa thực tiễn (18)
    • 1.7. Kết cấu đề tài (18)
  • CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM (21)
    • 2.1. Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng (21)
      • 2.1.1. Khái niệm (21)
      • 2.1.2. Đo lường (22)
    • 2.2. Hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại (23)
      • 2.2.1. Khái niệm (23)
      • 2.2.2. Đo lường (23)
    • 2.4. Các nghiên cứu trước (27)
      • 2.4.1. Nghiên cứu nước ngoài (27)
      • 2.4.2. Nghiên cứu trong nước (31)
      • 2.4.3. Những khoảng trống nghiên cứu (35)
  • CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (40)
    • 3.1. Quy trình nghiên cứu (40)
    • 3.2. Mô hình nghiên cứu (42)
      • 3.2.1. Mô hình nghiên cứu (42)
      • 3.2.2. Xây dựng các giả thuyết nghiên cứu (49)
    • 3.3. Dữ liệu nghiên cứu (51)
    • 3.4. Phương pháp nghiên cứu (51)
  • CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN (56)
    • 4.1. Thực trạng rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt (56)
      • 4.1.1. Thực trạng rủi ro tín dụng tại Việt Nam (56)
      • 4.1.2. Thực trạng hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam (58)
    • 4.2. Phân tích thống kê mô tả (62)
    • 4.3. Phân tích tương quan các biến (65)
    • 4.4. Kết quả hồi quy của mô hình có biến phụ thuộc ROA (67)
      • 4.4.1. Hồi quy theo phương pháp Pool OLS, FEM, REM (67)
      • 4.4.2. Kết quả khắc phục mô hình bằng ước lượng FGLS (69)
    • 4.5. Kết quả hồi quy của mô hình có biến phụ thuộc ROE (70)
      • 4.5.1. Kết quả hồi quy theo phương pháp Pool OLS, FEM, REM (70)
      • 4.5.2. Kết quả khắc phục mô hình FEM bằng ước lượng FGLS (73)
    • 4.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu (74)
      • 4.6.1. Đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROA (75)
      • 4.6.2. Đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROE (77)
  • CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ (84)
    • 5.1. Kết luận (84)
    • 5.2. Hàm ý chính sách (86)
      • 5.2.1. Tỷ lệ nợ xấu (86)
      • 5.2.2. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (88)
      • 5.2.3. Quy mô ngân hàng (89)
      • 5.2.4. Mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính (89)
      • 5.2.5. Các yếu tố vĩ mô (90)
    • 5.3. Các hạn chế nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo (90)
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO (93)

Nội dung

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 Đề tài “Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam” nghiên cứu về mối quan hệ giữa RRTD và hiệu quả hoạt động của ngân hàng, cụ thể là c

GIỚI THIỆU

Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài

Hệ thống ngân hàng của mỗi quốc gia đóng vai trò quan trọng trong việc phân bổ dòng tiền lưu thông trên thị trường vốn lẫn thị trường tiền tệ Đặc biệt, chuỗi các ngân hàng thương mại (NHTM) là một công cụ quản lý mà chính phủ ưa chuộng sử dụng để truyền dẫn các chính sách tiền tệ vào nền kinh tế vĩ mô của quốc gia cũng như thông qua đó để kiểm soát luồng tiền quốc nội Chính vì lẽ đó, quá trình hoạt động hằng kỳ của NHTM không chỉ được chính phủ chú trọng mà còn được các nhà đầu tư theo tổ chức hay cá nhân dành sự quan tâm sâu sắc Trải qua bao năm tháng cùng nhiều sự kiện kinh tế diễn ra, tình hình hoạt động kinh doanh của ngành ngân hàng dường như dần trở thành một trong những nhân tố biểu thị mức độ ổn định về mặt tài chính và phát triển nền kinh tế của một quốc gia Ta có thể dễ dàng thấy được ngoài lĩnh vực Bất động sản, tình hình hoạt động của lĩnh vực Ngân hàng thường được đem ra làm đề tài tranh luận của các buổi đàm đạo về xu hướng đầu tư cũng như tình hình phát triển kinh tế đất nước

Tương tự doanh nghiệp, ngân hàng thương mại (NHTM) đối mặt nhiều rủi ro như thanh khoản, biến động thị trường Tuy nhiên, rủi ro tín dụng (RRTD) được đánh giá là mối quan tâm hàng đầu vì hoạt động cấp tín dụng là nòng cốt, mang lại nguồn thu chính cho NHTM (Kargi 2011) Tăng nợ xấu đồng nghĩa với gia tăng RRTD, dẫn đến thiệt hại tài chính, giảm tín nhiệm khách hàng và nguy cơ phá sản do rút tiền gửi ồ ạt Vì vậy, RRTD có mối quan hệ chặt chẽ với hiệu quả hoạt động và sự tồn tại của NHTM.

Tại Việt Nam, hệ thống các NHTM giữ vai trò chủ chốt, là trung gian tài chính thực hiện phân phối và lưu chuyển tiền tệ từ các chủ thể thừa vốn bằng nghiệp vụ huy động tiền gửi tiết kiệm đem đến cho các chủ thể thiếu vốn trong xã hội bằng hoạt động cung cấp sản phẩm tín dụng (cho vay là chủ yếu) Đồng thời, các NHTM tại Việt Nam thực hiện chức năng truyền dẫn chính sách tiền tệ của Ngân hàng trung ương (NHTW) đến thị trường kinh tế chung cho cả nước Khác với một số quốc gia đặt riêng hệ thống ngân hàng ra khỏi sự kiểm soát của chính phủ nhằm tách bạch chính sách tiền tệ của NHTW và chính sách chính trị của Chính phủ, mô hình tổ chức NHTW tại Việt Nam là mô hình NHTW trực thuộc Chính phủ Ngân hàng Nhà Nước (NHNN) Việt Nam chịu sự chi phối và quản lý từ chính quyền đứng đầu mà NHTW lại đứng ra quản lý hệ thống các NHTM, vậy nên có thể thấy hoạt động của các NHTM tại Việt Nam ảnh hưởng trực tiếp đến nền kinh tế - chính trị vĩ mô của đất nước Chỉ cần một trong số các NHTM rơi vào tình trạng nguy kịch cũng đủ khiến cho toàn bộ hệ thống ngân hàng biến động lớn và có khả năng gây khủng hoảng kinh tế quốc gia Chính vì lẽ đó, chính phủ Việt Nam yêu cầu các NHTM phải tuân thủ thực hiện các quy định về quản trị rủi ro trong quá trình hoạt động, đặc biệt là RRTD

Trong các nghiên cứu trước đây về các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của NHTM và tác động của RRTD lên hoạt động của NHTM mà khoá luận đã tìm hiểu và tham khảo đều có nhận định cho rằng RRTD có mối quan hệ mật thiết và có tác động đáng kể đến tình hình hoạt động của NHTM, tuy nhiên trong các nghiên cứu đó xuất hiện sự không đồng nhất, chia thành hai xu hướng kết quả đối nghịch nhau Gizaw và các cộng sự (2015), Ekinci và Poyraz (2019), Kwashie và cộng sự (2022), Ardelia và Lubis (2023), Phạm Thị Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018), kết luận rằng mối quan hệ giữa RRTD và hiệu quả hoạt động của NHTM là mối quan hệ nghịch biến: RRTD làm giảm sút hiệu quả hoạt động Trong khi đó, Abiola và Olausi (2014), Sahiti và cộng sự (2022), Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021), Nguyễn Quốc Anh (2023) lại cho ra kết quả mô hình chứng minh rằng RRTD có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của NHTM Ngoài ra, các nghiên cứu tại Việt Nam hoặc là nghiên cứu trên số lượng mẫu quan sát quá ít, hoặc là nghiên cứu vào các giai đoạn thiếu thốn dữ liệu chính thống

Hiện nay, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng không ngừng tăng cao trong quý 3/2023, phản ánh rõ ràng những khó khăn trong nền kinh tế Việt Nam Số liệu thống kê chỉ ra rằng tổng nợ xấu của 28 ngân hàng đã công bố báo cáo tài chính tăng 52% trong quý 3, tỷ lệ nợ xấu của một số ngân hàng gia tăng gấp 2 - 3 lần (Nguyễn Điểm 2023) Điều này thể hiện rằng trong những năm gần đây, hoạt động các NHTM tại Việt Nam gặp nhiều khó khăn trong bối cảnh phục hồi kinh tế sau đại dịch chung toàn cầu Tỷ lệ nợ xấu của các NHTM tăng cao gây trở ngại lớn trong vấn đề mở rộng quy mô cấp tín dụng, đặc biệt là cấp tín dụng đối với các doanh nghiệp kinh doanh, dẫn đến hiệu quả kinh tế trong nước sụt giảm Năm 2021 và năm 2022 tuy là những năm cận kề sau đợt tàn phá và đóng băng nền kinh tế toàn cầu vì dịch bệnh COVID năm

Năm 2023 đánh dấu giai đoạn các doanh nghiệp Việt Nam thật sự chịu ảnh hưởng nghiêm trọng của khủng hoảng kinh tế liên quan đến dịch bệnh Ngành bán lẻ, tiêu dùng và du lịch chịu tác động rõ rệt, thiếu hẳn không khí nhộn nhịp như những năm trước.

Từ thực tiễn hiện nay, vấn đề cấp bách cần được thực hiện là thức tỉnh tư duy nhà quản trị về RRTD và mức độ của nhân tố này đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam và tìm ra các giải pháp phù hợp giúp giảm thiểu RRTD, nâng cao hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam Bối cảnh của hệ thống NHTM và nền kinh tế cả nước cùng những hạn chế trong các nghiên cứu của các tác giả trước đây được nêu trên đã thúc đẩy tác giả chọn đề tài: “Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam” để thực thiện Khoá luận tốt nghiệp của mình.

Mục tiêu của đề tài

Phân tích ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam nhằm đưa ra những giải pháp phù hợp, giảm thiểu rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam

− Nêu ra thực trạng của RRTD và hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam

− Đánh giá mức độ ảnh hưởng của RRTD đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam

− Đề xuất hàm ý chính sách giúp cải thiện tình trạng RRTD và hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

− Thực trạng của RRTD và hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam hiên nay như thế nào?

− Mức độ ảnh hưởng của RRTD lên hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam như thế nào?

− Giải pháp quản trị RRTD và nâng cao hiệu quả hoạt động cho các NHTM tại Việt Nam là gì?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng: RRTD và sự ảnh hưởng của RRTD đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam

− Không gian: Khoá luận sử dụng thông tin và dữ liệu được thu thập từ 24 NHTM được niêm yết trên sàn chứng khoán (danh sách chi tiết 24 NHTM tại Phụ lục 1) Để kết quả nghiên cứu đạt được mức độ tin cậy cao nhất, mô hình cùng chiều hướng tương quan giữa các biến được chuẩn nhất, khoá luận dự kiến sử dụng dữ liệu từ các NHTM đã được niêm yết nhằm đảm bảo tính minh bạc và chính xác của thông tin dữ liệu, tránh những sai lệch không đáng có trong quá trình nghiên cứu Tính đến thời điểm hiện tại (cuối năm 2023, đầu năm 2024), Việt Nam đã có 27 NHTM được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Tuy nhiên, khoá luận chỉ chọn ra 24 NHTM phần lớn thị phần ngành ngân hàng đại diện cho hệ thống NTHM Việt Nam và để chắc chắn kiểm soát được nguồn dữ liệu, giảm thiểu khả năng sai sót thông tin trong quá trình tổng hợp

− Thời gian: số liệu của các NHTM dùng trong quá trình nghiên cứu thuộc giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2022

Khoá luận lựa chọn khoảng thời gian này vì lý do đây là giai đoạn mà các ngân hàng có đầy đủ số liệu và chính xác (chưa có Báo cáo tài chính cùng các loại tài liệu tổng hợp về năm 2023 tại thời điểm quý 1/2024) Bên cạnh đó, để tránh vấn đề bị trống dữ liệu do giai đoạn khủng hoảng kinh tế toàn cầu 2008 – 2009, việc thu thập số liệu bắt đầu từ năm 2013 giúp hạ thấp xác suất phát sinh lỗi mô hình.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp thống kê mô tả và định lượng để đánh giá ảnh hưởng của Rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại Việt Nam Thống kê mô tả phân tích các số liệu thống kê bằng các bảng biểu được tổng hợp trên Microsoft Excel và Stata Định lượng sử dụng phân tích hồi quy đa biến bằng phần mềm SPSS, Eviews hoặc Stata dựa trên cơ sở dữ liệu trong báo cáo tài chính, thuyết minh báo cáo cùng báo cáo thường niên và các tài liệu liên quan khác của 24 NHTM trong giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2021.

2022 Vì dữ liệu thu thập cho quá trình nghiên cứu đề tài là dữ liệu dạng bảng nên dự kiến hồi quy theo ba phương pháp ước lượng khác nhau: mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất dữ liệu gộp (Pooled OLS), mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) Ngoài ra, sau khi hồi quy thì tiến hành một số kiểm định cần thiết để lựa ra mô hình phù hợp và đáng tin cậy nhất hợp thông qua sự hỗ trợ tính toán của các phần mềm Microsoft Excel, Stata

Nếu có xuất hiện các hiện tượng phương sai thay đổi, đa cộng tuyến, tự tương quan trong mô hình thì sẽ khắc phục bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (FGLS) để chắc chắn mô hình cuối cùng là phù hợp nhất và kết quả ước lượng đáng tin cậy.

Ý nghĩa thực tiễn

Về mặt lý luận, từ kết quả nghiên cứu của đề tài, có thể đo lường và đánh giá về mức độ ảnh hưởng của RRTD đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam Đồng thời kiểm nghiệm lại các nhận định, kết quả của những nghiên cứu tiền kỳ và đưa ra bằng chứng chứng thực các cơ sở lý thuyết về tác động của RRTD lên hiệu quả hoạt động của các NHTM Với việc tổng hợp các lý thuyết về sự ảnh hưởng của RRTD đến hoạt động của NHTM cùng với kết quả thực tế đã qua kiểm định, đề tài góp thêm vào kho tàng tài liệu tham khảo về RRTD những thông tin dữ liệu mang tính cập nhật thực trạng tại thời điểm phát sinh khoá luận

Về mặt thực tiễn, đề tài hỗ trợ các nhà quản trị của NHTM, người điều hành chính sách mở rộng thế giới quan và có góc nhìn sâu rộng và đa chiều hơn về vấn đề RRTD nhằm hỗ trợ họ tìm ra những biện pháp, chính sách tín dụng phù hợp với tình hình hoạt động của NHTM mà họ quản lý cùng với nhịp phát triển và hội nhập kinh tế toàn cầu.

Kết cấu đề tài

Chương này khái quát các thông tin của đề tài nghiên cứu 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 và ý nghĩa thực tiễn

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu trước

Chương 2 đề cập đến các lý thuyết liên quan về RRTD và hiệu quả hoạt động của NHTM song song với các chỉ số thể hiện hai yếu tố này Ngoài ra, chương 2 tổng hợp các nghiên cứu trước có liên quan đến đề tài của khoá luận nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Trong chương 3, các giả thuyết và kỳ vọng dấu tương quan, mô hình nghiên cứu, các biến được đưa vào mô hình sẽ được trình bày cùng với cách thức tính toán các biến

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Kết quả thống kê, nghiên cứu và các kết quả kiểm định mô hình sẽ được khoá luận đề cập tại chương 4 Phần thảo luận về kết quả nghiên cứu cũng sẽ được trình bày trong chương này

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương 5 nêu ra kết luận của khoá luận về nghiên cứu của bản thân đồng thời đưa ra các hàm ý chính sách mang tính chất tham khảo phù hợp với đặc trưng kinh tế tại Việt Nam và đặc điểm của các NHTM tại Việt Nam

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 Đề tài “Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam” nghiên cứu về mối quan hệ giữa RRTD và hiệu quả hoạt động của ngân hàng, cụ thể là của NHTM tại Việt Nam nhằm đưa ra các kiến nghị thực tiễn cải thiện công tác quản trị rủi ro trong quá trình hoạt động của NHTM

Để đánh giá tác động của RRTD đến hoạt động của NHTM Việt Nam, đề tài nghiên cứu đã tiến hành khảo sát 240 quan sát (24 NHTM Việt Nam giai đoạn 2013-2022) và sử dụng ba phương pháp ước lượng khác nhau, đồng thời kiểm tra và khắc phục các sai sót Nghiên cứu được trình bày trong bốn chương tiếp theo, bao gồm các lý thuyết, mô hình và kết quả nghiên cứu.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng

RRTD được định nghĩa là nguy cơ kinh tế của doanh nghiệp bị tổ hại do khách hàng không thể thanh toán khoản vay hoặc có dấu hiệu trốn tránh trách nhiệm thanh toán nợ cho ngân hàng (Myers và Brealey 1980)

Rủi ro tín dụng (RRTD) là tình trạng tổn thất tài chính của ngân hàng khi khách hàng hoặc đối tác không thực hiện đúng các nghĩa vụ theo hợp đồng đã ký kết Loại RRTD phổ biến nhất liên quan đến các khoản vay và ứng trước cho khách hàng.

Theo Henie & Sonja (1999), RRTD là đặc trưng của hoạt động ngân hàng và được định nghĩa là nguy cơ mà người đi vay không thể chi trả tiền lãi hoặc vốn gốc so với thời hạn thoả thuận trong hợp đồng tín dụng Việc thanh toán bị hoãn lại, hoặc tồi tệ hơn huỷ bỏ thanh toán toàn bộ khoản nợ làm lưu chuyển tiền tệ bị bất ổn định và ảnh hưởng tới ngân hàng

Theo Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (2001), RRTD - rủi ro vỡ nợ - đề cập đến khả năng ngân hàng mất một phần hoặc toàn bộ khoản cho vay đã cấp Rủi ro này xuất phát từ các sự kiện liên quan đến khách hàng như phá sản, trễ hạn thanh toán, điều chỉnh xếp hạng tín dụng hoặc tái cơ cấu khoản vay, dẫn đến ngân hàng chậm thu hoặc không thu hồi được khoản nợ.

Hai nhà kinh tế Sauders và Lange (2002) đưa ra nhận định RRTD thực chất là khoản lỗ vốn tiềm ẩn trong hoạt động cấp tín dụng cho khách hàng của NHTM Nguồn thu nhập dự tính được tạo ra từ khoản vay mà ngân hàng cấp cho khách hàng không được thực hiện đúng như kế hoạch

Tổng hợp lại, rủi ro tín dụng là khả năng ngân hàng phải đối diện với thiệt hại tài chính phát sinh khi bên nhận tín dụng không thực hiện đúng nghĩa vụ đã cam kết với ngân hàng, bao gồm không thanh toán lẫn thanh toán trễ hạn đối với các khoản nợ gốc hoặc nợ lãi Trong trường hợp nghiêm trọng có thể dẫn đến nguy cơ sụp đổ, phá sản của ngân hàng

RRTD có thể được đo lường bằng nhiều chỉ số đa dạng Theo Laeven và Majnoni (2003), khi RRTD xảy ra thì không những giá trị các khoản cho vay mà toàn bộ tài sản của ngân hàng đều có nguy cơ bị tổn thất nên có thể được đo lường RRTD bằng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản ngân hàng

Tuy nhiên, các nghiên cứu sau này cho thấy các tác giả ưu tiên sử dụng cùng lúc đa dạng các chỉ số để đại diện cho RRTD Boahene và cộng sự (2012) chọn ra ba chỉ số: Nợ đã xóa cho khách hàng trên tổng dư nợ, nợ xấu trên tổng dư nợ, lợi nhuận trước dự phòng trên tổng dư nợ Muhammed và Garba (2014) thì chọn ra hai chỉ số để đo lường RRTD là Tỷ lệ nợ xấu và chi phí nợ vay

Những nghiên cứu gần đây dần lược đi những chỉ số không thể hiện được chính xác mức độ RRTD của NHTM, đồng thời đơn giản hoá và thu hẹp lại chỉ còn các chỉ số như tỷ lệ nợ xấu, hệ số an toàn vốn theo nghiên cứu của Kwashie và cộng sự (2022) Một số tác giả như Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021), Ardelia và Lubis (2023), Nguyễn Quốc Anh (2023) có xu hướng sử dụng hai chỉ số tỷ lệ nợ xấu và dự phòng tín dụng để đo lường RRTD

Xét chung lại, có chỉ số được sử dụng phổ biến đại diện cho RRTD là tỷ lệ nợ xấu (NPL) của các NHTM và bên cạnh đó tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) cũng là yếu tố thể hiện rõ ràng RRTD

NPL = Tổng dư nợ của nhóm nợ xấu

Tổng nợ cho vay LLR = Tổng giá trị dự phòng nợ xấu

Hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại

Antonio và cộng sự (2006) phát biểu: Sự so sánh chênh lệch giữa các nguồn lực input (đầu vào) và giá trị output được tạo ra (đầu ra), ví dụ như lợi nhuận và chi phí, được gọi là hiệu quả Cùng chung một nguồn lực input xác định, nếu hoạt động A tạo ra giá trị output lớn hơn hoạt động B thì hoạt động A hiệu quả hơn hoạt động B

Hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng là lợi nhuận thu được từ các hoạt động kinh doanh trong một thời gian nhất định, phản ánh sự tương quan giữa các yếu tố khan hiếm và hàng hóa - dịch vụ, cũng như khả năng phân bổ hợp lý các tài nguyên và thành công trong việc đáp ứng mục tiêu sản xuất dịch vụ, hàng hóa của ngân hàng.

Tóm lại, hiệu quả hoạt động của các NHTM có thể hiểu là khả năng sử dụng triệt để các yếu tố tài nguyên đầu vào trong quá trình hoạt động kinh doanh của ngân hàng nhằm đạt được mục tiêu trong kế hoạch và với chi phí ở mức tối ưu

Có nhiều chỉ tiêu tài chính được sử dụng đại diện cho hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại, tuy nhiên, được sử dụng phổ biến hơn cả là nhóm các chỉ tiêu khả năng sinh lời Theo Rose (1999), NHTM hoạt động kinh doanh tương đối giống một doanh nghiệp với mục tiêu tối đa hoá lợi nhuận trong mức độ rủi ro cho phép và khả năng sinh lời là mục tiêu được ưu tiên hàng đầu trong quá trình hoạt động Khả năng sinh lời là thước đo đánh giá toàn bộ quá trình và hiệu quả hoạt động của ngân hàng (Velnamby và Nimalathasan 2008) Các chỉ số khả năng sinh lời được sử dụng phổ biến trong các bài nghiên cứu trong và ngoài nước có thể kể đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ thu nhập lãi cận biên

• Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)

ROA (Return on Assets) là chỉ số thể hiện tỷ suất sinh lời trên tài sản, đánh giá hiệu quả đầu tư vào tài sản đồng thời thể hiện năng lực quản trị tài chính và đầu tư của các nhà quản trị (Hassan và Bashir 2003) Chỉ số này thể hiện tỷ lệ giữa lợi nhuận sau thuế so với tài sản được đem vào hoạt động sản xuất kinh doanh ROA càng cao càng thể hiện hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp càng tốt Tuy nhiên, có trường hợp ROA cao nhưng không phải là sử dụng tài sản hiệu quả mà vì ngân hàng thiếu hụt đầu tư vào tài sản, điều này tác động xấu đến hoạt động kinh doanh lâu dài

ROA = Lợi nhuận sau thuế

Tổng tài sản bình quân

• Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)

ROE (Return on Equity) là chỉ số thể hiện tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, đánh giá khả năng tạo giá trị tăng thêm cho cổ đông ROE được xem là một trong các chỉ số đánh giá khả năng sinh lời của NHTM một các toàn diện (Sufian 2011) Chỉ số này thể hiện tỷ lệ giữa lợi nhuận ròng so với vốn chủ sở hữu mà doanh nghiệp sử dụng vào hoạt động của doanh nghiệp ROE càng cao càng thể hiện hiệu quả sử dụng vốn của doanh nghiệp Tuy nhiên có trường hợp ROE cao nhưng ngân hàng lệ thuộc quá nhiều vào vốn vay, khiến cho cơ cấu tài chính mất cân bằng và chứa nhiều rủi ro

ROE = Lợi nhuận sau thuế

Tổng vốn chủ sở hữu bình quân

• Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM)

NIM (Net Interest Margin) là chỉ số thể hiện tỷ lệ thu nhập lãi cận biên, đánh giá khả năng tối đa hoá các nguồn thu bằng lãi và tối thiểu hoá chi phí từ lãi của ngân hàng thông qua phần chênh giữa lợi nhuận từ các khoản phát sinh và số tiền lãi mà ngân hàng phải trả cho khách hàng tiền gửi (là chi phí lãi phải trả) theo Ho và Saunders (1981) NIM của một ngân hàng mang giá trị dương biểu thị cho ngân hàng đó hoạt động có tạo ra lợi nhuận, ngược lại nếu NIM có giá trị âm thì ngân hàng hoạt động không hiệu quả NIM càng lớn biểu thị cho khả năng sinh lời của ngân hàng càng cao và khả năng đầu tư sinh lời càng lớn

NIM = Thu nhập thuần từ lãi

Tài sản có sinh lãi bình quân

2.3 Lý thuyết kiểm định ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động

Trong mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng từ doanh nghiệp (RRTD) và hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM), Berger và DeYoung (1997) đưa ra ba giả thuyết chính: thuyết kém may mắn (gắn RRTD với các yếu tố khó lường), lý thuyết quản trị kém (cho rằng RRTD phản ánh khả năng quản lý yếu) và thuyết tiết kiệm chi phí (nêu rằng NHTM có thể hạn chế cho vay rủi ro để tiết kiệm chi phí) Ngoài ra, thuyết thông tin bất cân xứng (Stiglitz và Weiss, 1981) và thuyết triển vọng (Kahneman và Tversky, 1979) cũng liên quan đến sự tác động qua lại giữa RRTD và hiệu quả hoạt động của NHTM.

Theo thuyết kém may mắn của Berger và DeYoung (1997), NHTM cấp tín dụng cho khách hàng, khi RRTD tăng lên vì nền kinh tế xuất hiện các biến động xấu nằm ngoài khả năng kiểm soát của ngân hàng thì họ phải phát sinh tăng thêm các khoản chi phí (chi phí giám sát và xử lý nợ vay tiềm ẩn RRTD) nhẳm chống đỡ và khắc phục các tổn hại từ các khoản tín dụng xấu Như vậy, vì RRTD gây phát sinh các chi phí liên quan nên tăng rủi ro tính dụng có thể làm giảm hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Trong lý thuyết quản trị kém của Berger và DeYoung (1997), hiệu quả kinh doanh của một ngân hàng thấp (thông thường thấp về mặt hiệu quả quản lý chi phí) cho thấy năng lực quản trị của các NHTM yếu kém, đặc biệt là quản trị hoạt động tín dụng Đối với quản trị RRTD, nếu các NHTM không quản lý chặt chẽ các khoản vay đã cấp cho khách hàng thì sẽ có nguy cơ gia tăng nợ xấu và dẫn đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng tăng cao Từ đó NHTM phải chịu các chi phí phục hồi và xử lý nợ vay quá hạn, kéo theo hiệu quả kinh doanh của ngân hàng bị giảm sút Tóm lại thuyết quản trị kém cho rằng RRTD tăng cao do năng lực quản trị kém sẽ ảnh hưởng xấu lên hiệu quả hoạt động NHTM

Thuyết tiết kiệm chi phí (Skimping hypothesis) của Berger và DeYoung (1997) là giả thuyết về mối quan hệ cùng chiều giữa hiệu quả hoạt động của NHTM và RRTD Giả thuyết đưa ra nhận định rằng việc ngân hàng đạt được hiệu quả kinh doanh tạm thời nhờ vào việc giảm chi phí có thể dẫn đến tình trạng RRTD tăng cao, gây ra những hậu quả trong tương lai dài hạn khi phải đối mặt với nợ xấu và các chi phí liên quan Nói cách khác, NHTM đánh đổi giữa hiệu quả kinh doanh và rủi ro tiềm tàng bằng tăng lợi nhuận thông qua tiết kiệm chi phí quản trị trong ngắn hạn như các chi phí liên quan đến xử lý và dự phòng cho RRTD Tuy nhiên, RRTD trong tương lai có khả năng phát sinh đột biến, gây ra những hậu quả trong tương lai dài khi phải đối mặt với nợ xấu và các chi phí liên quan

Dựa trên Lý thuyết bất cân xứng thông tin, hoạt động của tổ chức tín dụng luôn liên quan mật thiết đến rủi ro Thông tin bất cân xứng khiến người cho vay khó đánh giá rủi ro của con nợ, dẫn đến tình trạng giả mạo hồ sơ vay vốn Điều này làm tăng rủi ro và gây biến động cho hoạt động của ngân hàng Do đó, người cho vay yêu cầu người đi vay trả lãi suất để bù đắp thiệt hại và chi phí giao dịch nhằm giảm thiểu rủi ro.

Thuyết triển vọng (Prospect Theory) của Kahneman và Tversky (1979) đưa ra nhận định từ góc độ hành vi của các nhà quản trị và cách họ tối đa hóa lợi ích riêng, đặc biệt trong trường hợp NHTM của họ đang đối diện với những trở ngại tài chính Các nhà quản trị có thể chấp nhận gia tăng RRTD lên mức cao hơn, vượt qua khả năng quản lý rủi ro của NHTM Hành động này bắt nguồn từ những lệch lạc trong nhận thức và tâm lý của nhà quản trị (lạc quan thái quá, sai lệch tự tin vào những đánh giá của bản thân, sai lệch kỳ vọng về xác suất triển vọng của nền kinh tế,…) Những lệch lạc này có thể dẫn đến hành động đánh giá cao khả năng sinh lợi của các khoản đầu tư và đánh giá thấp rủi ro liên quan đến các khoản vay của các nhà quản trị Các nhà quản trị NHTM khi đánh giá RRTD một cách sơ sài thiếu chuyên nghiệp có thể vô tình khiến RRTD tăng đột biến Kết quả là nhà quản trị có thể vô tình làm gia tăng thêm RRTD cho ngân hàng khi quyết định cấp tín dụng cho các hồ sơ vay vốn kém chất lượng Do đó, sự tăng trưởng tín dụng kèm theo sự gia tăng nợ xấu có thể mang theo nguy cơ tiềm ẩn về rủi ro đạo đức trong hoạt động của ngân hàng Các quyết định dựa trên sự lệch lạc tâm lý và các yếu tố hành vi của nhà quản lý có thể dẫn đến việc đánh giá sai rủi ro và không đảm bảo sự bền vững và đạo đức trong hoạt động của ngân hàng.

Các nghiên cứu trước

Abiola và Olausi (2014) đã nghiên cứu tác động của RRTD đến hiệu quả hoạt động kinh doanh (được đo lường bằng ROA) thông qua tỷ lệ nợ xấu và hệ số an toàn vốn tối thiểu CAR tại bảy NHTM Nigeria trong bảy năm từ năm 2005 đến 2011 Mô hình hồi quy đã cho kết quả Tỷ lệ nợ xấu có tác động tích cực đến ROA và kết luận hệ số an toàn vốn tối thiểu không có tác động đáng kể đến ROA Nghiên cứu của họ đưa ra giải thích cho kết quả này là vì mỗi NHTM sẽ có những chính sách tiền tệ riêng cùng khung pháp lý và quy định của từng quốc gia Việc tỷ lệ nợ xấu tăng kéo theo ROA của ngân hàng tăng là nhờ công tác quản trị rủi ro của các nhà quản lý NHTM được thực hiện chặt chẽ và nghiêm ngặt Tuy nhiên, mô hình toán của nghiên cứu này chỉ xét riêng duy nhất 2 biến đại diện cho RRTD mà không có thêm các biến có mức độ ảnh hưởng tương đối mạnh đến ROA Đồng thời, số quan sát của nghiên cứu này có phần hạn hẹp khi chỉ xem xét trên 49 quan sát (7 NHTM trong 7 năm)

Gizaw và các cộng sự (2015) nghiên cứu tác động của RRTD đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của tám NHTM tại Ethiopia trong mười hai năm từ năm 2003 đến

2014 Biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) Các biến độc lập đo lường RRTD gồm: Tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, hệ số an toàn vốn tối thiểu CAR, tỷ lệ cho vay trên vốn huy động Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu tác động tiêu cực mạnh mẽ đến cả ROA và ROE trong khi hệ số an toàn vốn tối thiểu CAR lại không có ý nghĩa với ROA nhưng có tác động tiêu cực đến ROE với mức ảnh hưởng lớn Điều này được tác giả giải thích rằng các cổ đông NHTM rất nhạy cảm với CAR, nếu tăng CAR thì đồng nghĩa chi phí cơ hội của vốn đầu tư sẽ tăng, gây tổn thất đối với các chủ sở hữu

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tích cực đến cả ROA và ROE, nói cách khác, tăng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng sẽ giúp ổn định tình hình hoạt động của NHTM ở cả phương diện toàn bộ tài sản và vốn chủ sỡ hữu Tỷ lệ cho vay trên vốn huy động trong mô hình không có ý nghĩa ở cả ROE và ROA Nghiên cứu của Gizaw góp phần mở rộng và kiểm định các biến đại diện cho RRTD; có xem xét thêm RRTD theo góc nhìn của các cổ đông thông qua sử dụng biến phụ thuộc ROE Bên cạnh những đóng góp, nghiên cứu vẫn chưa kết luận được mức độ tác động của RRTD đến hiệu quả hoạt động của các NHTM khi chỉ đưa ra xu hướng tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng nhưng chưa đề cập đến chúng có tác động qua lại như thế nào và có bù trừ cho nhau hay không

Nghiên cứu của Ekinci và Poyraz (2019) sử dụng dữ liệu thu thập từ hai mươi sáu ngân hàng tại Turkey trong khoảng thời gian mười ba năm (từ 2005 đến 2017) để xem xét mối quan hệ giữa RRTD và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Tác giả sử dụng tỷ suất sinh lời trên tài sản ROA và ROE để đo lường cho hiệu quả hoạt động của ba loại ngân hàng: ngân hàng nhà nước, ngân hàng tư nhân và ngân hàng nước ngoài; dùng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ làm yếu tố đại diện RRTD và các biến như tỷ lệ vốn hoá, chất lượng tài sản, quy mô ngân hàng, hình thức sở hữu của ngân hàng, thị phần, tổng sản phẩm nội địa, tỷ lệ lạm phát và yếu tố khủng hoảng kinh tế để xây dựng mô hình nghiên cứu Kết quả cho thấy tương quan giữa tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ và ROA, ROE của các loại hình ngân hàng đều tương quan âm mạnh, RRTD có tác động xấu đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Tỷ lệ vốn hoá, quy mô ngân hàng, thị phần và tỷ lệ lạm phát tác động tích cực đến ROA, ROE trong khi chất lượng tài sản và khủng hoảng kinh tế ảnh hưởng tiêu cực đến ROA, ROE Ngoài ra, hình thức sở hữu ngân hàng thuộc tư nhân tương quan dương với ROE, ROA nhưng ngân hàng thuộc sở hữu nước ngoài lại tương quan âm với ROE, ROA và ngân hàng thuộc nhà nước thì không tồn tại tương quan với ROE, ROA Riêng GDP không có ý nghĩa với ROE và ROA Ưu điểm của nghiên cứu là đã đưa vào mô hình các yếu tố cũng có sức ảnh hưởng lớn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng, thực tế hoá mô hình nhưng về RRTD, nghiên cứu chỉ dùng duy nhất tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ làm biến đại diện

Nghiên cứu của Kwashie và cộng sự (2022) về tác động của RRTD đến hiệu suất tài chính của các NHTM tại Ghana được lấy dữ liệu từ mười lăm NHTM trong giai đoạn từ năm 2013 đến 2018, trong đó: RRTD được đo bằng ba chỉ số là tỷ lệ nợ xấu, hệ số an toàn vốn tối thiểu CAR, tỷ lệ nợ vay và các khoản tạm ứng; hiệu quả hoạt động (cụ thể là hiệu quả tài chính) của ngân hàng được thể hiện qua hai chỉ số tỷ suất sinh lời trên tài sản ROA, giá trị kinh tế tăng thêm EVA Các biến kiểm soát được đưa vào mô hình gồm quy mô, tuổi đời hoạt động, tổng sản phẩm nội địa GDP, lạm phát và lãi suất điều hành của NHTW Tác giả đưa ra kết luận rằng tỷ lệ nợ xấu có tương quan âm đối với cả ROA và EVA, hệ số an toàn vốn tối thiểu CAR tương quan âm với EVA và không có ý nghĩa đối với ROA Mối tương quan của CAR và EVA trái ngược lại với kỳ vọng dấu ban đầu, tác giả giải thích rằng do sự phụ thuộc vào vốn cổ phần của các NHTM khiến việc tăng hệ số an toàn vốn tối thiểu sẽ làm mất đi phần vốn đáng lẽ được đem đi đầu tư tài chính, kéo theo giảm hiệu quả tài chính của NHTM Từ đó, có thể thấy rằng tăng RRTD có nguy cơ sẽ làm giảm sút hiệu quả tài chính của NHTM Kết quả của nghiên cứu còn cho thấy quy mô, tuổi đời hoạt động của NHTM, tổng sản phẩm nội địa GDP và tỷ lệ lạm phát có tác động tích cực đến hiệu suất hoạt động tài chính của NHTM, trong khi lãi suất điều hành của NHTW ngược lại có tác động tiêu cực Nghiên cứu của Kwashie và cộng sự xác nhận thêm các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của NHTM, sử dụng hai biến để đo RRTD Tuy nhiên nghiên cứu vẫn chưa giải thích hợp lý vì sao sử dụng chỉ số giá trị kinh tế gia tăng EVA để đo lường hiệu quả tài chính của NHTM

Nghiên cứu của Sahiti và cộng sự (2022) cho thấy tỷ lệ nợ xấu và hệ số an toàn vốn tối thiểu (CAR) có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tài chính (RRTD) và hiệu quả hoạt động của ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu tác động thuận chiều lên RRTD và nghịch chiều với hiệu quả hoạt động Hệ số CAR lại tương quan nghịch với tổng nợ vay trên tổng tài sản, cho thấy có thể kiểm soát RRTD bằng cách tăng CAR Tỷ lệ D/E cũng tương quan thuận với tổng nợ vay trên tổng tài sản, trong khi kích thước ngân hàng không có ý nghĩa Tỷ lệ nợ xấu, CAR và tỷ lệ D/E là các chỉ số để đo lường RRTD, và nghiên cứu cũng chỉ ra mối quan hệ đối nghịch giữa RRTD và hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Nghiên cứu của Ardelia và Lubis (2023) về tác động của RRTD và các hoạt động quản trị ngân hàng đến hiệu quả tài chính của các NHTM Indonesia trong giai đoạn từ năm 2017 đến 2021 kết luận rằng RRTD (được thể hiện bằng tỷ lệ nợ xấu) tác động xấu đến hiệu quả tài chính của ngân hàng được đo bằng tỷ suất sinh lời trên tài sản ROA nhưng lại không có ý nghĩa thống kê đối với biên lãi ròng NIM Các biến đại diện cho hoạt động quản trị ngân hàng gồm có: tỷ lệ sở hữu, uỷ ban độc lập và kiểm toán độc lập và các biến kiểm soát gồm: quy mô ngân hàng, tuổi đời hoạt động và dịch bệnh Covid Trong khi tỷ lệ sở hữu, uỷ ban độc lập đều tác động tích cực đến ROA và NIM thì kiểm toán độc lập chỉ có tác động tích cực đến ROA, đối với NIM không có ý nghĩa Ngoài ra, dịch bệnh Covid tác động tiêu cực đến cả ROA và NIM, quy mô tương quan dương với ROA nhưng không tương quan với NIM, và tuổi đời hoạt động không có ý nghĩa thống kê với hiệu quả tài chính Từ kết quả nghiên cứu, tác giả suy ra ROA là một chỉ số lý tưởng để đại diện cho hiệu quả hoạt động kinh doanh (cụ thể là hiệu quả tài chính) của NHTM, đồng thời chỉ rõ RRTD có mối quan hệ đối nghịch mạnh mẽ với hiệu quả tài chính của các NHTM Tuy vậy, việc đưa NIM vào xem xét cùng với ROA và sử dụng chung mô hình các biến khiến tác giả chưa thực sự khai thác được chỉ số NIM như kỳ vọng khi các biến độc lập hầu như chỉ có ý nghĩa với ROA

Tại Việt Nam, các tác giả cũng đã và đang dành mối quan tâm sâu sắc đến tình trạng tín dụng tại các ngân hàng Lê Thị Khánh Phương (2018) nghiên cứu về mức độ RRTD tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam Dữ liệu nghiên cứu gồm hai mươi lăm NHTM từ năm 2007 đến 2017 với tổng số quan sát là 275 quan sát Nghiên cứu sử dụng tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE để đo lường hiệu quả hoạt động của NHTM đồng thời xem xét tỷ lệ nợ xấu là biến đại diện cho RRTD, các biến kiểm soát được đưa vào mô hình gồm quy mô ngân hàng, tăng trưởng kinh tế, lãi suất thị trường và tỷ giá Nghiên cứu cho thấy RRTD có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM, bên cạnh đó, kết quả còn chỉ ra rằng quy mô ngân hàng được mở rộng và lãi suất thị trường tăng sẽ đóng góp tích cực đến hoạt động kinh doanh Tăng trưởng kinh tế GDP có ý nghĩa thống kê với biến đo lường hiệu quả hoạt động của NHTM ở mức 10%

Phạm Thị Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018) nghiên cứu về tác động của RRTD đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam trong mười ba năm (2004 – 2016) Tác giả dùng tỷ suất sinh lời trên tài sản ROA để đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM và 2 biến đại diện cho RRTD là tỷ lệ nợ xấu và chất lượng tài sản Ngoài ra, mô hình còn chứa các biến kiểm soát bao gồm: quy mô, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát Kết quả đưa ra cho thấy tỷ lệ nợ xấu tác động tiêu cực đến ROA, gia tăng nợ xấu sẽ làm giảm khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động của ngân hàng Chất lượng tài sản cũng tác động tiêu cực đến ROA, khi chỉ số này tăng cao thì ngân hàng phải trích lập dự phòng nhiều hơn để bù đắp các khoản nợ khó thu hồi và sẽ khiến giảm hiệu quả hoạt động

Từ đó kết luận rằng mối quan hệ giữa RRTD và hiệu quả hoạt động là mối quan hệ ngược chiều nhau Bên cạnh đó, tác giả đặc biệt đề cập rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu đóng vai trò quan trọng đối với khả năng sinh lời của NHTM và tác động tích cực đến ROA, tận dụng vốn chủ giúp NHTM tiết kiệm chi phí sử dụng cho các nguồn vốn bên ngoài Các yếu tố quy mô, tăng trưởng GDP và lạm phát đều không có ý nghĩa thống kê với ROA, điều này nói lên các yếu tố vĩ mô không có tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam Điểm hạn chế của bài nghiên cứu đó là chỉ mới xét đến chỉ số ROA cho hiệu quả hoạt động của NHTM, chính vì do ROA là chỉ số đáng giá và so sánh trên cơ sở tổng tài sản của ngân hàng nên việc chối bỏ sự ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô có thể sẽ dễ dàng xảy ra

Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng tích cực đến ROA và ROE, cho thấy hoạt động cấp tín dụng có khả năng gia tăng tỷ lệ rủi ro tín dụng và cải thiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng Mở rộng tín dụng được đánh giá là yếu tố thúc đẩy rủi ro tín dụng, đồng thời cũng làm tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng Tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi cũng có tác động tích cực đến hiệu suất, với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ảnh hưởng thuận lợi đến ROE và NIM.

Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022) nghiên cứu về mối quan hệ giữa RRTD và hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam tại giai đoạn khủng hoảng kinh tế và sau khi chấm dứt khủng hoảng Dữ liệu nghiên cứu được tổng hợp từ các báo cáo tài chính của 24 NHTM Việt Nam trong vòng mười năm, từ 2008 đến

2017 RRTD được tác giả đo lường bằng tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, hiệu quả tài chính được đo bằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE Kết quả đưa ra rằng tỷ lệ nợ xấu sau thời kỳ khủng hoảng tương quan âm với ROA, ROE nhưng lại tương quan cùng chiều với ROA, ROE trong giai đoạn khủng hoảng toàn cầu Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cũng có ý nghĩa thống kê 1% với ROA, ROE tại và ảnh hưởng tiêu cực đến ROA, ROE cả trong giai đoạn khủng hoảng và sau đó nhưng từ kết quả có thể thấy mức độ tác động của tỷ lệ dự phòng trong giai đoạn khủng hoảng mạnh mẽ hơn so với sau khi kết thúc khủng hoảng Kết luận của tác giả cho rằng RRTD có tác động tiêu cực đến hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam trong trường hợp nền kinh tế ổn định Các biến kiểm soát cũng có tác động đáng kể đến hiệu quả tài chính của ngân hàng: cấu trúc vốn và lạm phát nghịch biến với ROA và ROE trong khi lãi suất cơ bản và tài sản hữu hình lại có tương quan dương với hai chỉ số đo lường hiệu quả tài chính này Nghiên cứu đem lại giá trị về mặt xác nhận tính tương quan của các yếu tố RRTD bên cạnh các yếu tố vĩ mô và hiệu quả tài chính của các NHTM tại Việt

Nam, nhưng vẫn còn hạn chế khi chỉ dừng lại ở mặt lý thuyết mà chưa đưa ra giải pháp cải thiện thực tiễn

Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022) quan sát và nghiên cứu về mối quan hệ giữa RRTD và hiệu quả hoạt động của NHTM tại Việt Nam từ năm 2005 đến

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Khoá luận thực hiện nghiên cứu đề tài “Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam” dựa theo 5 bước được trình bày trong Biểu đồ 3.1 như sau:

Biểu đồ 3 1: Sơ đồ các bước của quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

1) Xây dựng cơ sở lý thuyết

2) Xác định các nhân tố ảnh hưởng cần phân tích

3) Xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên các nhân tố cần phân tích

4) Thu thập dữ diệu và xử lý dữ liệu 5) Chạy mô hình để đưa ra kết quả nghiên cứu và các gợi ý

Bước 1: Xây dựng cơ sở lý thuyết

Thông qua các nguồn tài liệu tham khảo chính thống và đáng tin cậy, các lý thuyết và nhận định được tổng hợp lại nhằm làm nền tảng lý luận cơ sở khoa học về sự ảnh hưởng của RRTD đến hiệu quả hoạt động của các NHTM

Bước 2: Xác định các nhân tố ảnh hưởng cần phân tích

Từ những nghiên cứu thực nghiệm trước đây về mối quan hệ giữa rủi ro công nghệ thông tin (RRTT) và hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM), các nhân tố có thể được xem xét trở thành biến độc lập đại diện cho RRTT và các biến được kiểm soát có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của NHTM đã được xác định Các biến độc lập bao gồm các chỉ số về bảo mật, tính sẵn sàng và tính toàn vẹn của hệ thống công nghệ thông tin Các biến được kiểm soát bao gồm các yếu tố như quy mô ngân hàng, cơ cấu huy động vốn và cơ cấu cho vay.

Bước 3: Xây dựng mô hình nghiên cứu với các nhân tố cần phân tích

Xác định biến phụ thuộc, biến độc lập nghiên cứu chủ đạo cùng các biến độc lập đóng vai trò là biến kiểm soát và trình bày thành mô hình tuyến tính để tiến hành thực hiện nghiên cứu định lượng trên các phần mềm hỗ trợ xử lý dữ liệu và hồi quy mô hình

Bước 4: Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu

Thu thập dữ liệu từ Cơ sở dữ liệu Thống kê Tài chính Quốc tế IMF, báo cáo thường niên và báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 24 ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2013-2022 Sử dụng phần mềm Microsoft Excel để xử lý và phân tích dữ liệu thu thập.

Bước 5: Chạy mô hình để đưa ra kết quả nghiên cứu và các gợi ý

Sau khi lược khảo các nghiên cứu ở các giai đoạn trước, khoá luận chọn ba phương pháp hồi quy được đại đa số các tác giả trước kia sử dụng, đó là: phương pháp mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất dữ liệu gộp (Pooled OLS), mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) nhờ vào công cụ hồi quy Stata 17 nhằm nghiên cứu định lượng mối quan hệ của RRTD và hiệu quả hoạt động của NHTM cũng như đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng hiệu quả hoạt động (đặc biệt là RRTD) Các loại kiểm định sẽ được tiến hành xuyên suốt quá trình hồi quy mô hình để khắc phục khuyết tật cũng như chọn ra được mô hình phù hợp Từ việc phân tích kết quả hồi quy cùng thống kê và kiểm định, khoá luận sẽ trình bày các nhận xét thảo luận và đưa ra các giải pháp góp phần cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm thiểu RRTD.

Mô hình nghiên cứu

Có thể thấy rằng, khả năng sinh lời phản ánh tổng thể tình hình hoạt động kinh doanh, qua đó đánh giá một cách tổng quát về hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng Phần lớn các nghiên cứu trước đều thống nhất sử dụng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu hiệu quả hoạt động của NHTM

Về RRTD, các nghiên cứu trước đa số lựa chọn tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng làm biến đại diện cho yếu tố RRTD để đem vào mô hình xem xét tác động đến hiệu quả hoạt động

Dựa vào nghiên cứu của Abiola và Olausi (2014), Gizaw và các cộng sự (2015), Ekinci và Poyraz (2019), Sahiti và cộng sự (2022), Kwashie và cộng sự (2022), Ardelia và Lubis (2023), Phạm Thị Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018), Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021), Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022), Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022), Nguyễn Quốc Anh (2023), khoá luận đưa ra mô hình như sau:

• Mô hình biến phụ thuộc ROA:

ROA it = β 0 + β 1 *NPL it + β 2 *LLR it + β n *X it + β m *Z t + 𝜺 (3.1)

• Mô hình biến phụ thuộc ROE:

ROE it = β 0 + β 1 *NPL it + β 2 *LLR it + β n *X it + β m *Z t + 𝜺 (3.2)

ROA it : Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (Return on assets - ROA) thể hiện khả năng tạo ra lợi nhuận của một doanh nghiệp, cụ thể là NHTM, từ các tài sản được sử dụng trong quá trình hoạt động kinh doanh Chỉ số này cao cho thấy NHTM đang tận dụng các tài sản một cách có hiệu quả và ngược lại, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản thấp nghĩa là NHTM việc sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận đang kém hiệu quả

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) phản ánh hiệu quả của doanh nghiệp, cụ thể là ngân hàng thương mại (NHTM), trong việc sử dụng vốn chủ sở hữu để tạo ra lợi nhuận ROE thể hiện số đồng lợi nhuận mà NHTM tạo ra từ một đồng vốn chủ sở hữu Chỉ số ROE cao cho thấy NHTM sử dụng hiệu quả vốn chủ của mình để tạo ra nguồn lợi nhuận trong hoạt động kinh doanh Ngược lại, nếu NHTM đầu tư vốn chủ vào các nguồn chưa phù hợp, ROE sẽ thấp.

NPL it : Tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ này được tính bằng cách lấy tổng dư nợ của ba nhóm nợ dưới chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ có khả năng mất vốn (nợ nhóm 3, 4, 5) trên tổng nợ cho vay Chỉ tiêu này cho biết chất lượng tín dụng của NHTM, một NHTM có tỷ lệ nợ xấu thấp biểu thị cho RRTD của họ thấp và nằm trong khả năng kiểm soát của ngân hàng Nếu tỷ lệ nợ xấu cao chứng tỏ ngân hàng đang gặp khó khăn trong quản trị RRTD và xử lý nợ quá hạn, gây ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của NHTM

LLR it : Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng thể hiện mức độ dự trù của NHTM cho trường hợp xấu khi các khoản nợ xấu không được thanh toán đúng hạn hoặc tệ hơn là không thể thu hồi vốn cho vay Theo Gizaw và cộng sự (2015), các nhà quản trị lập dự phòng rủi ro tín dụng bằng cách trích từ lợi nhuận của ngân hàng nên đối với họ đây là một công cụ để quản trị RRTD và phân phối lợi nhuận thu được từ kinh doanh Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng được đo lường bằng tổng giá trị dự phòng nợ xấu chia cho tổng nợ cho vay Chỉ số này cao chứng tỏ nhà quản trị ngân hàng đặc biệt chú tâm đến việc giảm thiểu ảnh hưởng của các khoản nợ không trả được đến tài sản và lợi nhuận của họ

X it : Tập hợp các biến kiểm soát đại diện các tính chất nội bộ ngân hàng gồm:

Mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính (ETAit), Tăng trưởng tín dụng (LOANit), Quy mô ngân hàng (SIZEit)

Z t : Tập hợp các biến kiểm soát đại diện yếu tố vĩ mô gồm: Tăng trưởng kinh tế

(GDPt), Lạm phát (INFt), Lãi suất thị trường (LIRt) i, t: Ngân hàng i và thời gian t β 0 , β 1 , β 2 , β n , β m : Các hệ số hồi quy của mô hình ε: Phần dư (residual)

Các biến trong mô hình (3.1) và mô hình (3.2) sẽ được mô tả chi tiết về công thức tính toán cũng như các nghiên cứu nào đã sử dụng tại Bảng 3.1

Bảng 3 1: Tổng hợp các biến của mô hình nghiên cứu và công thức tính

HIỆU CÔNG THỨC TÁC GIẢ DẤU KỲ

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản

Lợi nhuận sau thuế Tổng tài sản bình quân

Abiola và Olausi (2014), Ekinci và Poyraz (2019), Sahiti và cộng sự (2022), Kwashie và cộng sự (2022), Ardelia và Lubis (2023), Phạm Thị Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018), Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021), Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022), Nguyễn Quốc Anh (2023)

Tỷ suất sinh lời trên tổng vốn chủ sở hữu

ROE Lợi nhuận sau thuế

Tổng vốn chủ sở hữu bình quân

Abiola và Olausi (2014), Gizaw và các cộng sự (2015), Ekinci và Poyraz (2019), Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021), Nguyễn

Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022), Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022)

3 Tỷ lệ nợ xấu NPL Tổng dư nợ của nhóm nợ xấu

Gizaw và các cộng sự (2015), Ekinci và Poyraz (2019), Sahiti và cộng sự (2022), Ardelia và Lubis (2023), Phạm Thị Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018), Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022), Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022)

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

LLP Tổng giá trị dự phòng nợ xấu

Phạm Thị Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018), Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022), Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022)

5 Quy mô ngân hàng SIZE Ln(Tổng tài sản)

Ekinci và Poyraz (2019), Kwashie và cộng sự (2022), Ardelia và Lubis (2023), Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021), Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022), Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022)

Mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính

ETA Tổng vốn chủ sở hữu bình quân

Tổng tài sản bình quân

Ardelia và Lubis (2023), Phạm Thị Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018), Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022)

7 Tăng trưởng tín dụng LOAN

(Dư nợ tín dụng năm t −

Dư nợ tín dụng năm t−1 )

Dư nợ tín dụng năm t−1

Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022)

8 Tăng trưởng kinh tế GDP

Ekinci và Poyraz (2019), Lê Thị Khánh Phương (2018)

9 Lạm phát INF Giá trị giỏ hàng CPI trong năm hiện tại

Giá trị giỏ hàng CPI trong năm cơ sở

10 Lãi suất thị trường LIR Lãi suất cho vay trung bình từng năm Lê Thị Khánh Phương (2018)

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu

3.2.2 Xây dựng các giả thuyết nghiên cứu

• Biến Tỷ lệ nợ xấu - NPL

Tỷ lệ nợ xấu phản ánh chất lượng cho vay của ngân hàng thương mại (NHTM) Theo lý thuyết quản trị kém và thuyết triển vọng, tỷ lệ nợ xấu cao biểu hiện cho hoạt động kém hiệu quả do quản lý rủi ro yếu Điều này ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả kinh doanh của NHTM Tuy nhiên, lý thuyết tiết kiệm chi phí chỉ ra rằng việc NHTM cắt giảm chi phí có thể làm tăng nợ xấu nhưng lại mang lại hiệu quả hoạt động kinh doanh trong ngắn hạn Mặt khác, nếu NHTM quản lý rủi ro tín dụng một cách chặt chẽ và rõ ràng, tỷ lệ nợ xấu có thể được kiểm soát tốt.

Trong bối cảnh minh bạch và độc lập với biến động vĩ mô, tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Điều này cho thấy xu hướng NHTM vừa gia tăng rủi ro tín dụng vừa tìm kiếm lợi nhuận, dẫn đến sự mất cân đối trong hoạt động kinh doanh.

Trong mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và hiệu quả hoạt động, tồn tại hai trường phái lập luận Tuy nhiên, giả thuyết nợ xấu tương quan dương với hiệu quả hoạt động khó hợp lý nếu xét khả năng kiểm soát rủi ro tín dụng của ngân hàng Việt Nam ở mức trung bình Ngoài ra, tình trạng người vay chỉ trả được một phần nợ hoặc gốc mà không trả lãi cũng làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Chính vì thế, khoá luận kỳ vọng tỷ lệ nợ xấu tăng lên sẽ chứng tỏ rằng hiệu quả hoạt động của các NHTM sẽ bị giảm sút, đồng tình với quan điểm của Gizaw và các cộng sự (2015), Sahiti và cộng sự (2022), Phạm Thị Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018), Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022) cùng Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022)

H 1 : T ỷ l ệ n ợ x ấ u ảnh hưở ng tiêu c ực đế n hi ệ u qu ả ho ạt độ ng c ủ a NHTM

• Biến Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng - LLR

Dữ liệu nghiên cứu

Khoá luận nghiên cứu sử dụng mẫu gồm dữ liệu của 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2022 được lấy từ các nguồn chính thống Đối với các số liệu dùng để tính toán biến phụ thuộc (tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu), khoá luận tổng hợp từ báo cáo tài chính hợp nhất đã qua kiểm toán của các ngân hàng được chọn làm mẫu nghiên cứu trong phạm vi từ năm 2013 đến năm 2022 Dữ liệu của các biến độc lập đại diện cho yếu tố RRTD được lấy số liệu tính toán từ các thuyết minh báo cáo tài chính, báo cáo thường niên

Các yếu tố mang đặc trưng của nội bộ ngân hàng như quy mô, mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính và tăng trưởng tín dụng sẽ được lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu tổng hợp FiinPro Các biến độc lập đại diện cho các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, lạm phát và lãi suất cho vay thị trường sẽ được tham khảo từ các công bố của Tổng cục thống kê, Cổng thông tin điện tử của Ngân hàng Nhà Nước, World Bank và Cổng thông tin của Quỹ tiền tệ Quốc tế - IMF (International Monetary Fund) cùng một số nguồn uy tín khác.

Phương pháp nghiên cứu

Khóa luận sử dụng đồng thời hai phương pháp thống kê mô tả và định lượng để quan sát và nghiên cứu mối quan hệ giữa hiệu quả hoạt động của ngân hàng và quy trình quản trị rủi ro tín dụng (RRTD) Phương pháp thống kê mô tả có vai trò mô tả, thống kê các biến liên quan, khảo sát các lý thuyết và nghiên cứu trước đó để xác định các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng tại Việt Nam.

Việc xây dựng bảng kết quả thống kê và các biểu đồ mô tả được thực hiện trên nền tảng công cụ Microsoft Excel và Stata 17 giúp quá trình phân tích khái quát về các biến trong mô hình nghiên cứu được dễ dàng và cụ thể hơn Bảng thống kê sẽ bao gồm các thông tin như giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch chuẩn …của từng biến, bên cạnh đó, các biểu đồ biểu thị cho các biến sẽ thể hiện xu hướng tăng giảm qua các năm Đối với phương pháp định lượng, sau khi tổng hợp đối chiếu các bài nghiên cứu thực nghiệm trước có liên quan đến mối quan hệ giữa RRTD và hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam, khoá luận sử dụng phần mềm Stata 17 để phân tích tương quan của các biến đồng thời hồi quy dữ liệu đã thu thập thông qua các phương pháp hồi quy dành cho dữ liệu bảng (panel data) là mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất dữ liệu gộp (Pooled OLS), mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) và rà soát khuyết tật của mô hình cũng như lựa chọn ra phương pháp hồi quy phù hợp bằng các kiểm định tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và một số kiểm định liên quan khác

Mô hình nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định đa cộng tuyến để xác định mối tương quan mạnh hay yếu, cùng chiều hay ngược chiều giữa các biến độc lập Quá trình này giúp phát hiện dấu hiệu đa cộng tuyến nghiêm trọng nếu có Mô hình sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) để kiểm định và đưa ra kết luận về hiện tượng đa cộng tuyến Nếu hệ số VIF không vượt quá 10, mô hình được coi là không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Để đánh giá mối quan hệ giữa các biến, nghiên cứu tiến hành hồi quy bằng phương pháp Pooled OLS, REM và FEM Mục đích của hồi quy là xác định xu hướng tác động và mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập (đặc điểm nội bộ ngân hàng, yếu tố vĩ mô và RRTD) đến biến phụ thuộc (hiệu quả hoạt động của NHTM).

Một số kiểm định phổ biến liên quan đến việc so sánh và lựa chọn ra mô hình phù hợp nhất cho dữ liệu của 24 NHTM sẽ được thực hiện sau khi hồi quy mô hình theo ba phương pháp đã được đề cập Kiểm định F(F-test) được thực hiện nhằm so sánh giữa FEM và Pooled OLS, Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM Đối với kiểm định các giả thuyết đã đưa ra về tác động của các yếu tố đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam tại mô hình đã được lựa chọn, phương pháp kiểm định t (t- Test) hoặc kiểm định F sẽ được thực hiện với mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10% để xác định một cách đáng tin cậy về sự tương quan của các biến độc lập cùng các biến kiểm soát với các biến phụ thuộc Dựa vào các hệ số hồi quy beta của mô hình, sẽ biết được các nhân tố (đặc biệt chú trọng yếu tố RRTD) có chiều hướng và mức độ ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động như thế nào

Thêm vào đó, các kiểm định sàng lọc và phát hiện khuyết tật mô hình cũng sẽ được lưu ý thực hiện nhằm tăng mức độ tin cậy của mô hình nghiên cứu Khoá luận sẽ tiến hành kiểm định những khuyết tật phổ biến mà đa số các mô hình đều sẽ bắt gặp gồm hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation) và hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)

Hiện tượng tự tương quan sẽ được thực hiện kiểm định và kết luận bằng kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0 là không có hiện tượng tự tương quan, hoặc, sẽ bằng câu lệnh “xtserial” của Stata 17 Về phần kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, khoá luận thực hiện kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian (nếu mô hình phù hợp là REM) hoặc kiểm định Wald (nếu mô hình phù hợp là FEM) với giả thuyết

H0: không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Nếu xuất hiện kết quả mô hình tồn tại các khuyết tật thì sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục và lựa chọn kết quả của phương pháp này làm kết quả cuối cùng của nghiên cứu

Chương 3 trình bày sơ quát quy trình nghiên cứu 5 bước bao gồm: Xây dựng cơ sở lý thuyết, Xác định các nhân tố ảnh hưởng cần phân tích, Xây dựng mô hình nghiên dựa trên các nhân tố cần phân tích, Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu và Chạy mô hình để đưa ra kết quả cuối cùng và những gợi ý biện pháp

Mô hình nghiên cứu gồm có 2 biến đại diện RRTD là tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), 3 biến kiểm soát đại diện đặc tính nội bộ của ngân hàng là quy mô ngân hàng (SIZE), mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính và tăng trưởng tín dụng (ETA) và tăng trưởng tín dụng (LOAN), 3 biến kiểm soát đại diện các yếu tố vĩ mô là tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF) và lãi suất thị trường (LIR) được phân bổ vào 2 mô hình, mỗi mô hình sẽ là một biến phụ thuộc khác nhau đại diện cho hiệu quả hoạt động của NHTM gồm có tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) Các biến được đo lường bằng các chỉ số được nêu rõ trong phần giải thích các biến của mô hình, và đồng thời, khoá luận đưa ra các giả thuyết kỳ vọng về mối tương quan của các biến độc lập và các biến phụ thuộc Theo đó, khoá luận kỳ vọng là tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tương quan âm với hiệu quả hoạt động của NHTM

Về dữ liệu nghiên cứu, khoá luận trình bày rõ các nguồn dữ liệu chính thống và đáng tin cậy cho số liệu của từng biến trong mô hình: báo cáo kết quả kinh doanh hợp nhất đã qua kiểm toán, thuyết minh báo cáo tài chính, báo cáo thường niên, cổng thông tin điện tử của NHNN, World Bank, Quỹ tiền tệ quốc tế,… Phương pháp được khoá luận sử dụng để nghiên cứu là thống kê mô tả và định lượng Nghiên cứu thống kê mô tả dựa trên các bảng biểu thống kê mô tả được tạo lập từ số liệu của các quan sát thông qua phần mềm hỗ trợ là Microsoft Excel và Stata 17 Ở phương pháp nghiên cứu định lượng, khoá luận thực hiện hồi quy mô hình theo 3 phương pháp thông dụng đối với dữ liệu bảng là Hồi quy bình phương nhỏ nhất dữ liệu gộp (Pooled OLS), Tác động cố định (FEM), Tác động ngẫu nhiên (REM) cùng với các kiểm định về các hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity), tự tương quan (Autocorrelation), phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) và một số kiểm định cần thiết khác dựa trên nền tảng phần mềm Stata 17 cung cấp nhằm lựa chọn được mô hình phù hợp nhất cho số liệu của các quan sát

Sự chuẩn bị một cách kỹ lưỡng và toàn diện về mặt số liệu, mô hình dùng để nghiên cứu, các biến phụ thuộc, độc lập và kiểm soát đưa vào mô hình, đồng thời cả về phương pháp thực hiện nghiên cứu ở chương 3 chính là nền tảng cho các kết quả nghiên cứu được thể hiện tại chương 4 trở nên đáng tin cậy và hợp lý Những kết quả trong quá trình nghiên cứu sẽ được đề cập rõ ràng trong chương tiếp theo.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thực trạng rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt

4.1.1 Thực trạng rủi ro tín dụng tại Việt Nam

Biểu đồ 4 1: Tình hình biến động của tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập của tác giả

Biểu đồ 4.1 thể hiện xu thế biến động chung của hai mươi bốn NHTM trong giai đoạn nghiên cứu (2013-2022) Tổng quan cho thấy tỷ lệ nợ xấu của các NHTM dao động ổn định và có xu hướng giảm dần trong khoảng giá trị 1,6% đến 2% từ năm

Tỷ lệ nợ xấu của các NHTM qua 10 năm

2015 đến năm 2021 Tỷ lệ nợ xấu của các NHTM cao nhất vào năm 2013 với giá trị 2,869%, năm 2022 tỷ lệ này xếp hạng cao thứ hai chỉ sau năm 2013 với con số 2,48% Điểm chung của hai thời điểm này đó là sau 2 – 3 năm kể từ khi nền kinh tế bị biến động thất thường, thị trường trong nước tại hai thời điểm này vừa thấm đòn tổn thất kinh tế khiến cho các chủ thể đi vay không thể thu xếp trả nợ đúng hạn cho ngân hàng Giai đoạn từ 2013 đến 2015 có tỷ lệ nợ xấu giảm nhanh từ đỉnh xuống còn 1,891%, cho thấy sự khởi sắc của tình hình tín dụng cũng như nợ xấu của ngành ngân hàng Tuy nhiên, hai năm trở lại đây tỷ lệ nợ xấu lại tăng tốc vượt bậc chỉ trong thời gian ngắn, từ 1,639% (năm 2021) lên đến 2,48% (năm 2022) Xu hướng gia tăng tỷ lệ nợ xấu ngày càng nhanh kể từ sau năm 2021 và có dấu hiệu tiếp tục tăng cao trong những năm tiếp theo

• Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Biểu đồ 4 2: Tình hình biến động của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của các

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập của tác giả

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của các

Biểu đồ 4.2 biểu thị biến động chung của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trong phạm vi hai mươi bốn NHTM qua mười năm, từ năm 2013 đến năm 2022 Xu hướng biến động tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của các NHTM giữ vững ổn định và cân bằng từ năm 2015 đến năm 2020 Theo đó, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng đạt giá trị nhỏ nhất vào năm 2019 với con số 1,179% và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của các NHTM đạt đỉnh cao nhất vào năm 2022 với giá trị 1,567% Có thể nhận ra giá trị cao nhất và giá trị thấp nhất của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng không có sự chênh lệch quá lớn, chứng tỏ dù cho có gia tăng mức nợ xấu nhưng các NHTM vẫn có xu hướng chung giữ ổn định mức trích lập cho các khoản nợ quá hạn Giai đoạn từ 2013 đến

2015 có tỷ lệ nợ xấu giảm nhanh từ 1,502% xuống còn 1,197%, nhưng xu hướng gia tăng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có sự tăng vùn vụt rất đáng kể từ sau năm 2020 và chưa có dấu hiệu dừng lại

4.1.2 Thực trạng hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam

• Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản

Biểu đồ 4 3: Tình hình biến động tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của các

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập của tác giả

ROA của các NHTM qua 10 năm

Biểu đồ 4.3 biểu thị tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản qua mười năm (2013-2020) trên phạm vi hai mươi bốn NHTM Nhìn chung, tỷ lệ ROA qua các năm có sự giảm sút nhẹ trong giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2014 nhưng đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ rõ rệt trong khoảng thời gian 2015 - 2022 Tỷ lệ ROA của các ngân hàng thấp nhất là vào năm 2015 với 0,512%, sau đó tăng liên tiếp vào các năm sau Tỷ lệ ROA cao nhất của các ngân hàng là vào năm 2022 với con số 1,576% Năm 2020, nền kinh tế bị trì trệ do dịch bệnh COVID19 tuy nhiên các ngân hàng đã có biện pháp để thích nghi với tình hình biến động của nền kinh tế và giữ được mức tăng trưởng lợi nhuận ổn định với tỷ lệ ROA đạt 1,182% Các số liệu cho thấy tình hình hoạt động của các NHTM của Việt Nam diễn ra rất nhanh chóng và phát triển bền vững so với các lĩnh vực khác trên cùng mặt bằng kinh tế chung

Biểu đồ 4 4: So sánh tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản trung bình của các

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập của tác giả

ROA TRUNG BÌNH CỦA CÁC NHTM

Biểu đồ cho thấy sự phân hóa trong hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại theo tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) Techcombank và VPBank dẫn đầu với ROA lần lượt là 2,16% và 2,02%, phản ánh năng lực sử dụng tài sản hiệu quả trong hoạt động kinh doanh Nhóm ngân hàng tiếp theo với ROA tương đối cao gồm MBB (1,72%), VIB (1,37%), TPBank (1,45%) và OCB (1,5%) Ngược lại, PGBank, VietABank, Vietcapitalbank và NCB có ROA trung bình dưới 0,5% trong mười năm, cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản kém hơn Sự phân bổ ROA tập trung quanh mức 0,5% - 0,8% cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các ngân hàng về hiệu quả hoạt động.

• Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu

Biểu đồ 4.5 biểu thị xu hướng tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu chung của hai mươi bốn NHTM từ năm 2013 đến năm 2022 Nhìn chung, tỷ lệ ROE qua các năm có sự tăng trưởng vững mạnh với tốc độ bướt phá dù có sự giảm nhẹ ở hai mốc thời gian là năm 2015 và 2021 Tỷ lệ ROE của các ngân hàng thấp nhất là vào năm

2015 với 6,674%, sau đó tăng liên tục ở các các năm về sau Chỉ số này đạt đỉnh tại năm 2022 với con số 17,049% Năm 2020, tỷ lệ ROE của các NHTM bị giảm xuống mức 13,926% vì dịch bệnh COVID19 gây biến động nền kinh tế tuy nhiên ngay năm sau tỷ lệ ROE đã tăng trở lại và vượt qua mức của năm trước dịch bệnh

Biểu đồ 4 5: Tình hình biến động tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của các

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập của tác giả

Biểu đồ 4.6 minh họa tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của 24 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2013-2022 Qua phân tích, ROE trung bình của các ngân hàng có sự chênh lệch đáng kể, phân hóa theo từng nhóm ngân hàng.

Tỷ lệ ROE trung bình lớn nhất thuộc về VPBank (VPB) với giá trị là 20.44%, biểu thị hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu và sinh lời của NHTM này tương đối tốt Xếp phía sau là Vietcombank (VCB), MBB, TPBank (TPB), ACB, VIB và Techcombank (TCB) có tỷ lệ ROE tương đối xấp xỉ nhau, với các tỷ lệ lần lượt là 18.43%, 17.81%, 17.78%, 17.34%, 17.17% và 16,69%, đây đều là những giá trị cho thấy NHTM hoạt động khai thác vốn chủ sở hữu có hiệu quả Nhóm các NHTM OCB, HDBank (HDB), BIDV (BID), Viettinbank (CTG), LievietPostBank (LPB), (SHB) và NamABank (NAB) có mức ROE trung bình thấp hơn với giá trị lần lượt ứng với 15,13%, 14,97%, 14,48%, 12,83%, 12,59%, 11,54% và 10,51% Mặt khác, các ngân hàng có tỷ lệ ROE trung bình qua các năm tương đối thấp so với mặt bằng chung gồm Saigonbank (SGB)

ROE của các NHTM qua 10 năm với tỷ lệ 3.33%, PGBank (PGB) với tỷ lệ 3.73% và Vietcapitalbank (BVB) với tỷ lệ 3.47%, biểu thị NHTM sử dụng nguồn lực vốn chủ sở hữu chưa đạt được mức độ hiệu quả cao Trong giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2022, tỷ lệ ROE trung bình của NCB (NVB) đạt giá trị nhỏ nhất với con số 0.44%, thấp hơn các NHTM còn lại rất đáng kể, điều đó thể hiện trong thời gian này NCB gặp khó khăn trong việc quản lý và sử dụng vốn chủ sở hữu

Biểu đồ 4 6: So sánh tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trung bình của các

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập của tác giả

Phân tích thống kê mô tả

Khoá luận sử dụng phần mềm Stata 17 hỗ trợ lập bảng thống kê nhằm phân tích sơ quát dữ liệu nghiên cứu Kết quả thống kê mô tả về số liệu của các biến được trình bày tại Bảng 4.1

ROE TRUNG BÌNH CỦA CÁC NHTM

Bảng 4 1: Thống kê mô tả dữ liệu của các biến trong mô hình

GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH ĐỘ LỆCH CHUẨN

Nguồn: Kết quả xử lý từ Stata 17

Theo Bảng 4.1, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của các NHTM trong giai đoạn mười năm (2013 – 2022) có giá trị trung bình là 0,94% với độ lệch chuẩn là 0,75% Điều này cho thấy rằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của từng NHTM riêng lẻ không quá chênh lệch với giá trị trung bình Giá trị lớn nhất thuộc về tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản năm 2021 của Techcombank (3,65%) trong khi tỷ số này năm 2022 của NCB là giá trị nhỏ nhất với 0%

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các NHTM, giá trị trung bình của tỷ số này là 11,29% với sai số chuẩn bằng 7,92% So với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có sự khác biệt lớn giữa các NHTM với giá trị trung bình NCB năm 2022 là ngân hàng có tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu nhỏ nhất với giá trị là 0% và giá trị lớn nhất thuộc về tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu năm 2021 của VIB

Liên quan đến RRTD, tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình của 24 NHTM trong mười năm là 2,06% cùng độ lệch chuẩn không quá lớn, bằng 1,43% Trong đó, tỷ lệ nợ xấu năm 2020 của Techcombank đạt được mức 0,47% - là giá trị nhỏ nhất của biến này Giá trị lớn nhất là 17,93%, thuộc về tỷ lệ nợ xấu năm 2022 của NCB, mức này so với mặt bằng chung các năm của chính bản thân ngân hàng cũng như so với các NHTM khác cao vượt bậc (gần như hơn gấp 8 lần giá trị trung bình)

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) cũng có sai lệch chuẩn thấp (0,44%) với giá trị trung bình bằng 1,32% chứng tỏ các NHTM qua các năm có sự tương đồng về mức độ dự phòng rủi ro tín dụng Số liệu ghi nhận tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của NamABank trong năm 2013 là giá trị nhỏ nhất với 0,66%, bên cạnh đó, giá trị lớn nhất của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng là 3,12% thuộc về VPBank năm 2022 Tổng quát sơ bộ cho thấy mức dự phòng rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam được giữ vững tại ở mức thấp, tổng dự phòng rủi ro cho các khoản nợ xấu chưa vượt qua 4% của dư nợ tín dụng

Trong giai đoạn 2013-2022, tăng trưởng tín dụng (LOAN) của các ngân hàng tại Việt Nam có sự biến động lớn, trung bình 27,5% với sai số chuẩn 73,23% Quy mô ngân hàng (SIZE) cũng có sự chênh lệch đáng kể, với BIDV là ngân hàng có quy mô lớn nhất (35,2905) vào năm 2018 và SaigonBank có quy mô nhỏ nhất (30,3178) vào năm 2013 Về mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính (ETA), các ngân hàng có sự khác biệt rõ rệt, trung bình 8,77% với độ lệch chuẩn 3,33% Các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát và lãi suất thị trường cũng có sự biến động nhưng mức độ thấp hơn, với độ lệch chuẩn lần lượt là 1,7%, 1,48% và 1,09%.

Phân tích tương quan các biến

Trước khi tiến hành hồi quy mô hình, nghiên cứu đã kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như giữa các biến độc lập với nhau Kết quả phân tích thống kê tương quan được trình bày trong Bảng 4.2 cho thấy giữa các biến độc lập tồn tại tương quan qua lại ở mức độ vừa phải, với hệ số tương quan không vượt quá 0,8, mức này được coi là tương quan cực mạnh.

Về mối tương quan của các biến độc lập với nhau, khoá luận chú trọng xem xét đến sự tương quan của hai biến đại diện cho RRTD mà khoá luận nghiên cứu với các biến kiểm soát Tỷ lệ nợ xấu – NPL và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng - LLR có tác động với nhau tuy nhiên chỉ nằm ở mức 0,2846 là mức tương đối thấp và không có ảnh hưởng quá mạnh lên nhau, NPL tăng sẽ kéo theo LLR tăng và ngược lại Tăng trưởng tín dụng - LOAN có tương quan dương với LLR ở mức 0,1097 thể hiện rằng RRTD sẽ gia tăng đôi chút khi NHTM mở rộng tín dụng Quy mô của ngân hàng – SIZE tương quan âm với NPL với mức nhẹ (-0,1582) nhưng lại tương quan dương với LLR (0,4053) cho thấy các NHTM càng lớn thì càng hạn chế được các khoản nợ xấu và càng gia tăng được mức dự phòng cho RRTD Trái lại, mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính – ETA có tác động cùng chiều với NPL với mức 0,1183 nhưng lại tương quan âm với LLR tại mức -0,1172 Các biến vĩ mô hầu hết đều có tương quan dương với các biến RRTD, chỉ riêng tăng trưởng kinh tế - GDP là không tồn tại tương quan với RRTD cho thấy tăng trưởng kinh tế không phải là yếu tố đáng quan ngại đối với RRTD

Bảng 4 2: Sự tương quan của các biến trong mô hình nghiên cứu NPL LLR LOAN SIZE ETA GDP INF LIR

Nguồn: Kết quả xử lý từ Stata 17

Kết quả hồi quy của mô hình có biến phụ thuộc ROA

4.4.1 Hồi quy theo phương pháp Pool OLS, FEM, REM

Trong Chương 3, luận án đã trình bày ba phương pháp hồi quy phổ biến cho mô hình dữ liệu bảng: Hồi quy bình phương nhỏ nhất dữ liệu gộp (Pooled OLS), Tác động cố định (FEM) và Tác động ngẫu nhiên (REM) Các phương pháp này đã được sử dụng tuần tự để chạy mô hình (3.1), và kết quả hồi quy tương ứng được trình bày trong Bảng 4.3.

Bảng 4 3: Tổng hợp kết quả của mô hình (3.1) hồi quy theo Pool OLS, FEM và

Với mức ý nghĩa tương ứng *, **, *** lần lượt là 10%, 5%, 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Stata 17

Với các phương pháp này, khoá luận lần lượt chạy các kiểm định nhằm so sánh để chọn ra phương pháp hồi quy phù hợp nhất cho dữ liệu của khoá luận như kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định hiện tượng tự tương quan, kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi đối với OLS và kiểm định Hausman (Phụ lục 2)

Kết quả các kiểm định đưa ra cho thấy mô hình theo phương pháp FEM là mô hình ưu việt nhất, tuy nhiên với kiểm định hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi dành cho FEM cho ra kết quả tồn tại cả hai khuyết tật này trong mô hình FEM

Bảng 4 4: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan đối với mô hình (3.1) theo FEM Kiểm định Woolridge về hiện tượng tự tương quan đối với dữ liệu bảng

H0: Không tồn tại tự tương quan bậc 1

Nguồn: Kết quả xử lý từ Stata 17

Giả định của kiểm định Woodridge:

H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan

H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan

Kết quả kiểm định Woodridge về hiện tượng tự tương quan ở Bảng 4.4 cho thấy giá trị P_value là 0,0001, nhỏ hơn ngưỡng ý nghĩa 5% Do đó, có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 rằng không có tự tương quan, đồng thời chấp nhận giả thuyết H1 rằng có hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu.

Kết luận: Mô hình hồi quy có biến phụ thuộc là ROA theo phương pháp FEM có tồn tại hiện tượng tự tương quan

Bảng 4 5: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi đối với mô hình (3.1) theo FEM Kiểm định Modified Wald về hiện tượng phương sai sai số thay đổi theo nhóm trong mô hình tác động cố định FEM

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 với mọi i chi2 (24) = 2146,17 Prob > chi2 = 0,0000

Nguồn: Kết quả xử lý từ Stata 17

Giả thuyết của kiểm định Wald:

H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Từ Bảng 4.5, có thể thấy rằng P_value = 0,0000 nhỏ hơn 5%, từ đó ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1

Kết luận: Mô hình có biến phụ thuộc là ROA hồi quy theo phương pháp FEM có xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Vì vậy, khoá luận sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục các khuyết tật trong mô hình hồi quy theo phương pháp FEM

4.4.2 Kết quả khắc phục mô hình bằng ước lượng FGLS

Kết quả khắc phục các khuyết tật của mô hình FEM được trình bày ở Bảng 4.6

Bảng 4 6: Kết quả khắc phục các khuyết tật của mô hình (3.1) bằng FGLS

CÁC BIẾN ĐỘC LẬP BIẾN PHỤ THUỘC: ROA

Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn P_value

Với mức ý nghĩa tương ứng *, **, *** lần lượt là 10%, 5%, 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Stata 17

Từ kết quả hồi quy trong Bảng 4.6, có thể thấy cả hai biến đại diện cho rủi ro tín dụng đều có ý nghĩa thống kê với ROA Cụ thể, NPL tương quan âm với ROA ở mức -0,0256 và có mức ý nghĩa với ROA là 1% Hệ số hồi quy của LLR trong mô hình có biến phụ thuộc là ROA bằng -0,1117 (với mức ý nghĩa 5%) Điều đó thể hiện rằng tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động xét theo tổng tài sản của ngân hàng

Các biến đại diện các yếu tố nội bộ ngân hàng đều tương quan dương ở mô hình biến phụ thuộc ROA SIZE và ETA đều có ý nghĩa ở mức cao nhất là 1% Hệ số hồi quy ở mô hình có biến phụ thuộc ROA lần lượt là 0,0073 và 0,0953 Riêng biến LOAN không có ý nghĩa đối với ROA Điều này biểu thị cho việc quy mô và mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính góp phần gây biến động đến hiệu quả hoạt động của NHTM Về các yếu tố vĩ mô, LIR rất có ý nghĩa thống kê với ROA khi mức ý nghĩa đạt mức cao nhất: 1%; INF cũng có ý nghĩa với ROA nhưng với mức kém hơn là 10%; GDP hoàn toàn không tương quan với ROA LIR có mức tác động tích cực ROA lớn (chỉ sau LLR) với hệ số hồi quy bằng 0,0956 Điều này cho thấy lãi suất thị trường tăng góp phần tăng lợi nhuận mà NHTM thu về, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động Biến INF tác động tiêu cực đến ROA cùng với hệ số hồi quy trung bình lớn (với -0,0209) cho thấy lạm phát gây cản trở hoạt động của NHTM

Từ kết quả hồi quy, khoá luận kết các luận mô hình nghiên cứu sẽ là:

Kết quả hồi quy của mô hình có biến phụ thuộc ROE

4.5.1 Kết quả hồi quy theo phương pháp Pool OLS, FEM, REM

Kết quả hồi quy mô hình (3.2) theo ba phương pháp Pool OLS, FEM, REM được trình bày trong Bảng 4.7 Ba phương pháp hồi quy này bao gồm ước lượng liên hợp (Pool OLS), ước lượng hiệu ứng cố định (FEM) và ước lượng hiệu ứng ngẫu nhiên (REM).

Bảng 4 7: Tổng hợp kết quả của mô hình (3.2) hồi quy theo Pool OLS, FEM và

Với mức ý nghĩa tương ứng *, **, *** lần lượt là 10%, 5%, 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Stata 17

Với ba phương pháp này, khoá luận lần lượt chạy các kiểm định nhằm so sánh để chọn ra phương pháp hồi quy phù hợp nhất cho dữ liệu của khoá luận như kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định hiện tượng tự tương quan, kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi đối với OLS và kiểm định Hausman (Phụ lục 3)

Kết quả kiểm định cho thấy mô hình theo phương pháp FEM phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, tuy nhiên kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi đối với mô hình FEM cho thấy sự tồn tại của cả hai khuyết tật này trong mô hình.

Bảng 4 8: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan đối với mô hình (3.2) theo FEM Kiểm định Woolridge về hiện tượng tự tương quan đối với dữ liệu bảng

H0: Không tồn tại tự tương quan bậc 1

Nguồn: Kết quả xử lý từ Stata 17

Giả định của kiểm định Woodridge:

H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan

H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan

Kết quả kiểm định Woodridge về hiện tượng tự tương quan tại Bảng 4.8 đưa ra P_value bằng 0,0000 và nhỏ hơn 5% cho thấy đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1

Kết luận: Mô hình hồi quy có biến phụ thuộc là ROE theo phương pháp FEM có tồn tại hiện tượng tự tương quan

Bảng 4 9: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi đối với mô hình (3.2) theo FEM

Kiểm định Modified Wald về hiện tượng phương sai sai số thay đổi theo nhóm trong mô hình tác động cố định FEM

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 với mọi i chi2 (24) = 621,56 Prob > chi2 = 0,0000

Nguồn: Kết quả xử lý từ Stata 17

Giả thuyết của kiểm định Wald:

H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Từ Bảng 4.9, có thể thấy rằng P_value = 0,0000 nhỏ hơn 5%, từ đó ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1

Kết luận: Mô hình có biến phụ thuộc là ROA hồi quy theo phương pháp FEM có xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Vì vậy, khoá luận sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục các khuyết tật trong mô hình hồi quy theo phương pháp FEM

4.5.2 Kết quả khắc phục mô hình FEM bằng ước lượng FGLS

Kết quả hồi quy mô hình (3.2) theo phương pháp FEM sau khi khắc phục các khuyết tật bằng phương pháp FGS được thể hiện tại Bảng 4.10

Bảng 4 10: Kết quả khắc phục các khuyết tật của mô hình (3.2) bằng FGLS

CÁC BIẾN ĐỘC LẬP BIẾN PHỤ THUỘC: ROE

Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn P_value

Với mức ý nghĩa tương ứng *, **, *** lần lượt là 10%, 5%, 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Stata 17

Kết quả hồi quy cho thấy rằng các biến đại diện cho rủi ro tín dụng như NPL và LLR có mối quan hệ nghịch đảo có ý nghĩa thống kê với ROE NPL tương quan âm với ROE (-0,2807) ở mức ý nghĩa 1%, trong khi LLR có hệ số hồi quy đối với ROE là -1,3487 (mức ý nghĩa 5%) Điều này chỉ ra rằng NPL và LLR có tác động tiêu cực đáng kể đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng xét theo vốn chủ sở hữu.

Về các yếu tố nội bộ ngân hàng, SIZE và ETA đều tương quan dương với biến phụ thuộc ROE và có ý nghĩa ở mức cao nhất là 1% Hai biến này có hệ số hồi quy ở mô hình có biến phụ thuộc ROE lần lượt là 0,0826 và 0,4811 LOAN có ý nghĩa thống kê đối với ROE ở mức 10% và có hệ số hồi quy khá nhỏ bằng 0,0046 Có thể thấy tăng trưởng tín dụng, quy mô và mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính ảnh hưởng tương đối đến đến hiệu quả hoạt động của NHTM

Về các yếu tố vĩ mô, LIR có ý nghĩa thống kê với ROE khi mức ý nghĩa đạt 1%; INF có ý nghĩa với ROE với mức kém hơn là 10%; GDP hoàn toàn không tương quan ROE LIR có mức tác động tích cực đến ROE với hệ số hồi quy bằng 1,2606, thể hiện lãi suất thị trường tăng góp phần tăng lợi nhuận cho NHTM, nâng cao hiệu quả hoạt động Biến INF tác động tiêu cực đến ROE với hệ số hồi quy -0,2323 cho thấy lạm phát gây cản trở lớn đến hoạt động của NHTM

Từ kết quả hồi quy, khoá luận đưa ra mô hình các nhân tố tác động đối với biến phụ thuộc ROA sẽ là:

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Có thể thấy rằng mô hình sau khi ước lượng FGLS để khắc phục các khuyết tật từ mô hình hồi quy theo FEM là kết quả mô hình hợp lý nhất với các hệ số hồi quy đã được điều chỉnh Kết quả hồi quy mô hình hồi quy đã qua khắc phục các khuyết tật cuối cùng của cả mô hình (3.1) và mô hình (3.2) được trình bày song song tại Bảng 4.11 nhằm để dễ dàng so sánh trực quan bằng mắt sự khác biệt về mức độ tương quan cũng như mức ý nghĩa thống kê của các biến độc lập đối với các biến phụ thuộc

Bảng 4 11: Tổng hợp kết quả mô hình (3.1) và (3.2) đã khắc phục bằng FGLS

Với mức ý nghĩa tương ứng *, **, *** lần lượt là 10%, 5%, 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Stata 17

4.6.1 Đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROA

Bảng 4.11 cho thấy hai biến đại diện cho RRTD đều có ý nghĩa thống kê với ROA, bên cạnh đó phần lớn các biến kiểm soát đều có kế quả chỉ ra có sự tương quan với ROA (trừ LOAN và GDP), cụ thể:

Hệ số hồi quy với ROA của NPL cho thấy tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động xét theo tổng tài sản của NHTM So sánh kết quả với giả thuyết kỳ vọng ban đầu, NPL đối với ROA có P_value = 0,000 nhỏ hơn 5% nên hoàn toàn đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1: Tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM Kết quả này tương đồng với giả thuyết đã thiết lập cùng cơ sở lý thuyết là thuyết triển vọng của Kahneman và Tversky

(1979), thuyết quản trị kém của Berger và DeYoung (1997) chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM

Các nghiên cứu của Gizaw, Ekinci, Ardelia, Phạm Thị Kiều Khanh và Nguyễn Trần Thái Hà đều chỉ ra tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM khi đo lường hiệu quả bằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của luận án, củng cố nhận định về vai trò đáng kể của tỷ lệ nợ xấu trong việc giảm hiệu quả hoạt động của NHTM.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có tác động mạnh mẽ đến ROA với hệ số hồi quy của LLR đối với ROA khá lớn Từ kết quả đưa ra cho thấy LLR trong mô hình có biến phụ thuộc là ROA có P_value = 0,019 nhỏ hơn 5% nên hoàn toàn đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H2: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM Kết quả nghiên cứu của khoá luận đưa ra có sự đồng nhất với giả thuyết đã thiết lập cùng cơ sở lý thuyết thuyết thông tin bất cân xứng (Information asymmetry theory) của Stiglitz và Weiss (1981) cùng thuyết kém may mắn (Bad luck theory) của Berger & DeYoung (1997) rằng tăng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng làm giảm hiệu quả hoạt động của các NHTM

Các nghiên cứu của Phạm Thị Kiều Khanh và Phạm Thị Bích Duyên (2018), Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022) cũng cho ra kết quả tương đồng với kết quả của khoá luận Từ đó có thể thấy, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM trong trường hợp đo lường hiệu quả hoạt động bằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và đóng vai trò là nhân tố quan trọng trong việc điều chỉnh hiệu quả hoạt động của NHTM

• Về các biến kiểm soát

Các biến đại diện các yếu tố nội bộ ngân hàng đều tác động cùng chiều với ROA ở mô hình (3.1) SIZE và ETA đều có ý nghĩa ở mức cao nhất Riêng biến LOAN không có ý nghĩa đối với ROA Điều này biểu thị cho việc quy mô và mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính góp phần gây biến động đến hiệu quả hoạt động của NHTM

Các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng đến ROA của NHTM Trong đó, LIR có tác động mạnh nhất, theo sau là INF và GDP không có mối tương quan Tăng trưởng của LIR góp phần tăng ROA, cho thấy lãi suất thị trường cao hơn sẽ thúc đẩy lợi nhuận của ngân hàng, gia tăng hiệu quả hoạt động Ngược lại, INF tác động tiêu cực tới ROA, với hệ số hồi quy trung bình lớn, phản ánh lạm phát gây trở ngại cho hoạt động của NHTM.

4.6.2 Đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROE

Bảng 4.11 cho thấy hai biến đại diện cho RRTD đều có ý nghĩa thống kê với ROE, bên cạnh đó hầu hết các biến kiểm soát (ngoại trừ GDP) dù ít hay nhiều cũng có tác động đến ROE

Tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) với mức ý nghĩa p-value = 0,001 < 0,05 Điều này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu và được lý giải dựa trên thuyết triển vọng của Kahneman và Tversky (1979), cũng như thuyết quản trị kém của Berger và DeYoung (1997).

Nghiên cứu của Gizaw và cộng sự (2015), Ekinci và Poyraz (2019), Lê Thị Khánh Phương (2018), Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022), Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022) đều chứng minh tỷ lệ nợ xấu tác động tiêu cực đến hiệu suất hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) Từ đó, có thể kết luận rằng tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng bất lợi đến hiệu quả hoạt động của NHTM nếu hiệu quả được đo lường bằng tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trong mô hình có biến phụ thuộc là ROE có P_value = 0,030 nhỏ hơn 5% nên hoàn toàn đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H2: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM Kết quả nghiên cứu của khoá luận đưa ra giống với giả thuyết đã thiết lập cùng cơ sở lý thuyết gồm: thuyết thông tin bất cân xứng (Information asymmetry theory) của Stiglitz và Weiss (1981) cùng thuyết kém may mắn (Bad luck theory) của Berger & DeYoung (1997) rằng tăng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng làm giảm hiệu quả hoạt động của các NHTM

Các nghiên cứu của Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022), Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022) cũng cho ra kết quả tương đồng với kết quả của khoá luận Từ những so sánh kết quả, khoá luận nhận định tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM trong trường hợp đo lường hiệu quả hoạt động bằng tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu

• Về các biến kiểm soát

Các biến đại diện các yếu tố nội bộ ngân hàng ở mô hình (3.2) đều tác động cùng chiều với ROE SIZE và ETA đều có ý nghĩa ở mức cao nhất và biến LOAN có ý nghĩa đối với ROE tại mức 10% Điều này biểu thị cho việc quy mô và mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính góp phần gây biến động đến hiệu quả hoạt động của NHTM, còn tăng trưởng tín dụng có tác động nhưng không đáng kể

Về các yếu tố vĩ mô, LIR rất có ý nghĩa thống kê với ROE với mức ý nghĩa đạt mức cao nhất; INF cũng có ý nghĩa với ROE nhưng với mức kém hơn là 10%; GDP hoàn toàn không tương quan với ROE LIR tác động cùng chiều với ROE cho thấy việc lãi suất thị trường giảm có thể khiến lợi nhuận mà NHTM thu về bị sa sút, gây sụt giảm hiệu quả hoạt động Biến INF tác động tiêu cực đến ROE cùng với hệ số hồi quy trung bình lớn cho thấy lạm phát làm cản trở hoạt động của NHTM

Bảng 4 12: Tổng hợp kết quả chiều hướng tác động

Biến độc lập Dấu kỳ vọng Giả thuyết Kết quả

Ngày đăng: 15/08/2024, 09:23

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
1. Abiola, I. and Olausi, A.S. 2014, ‘The impact of credit risk management on the commercial banks performance in Nigeria’, International Journal of Management and Sustainability, vol. 3, no. 5, pp. 295-306 Sách, tạp chí
Tiêu đề: International Journal of Management and Sustainability
2. Antonio, A., Ludger, S. and Vito, T. 2006, ‘Public sector efficiency: Evidence for new EU member states and emerging markets’, European Central Bank, working paper series, no. 581, pp. 1-50 Sách, tạp chí
Tiêu đề: European Central Bank
3. Ardelia, S. E. and Lubis, A. W. 2023, ‘The Effect Of Credit Risk, Bank Capital, Independent Commissioner, And Audit Committee On Banking Financial Performance In Indonesia For The 2017-2021 Period’, Jurnal Scientia, vol 12, no 2, pp. 1623-1630 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Jurnal Scientia
4. Berger, A. N., &amp; DeYoung, R. 1997, ‘Problem loans and cost efficiency in commercial banks’, Journal of Banking and Finance, vol. 21, no. 6, pp. 849- 870 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of Banking and Finance
5. Boahene, S. H. 2012, ‘Credit Risk and Profitability of Selected Banks in Ghana’, Research Journal of Finance and Accounting, vol. 3, no. 7, pp. 6-14 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Research Journal of Finance and Accounting
6. Ekinci, R. and Poyraz, G. 2019, ‘The effect of credit risk on financial performance of deposit banks in Turkey’. Procedia Computer Science, vol.158, pp. 979-987 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Procedia Computer Science
7. Gizaw, M., Kebede, M. and Selvaraj, S. 2015, ‘The impact of credit risk on profitability performance of commercial banks in Ethiopia’. African Journal of Business Management, vol. 9, no. 2, pp. 59-66 Sách, tạp chí
Tiêu đề: African Journal of Business Management
8. Hassan, M. K. and Bashir, A. H. M. 2003, Determinants of islamic banking profitability, 10th edn, Marrakesh: Economic Research Forum, Morocco Sách, tạp chí
Tiêu đề: Determinants of islamic banking profitability
9. Heffernan, S. 1996, Modern banking in theory and pratice, John Wiley and Sons, Chichester Sách, tạp chí
Tiêu đề: Modern banking in theory and pratice
10. Henie. V.G and Sonja, B.B. 1999, Analyzing Banking Risk, 3 th edn, The World Bank. Washington. D. C Sách, tạp chí
Tiêu đề: Analyzing Banking Risk
11. Ho T.S. and Saunders A. 1981, ‘The determinants of bank interest margins: Theory and empirical evidence’, Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 16, no. 4, pp. 581-600 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of Financial and Quantitative Analysis
12. Kargi, H.S. 2011, Credit Risk and the Performance of Nigerian Banks, AhmaduBello University, Zaria Sách, tạp chí
Tiêu đề: Credit Risk and the Performance of Nigerian Banks
13. Kahneman, D. and Tversky, A. 1979, ‘Prospect theory: An analysis of decision under risk’, Econometrica, vol. 47, no. 2, pp. 263–291 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Econometrica
14. Khalid, S. and Amjad, S. 2012, ‘Risk management practices in Islamic banks of Pakistan’, The Journal of Risk Finance, vol. 13, no. 2, pp. 148-160 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The Journal of Risk Finance
15. Kwashie, A. A., Baidoo, S. T. and Ayesu, E. K. 2022, ‘Investigating the impact of credit risk on financial performance of commercial banks in Ghana’, Cogent Economics &amp; Finance, vol. 10, no. 1, pp. 1-15 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Cogent Economics & Finance
16. Laeven, L. and Majnoni, G. 2003, ‘Loan loss provisioning and economic slowdowns: too much, too late?’, Journal of Financial Intermediation, vol. 12, no. 2, pp. 178 - 197 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of Financial Intermediation
17. Muhammed, J. K. and Garba, S. 2014, ‘An Evaluation of the Effects of CRM on the Profitability of Nigerian Banks’, Journal of Modern Accounting and Auditing, vol. 10, no. 1, pp. 104-115 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of Modern Accounting and Auditing
18. Myers, S. C., Brealey, R. A., Allen, F. and Edmans, A. 1980, Principles of Corporate Finance, McGraw-Hill/Irwin, New York Sách, tạp chí
Tiêu đề: Principles of Corporate Finance
22. Sauders, A. and Lange, H. 2002, Financial Institutions Management - A Modern Perspective, 4 th edn, McGraw-Hill Education, New York Sách, tạp chí
Tiêu đề: Financial Institutions Management - A Modern Perspective
23. Stiglitz, J. E. and Weiss, A. 1981, ‘Credit Rationing in Markets with Imperfect Information’, The American Economic Review, vol. 71, no. 3, pp. 393-410 Sách, tạp chí
Tiêu đề: The American Economic Review

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Bảng 2. 1: Tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 2. 1: Tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước (Trang 36)
Hình tác động cố  định (FEM), mô  hình tác động ngẫu - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
Hình t ác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu (Trang 37)
Hình tác động cố  định (FEM), mô  hình tác động ngẫu - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
Hình t ác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu (Trang 38)
Biểu đồ 3. 1: Sơ đồ các bước của quy trình nghiên cứu - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
i ểu đồ 3. 1: Sơ đồ các bước của quy trình nghiên cứu (Trang 40)
Bảng 4. 1: Thống kê mô tả dữ liệu của các biến trong mô hình - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4. 1: Thống kê mô tả dữ liệu của các biến trong mô hình (Trang 63)
Bảng 4. 2: Sự tương quan của các biến trong mô hình nghiên cứu   NPL        LLR   LOAN       SIZE        ETA        GDP        INF  LIR - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4. 2: Sự tương quan của các biến trong mô hình nghiên cứu NPL LLR LOAN SIZE ETA GDP INF LIR (Trang 66)
Bảng 4. 3: Tổng hợp kết quả của mô hình (3.1) hồi quy theo Pool OLS, FEM và - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4. 3: Tổng hợp kết quả của mô hình (3.1) hồi quy theo Pool OLS, FEM và (Trang 67)
Bảng 4. 6: Kết quả khắc phục các khuyết tật của mô hình (3.1) bằng FGLS - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4. 6: Kết quả khắc phục các khuyết tật của mô hình (3.1) bằng FGLS (Trang 69)
Bảng 4. 7: Tổng hợp kết quả của mô hình (3.2) hồi quy theo Pool OLS, FEM và - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4. 7: Tổng hợp kết quả của mô hình (3.2) hồi quy theo Pool OLS, FEM và (Trang 71)
Bảng 4. 11: Tổng hợp kết quả mô hình (3.1) và (3.2) đã khắc phục bằng FGLS - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4. 11: Tổng hợp kết quả mô hình (3.1) và (3.2) đã khắc phục bằng FGLS (Trang 75)
Bảng 4. 12: Tổng hợp kết quả chiều hướng tác động - khóa luận ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam
Bảng 4. 12: Tổng hợp kết quả chiều hướng tác động (Trang 79)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w