Tóm tắt: Nghiên cứu này được thực hiện nhằm tìm hiểu về sự ảnh hưởng của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.. Mục tiêu chung Mục tiêu chu
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Theo NHNN, mục tiêu tăng trưởng tín dụng năm 2024 là 15%, thấp hơn mức thực tế năm 2023 là 13,5% và mục tiêu 14-15% đề ra trước đó Mặc dù vậy, tín dụng vẫn là mối quan tâm lớn trong điều hành hệ thống tài chính quốc gia vì đóng vai trò quan trọng trong việc giảm bớt khó khăn cho doanh nghiệp và cá nhân, hỗ trợ phục hồi kinh tế, cũng như thúc đẩy phát triển kinh tế.
Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng không hoàn toàn là chỉ có những mặt lợi Việc tín dụng tăng trưởng quá mạnh trên toàn thế giới với sự thả lỏng của các ngân hàng và chính phủ được cho là một trong những nguyên nhân chính gây nên khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008 (Feldkircher, 2014) Trong số những mặt hại mà tăng trưởng tín dụng đem lại, rủi ro tín dụng là vấn đề được quan tâm nhiều nhất cả trong thực tiễn quản lý và học thuật
Hình 1.1: Biểu đồ tốc độ tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam từ 2013 đến 2023
Tại Việt Nam, theo thống kê từ CEICDATA (Biểu đồ 1.1), có thể thấy rằng, trong vòng 5 năm trở lại đây, tăng trưởng tín dụng có phần thấp hơn tương đối so với giai đoạn các năm trước Sự suy giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng nếu có chủ ý và dưới định hướng của các nhà hoạch định chính sách có thể không đáng lo ngại, bởi vì điều này có thể là bởi sự phòng tránh rủi ro tăng cao, kiềm chế lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô (Wijnbergen, 1983; Vithessonthi, 2016) Mặt khác, tín dụng giảm cũng có thể là dấu hiệu cho nền kinh tế suy yếu (Lown & Morgan, 2006) Do đó có thể thấy rằng, trong thực tiễn quản lý và hoạch định chính sách, việc lựa chọn mục tiêu cho tăng trưởng tín dụng là rất phức tạp, đòi hỏi phải cân nhắc nhiều yếu tố khác nhau và sự cân nhắc hậu quả khác nhau của tăng trưởng tín dụng Một trong những tác động tiềm tàng và nguy hiểm nhất của sự tăng trưởng tín dụng là rủi ro tín dụng Tuy vậy, mối liên hệ giữa tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng dường như vẫn ít được quan tâm Đối với ngân hàng, việc hiểu được sự ảnh hưởng của đẩy mạnh cho vay đến rủi ro tín dụng có thể giúp cho họ thiết lập được những mục tiêu kinh doanh và chiến lược quản trị rủi ro hợp lý để hạn chế những hậu quả tiêu cực có thể xảy ra Từ quan điểm của nhà hoạch định chính sách, điều quan trọng là phải làm rõ tác động của việc mở rộng tín dụng của ngân hàng đối với sức khỏe của cả hệ thống tài chính, để từ đó họ có thể xây dựng và đưa ra những chính sách và quy định phù hợp nhằm ổn định tài chính Do đó, cần thiết phải xác định liệu tăng trưởng cho vay có đi kèm với rủi ro tín dụng hay không, nhất là đối với trường hợp quốc gia đang phát triển như Việt Nam, với nền kinh tế phụ thuộc nhiều vào trụ cột tài chính
Về mặt học thuật, đã có một số nghiên cứu được thực hiện ở các quốc gia để xem xét sự ảnh hưởng của tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng Foos & cộng sự (2010) chỉ ra rằng tăng trưởng cho vay gắn liền với rủi ro của ngân hàng Sobarsyah
& cộng sự (2020) khi nghiên cứu các ngân hàng Hồi giáo đã cho thấy rằng sự tăng trưởng tín dụng làm tăng rủi ro tín dụng Kết quả tương tự cũng được Abbas & Ali
(2022) cung cấp trong nghiên cứu của mình Bhowmik & Sarker (2021) cũng cho thấy rằng tăng trưởng tín dụng làm tăng nhiều loại rủi ro Soedarmono & cộng sự (2017) còn chỉ ra rằng, sự tăng trưởng tín dụng một cách bất thường của các ngân hàng riêng lẻ thậm chí cũng gây ra rủi ro hệ thống Tuy vậy, Ibrahim & Rizvi (2018) lại khẳng định rằng không có mối liên hệ nào giữa việc tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng của các ngân hàng Gulati & cộng sự (2019) cũng cho thấy những tác động không nhất quán của tăng trưởng tín dụng đối với rủi ro tín dụng đối với các ngân hàng tại Ấn Độ Tại Việt Nam, Dang (2019) đã cho thấy sự tăng trưởng tín dụng tuy giúp làm tăng khả năng sinh lời nhưng đồng thời cũng làm tăng rủi ro tín dụng tiềm ẩn của các NHTM Le (2020) bổ sung rằng tăng trưởng tín dụng làm giảm sự ổn định của các ngân hàng tại Việt Nam Mặt khác, Hang & cộng sự (2018) lại cho thấy rằng rủi ro tín dụng không bị ảnh hưởng bởi sự gia tăng cho vay của ngân hàng Ho & cộng sự (2021) lại cho thấy rằng tác động của tăng trưởng tín dụng ban đầu giúp làm giảm rủi ro tín dụng, tuy nhiên về sau lại làm tăng rủi ro tín dụng nếu ngân hàng đẩy mạnh cho vay quá mức Trong khi đó, Long & cộng sự (2020) lại cung cấp bằng chứng cho thấy tăng trưởng tín dụng giúp làm giảm nợ xấu của ngân hàng Qua đó có thể thấy rằng, mặc dù các nghiên cứu tìm hiểu mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng đã được thực hiện, tuy nhiên kết quả của các nghiên cứu này là chưa nhất quán, ở cả phạm vi quốc tế và Việt Nam Do đó, cần thiết có sự bổ sung các nghiên cứu thực nghiệm để làm phong phú thêm tài liệu nghiên cứu về mối liên hệ giữa hai biến số này, góp phần kiểm định sự tác động của tăng trưởng tín dụng và các lý thuyết liên quan và hỗ trợ các nghiên cứu sau này
Vì vậy, nghiên cứu này sẽ đóng góp thêm vào tài liệu nghiên cứu hiện nay bằng cách xem xét thêm sự vai trò điều tiết của vốn chủ sở hữu trong mối liên hệ giữa tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng đối với các NHTM tại Việt Nam Đề tài
“Tác động của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam” được thực hiện vì những lý do nêu trên.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chung của nghiên cứu này là tìm hiểu về tác động của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Đối với mục tiêu nghiên cứu chung được nêu, đề tài này cần phải thực hiện các mục tiêu cụ thể sau đây:
Thứ nhất, kiểm định tác động của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
Thứ hai, dựa trên đó đưa ra các khuyến nghị hợp lý để các ngân hàng có những giải pháp, các cơ quan quản lý có những chính sách phù hợp để giảm thiểu rủi ro tín dụng trong khu vực ngân hàng.
Câu hỏi nghiên cứu
Hai câu hỏi nghiên cứu sau đây sẽ được giải đáp tương ứng với hai mục tiêu nghiên cứu cụ thể:
Thứ nhất, tác động của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam như thế nào?
Thứ hai, dựa trên đó, có những khuyến nghị nào để các ngân hàng có những giải pháp, các cơ quan quản lý có những chính sách phù hợp để giảm thiểu rủi ro tín dụng trong khu vực ngân hàng?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam và rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
Phạm vi không gian: các NHTM tại Việt Nam
Phạm vi thời gian: từ năm 2010 đến năm 2023.
Kết cấu của đề tài
Đề tài này được kết cấu làm 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương 1 bao gồm lời giới thiệu về chủ đề nghiên cứu, phác thảo bối cảnh và sự phù hợp của nghiên cứu trong bối cảnh kinh tế và tài chính hiện tại của Việt Nam Chương này cũng nêu rõ vấn đề nghiên cứu, mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu cụ thể mà tác giả muốn giải quyết Ngoài ra, tác giả cũng trình bày phạm vi và giới hạn nghiên cứu, cung cấp một định hướng rõ ràng cho nghiên cứu Một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về phương pháp nghiên cứu và cấu trúc của phần còn lại của đề tài cũng sẽ được phác thảo trong chương này.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Các khái niệm
Joseph (2013) định nghĩa tín dụng là “Giao dịch giữa hai bên trong đó một bên (chủ nợ hoặc người cho vay) cung cấp tiền, hàng hóa, dịch vụ hoặc chứng khoán để đổi lấy lời hứa thanh toán trong tương lai của bên kia (con nợ hoặc người đi vay) Những giao dịch như vậy thường bao gồm việc trả lãi cho người cho vay”
Theo Prem (2020), tín dụng là trường hợp khi một bên (chủ nợ hoặc người cho vay), chuyển tiền hoặc tài nguyên cho một bên khác (con nợ hoặc người vay), trong đó bên thứ hai không hoàn trả cho bên thứ nhất ngay lập tức mà thay vào đó hứa sẽ trả lại thứ gì đó có giá trị vào một thời điểm sau đó Trong bối cảnh ngân hàng, tín dụng là tổng số tiền mà ngân hàng cung cấp cho các doanh nghiệp hoặc cá nhân vay Đối với ngân hàng, tín dụng là một khái niệm cơ bản vì đây là nguồn thu nhập chính thông qua tiền lãi kiếm được từ các khoản cho vay Không chỉ đối với bản thân ngân hàng mà tín dụng còn có tác động đáng kể đối với nền kinh tế nói chung Đối với ngân hàng, họ nhận tiền gửi từ khách hàng gửi tiền, sau đó đem khoản tiền này cho những khách hàng có nhu cầu vay tiền Hoạt động như vậy được gọi là trung gian tín dụng Ngân hàng thu được lợi nhuận nhờ vào sự chênh lệch lãi suất mà ngân hàng trả cho người gửi tiền và lãi suất giữa người đi vay trả cho ngân hàng
Tín dụng là yếu tố cơ bản thúc đẩy tăng trưởng kinh tế (Thierry, et al., 2016), tạo điều kiện cho doanh nghiệp và người tiêu dùng tiếp cận nguồn vốn thiết yếu cho các nhu cầu khác nhau (Sassi & Gasmi, 2014) Hơn nữa, tín dụng là công cụ trong việc thực thi chính sách tiền tệ của các ngân hàng trung ương và rất cần thiết trong việc thúc đẩy thương mại và đầu tư toàn cầu (Atta-Mensah & Dib, 2008)
Tăng trưởng tín dụng là việc các ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay (tín dụng) của mình Ví dụ, các ngân hàng có thể có ý định thực hiện các cơ hội cho vay mới, mở rộng sang các thị trường địa lý mới hoặc giành thị phần với các sản phẩm và thị trường hiện có (Foos, et al., 2010) Động cơ tiềm ẩn liên quan đến sự tăng trưởng cho vay như vậy có thể là đa dạng hóa danh mục cho vay hoặc bán chéo sản phẩm (Lepetit, et al., 2008; Rossi, et al., 2009)
Tăng trưởng tín dụng nhanh chóng thể hiện sự gia tăng đáng kể về số lượng cho vay hoặc tín dụng được các tổ chức tài chính cấp trong một thời gian ngắn
Tăng trưởng tín dụng nhanh thường gắn liền với kích thích kinh tế (Cong, et al., 2019) Tăng trưởng tín dụng có thể dẫn đến tăng chi tiêu tiêu dùng và đầu tư kinh doanh, từ đó có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Điều này đặc biệt rõ ràng trong các giai đoạn phục hồi kinh tế hoặc ở các nền kinh tế đang phát triển, nơi việc tiếp cận tín dụng có thể tác động đáng kể đến sự phát triển và tăng trưởng (Linh, et al., 2019)
Tăng trưởng tín dụng mạnh mẽ phản ánh tiềm năng tăng trưởng của ngân hàng và nâng cao khả năng sinh lời của họ (Le, 2020) Hoạt động cho vay mở rộng sẽ mang lại nhiều doanh thu hơn, dẫn đến tăng lợi nhuận Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng nhanh có thể gây ra bong bóng tài sản do nguồn tín dụng sẵn có gia tăng dẫn đến đầu tư ồ ạt vào một số tài sản (ví dụ: bất động sản hoặc cổ phiếu), thúc đẩy giá tăng vượt mức bền vững (Le, 2020) Do đó, cần cân đối tăng trưởng tín dụng và xem xét tác động đa chiều của nó đối với hoạt động ngân hàng.
Rủi ro tín dụng theo Joseph (2013) là “xác suất xảy ra tổn thất (do không thu hồi được) phát sinh từ khoản tín dụng đã gia hạn do không thực hiện nghĩa vụ hợp đồng phát sinh từ sự không sẵn lòng hoặc không có khả năng của đối tác hoặc vì bất kỳ lý do nào khác” Khi ngân hàng phát hành tín dụng, họ vốn phải chịu rủi ro rằng người đi vay có thể không trả được khoản vay đầy đủ hoặc đúng hạn, điều này có thể dẫn đến tổn thất tài chính cho ngân hàng
Hậu quả của rủi ro tín dụng rất đa dạng và có thể có tác động đáng kể đến cả các tổ chức tài chính riêng lẻ và hệ thống tài chính Hậu quả trực tiếp nhất của rủi ro tín dụng là tổn thất tài chính đối với ngân hàng Khi người đi vay không trả được nợ, ngân hàng có thể không thu hồi được toàn bộ số tiền còn nợ, dẫn đến ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của họ Rủi ro tín dụng cao thường dẫn đến lãi suất tăng (Rizvi, et al., 2018) Người cho vay cần tính lãi suất cao hơn để bù đắp cho rủi ro vỡ nợ gia tăng Điều này có thể khiến việc vay mượn trở nên đắt đỏ hơn đối với tất cả người tiêu dùng, kể cả những người có lịch sử tín dụng tốt.
Các lý thuyết liên quan
2.2.1 Lý thuyết đại diện (Agency Theory)
Lý thuyết đại diện có thể giải thích mối quan hệ tích cực giữa tăng trưởng cho vay và rủi ro tín dụng của ngân hàng khi các nhà quản lý (CEO, giám đốc,…) sẽ làm mọi cách để tăng doanh thu của ngân hàng trong nhiệm kỳ của mình Điều này là bởi vì họ muốn được tăng thù lao, tạo ấn tượng với cổ đông, hoặc tạo uy tín với cấp dưới Tuy nhiên, nếu cho vay tăng quá nhiều sẽ làm giảm tính thanh khoản và làm tăng nợ xấu trong tương lai (Saunders, et al., 1990) Các hành động của nhà quản lý dẫn đến việc chấp nhận rủi ro quá mức vì các nhà quản lý có thể ưu tiên số lượng cho vay hơn chất lượng Trong khi đó, các cổ đông, với tư cách là người sở hữu, thường thiếu thông tin chi tiết mà các nhà quản lý có được về hoạt động và hồ sơ rủi ro của ngân hàng Sự bất cân xứng thông tin này có thể dẫn đến tình huống trong đó các nhà quản lý tham gia vào các hoạt động cho vay rủi ro hơn mà các cổ đông lại không có thông tin đầy đủ hoặc sự chấp thuận của các cổ đông Động lực cho các hành động chấp nhận rủi ro quá mức xuất phát từ sự xung đột lợi ích cố hữu trong mục tiêu của người quản lý và cổ đông (Morellec &
Clifford, 2007) Trong khi các cổ đông thường quan tâm đến việc tạo ra giá trị lâu dài và tính bền vững thì các nhà quản lý có thể tập trung hơn vào các mục tiêu ngắn hạn và cả mục tiêu cá nhân của mình Tăng trưởng cho vay nhanh chóng, có thể thúc đẩy kết quả tài chính ngắn hạn, và có thể sẽ phải đánh đổi bằng sự ổn định lâu dài, làm tăng rủi ro tín dụng của ngân hàng (Naili & Lahrichi, 2022)
Rủi ro đạo đức phát sinh từ hành vi rủi ro của nhà quản lý khi họ không chịu toàn bộ hậu quả hành động của mình, dẫn đến chất lượng danh mục cho vay giảm, khả năng vỡ nợ tăng và làm gia tăng rủi ro tín dụng Tăng trưởng tín dụng đi kèm với lợi nhuận ngân hàng cao hơn nhưng rủi ro tín dụng cũng tăng, phản ánh vấn đề đại diện trong ngân hàng Rủi ro này còn trở nên nghiêm trọng hơn với các ngân hàng vốn chủ sở hữu thấp, tạo nên xung đột cổ đông - nhà quản lý khi nhà quản lý chấp nhận rủi ro quá mức để bù đắp chi phí vốn cao Ngoài ra, mở rộng tín dụng thông qua đa dạng hóa phạm vi hoạt động cũng làm tăng rủi ro tín dụng cho ngân hàng vì cổ đông không thể giám sát các hoạt động rộng rãi, tạo động cơ cho các nhà quản lý thực hiện hành vi trục lợi cá nhân.
Như vậy, lý thuyết đại diện giải thích cho mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng của các ngân hàng Việc gia tăng tín dụng quá mức là dấu hiệu cho vấn đề người đại diện, và điều này sẽ làm tăng rủi ro tín dụng cho ngân hàng, dựa trên lý thuyết đại diện Kết quả nghiên cứu thực nghiệm thể hiện tác động cùng chiều của tăng trưởng tín dụng đối với rủi ro tín dụng là bằng chứng ủng hộ lý thuyết này
2.2.2 Lý thuyết về bộ nhớ tổ chức (Institutional Memory Theory)
Lý thuyết về bộ nhớ tổ chức được đề xuất bởi Berger & Udell (2004) với ý niệm rằng trí nhớ, kỹ năng và kinh nghiệm của nhân viên tín dụng trong ngân hàng sẽ suy giảm theo thời gian, và do đó họ sẽ không sàng lọc hồ sơ cho vay rủi ro cao, cuối cùng dẫn đến rủi ro tín dụng tăng cho ngân hàng Cụ thể, lý thuyết này đề xuất rằng khi ngân hàng mới gặp một vấn đề về nợ xấu như khách hàng trốn nợ, vỡ nợ,… gây ra tổn thất cho ngân hàng từ khoản cho vay đó, các nhân viên tín dụng sẽ thu được kiến thức, kinh nghiệm và trải nghiệm từ sự kiện này và sau đó họ sẽ cẩn trọng hơn trong việc xét duyệt các khoản vay, giúp hạn chế rủi ro tín dụng Tuy nhiên, khi thời gian trôi qua, các kiến thức, kinh nghiệm và trải nghiệm cũng sẽ phai mờ, đồng thời các nhân viên tín dụng cũng sẽ ỷ lại vào khả năng của mình khi quá tự tin rằng đã từ lâu không có vấn đề nợ xấu, họ sẽ dần lơ là việc sàng lọc các hồ sơ tín dụng rủi ro, hạ tiêu chuẩn cho vay, từ đó tạo tiền đề cho nợ xấu tăng lên và làm rủi ro tín dụng tăng lên Ngoài ra, theo thời gian, việc ngân hàng tuyển dụng các nhân viên thẩm định tín dụng mới, vì các nhân viên cũ có kinh nghiệm bị sa thải, hoặc hết hợp đồng lao động, hoặc nghỉ hưu, cũng sẽ xóa đi “bộ nhớ” về các vấn đề nợ xấu trước đây cùng với sự ra đi của các nhân viên cũ Các nhân viên mới, vì chưa có đủ kinh nghiệm và trải nghiệm, mặc dù họ vẫn có kiến thức, nhưng cũng sẽ không thể sàng lọc tốt các khoản tín dụng rủi ro, và do đó làm tăng rủi ro tín dụng Berger & Udell (2004) đã sử dụng tốc độ tăng trưởng cho vay thương mại của ngân hàng làm chỉ số chính về tiêu chuẩn tín dụng của ngân hàng và kiểm định đối với hơn 2000 ngân hàng tại Hoa Kỳ, và xác nhận rằng “bộ nhớ tổ chức” có tồn tại đối với các ngân hàng này Das & Ghosh (2007) cũng đã tìm thấy bằng chứng ủng hộ cho lý thuyết này khi cho thấy tăng trưởng tín dụng làm tăng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước tại Ấn Độ
Tóm lại, lý thuyết về bộ nhớ tổ chức cũng ủng hộ cho tác động cùng chiều của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng Việc tín dụng tăng nhanh cũng làm tăng rủi ro tín dụng là bởi vì các nhân viên thẩm định tín dụng của ngân hàng có ít kỹ năng và kinh nghiệm để xử lý và sàng lọc các hồ sơ tín dụng rủi ro Bằng chứng thực nghiệm về mối liên hệ tích cực giữa của tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng ủng hộ cho lý thuyết này.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Để đánh giá tác động của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng của 27 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2023, nghiên cứu này được thực hiện theo quy trình được trình bày ở Hình 3.2 như sau:
Hình 3.2: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Thu thập và xử lý dữ liệu cần thiết
Phân tích kết quả nghiên cứu Lược khảo nghiên cứu tiền đề và xây dựng cơ sở lý thuyết
Xây dựng mô hình và phương pháp nghiên cứu
Kết luận và khuyến nghị chính sách
Xác định vấn đề nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện theo quy trình bao gồm 07 bước, nội dung cụ thể của các bước được trình bày theo trình tự sau:
Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu, tác giả đã xác định vấn đề nghiên cứu là tác động của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam
Từ đó, tác giả tiến hành đưa ra mục tiêu, phạm vi và phương pháp nghiên cứu phù hợp cho khóa luận
Bước 2: Lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu tiền đề có liên quan tại
Việt Nam và trên thế giới Từ đó, tác giả dựa trên các cơ sở đã tổng hợp để định hướng lựa chọn biến phụ thuộc, biến độc lập, biến kiểm soát nhằm đưa vào mô hình nghiên cứu Dựa trên vấn đề này, tác giả có thể xác định khoảng trống nghiên cứu và định hướng xây dựng mô hình nghiên cứu
Bước 3: Khóa luận tiến hành xây dựng mô hình và phương pháp nghiên cứu, sử dụng các biến phù hợp và xây dựng giả thuyết nghiên cứu dựa trên căn cứ cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm được khảo lược trước đó
Bước 4: Thu thập các dữ liệu của biến độc lập, biến phụ thuộc và biến kiểm soát từ 27 NHTM tại Việt Nam Trong đó, các biến kinh tế sẽ được thu thập từ cơ sở dữ liệu Fiinpro và các BCTC của các ngân hàng; các biến vĩ mô sẽ được tác giả thu thập từ cơ sở dữ liệu Worldbank Sau đó, tác giả sẽ xử lý, tính toán dữ liệu các biến cho phù hợp với mô hình nghiên cứu thông qua phần mềm Stata17
Bước 5: Khóa luận tiến hành phân tích thống kê mô tả, sự tương quan giữa các biến, sử dụng phương pháp ước lượng GMM hệ thống hai bước (2SGMM) để giải quyết các vấn đề nội sinh do mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng, có thể tồn tại hiện tượng nội sinh do tác động nhân quả ngược giữa rủi ro tín dụng và tăng trưởng tín dụng
Bước 6: Khóa luận tiến hành kiểm định độ tin cậy và tính hợp lý của các biến công cụ được sử dụng trong GMM cũng như tính vững chắc của mô hình thông qua hai kiểm định Sargan hoặc Hansen và Arellano-Bond, sau đó thảo luận về kết quả nghiên cứu
Bước 7: Khóa luận nêu hàm ý chính sách để trả lời các câu hỏi nghiên cứu và đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra.
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Nhiều nghiên cứu đã sử dụng các mô hình khác nhau nhằm khám phá tác động của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại tại các quốc gia khác nhau Trên cơ sở nghiên cứu của Sobarsyah và cộng sự (2020), nghiên cứu này xây dựng mô hình để đánh giá ảnh hưởng của tăng trưởng tín dụng đối với rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
CRISK là rủi ro tín dụng α là hệ số chặn
LG là tăng trưởng tín dụng β0 và β1 là hệ số góc tương ứng với biến CRISKi,t-1 và LGi,t C là vector cột các biến kiểm soát Φ là vector cột các hệ số góc cho các biến kiểm soát ε là sai số ngẫu nhiên i,t là ngân hàng i trong năm t
Trong mô hình trên, tác giả sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc và biến trễ của biến độc lập (tăng trưởng tín dụng) Theo Sobarsyah & cộng sự (2020) và Ibrahim
Theo Rizvi (2018), rủi ro tín dụng có bản chất kéo dài, biểu hiện ở việc các ngân hàng có mức rủi ro cao trong năm trước thì năm sau cũng có xu hướng rủi ro cao Điều này cho thấy rủi ro tín dụng có tính chất tích tụ và liên tục, đòi hỏi các ngân hàng phải có biện pháp quản lý và kiểm soát rủi ro chặt chẽ để đảm bảo sự ổn định và an toàn trong hoạt động.
& Rizvi (2018) và Foos & cộng sự (2010), kỳ vọng tăng trưởng tín dụng sẽ ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ngân hàng hoặc các khoản nợ xấu có độ trễ về thời gian vì khó có khả năng người đi vay sẽ vỡ nợ ngay trong năm đầu tiên của khoản vay mà họ nhận được Vì vậy, mô hình nghiên cứu có dạng bảng động với dữ liệu bảng
3.2.2.1 Biến phụ thuộc – Rủi ro tín dụng Để đại diện cho rủi ro tín dụng, nghiên cứu này sử dụng tỷ lệ nợ xấu (NPL), được đo lường bằng công thức sau:
Tổng cho vay khách hàng
Các nghiên cứu như Sobarsyah & cộng sự (2020), Ibrahim & Rizvi (2018), Abbas & Ali (2022) cũng sử dụng đại lượng này để đại diện cho rủi ro tín dụng Đối với đề tài này, tổng nợ xấu được tính bằng tổng nợ các nhóm 1, nhóm 2, và nhóm 3 theo Điều 3, phụ lục, Nghị quyết số 42/2017/QH14 Số liệu về nợ các nhóm được thu thập từ thuyết minh BCTC của các NHTM
3.2.2.2 Biến độc lập – Tăng trưởng tín dụng Đối với tăng trưởng tín dụng, đề tài này sử dụng tốc độ tăng trưởng cho vay hàng năm của ngân hàng (LOANG) theo như nghiên cứu của Sobarsyah & cộng sự (2020), Foos & cộng sự (2010):
LOANG = Tổng cho vay KH năm t − Tổng cho vay KH năm (t − 1)
Tổng cho vay KH năm (t − 1)
• Vốn chủ sở hữu Shim (2013) cho thấy rằng bộ đếm vốn cao giúp ngân hàng giảm xác suất vỡ nợ, đặc biệt là trong giai đoạn kinh tế suy thoái Tương tự, Ghosh (2016) cho thấy khi cổ đông nắm giữ vốn chủ sở hữu cao sẽ giúp ngân hàng giảm rủi ro tín dụng, vì cổ đông là những người có khẩu vị rủi ro thấp Mukhtarov & cộng sự (2018) cũng cho thấy vốn chủ sở hữu có tương quan nghịch với tỷ lệ nợ xấu đối với các ngân hàng tại Azerbaijani Bằng cách đầu tư tiền của mình nhiều hơn, các cổ đông ngân hàng cũng sẽ phải gánh chịu một phần rủi ro do chiến lược đầu tư không phù hợp gây ra, do đó họ giám sát chặt chẽ hơn và hạn chế rủi ro quá mức của ngân hàng (Baselga-Pascual, et al., 2015) Vốn chủ sở hữu ngân hàng được đo lường bằng tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu và tổng tài sản của ngân hàng
• Quy mô ngân hàng Adusei (2015) cho rằng các ngân hàng lớn hơn có lợi thế kinh tế về quy mô và phạm vi cao hơn, do đó, họ có tiềm năng đa dạng hóa rủi ro danh mục cho vay một cách hiệu quả Các ngân hàng lớn cũng được cho là có kỹ năng và kinh nghiệm tốt hơn trong việc quản lý rủi ro (Kabir, et al., 2015) Tuy nhiên giả thuyết “quá lớn để sụp đổ” cho rằng các ngân hàng lớn thường sẽ chấp nhận rủi ro quá mức vì họ biết rằng chính phủ sẽ hỗ trợ họ khi sự cố xảy ra (Kaufman, 2014) Quy mô ngân hàng được đo lường bằng tổng tài sản của ngân hàng dưới dạng logarit tự nhiên
• Khả năng sinh lời Một ngân hàng có kết quả kinh doanh tốt phản ảnh chất lượng quản lý cao, nghĩa là họ cũng quản lý tốt rủi ro, vì vậy có tác động tiêu cực đến nợ xấu (Chaibi
Các ngân hàng có tỷ suất lợi nhuận cao hơn có xu hướng ổn định hơn (Baselga-Pascual và cộng sự, 2015) ROA cao hơn thể hiện triển vọng lợi nhuận tốt hơn, giúp thúc đẩy tăng trưởng và khả năng phục hồi trước các cú sốc, do đó dẫn đến rủi ro tín dụng thấp hơn (Gulati và cộng sự, 2019) Ngược lại, Misman và Ftiti (2015) cho rằng các ngân hàng có lợi nhuận cao có thể có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn để duy trì lợi nhuận, dẫn đến rủi ro tín dụng cao hơn.
& cộng sự (2015) nhận thấy rằng khi biên lãi ròng ngân hàng Malaysia tăng lên, họ lại có rủi ro tín dụng tăng lên theo Khả năng sinh lời trong nghiên cứu này được đo lường bằng tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản
• Tăng trưởng GDP Theo Chaibi & Ftiti (2015), trong thời kỳ kinh tế tăng trưởng tốt, các doanh nghiệp và cá nhân cần nhiều vốn vay để kinh doanh và tiêu dùng, họ cũng có nhiều khả năng kinh doanh thuận lợi hơn, dễ để trả nợ hơn, do đó tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng Tuy nhiên việc các ngân hàng chủ quan mà cho vay bất chấp trong thời kỳ kinh tế phát triển cũng sẽ tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng vì cho vay dưới tiêu chuẩn tăng cao (Naili & Lahrichi, 2022)
Tăng trưởng GDP được tính theo phần trăm, năm nay so với năm trước
• Lạm phát Lạm phát tăng làm giảm giá trị thực của các khoản vay, trong thời kỳ lạm phát thất nghiệp cũng sẽ giảm xuống, do đó giúp người đi vay dễ trả nợ hơn và làm giảm rủi ro tín dụng (Castro, 2013) Tuy nhiên lạm phát cũng sẽ làm giảm thu nhập thực tế của các con nợ và gây rủi ro mất vốn cho ngân hàng (Chaibi & Ftiti, 2015) Tiền lương không tăng tương ứng với lạm phát cũng là một nguyên nhân gây rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân (Naili & Lahrichi, 2022) Lạm phát được tính theo tỷ lệ tăng chỉ số CPI
Tóm lại, các biến nghiên cứu được tóm tắt trong bảng sau, bao gồm biến phụ thuộc, biến độc lập và các biến kiểm soát:
Bảng 3.2: Các biến nghiên cứu
Biến phụ thuộc – Rủi ro tín dụng NPL Tỷ lệ nợ xấu
Tổng cho vay khách hàng
Sobarsyah & cộng sự (2020), Ibrahim & Rizvi (2018), Abbas & Ali (2022);
Biến độc lập – Tăng trưởng tín dụng
LOANG Tốc độ tăng trưởng cho vay hằng nằm của ngân hàng +
Sobarsyah & cộng sự (2020); Foos & cộng sự (2010); Bhowmik &
Các biến kiểm soát CAP Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
CAP = Vốn chủ sở hữu
Sobarsyah & cộng sự (2020); Foos & cộng sự (2010); Ibrahim & Rizvi (2018); Bhowmik &
SIZE Quy mô ngân hàng
SIZE = ln (Tổng tài sản)
Sobarsyah & cộng sự (2020); Ibrahim & Rizvi (2018); Gulati & cộng sự (2019); Bhowmik &
ROA Khả năng sinh lời
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Bhowmik & Sarker (2021); Gulati & cộng sự (2019); Bhowmik &
GDP Tăng trưởng GDP hàng năm
Sobarsyah & cộng sự (2020); Gulati & cộng sự (2019); Abbas & Ali (2022);
INF Tỷ lệ lạm phát hàng năm tính theo CPI
Ibrahim & Rizvi (2018); Gulati & cộng sự (2019); Abbas & Ali (2022);
Nguồn: Tác giả tổng hợp và đề xuất
Như vậy mô hình (3.1) có dạng triển khai như sau:
CAP SIZE ROA GDP INF
3.2.3 Xây dựng giả thuyết nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập dựa trên thông tin công bố từ BCTC hàng năm được kiểm toán của các NHTM tại Việt Nam Dữ liệu được thu thập phụ thuộc vào tính sẵn có của các thông tin kế toán Giai đoạn dữ liệu được tổng hợp là từ năm 2010 đến năm 2023 Trong giai đoạn này, có một số quy định và văn bản pháp luật hướng dẫn và yêu cầu các doanh nghiệp về việc công bố thông tin báo cáo tài chính, chẳng hạn như Thông tư 09/2010/TT-BTC, Thông tư 49/2014/TT-NHNN
Các quy định này thúc đẩy việc công bố thông tin trên BCTC của các ngân hàng được đầy đủ và nhất quán hơn, giúp thuận tiện cho việc thu thập dữ liệu nghiên cứu
Có tổng cộng 27 ngân hàng thương mại được tác giả sử dụng làm mẫu nghiên cứu, đây là 27 ngân hàng thực hiện công bố thông tin BCTC khá đầy đủ Dữ liệu được thu thập là phụ thuộc vào sự sẵn có của dữ liệu, các ngân hàng không nằm trong mẫu chủ yếu là do không công bố thông tin công khai, hoặc các thông tin công bố không được hoàn chỉnh và thiếu sót trong nhiều năm.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Trước khi đi sâu vào phân tích mối quan hệ giữa các biến số, tác giả đánh giá số liệu về thống kê mô tả
Bảng 4.3: Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn GTNN GTLN
Ghi chú: NPL là tỷ lệ nợ xấu, LOANG là tăng trưởng tín dụng, CAP là tỷ lệ vốn chủ sở hữu, SIZE là quy mô tổng tài sản ngân hàng dưới dạng logarit, ROA là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, GDP là tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, INF là tỷ lệ lạm phát
Nguồn: Tổng hợp dựa trên kết quả phân tích thông qua STATA 17.0
Theo như kết quả thống kê mô tả, có thể thấy rằng tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu là 3.34%, đây được coi là mức nợ trung bình khá cao, vì theo quy định các thông tư, bao gồm Thông tư 11/2021/TT-NHNN, Thông tư 18/2022/TT-NHNN, Thông tư 09/2015/TT-NHNN, ngân hàng quy định về hoạt động mua, bán nợ của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, các ngân hàng có lệ nợ xấu trên 3% sẽ không được phép mua nợ Do đó có thể thấy mức trung bình cho toàn ngành ngân hàng là một mức độ không an toàn
Mức tăng trưởng tín dụng (LOANG) trung bình của các ngân hàng qua các năm là 19.02%, tuy nhiên có thể thấy rằng có sự chênh lệch rất lớn giữa các ngân hàng, khi độ lệch chuẩn là 23.88% Trong đó, một số ngân hàng ở một số năm có tỷ lệ tăng trưởng tín dụng âm như -77.82%, và có ngân hàng có tỷ lệ tăng trưởng tín dụng lên tới 327.27%
Biến CAP đại diện cho vốn chủ sở hữu có giá trị trung bình là 9.16%, cho thấy rằng trung bình các ngân hàng có tỷ lệ vốn tự có chiếm 9.16% tổng tài sản Sự khác biệt về tỷ lệ vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng cũng không có sự khác biệt quá lớn với độ lệch chuẩn chỉ là 3.66%
Quy mô ngân hàng (SIZE) dưới dạng logarit có giá trị trung bình là 18.7170, độ lệch chuẩn là 1.1769 Giá trị nhỏ nhất của SIZE là 16.5023 và lớn nhất là 21.5566
Mức sinh lợi từ tài sản (ROA) trung bình đạt 0,87% Tuy nhiên, khả năng sinh lời của các ngân hàng có sự phân hóa rõ rệt, một số ngân hàng ghi nhận lợi nhuận âm lên đến -5,51% trong một số năm, trong khi một số khác đạt lợi nhuận trên tài sản ấn tượng, lên đến 3,24%.
Về biến số vĩ mô, GDP đại diện cho tốc độ tăng trưởng mỗi năm của GDP Việt Nam Trung bình mỗi năm tăng trưởng 5.99%, và tốc độ tăng trưởng của GDP là tương đối ổn định với độ lệch chuẩn là 1.61%, giá trị nhỏ nhất là 2.56% và giá trị lớn nhất là 8.02%
Biến INF là tỷ lệ lạm phát của Việt Nam qua các năm, có giá trị trung bình là 4.85%, với độ lệch chuẩn là 4.48%, cho thấy rằng sự biến động về tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam là ở mức vừa phải.
Ma trận tương quan
Kết quả về phân tích sự tương quan giữa các biến số được thể hiện được qua bảng sau đây:
Bảng 4.4: Ma trận tương quan
NPL LOANG CAP SIZE ROA GDP INF
Ghi chú: NPL là tỷ lệ nợ xấu, LOANG là tăng trưởng tín dụng, CAP là tỷ lệ vốn chủ sở hữu, SIZE là quy mô tổng tài sản ngân hàng dưới dạng logarit, ROA là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, GDP là tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, INF là tỷ lệ lạm phát VIF là hệ số phóng đại phương sai
Nguồn: Tổng hợp dựa trên kết quả phân tích thông qua STATA 17.0
Ma trận tương quan thể hiện mối quan hệ giữa các biến khác nhau liên quan đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam Tăng trưởng tín dụng (LOANG) có tương quan nghịch với nợ xấu ở mức độ vừa phải (-0,0903), hàm ý khi tăng trưởng tín dụng tăng thì mức nợ xấu giảm nhẹ Tuy nhiên, mối quan hệ này xét về mặt kinh tế là không quá lớn và khó để kết luận rằng tăng trưởng tín dụng làm giảm nợ xấu Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) cho thấy mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu (0,1592), ngụ ý rằng các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao hơn thường có mức nợ xấu cao hơn CAP cũng có mối tương quan nghịch với SIZE (-0,4823), cho thấy các ngân hàng lớn hơn có xu hướng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp hơn
Mối tương quan nghịch giữa NPL (Nợ xấu) và SIZE (-0,3273) cho thấy các ngân hàng lớn hơn có xu hướng có mức nợ xấu thấp hơn Tương tự, có mối tương quan nghịch đáng chú ý giữa NPL và ROA (-0,3038), cho thấy các ngân hàng có lợi nhuận cao hơn thường có nợ xấu thấp hơn
Các biến kinh tế vĩ mô, GDP và INF, có mối tương quan rất yếu với nợ xấu, cho thấy tăng trưởng kinh tế và lạm phát có tác động hạn chế trực tiếp đến tỷ lệ nợ xấu trong bộ dữ liệu này Tuy nhiên, lạm phát (INF) cho thấy mối tương quan dương vừa phải với nợ xấu (0,3845), cho thấy lạm phát cao hơn có thể liên quan đến mức nợ xấu cao hơn.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định chỉ số VIF
Nguồn: Tổng hợp dựa trên kết quả phân tích thông qua STATA 17.0
Bảng 4.5 cho thấy kết quả của kiểm định VIF rằng hệ số VIF dao động từ 1.02 đến 2.21, và giá trị trung bình là 1.55, kết quả của hệ số này có giá trị thấp
Tổng quan thể thấy, tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10, nên có thể nói rằng các biến trong mô hình nghiên cứu không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến Do đó, các ước lượng hệ số hồi quy trong mô hình là đáng tin cậy và có thể sử dụng để giải thích mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam.
So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM và REM
Nghiên cứu sử dụng phân tích dữ liệu bảng thông qua ba mô hình hồi quy được sử dụng là Pooled OLS, FEM và REM để xác định mô hình phù hợp sau khi thực hiện phân tích hệ số ma trận tương quan và kiểm tra tính đa cộng tuyến
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hồi quy theo Pooled OLS, FEM và REM
Biến độc lập POOLED OLS FEM REM
Hệ số t-statistic Hệ số t-statistic Hệ số t-statistic LOANG -0.0007 [-0.08] -0.0076 [-0.97] -0.0060 [-0.78]
Ghi chú: NPL là tỷ lệ nợ xấu, LOANG là tăng trưởng tín dụng, CAP là tỷ lệ vốn chủ sở hữu, SIZE là quy mô tổng tài sản ngân hàng dưới dạng logarit, ROA là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, GDP là tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, INF là tỷ lệ lạm phát *, **, *** có ý nghĩa lần lượt ở mức 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tổng hợp dựa trên kết quả phân tích thông qua STATA 17.0 Đầu tiên, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Pooled OLS và thực hiện một số kiểm định để đánh giá tính hiệu quả và độ tin cậy của mô hình Tuy nhiên, kết quả cho thấy mô hình OLS tồn tại các khuyết tật bao gồm hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, vì vậy tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy mô hình
FEM và REM để khắc phục những vấn đề mà Pooled OLS gặp phải Sau đó, kiểm định Hausman được thực hiện để cho biết mô hình nào phù hợp hơn với dữ liệu với hai giả thuyết sau:
H0: Mô hình REM được lựa chọn phù hợp;
H1: Mô hình FEM được lựa chọn phù hợp
Bảng 4.7: Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa 02 mô hình FEM và REM
Kiểm định Hausman Test of H0: Difference in coefficients not systematic
Nguồn: Tổng hợp dựa trên kết quả phân tích thông qua STATA 17.0
Nhìn vào Bảng 4.7, kết quả của kiểm định Hausman cho thấy Prob>chi2 của biến phụ thuộc NPL là 0.3951, giá trị này lớn hơn 0.05 Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H1, và chấp nhận H0 ở mức ý nghĩa 5%, đồng nghĩa rằng mô hình REM phù hợp hơn FEM
Kết luận: Sau khi so sánh 03 mô hình Pooled OLS, FEM và REM, khóa luận lựa chọn mô hình REM để nghiên cứu tác động của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng của 27 NHTM tại Việt Nam.
Kiểm định các khuyết tật trong mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan để đánh giá tính hợp lý của mô hình hồi quy Pooled OLS
Bảng 4.8: Kiểm định các khuyết tật trong mô hình Pooled OLS Kiểm định phương sai sai số thay đổi Kiểm định tự tương quan
White's test Wooldridge test for autocorrelation in panel data chi2(27) = 52.68 F(1, 26) = 13.845
Nguồn: Tổng hợp dựa trên kết quả phân tích thông qua STATA 17.0
Bảng 4.8 thể hiện kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mô hình Pooled OLS đối với biến phụ thuộc NPL Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob > chi2 = 0.00022 và Prob > F = 0.0010, cả hai giá trị này đều nhỏ hơn 0.05, bác bỏ H 0 , chấp nhận H1 Do đó, kết luận rằng đã xảy ra cả hai hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mô hình Pooled OLS
4.5.2 Kiểm định các khuyết tật trong mô hình REM
Sau khi phát hiện các khuyết tật từ mô hình Pooled OLS và lựa chọn được mô hình REM thông qua kiểm định Hausman, nghiên cứu tiếp tục thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi và tượng tự tương quan trong mô hình REM
Kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian (LM) là một công cụ thống kê được sử dụng để kiểm tra giả thuyết phương sai sai số thay đổi trong mô hình REM Với gồm hai giả thuyết như sau:
H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi;
H1: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.9: Kiểm định các khuyết tật trong mô hình REM Kiểm định phương sai sai số thay đổi Kiểm định tự tương quan
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects Wooldridge test for autocorrelation in panel data chibar2(01) = 137.78 F(1, 26) = 13.845 Prob > chibar2 = 0.0000 Prob > F = 0.0010
Nguồn: Tổng hợp dựa trên kết quả phân tích thông qua STATA 17.0
Bảng 4.9 thể hiện kết quả kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan trong mô hình REM của biến phụ thuộc ROA Giá trị Prob > chibar2 của kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian là 0,0000 (Prob < 5%), bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận H1, chứng tỏ mô hình REM tồn tại phương sai thay đổi Tương tự, kiểm định tự tương quan cho kết quả p < 5%, cho thấy xuất hiện tự tương quan trong mô hình REM Để khắc phục khuyết tật này, nghiên cứu tiếp tục sử dụng mô hình GMM trong phần mềm Stata 17.0.
Kết quả ước lượng theo phương pháp ước lượng mô men tổng quát GMM
Nghiên cứu nhằm đánh giá tác động của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2023 Tuy nhiên, mô hình REM ban đầu được sử dụng tồn tại các khuyết tật, bao gồm hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Những vấn đề này có thể dẫn đến kết quả nghiên cứu thiếu chính xác và không đáng tin cậy Vì vậy, nhằm khắc phục những hạn chế của mô hình REM, nghiên cứu này đã sử dụng ước lượng GMM hệ thống hai bước
Kết quả ước lượng tác động của tăng trưởng tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 4.10: Kết quả ước lượng theo phương pháp GMM
Hệ số Sai số chuẩn mạnh t p-value Khoảng tin cậy 95%
Ghi chú: NPL là tỷ lệ nợ xấu, LOANG là tăng trưởng tín dụng, CAP là tỷ lệ vốn chủ sở hữu, SIZE là quy mô tổng tài sản ngân hàng dưới dạng logarit, ROA là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, GDP là tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, INF là tỷ lệ lạm phát *, **, *** có ý nghĩa lần lượt ở mức 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tổng hợp dựa trên kết quả phân tích thông qua STATA 17.0
Số lượng biến công cụ được sử dụng là 10, nhỏ hơn số lượng thực thể trong mẫu nghiên cứu là 27, vì vậy vấn đề ràng buộc quá mức do nhiều biến công cụ gây ra không phải là vấn đề (Roodman, 2009) Kiểm định AR(2) có giá trị p-value là 0.085 > 0.05, do đó vấn đề tự tương quan trong sai số ngẫu nhiên hệ thống của mô hình có thể kết luận là không có Kiểm định Hansen cũng không có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng ước lượng GMM được sử dụng là phù hợp và hợp lệ Đầu tiên, đối với biến trễ của biến phụ thuộc là NPLt-1, biến này có ý nghĩa ở mức 1% và có hệ số ước lượng mang dấu âm, kết quả này cũng đồng thuận với một số nghiên cứu như Sobarsyah & cộng sự (2020), Ibrahim & Rizvi (2018), Foos & cộng sự (2010) Điều này là do nợ xấu có tính chất kéo dài, các khoản nợ khi không thể tất toán bởi người đi vay vào năm nay thì năm sau cũng sẽ khó có thể để họ thanh toán, vì thường họ còn chịu các khoản phạt do chậm chi trả
Biến quan tâm chính của đề tài này là tăng trưởng tín dụng LOANG
Biến này có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và có tác động tiêu cực đến rủi ro tín dụng với hệ số ước lượng mang dấu âm Về mặt kinh tế, kết quả ước lượng cho thấy rằng nếu như tăng trưởng cho vay khách hàng của các NHTM tại Việt Nam tăng lên 1 điểm phần trăm thì tỷ lệ nợ xấu sẽ giảm đi 0.0478% Mức giảm này tuy không quá lớn, nhưng đối với các tổ chức tín dụng thì nó vẫn được coi là có ý nghĩa đáng kể vì nợ xấu là các khoản cho vay mà bất kỳ ngân hàng nào cũng không muốn gặp phải Kết quả này tương tự như các nghiên cứu trước đây của Imbierowicz & Rauch (2014), Gulati & cộng sự (2019), Ho & cộng sự (2021), Long & cộng sự (2020)
Đối với biến kiểm soát, quy mô ngân hàng (SIZE) cho thấy ý nghĩa thống kê ở mức 10% với hệ số ước lượng dương Điều này ngụ ý rằng khi quy mô ngân hàng tăng, rủi ro tín dụng của ngân hàng cũng tăng lên Phát hiện này phù hợp với nghiên cứu của Kaufman (2014), chỉ ra rằng các ngân hàng lớn thường chấp nhận rủi ro cao hơn do khả năng chống chịu với rủi ro của họ tốt hơn.