các nhân tố ảnh hưởng đến nợ quá hạn của các ngân hàng thương mại tại việt nam

Từ cơ sở lý thuyết thông qua lược khảo các công trình nghiên cứu trước, căn cứ vào dữ liệu nghiên cứu thu thập qua 20 NHTM Việt Nam sử dụng các phương pháp nghiên cứu để cho ra kết quả t

GIỚI THIỆU

Tính cấp thiết của đề tài

Hoạt động kinh doanh ngân hàng đa dạng và phong phú nhưng tín dụng vẫn chiếm tỉ trọng lớn trong hoạt động của các NHTM Việt Nam (Hoàng Lan, 2024) Vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận, mà một trong những chỉ tiêu đánh giá chất lượng tín dụng là nợ quá hạn (nợ từ nhóm 2 đến nhóm 5) Nợ quá hạn càng tăng, chất lượng tín dụng càng suy giảm và ngược lại (Hà Văn Dương, 2013)

Nợ quá hạn là một trong những rủi ro tín dụng chủ yếu, có tác động mạnh mẽ đến hoạt động kinh doanh của NHTM Nợ xấu xảy ra còn tác động đến khả năng tiếp cận vốn của các doanh nghiệp, từ đó tác động tiêu cực đến tăng trưởng và phát triển của nền kinh tế Mặc dù vậy, NHTM không thể loại bỏ hoàn toàn nợ xấu mà chỉ có thể hạn chế ở mức độ nhất định Trong hoạt động tín dụng của NHTM, thay vì lựa chọn chiến lược loại bỏ rủi ro, các NHTM chấp nhận rủi ro, đánh đổi rủi ro để có lợi nhuận

Hệ thống quản trị rủi ro tín dụng của một ngân hàng thực hiện sứ mệnh đảm bảo cho ngân hàng luôn kiểm soát rủi ro nợ xấu ở mức độ hợp lý (mức rủi ro ngân hàng có thể chấp nhận) phù hợp với qui mô và bản chất kinh doanh tín dụng của ngân hàng và đạt được lợi nhuận cao nhất (Đỗ Thị Lan Anh, 2023)

Do vậy, các ngân hàng cần phải nhận thức đúng về nợ quá hạn, nợ xấu, đồng thời tìm và phân tích được nguyên nhân để từ đó đưa ra giải pháp khắc phục phù hợp Vấn đề đặt ra cho các NHTM là không những phải giải quyết nhanh, dứt điểm các khoản nợ quá hạn mà còn phải có những biện pháp để quản trị rủi ro, ngăn chặn nợ quá hạn gia tăng trong hoạt động kinh doanh nhầm nâng cao năng lực tài chính của các NHTM Việt Nam

Xuất phát từ những lý do đó, nghiên cứu “Các nhân tố tác động đến nợ quá hạn của các Ngân hàng Thương mại tại Việt Nam” thực sự mang tính cấp thiết và có tính thực tiễn cao nhằm phân tích sự ảnh hưởng của các nhân tố đến nợ quá hạn với

2 mong muốn giúp các nhà quản trị ngân hàng cải thiện tỷ lệ nợ quá hạn cho các NHTM tại Việt Nam.

Mục tiêu của đề tài

Mục tiêu của bài là phân tích các nhân tố có thể ảnh hưởng đến nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 10 năm từ 2014 đến 2023 và đưa ra các hàm ý chính sách để giúp ngân hàng cải thiện nợ quá hạn trong thời gian tới

1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để thực hiện được mục tiêu tổng quát, đề tài cần đạt được các mục tiêu cụ thể được đề ra sau đây:

Một là, xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2023

Hai là, đánh giá được mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2023

Ba là, đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm cải thiện nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Để thực hiện các mục tiêu đề ra, đề tài bắt buộc giải đáp được các câu hỏi sau: Đầu tiên, những nhân tố nào ảnh hưởng đến nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2023?

Tiếp theo, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2023 ra sao?

Cuối cùng, những hàm ý chính sách nào có thể đề xuất nhằm cải thiện nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3 Đối tượng nghiên cứu của đề tài là những nhân tố ảnh hưởng đến nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam

Phạm vi không gian: Nghiên cứu dựa trên 20 NHTM tại Việt Nam Tác giả lựa chọn 20 NHTM trong giai đoạn 2014 – 2023 vì 20 ngân hàng này có số liệu công khai đầy đủ, rõ ràng và minh bạch trong suốt khoảng thời gian 2014 – 2023, để thuận tiện thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính

Phạm vi thời gian: Đề tài sử dụng các số liệu của các NHTM được thu thập trong giai đoạn 10 năm từ 2014 -2023, để thể hiện sự thay đổi về nợ xấu của các ngân hàng qua các năm Trong đó, khoảng thời gian này nền kinh tế phải chịu nhiều biến động và khủng hoảng lớn như lạm phát, giá dầu, giá vàng có xu hướng tăng vào khoảng thời gian từ 2011 – 2012 và đại dịch COVID-19 vào năm 2020 – 2021.

Phương pháp nghiên cứu

1.5.1 Phương pháp nghiên cứu Để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ nhất, tác giả kế thừa các lý thuyết cơ bản về nợ xấu và các biến nhân tố có tác động đến nợ quá hạn của ngân hàng thông qua khảo lược những nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến đề tài nghiên cứu từ đó xây dựng mô hình và giả thuyết nghiên cứu Để trả lời cho câu hỏi thứ hai, tác giả dựa vào các dữ liệu thu thâp được từ báo cáo tài chính trong giai đoạn 2014 – 2023 của các NHTM được công bố trên website chính thức của Ngân hàng và từ Tổng cục thống kê Việt Nam (GSO) Tiếp theo, dữ liệu đã thu thập sẽ được tổng hợp lại bằng Excel Sau đó, tác giả sẽ sử dụng phương pháp dữ liệu bảng cho mô hình hồi quy đa tuyến tính và sử dụng các mô hình Pooled OLS, REM và FEM bằng phần mềm thống kê nhằm ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát của biến phụ thuộc và biến độc lập Kế tiếp, các kiểm định như kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan và kiểm định

4 phương sai thay đổi sẽ được thực hiện Khi có sai lệch kết quả do các phạm vi tự tương quan hay phương sai sai số thay đổi, tiếp tục sử dụng phương pháp GMM để khắc phục các khuyết tật

Cuối cùng, để trả lời cho câu hỏi cuối cùng, tác giả tiến hành tổng hợp , so sánh qua đó đưa ra mô hình phù hợp cuối cùng đối với đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ quá hạn của các Ngân hàng Thương mại tại Việt Nam”

Dữ liệu tác giả sửu dụng bao gồm dữ liệu vi mô và dữ liệu vĩ mô

Dữ liệu vi mô bao gồm số liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán và công bố của 20 NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2014 – 2023

Dữ liệu vĩ mô bao gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) hàng năm giai đoạn 2014 – 2023 Số liệu này được tổng hợp từ website chính thống của Tổng cục Thống kê

Đóng góp của nghiên cứu

Thông qua khóa luận này sẽ cung cấp các bằng chứng thực nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó sẽ được cung cấp cụ thể Việc xây dựng mô hình kinh tế lượng có thể giúp phân tích từng biến độc lập để có thể thấy được sự tương quan của các biến đó đối với nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam, bên cạnh đó đưa ra một số hàm ý chính sách với mục đích cải thiện nợ quá hạn của Ngân hàng.

Cấu trúc bài nghiên cứu

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Trong chương 1, tác giả trình bày các nội dung, bao gồm (1) tính cấp thiết của đề tài, (2) mục tiêu của đề tài, (3) câu hỏi nghiên cứu, (4) đối tượng và phạm vi nghiên cứu, (5) phương pháp nghiên cứu, (6) đóng góp của nghiên cứu, (7) cấu trúc bài nghiên cứu

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

Trong chương 2, tác giả trình bày các khái niệm, cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến nợ quá hạn Nghiên cứu các têu chí phân loại nợ xấu ở trong nước Khảo lược các nhân tố ảnh hưởng đến nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam từ những nghiên cứu trước

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Trong chương 3, từ những lý thuyết đã nghiên cứu và kế thừa mô hình nghiên cứu trước đây, tác giả đưa ra mô hình và phương pháp nghiên cứu phù hợp

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận nghiên cứu

Trong chương 4, từ các dữ liệu thu thập được của các NHTM, tác giả sử dụng phần mềm để phân tích thống kê mô tả, kiểm định và ước lượng mô hình Sau đó thảo luận kết quả nghiên cứu và đối chiếu với các giả thuyết của bài

Chương 5: Kết luận và một số khuyến nghị

Trong chương 5, tác giả tổng hợp các kết quả Từ đó, đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm cải thiện nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam

Chương 1 trình bày tổng quan về khóa luận Nội dung chính bao gồm: đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp và cấu trúc nghiên cứu Qua đó cho người đọc cái nhìn bao quát đề tài nghiên cứu, sang chương 2 sẽ cho thấy tổng quan các nghiên cứu về đề tài này

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Các khái niệm

Để hiểu rõ nợ quá hạn là gì thì đầu tiên là tìm hiểu bản chất của tín dụng và rủi ro tín dụng vì nợ quá hạn có liên quan đến tín dụng và rủi ro tín dụng

2.1.1 Tín dụng và rủi ro tín dụng

Tín dụng là một phạm trù kinh tế và nó cũng là sản phẩm của nền kinh tế hàng hóa (Nguyễn Thị Hà Thu, 2017) Quan hệ tín dụng được phát sinh ngay khi thời kỳ công xã nguyên thủy bắt đầu tan rã Khi chế độ tư hữu về tư liệu sản xuất xuất hiện, cũng đồng thời xuất hiện quan hệ trao đổi hàng hóa Thời kỳ này, tín dụng được thực hiện dưới hình thức vay mượn bằng hiện vật - hàng hóa Xuất hiện sở hữu tư nhân tư liệu sản xuất, làm cho xã hội có sự phân hóa: giàu, nghèo, người nắm quyền lực, người không có gì Khi người nghèo gặp phải những khó khăn không thể tránh thì buộc họ phải đi vay, mà những người giàu thì câu kết với nhau để ấn định lãi suất cao, chính vì thế, tín dụng nặng lãi ra đời Trong giai đoạn tín dụng nặng lãi, tín dụng có lãi suất cao nhất là 40-50%, do việc sử dụng tín dụng nặng lãi không phục vụ cho việc sản xuất mà chỉ phục vụ cho mục đích tín dụng nên nền kinh tế bị kìm hãm động lực phát triển Về sau, tín dụng đã chuyển sang hình thức vay mượn bằng tiền tệ (theo định nghĩa “Tín dụng” từ Bách khoa toàn thư mở) Tín dụng xuất phát trực tiếp từ việc vay và cho vay Tín dụng được xem là khoản tiền được cung cấp bởi một tổ chức, cá thể, trong khi đó, nợ được xem là việc người đi vay đã sở hữu một lượng tiền nhất định từ việc được cấp tín dụng (Finley, 2008) Hoạt động này làm phát sinh một khoản nợ nên bên cho vay gọi là chủ nợ, bên vay gọi là con nợ Vậy, tín dụng phản ánh mối quan hệ giữa 2 bên, một bên là người cho vay, bên còn lại là người đi vay Quan hệ này ràng buộc bởi cơ chế tín dụng, thoả thuận thời gian vay, lãi suất vay,…

Tóm lại, tín dụng là biểu hiện mối quan hệ kinh tế gắn liền với quá trình tạo lập

8 và sử dụng quỹ tín dụng nhằm mục đích thoả mãn nhu cầu vốn tạm thời cho quá trình tái sản xuất và đời sống, theo nguyên tắc hoàn trả

2.1.1.2 Đặc điểm và vai trò tín dụng

Ba đặc điểm của tín dụng bao gồm: (i) Phân phối của tín dụng mang tính hoàn trả, (ii) Hoạt động của tín dụng có sự vận động đặc biệt của giá cả, (iii) Dựa trên cơ sở lòng tin (theo định nghĩa Tín dụng từ Bách khoa toàn thư mở)

Vai trò của tín dụng bao gồm: (i) Công cụ thúc đẩy quá trình tái sản xuất mở rộng và góp phần điều tiết vĩ mô nền kinh tế, (ii) Góp phần thúc đẩy quá trình tích tụ và tập trung vốn, (iii) Góp phần tiết kiệm chi phí lưu thông xã hội, (iv) Góp phần thực hiện chính sách xã hội, (v) Công cụ thực hiện các chính sách xã hội

2.1.1.3 Khái niệm tín dụng ngân hàng

Tín dụng ngân hàng là giao dịch tài sản giữa Ngân hàng (TCTD) với bên đi vay (là các tổ chức kinh tế, cá nhân trong nền kinh tế) trong đó Ngân hàng (TCTD) chuyển giao tài sản cho bên đi vay sử dụng trong một thời gian nhất định theo thoả thuận, và bên đi vay có trách nhiệm hoàn trả vô điều kiện cả vốn gốc và lãi cho Ngân hàng (TCTD) khi đến hạn thanh toán (theo định nghĩa Tín dụng từ Bách khoa toàn thư mở)

2.1.1.4 Đặc điểm tín dụng ngân hàng

Các đặc điểm của tín dụng ngân hàng bao gồm như sau: (i) Huy động vốn và cho vay vốn đều thực hiện dưới hình thức tiền tệ, (ii) Ngân hàng đóng vai trò trung gian trong quá trình huy động vốn và cho vay, (iii) Quá trình vận động và phát triển của tín dụng ngân hàng không hoàn toàn phù hợp với quy mô phát triển sản xuất và lưu thông hàng hóa, (iv) Tín dụng ngân hàng thúc đẩy quá trình tập trung và điều hòa vốn giữa các chủ thể trong nền kinh tế (theo định nghĩa Tín dụng từ Bách khoa toàn thư mở)

Công cụ lưu thông của tín dụng ngân hàng là kỳ phiếu ngân hàng: là một loại

9 chứng từ có giá của ngân hàng hay là một giấy nhận nợ của ngân hàng phát hành cho các pháp nhân và thể nhân, nó được lưu hành không thời hạn trên thị trường

Kỳ phiếu ngân hàng do ngân hàng phát hành dựa trên quan hệ tín dụng giữa ngân hàng với doanh nghiệp, cư dân và nhà nước Nó được ra đời trên hai cơ sở bảo đảm bằng vàng và tín dụng Kỳ phiếu ngân hàng còn được gọi là giấy bạc ngân hàng và trở thành tiền tệ (theo định nghĩa Tín dụng từ Bách khoa toàn thư mở)

Rủi ro tín dụng là khả năng không chi trả được nợ của người đi vay đối với người cho vay khi đến hạn phải thanh toán Người cho vay phải chịu rủi ro khi chấp nhận một hợp đồng cho vay tín dụng Bất kỳ một hợp đồng cho vay nào cũng có rủi ro tín dụng (theo định nghĩa Rủi ro tín dụng từ Bách khoa toàn thư mở)

2.1.2.1 Khái niệm nợ quá hạn

Nợ quá hạn hay rủi ro trong kinh doanh tín dụng là vấn đề của tất cả các Ngân hàng trên thế giới, đây là vấn đề đau đầu của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này Trong kinh doanh, yếu tố rủi ro là một yếu tố ngẫu nhiên và khó đoán trước, môi trường sản xuất kinh doanh đang phải chịu sự tác động của nhiều yếu tố như thiên tai, chiến tranh, thất nghiệp, khủng hoảng kinh tế,… ảnh hưởng đến thị trường và khả năng tiêu thụ sản phẩm Khi gặp rủi ro trong kinh doanh người vay tiền không thể trả vốn vay cho ngân hàng đúng hạn và thế là phát sinh nợ quá hạn đối với ngân hàng (Lê Văn Chí, 2013) Theo ủy ban Basel, rủi ro tín dụng được xem là khả năng người đi vay hoặc các khách hàng của ngân hàng thất bại trong việc đáp ứng các nghĩa vụ đã ký kết ban đầu Các khoản vay mà ngân hàng cấp cho các khách hàng sẽ chuyển sang nợ quá hạn, nợ xấu

Nợ quá hạn là kết quả của mối quan hệ tín dụng không hoàn hảo, đầu tiên nó vi phạm đặc trưng cơ bản của tín dụng là tính thời hạn, tiếp theo nó có thể dẫn đến vi

10 phạm đặc trưng thứ hai của tín dụng là tính hoàn trả đầy đủ, gây nên sự đổ vỡ long tin của người cấp tín dụng đối với người nhận tín dụng (Vũ Mai Chi, 2019) Một khoản tín dụng được cấp đưọc xác định dựa trên hai yếu tố: thời hạn hoàn trả và lượng giá trị được hoàn trả Nợ quá hạn sẽ phát sinh khi đến thời hạn trả nợ theo cam kết nhưng người vay không có khả năng trả nợ được một phần hay toàn bộ khoản vay cho người cho vay Do vậy, nợ quá hạn trong kinh doanh tín dụng là hiện tượng đến thời hạn thanh toán các khoản nợ mà người đi vay không có khả năng thực hiện ngay nghĩa vụ trả nợ của mình đối với người cho vay

Nợ quá hạn được định nghĩa theo hướng định lượng hoặc định tính ở các tài liệu nghiên cứu trước đây (Bloem và Gorter, 2001) Các khoản nợ quá hạn được định nghĩa theo hướng định tính như là khoản vay mà người đi vay có khả năng vỡ nợ và các chủ nợ không thể lấy lại số tiền phải thu (Dahl, 2013) Bên cạnh đó, nợ quá hạn được định nghĩa theo hướng định lượng là các khoản vay quá hạn 10 ngày, có nghĩa là việc hoàn trả tiền gốc và tiền lãi không được thực hiện theo như cam kết trong hợp đồng tín dụng đã ký trước đó

2.1.2.2 Phân loại nợ Để làm rõ hơn về nhóm nợ cũng như phân loại nợ có liên quan, đề tài sử dụng cách phân loại theo quy định của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam khi phân chia nhóm nợ của khoản vay của ngân hàng Tại nội dung Thông tư 11/2021/TT-NHNN, Ngân hàng nhà nước đã phân loại tổng cộng nhóm nợ thành 05 nhóm, cụ thể:

Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ quá hạn

Có 2 nhóm nhân tố tác động đến tỷ lệ NQH của các NHTM bao gồm: nhóm nhân tố vi mô và nhóm nhân tố kinh tế vĩ mô

2.2.1 Nhóm nhân tố vĩ mô

2.2.1.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)

Theo nhiều nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia là nhân tố vĩ mô có ảnh hưởng đến tình hình nợ quá hạn của quốc gia (Salas và Saurina, 2002) Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và NQH là tiêu cực Tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ chuyển thành thu nhập tăng, từ đó khả năng thanh toán các khoản nợ của khách hàng tăng làm cho NQH giảm và ngược lại Khi bước vào giai đoạn bùng nổ, nhu cầu vay sẽ càng lớn từ đó tạo ra lỗ hỏng tăng nguy cơ gia tăng NQH

2.2.1.2 Tỷ lệ lạm phát (INF)

Lạm phát là sự tăng mức giá chung một cách liên tục của hàng hóa và dịch vụ theo thời gian và sự mất giá trị của một loại tiền tệ nào đó Khi lạm phát tăng, người dân có xu hướng thắt chặt chi tiêu, các tổ chức trở nên trì trệ, dẫn đến lợi nhuận giảm thậm chí là thua lỗ, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, từ đây NQH, nợ xấu tăng lên tại các ngân hàng

Như chúng ta biết, hiện nay việc nóng lên của trái đất đang là vấn đề nhức nhối đối với các nhà khoa học, nó cũng gây ra nhiều hệ lụy cho nền kinh tế Theo các nghiên cứu, mối quan hệ giữa lượng khí thải CO 2 và NQH là mối quan hệ cùng chiều (Lê Quang Minh và Nguyễn Hoàng Minh, 2022) (Katircioglu & Celebi, 2018) Lượng khí thải CO 2 càng tăng, nguồn vốn vay càng nhiều do nhu cầu đầu tư đổi mới, cải thiện công nghệ lạc hậu và đầu tư vào các dự án năng lượng cũng tăng theo, từ đó tăng tỷ lệ NQH

2.2.2 Nhóm nhân tố vi mô

Ngoài các nhân tố vĩ mô trên, các nhân tố vi mô cũng được xem là các nhân tố chính có mối tương quan trực tiếp làm gia tăng tỷ lệ nợ quá hạn

2.2.2.1 Tỷ lệ nợ xấu năm trước (NP𝐿 𝑡−1 )

Một số nghiên cứu cho thấy, tỷ lệ nợ xấu năm trước có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nợ xấu năm sau (Tsagkanos và Bellas Makri, 2014) Theo Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017) kết quả cho rằng biến số NPL năm trước tác động cùng hướng lên NPL năm sau tức là nếu NPL t−1 tăng cao thì NPL năm nay cũng có chiều hướng tăng lên Do đó nếu trong năm tài chính hiện tại, vấn đề nợ xấu không được giải quyết tốt sẽ gia tăng gánh nặng về tỷ lệ nợ xấu cũng như nợ quá hạn ở các năm sau

2.2.2.2 Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR)

Nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra tốc độ tăng trưởng tín dụng có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ quá hạn Nếu tăng trưởng cho vay dẫn đến khả năng sinh lời cao nhưng không nhất thiết làm tăng nợ quá hạn trong ngắn hạn, các ngân hàng có mục tiêu ngắn hạn sẽ được khuyến khích cấp nhiều khoản vay hơn để tăng khả năng sinh lời trong ngắn hạn Trong thời kỳ khủng hoảng tác động tuchs cực ủa tăng trường cho vay đối với nợ quá hạn mạnh hơn so với thời kì bình yên Tuy nhiên, mặt khác, khi ngân hàng cấp quá nhiều khoản vay, với chất lượng tín dụng thấp hoặc không minh bạch, nó sẽ phải gánh chịu mức nợ xấu cao hơn, đương nhiên sẽ làm giảm lợi nhuận trong các giai đoạn sau.

Các tác động của nợ quá hạn đến kinh tế

Nhìn chung, nợ quá hạn của các ngân hàng là một vấn đề nghiêm trọng đáng quan tâm vì nón có ảnh hưởng tiêu cực đến rất nhiều chủ thể trong đó có hệ thống ngân hàng và cả nền kinh tế

2.3.1 Tác động của nợ quá hạn đến nền kinh tế

Các tổ chức tín dụng có mối liên hệ chặt chẽ với nền kinh tế, đặc biệt là ngân hàng Nó là nơi thu hút nguồn vốn nhàn rỗi và phân bổ nguồn tiền cho các cá thể, tổ chức có nhu cầu, từ đó ổn định nền kinh tế

Khi nợ quá hạn tăng, các ngân hàng phải trích lập thêm chi phí dự phòng rủi ro tín dụng và bù đắp cho chi phí sử dụng vốn, dẫn đến gia tăng lãi suất cho vay Ngân hàng cũng hạn chế hơn việc giải ngân để đảm bảo thanh khoản, giảm khả năng tiếp cận nguồn vốn, giảm cơ hội mở rộng sản xuất kinh doanh và tăng tiêu dùng, các doanh nghiệp thiếu vốn sẽ khó tăng trưởng hoặc tệ hơn và rơi vào phá sản, từ đó kìm hãm sự phát triển của nền kinh tế Từ đây, dẫn đến những quả tiêu cực khác như giảm nhu cầu việc làm, tỷ lệ thất nghiệp tăng, an sinh xã hội thấp, Ở các khoản vay thế chấp tài sản đảm bảo, sự suy giảm giá trị, tài sản đảm bảo bị hao mòn, hư hỏng theo thời gian, Nghiêm trọng hơn, nếu một ngân hàng bị thua lỗ, thiếu thanh khoản và phá sản sẽ có nguy cơ tạo ra hiệu ứng dây chuyền cho toàn bộ hệ thống ngân hàng Cuối cùng là dẫn

15 đến khủng hoảng nghiêm trọng cho nền kinh tế của cả một quốc gia, ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống xã hội và tăng trưởng kinh tế

2.3.2 Tác động của nợ quá hạn đến hoạt động ngân hàng

Việc trước mắt thấy được là lợi nhuận ngân hàng giảm sút khi nợ quá hạn tăng Khi nợ gốc không thể thu hồi sẽ làm thất thóat nguồn vốn của các NHTM, trong khi các ngân hàng vẫn phải tốn chi phí để chi trả tiền lãi cho nguồn vốn huy động, gia tăng trích lập dự phòng, làm cho lợi nhuận sụt giảm, thiếu thanh khoản, hiệu quả hoạt động thấp Từ đó giảm khả năng huy động vốn của ngân hàng, dẫn đến mất thanh khoản, ngân hàng lầm vào nguy cơ phá sản và có thể ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống các NHTM.

Tổng quan nghiên cứu

Có rất nhiều nghiên cứu về nhân tố ảnh hưởng đến nợ quá hạn bao gồm môi trường vi mô và cả môi trường vĩ mô Dưới đây là một số nghiên cứu liên quan đến đề tài được tác giả lựa chọn, tổng hợp

2.4.1 Nghiên cứu trong nước Đã có một vài nghiên cứu tại Việt Nam phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nợ quá hạn và nợ xấu như tác giả Nguyễn Thị Hồng Vinh năm 2015, xem xét với mẫu tại

22 NHTM tại Việt Nam bằng các sử dụng mô hình ước tính dữ liệu: FE, DGMM và SGMM Kết quả nghiên cứu cho thấy, tỷ lệ nợ quá hạn chịu ảnh hưởng cùng chiều bởi tỷ lệ nợ xấu năm trước và quy mô ngân hàng Ngược lại, tác động ngược chiều đến nợ quá hạn là tốc độ tăng trưởng GDP và khả năng sinh lời Và năm 2017 có bài “Nợ xấu của hệ thống Ngân hàng Thương mại Việt Nam”, tác giả phát triển mẫu lên 34 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2015, nghiên cứu xem xét mối liên hệ giữa nợ xấu và hiệu quả hoạt động chi phí của NHTM tại Việt Nam bằng các sử dụng ước lượng dữ liệu bảng động GMM Nghiên cứu phát hiện ra các yếu tố tác động cùng chiều đến nợ xấu là tỷ lệ nợ xấu năm trước, quy mô ngân hàng, tỷ lệ lạm phát Trong

16 khi đó, tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động ngược chiều đến nợ xấu Hơn nữa, nghiên cứu phát hiện ra rằng trong khi quản lý hiệu quả, được đánh giá bằng thu nhập kì trước, dẫn đến giảm nợ khó đòi, thì vốn chủ sở hữu không đủ dẫn đến tăng nợ khó đòi

Tác giả Nguyễn Thị Như Quỳnh cùng các cộng sự năm 2018 đã chỉ ra các nhân tố tác động đến nợ xấu của 25 NHTM cổ phần tại Việt Nam trong khoảng 2006 –

2016 bằng mô hình Pooled OLS, FEM và REM sau đó là FGLS Kết quả các biến có mối tương quan dương với nợ xấu là tỷ lệ nợ xấu năm trước, tỷ lệ lạm phát Ngược lại, các biến có mối tương quan ngược chiều là tốc độ tăng trưởng kinh tế, tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ thất nghiệp Tuy nhiên, tác giả vẫn chưa tìm được mối quan hệ giữa yếu tố quy mô ngân hàng và khả năng sinh lời với tỷ lệ nợ quá hạn

Nhóm tác giả gồm Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú 2018 đã sử dụng phương pháp FEM, REM và GMM Kết quả cho thấy các biến số vĩ mô, phát triển kinh tế có tác động ngược chiều và nợ công của Chính phủ tương tự đến tỷ lệ nợ quá hạn, từ đó khiến nợ xấu tăng song song với nợ Chính phủ Xét về biến số vi mô, tỷ lệ nợ xấu kì trước, tăng trưởng tín dụng, hiệu quả kinh doanh và hiệu quả quảng lý có tác động cùng chiều đến nợ xấu Ngược lại, tốc độ tăng trưởng kinh tế lại có tác động tiêu cực đến nợ xấu tại hệ thống NHTM Việt Nam

Năm 2018, tác giả Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan xem xét tại

26 NHTM tại Việt Nam bằng phương pháp hồi quy GMM, kết quả bài nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu năm trước càng cao thì tỷ lệ nợ quá hạn của ngân hàng càng tăng Ngoài ra, chi phí dự phòng rủi ro tín dụng, chi phí hoạt động và lợi nhuận ngân hàng càng cao thì tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng càng thấp

Gần hơn là bài viết trong Tạp chí kinh tế ngân hàng châu Á của tác giả Bùi Đan Thanh và Nguyễn Ngọc Huyền năm 2022 dựa vào số liệu từ 27 NHTM 2010 – 2021, nhóm tác giả sử dụng mô hình GMM Kết quả bài nghiên cứu cho thấy các biến có tác động cùng chiều đến nợ quá hạn: tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ nợ

17 xấu năm trước, tuy nhiên quy mô ngân hàng lại có kết quả âm với tỷ lệ nợ quá hạn

Tính đến nay, đã có rất nhiều bài nghiên cứu liên quan đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM trên thế giới Ví dụ, trong bài của Hu và các cộng sự vào năm 2004, thông qua bộ dữ liệu 40 NHTM tại Đài Loan từ 1996 – 1999 tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu Bằng kiểm định Hausman, mô hình REM và FEM Kết quả của nghiên cứu cho thấy: tỷ lệ nợ quá hạn giảm khi cổ phần của Chính phủ trong một ngân hàng tăng lên (lên đến 63.51%), quy mô ngân hàng có ảnh hưởng âm, tỷ lệ nợ xấu tăng trong suốt

1996 đến 1999 và các ngân hàng được thành lập sau khi bãi bỏ quy định có tỷ lệ NPL thấp hơn so với các ngân hàng được thành lập trước khi bãi bỏ

Nghiên cứu của Salas và Saurina sử dụng mô hình động và tập dữ liệu panel nhằm so sánh các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu bao gồm yếu tố nội tại và yếu tố vĩ mô của các NHTM và Quỹ tiết kiệm Tây Ban Nha trong thời gian từ 1985 – 1987 Nghiên cứu cho biết là do quản lý kém Kết quả, nợ quá hạn có mối tương quan ngược chiều với tốc độ tăng trưởng GDP và quy mô ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu năm trước và tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều với nợ xấu

Bài viết của Tsagkanos và Bella Makri năm 2014 sử dụng cở mẫu bao gồm một nhóm không cân bằng gồm 14 quốc gia với 120 kết quả nghiên cứu trong 2000 – 2008 và phương pháp GMM, ngoài ra, nhóm tác giả còn sử dụng mô hình kinh tế lượng để ước tính các yếu toosa nrh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu trong khu vực đồng euro, trong đó nhấn mạnh đến giai đoạn trước khủng hoảng Kết quả nghiên cứu phát hiện mối liên hệ giữa các khoản cho vay kém hiệu quả với các điều kiện kinh tế vĩ mô và ngân hàng Nghiên cứu đã chứng minh rằng các thước đo như tỷ lệ nợ xấu năm trước, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có xu hướng không ổn định, có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ vỡ nợ Bên cạnh đó, nợ công, GDP và tỷ lệ thất nghiệp là ba yếu tố tác động đến nợ xấu, chứng tỏ điều kiện kinh tế của các quốc gia khu vực đồng euro có liên quan đến chất lượng của danh mục cho vay GDP nghịch biến với tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ nợ xấu

18 năm trước đồng biến với tỷ lệ nợ quá hạn

Vào 2013 tác giả Nir Klein, nghiên cứu từ 1998 – 2011 ở Trung Âu, Đông Âu và Đông Nam Âu Tác giả sử dụng phương pháp ước lượng FE, DGMM và SGMM phản ánh tỷ lệ nợ xấu có thể do điều kiện thay đổi, ví dụ sự gia tăng của tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá hối đoái giảm và lạm phát tăng gây sự gia tăng nợ quá hạn Do đó, nợ quá hạn cao ảnh hưởng tiêu cực đến GDP Kết quả của nghiên cứu chỉ ra làm phát có tác động cùng chiều với nợ quá hạn, tỷ lệ vốn trên tổng tài sản có tác động ngược chiều Nợ quá hạn càng ít thì các nhà quản lý ngân hàng và vốn chủ sở hữu càng nhiều

Từ kết quả nghiên cứu thực nghiệm đã tổng hợp cả trong nước và ngoài nước, các biến độc lập được đề cập đến là: (1) tỷ lệ nợ xấu năm trước, (2) tốc độ tăng trưởng kinh tế, (3) tỷ lệ lạm phát, (4) tốc độ tăng trưởng tín dụng, (5) lượng khí thải CO 2

PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Quá trình nghiên cứu của khóa luận gồm 7 bước và được trình bày theo sơ đồ như sau:

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Mô hình nghiên cứu

3.2.1 Khái quát về mô hình nghiên cứu

Trong bài này, xây dựng mô hình dựa trên những cơ sở kế thừa từ những tài liệu và bài nghiên cứu của các tác giả đi trước để có thể từng bước khai thác được là nợ quá hạn được giải thích bằng 2 nhóm nhân tố: nhân tố nội tại ngân hàng và nhân tố kinh tế vĩ mô Điển hình là một số tác giả (Bùi Đan Thanh và Nguyễn Ngọc Huyền Thanh, 2022), (Hà Văn Dương, 2013), (Lê Quang Minh và Nguyễn Hoàng Minh, 2022),

1 • Xác định vấn đề nghiên cứu

2 • Xác định mục tiêu và phương pháp nghiên cứu

3 • Lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu liên quan

4 • Xây dựng mô hình nghiên cứu

5 • Thu thập và xử lý dữ liệu

6 • Kiểm định, lựa chọn, khắc phục khuyết tật mô hình

7 • Phân tích kết quả, đề xuất hàm ý chính sách

(Tsagkanos và Bellas Makri, 2014) và (Nars và Gupta, 2015), căn cứ vào những nghiên cứu này tác giả thiết lập và đề ra mô hình nghiên cứu định lượng Phương trình hồi quy tổng quát có dạng:

Biến phụ thuộc: Nợ quá hạn (𝑵𝑸𝑯 𝒊,𝒕 )

Các biến độc lập: Tỷ lệ nợ xấu năm trước (𝑵𝑷𝑳 𝒊,𝒕−𝟏 ), Tốc độ tăng trưởng tín dụng (𝑳𝑮𝑹 𝒊,𝒕 ), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (𝑮𝑫𝑷 𝒕 ), Lạm phát (𝑰𝑵𝑭 𝒕 ), Lượng khí thải

Với i, t tương ứng với ngân hàng và năm khảo sát, 𝜷 𝟎 là hệ số chặn, 𝜷 𝟏 đến 𝜷 𝟔 là các hệ số góc của các biến độc lập và 𝜺 𝒊,𝒕 là phần dư thống kê

3.2.2 Giải thích và đưa ra kỳ vọng về dấu của các biến

𝑵𝑸𝑯 𝒊,𝒕 được thiết lập là biến phụ thuộc của các NHTM ở các năm và được gọi là nợ quá hạn của ngân hàng Nợ quá hạn là khoản nợ thuộc các nhóm 2, 3, 4, 5 (theo quy định của NHNN) được thể hiện rõ trong Thông tư

Từ phần thuyết minh của BCTC và tổng dư nợ của BCĐKT của các ngân hàng giai đoạn 2014 – 2023

Giả thuyết 1: Tỷ lệ nợ xấu năm trước có mối tương quan cùng chiều với nợ quá hạn năm hiện tại

Tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ thể hiện mức độ quản trị rủi ro yếu kém và sẽ làm gia tăng áp lực cũng như khả năng quản trị nợ xấu ở năm kế tiếp Tỷ lệ nợ xấu năm trước (𝑵𝑷𝑳 𝒊,𝒕−𝟏 ) là biến được tính bằng cách tổng tỷ lệ nợ xấu năm trước bao gồm nợ nhóm 3, 4 và 5 chia cho tổng dư nợ năm trước Số liệu được lấy tương tự, nợ xấu năm

Giả thuyết 2: Tốc độ tăng trưởng tín dụng có mối tương quan cùng chiều với nợ quá hạn

Tăng trưởng tín dụng được dùng nhằm đánh giá tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay của ngân hàng Tăng trưởng tín dụng là mục tiêu của hầu hết các NHTM, tuy nhiên tăng trưởng tín dụng một cách nhanh chóng và thiếu kiểm soát sẽ gây tiêu cực đến khả năng quản lý chất lượng rủi ro, từ đó gia tăng nợ quá hạn của ngân hàng Vì vậy, tăng trưởng tín dụng thường đi kèm với tăng tỷ lệ nợ quá hạn

Giả thuyết 3: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối tương quan ngược chiều với nợ quá hạn

GDP là chỉ tiêu vĩ mô để đánh giá tổng quan về tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế Khi nền kinh tế gặp khủng hoảng, tình hình tài chính của cá nhân cũng như doanh nghiệp cũng gặp nhiều khó khăn, làm giảm khả năng thanh toán nợ đúng hạn, tăng tỷ lệ nợ quá hạn Và ngược lại, tỷ lệ nợ quá hạn giảm do tình hình tài chính cá nhân và doanh nghiệp được cải thiện, tạo điều kiện thuận lợi để hoàn trả nợ đúng hạn 𝑮𝑫𝑷 𝒕 được lấy từ tỷ lệ giảm/tăng tổng sản phẩm quốc nội, dữ liệu này được lấy từ Tổng cục thống kê và WorldBank

Giả thuyết 4: Tỷ lệ lạm phát có mối tương quan cùng chiều với nợ quá hạn

Lạm phát là yếu tố tác động trực tiếp đến giá cả hàng hóa thị trường Khi nền kinh tế có tỷ lệ lạm phát cao sẽ tạo ra nhiều biến động về giá cả, ảnh hưởng đến mọi hoạt động của nền kinh tế, trong đó có hoạt động tín dụng ngân hàng Lạm phát cao dẫn đến lãi suất huy động và lãi suất cho vay tăng, làm giảm khả năng thanh toán nợ của cá nhân và doanh nghiệp Biến độc lập 𝑰𝑵𝑭 𝒕 được xác định thông qua chỉ số giá tiêu dùng – CPI thông qua biểu thức tốc độ tăng trưởng CPI và Tổng cục thống kê Việt Nam

Giả thuyết 5: Phát thải khí 𝐶𝑂 2 có mối tương quan cùng chiều với nợ quá hạn

Lượng khí thải cacbonic tại Việt Nam ngày càng tăng, điều này ảnh hưởng đến

26 tỷ lệ nợ quá hạn Nguyên nhân chính dẫn đến tăng lượng khí thải 𝐶𝑂 2 là do đốt dầu, than, khí đốt, xăng dầu và phá rừng Biến độc lập 𝐂𝐎 𝟐𝒕 được xác định bằng logarithm tự nhiên của lượng khí thải 𝐶𝑂 2 (tấn/người) tại năm t, số liệu được thu thập từ WorldBank và Climatewatch

Tổng hợp các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra:

H1: Tỷ lệ nợ xấu năm trước có mối tương quan cùng chiều với nợ quá hạn năm hiện tại

H2: Tốc độ tăng trưởng tín dụng có mối tương quan cùng chiều với nợ quá hạn H3: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối tương quan ngược chiều với nợ quá hạn. H4: Tỷ lệ lạm phát có mối tương quan cùng chiều với nợ quá hạn

H5: Phát thải khí CO 2 có mối tương quan cùng chiều với nợ quá hạn

Từ các giả thuyết trên, tác giả tổng hợp sơ bộ các biến có tác động đến tỷ lệ nợ quá hạn và kỳ vọng dấu như sau:

Bảng 3.1: Tóm tắt các biến và kỳ vọng dấu của biến

Biến Kí hiệu Đo lường Dấu kỳ vọng

Tỷ lệ nợ quá hạn 𝐍𝐐𝐇 𝐢,𝐭 Nợ nhóm 2 + 3 + 4 + 5

Tỷ lệ nợ xấu năm trước

Tốc độ tăng trưởng tín dụng

𝐋𝐆𝐑 𝐢,𝐭 Dư nợ năm t − Dư nợ năm t − 1

Tốc độ tăng trưởng kinh tế

𝐆𝐃𝐏 𝐭 Tốc độ tăng trưởng GDP thực -

Tỷ lệ lạm phát 𝐈𝐍𝐅 𝐭 Chỉ số giá tiêu dùng +

Phát thải khí 𝐂𝐎 𝟐 𝐂𝐎 𝟐𝐭 Ln(Lượng khí CO 2 ) +

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Dữ liệu nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu thứ cấp thu thập từ BCTC và báo cáo thường niên trong giai đoạn 2014 – 2023 Tuy nhiên, trong quá trình thu thập dữ liệu, do một vài ngân hàng không cung cấp công khai đầy đủ số liệu nên tác giả chỉ thu thập dữ liệu thông qua 20 NHTM tại Việt Nam để thực hiện nghiên cứu (chi tiết tại Phụ lục) Đồng thời các biến thuộc nhóm nhân tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế GDP, tỷ lệ lạm phát, phát thải khí 𝐂𝐎 𝟐 được đo lường thông qua bộ dữ liệu thứ cấp được thu thập từ những chủ thể chính thức độc lập, uy tín trong giai đoạn 2014 – 2023, ví dụ như WorldBank, Climatewatch.

Phương pháp nghiên cứu

Sau khi thu thập đủ số liệu, tác giả sử dụng phần mềm Stata 17.0 để thực hiện xử lý số liệu và ước lượng mô hình hồi quy theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM, GMM Đồng thời, thực hiện các kiểm định các khuyết tật tự tương quan, đa cộng tuyến và phương sai sai số thay đổi Từng phương pháp được thực hiện cụ thể như sau

3.4.1 Thống kê mô tả Đưa dữ liệu vào phần mềm Stata 17.0, sử dụng hàm “SUM” để thực hiện thống kê mô tả Kết quả cho ra các thông số bao gồm số quan sát, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất Từ đó, thấy được một cách khái quát các giá trị của các biến được sử dụng trong bài

3.4.2 Kiểm định tự tương quan

Tác giả kiểm định tự tương quan của mô hình để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng chỉ số phóng đại phương sai VIF Nếu kết quả VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 ( chi2 0.5411 Từ đó, Prob < α nên chấp nhận 𝐻 0 bác bỏ 𝐻 1 , vì vậy kết luận mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi với mức ý nghĩa 5%

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Để xem xét mức độ chất lượng mô hình mang lại, tác giả tiến hành kiểm định tự tương quan thông qua kiểm định Wooldridgde

𝐻 0 : Không có hiện tượng tự tương quan

𝐻 1 : Có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.5: Kiểm định Wooldridge H0: no first – order autocorrelation

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0

Với mức ý nghĩa α = 5% thì kết quả kiểm định cho ra Prob > F = 0.0646 Từ đó suy ra Prob > α nên chấp nhận 𝐻 0 bác bỏ 𝐻 1 , vì vậy kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan với mức ý nghĩa 5%.

Ước lượng mô hình hồi quy

4.6.1 Phân tích kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS, FEM, REM

Tác giả tiến hành mô hình Pooled OLS, FEM và REM, tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê đối với mô hình Kế quả được trình bày như sau:

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng theo mô hình Pooled OLS, FEM và REM

Hệ số Sai số chuẩn

Hệ số Sai số chuẩn

Hệ số Sai số chuẩn

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0

Việc ước lượng mô hình theo phương pháp Pooled OLS không phản ánh được tác động riêng biệt, mang tính đặc thù của từng ngân hàng Để khắc phục hạn chế, tác giả lựa chọn việc sử dụng giữa mô hình FEM và REM bằng cách thực hiện kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp và hiệu quả hơn mô hình còn lại

𝐻 0 : mô hình REM là mô hình phù hợp

𝐻 1 : mô hình FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4.7: Kiểm định Hausman H0: Difference in coefficients not systematic Chi2(5) = (b-B)’ '[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 115.32

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0

Với mức ý nghĩa α = 5%, kết quả kiểm định cho ra Prob > chi2 = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%, bác bỏ giả thuyết 𝐻 0 chấp nhận 𝐻 1 Kết luận là mô hình FEM là mô hình phù hợp với bài nghiên cứu

4.6.3 Kiểm định khuyết tật mô hình FEM

Sau khi kiểm định cả 3 mô hình Pooled OLS, FEM, REM đưa ra so sánh thì kết quả cuối cùng đưa ra kết luận rằng mô hình FEM là mô hình được chọn là mô hình hiệu quả để đánh giá các yếu tố Tuy nhiên, để xác định chính xác hơn nữa, tác giả tiến

37 hành kiểm định mô hình FEM để xác định có bị khuyết tật hay không

4.6.3.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi cho mô hình FEM Để xác định mô hình có bị phương sai sai số thay đổi hay không, tác giả sử dụng kiểm định Lagrange

𝐻 0 : Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

𝐻 1 : Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Bảng 4.8: Kiểm định Lagrange cho mô hình FEM

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0 Ở mức ý nghĩa α = 5%, kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi cho mô hình FEM cho kết quả Prob > chi2 = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%, bác bỏ 𝐻 0 chấp nhận 𝐻 1 Kết luận rằng mô hình FEM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi với mức ý nghĩa 5%

4.6.3.2 Kiểm định tự tương quan cho mô hình FEM

Tác giả đặt ra các giả thuyết như sau

𝐻 0 : Không có hiện tượng tự tương quan

𝐻 1 : Có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.9: Kiểm định Wooldridge cho mô hình FEM

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0

Tại mức ý nghĩa α = 5%, kết quả cho ra Prob > F = 0.0646, ta thấy Prob > α nên chấp nhận 𝐻 0 bác bỏ 𝐻 1 Kết luận là mô hình FEM không có hiện tượng tự tương quan.

Ước lượng mô hình theo phương pháp GMM

Sau khi kiểm định các khuyết tật của mô hình FEM thông qua kiểm định Lagrange và Wooldridge thấy được mô hình FEM bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi làm giảm đi sự tin cậy của mô hình Vì lí do đó, tác giả tiếp tục tiến hành kiểm định mô hình GMM để khắc phục khuyết tật

Bảng 4.10: Kết quả ước lượng mô hình theo GMM

NQH Hệ số Sai số chuẩn P-value

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0

Sau khi chạy mô hình theo phương pháp GMM tác giả thu được kết quả quan trọng phục vụ cho các kiểm định khuyết tật và khả năng chất lượng của mô hình, với mức ý nghĩa α = 1%, có thể thấy được giá trị Prob > chi2 = 0,0000 nhỏ hơn mức ý

39 nghĩa 1% Từ đó kết luận rằng kết quả ước lượng mô hình hồi quy GMM có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% Số lượng biến công cụ (Number of instruments) là 13 nhỏ hơn số lượng nhóm (Number of groups) là 20, nên có thể đảm bảo được tính hiệu quả và bền vững của mô hình nghiên cứu

• Kiểm định Arellano – Bond AR(2) (kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc 2 ở số dư sai phân)

Với giả thuyết được đặt ra như sau:

𝐻 0 : Không có hiện tượng tự tương quan

𝐻 1 : Có hiện tượng tự tương quan

Kết quả kiểm định Arellano – Bond AR(2) có giá trị p – value = 0,278 lớn hơn mức ý nghĩa α = 1% Cho nên ta chấp nhận 𝐻 0 bác bỏ 𝐻 1 , kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan

• Kiểm định Sargan (kiểm định giới hạn nội sinh)

Cùng giả thuyết tương tự trên với hiện tượng nội sinh Kết quả kiểm định Sargan cho giá trị p – value = 0,141 lớn hơn mức ý nghĩa α = 1% Từ đó chấp nhận 𝐻 0 bác bỏ 𝐻 1 , kết luận mô hình không có hiện tượng nội sinh

𝐻 0 : Các biến công cụ không phù hợp với mô hình

𝐻 1 : Các biến công cụ phù hợp với mô hình

Theo kết quả ở bảng 4.10, ở mức ý nghĩa α = 5% cho ra Prob > chi2 = 0,372 lớn hơn α = 5%, nên ta bác bỏ 𝐻 0 chấp nhận 𝐻 1 Kết luận rằng mô hình có các biến công cụ phù hợp và hiệu quả (chúng không có tương quan sai số)

Như vậy, phương pháp ước lượng hồi quy GMM đã khắc phục được các khuyết tật của mô hình, đảm bảo tính bền vững cho mô hình Nghiên cứu đã lựa chọn mô hình hồi quy theo phương pháp GMM để triển khai mô hình và tác giả sử dụng kết quả

40 nghiên cứu của phương pháp này làm kết quả cuối cùng

Mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:

Theo phương trình trên ta thấy, các biến độc lập 𝑵𝑷𝑳 𝒕−𝟏 , INF, 𝑪𝑶 𝟐 đều có tác động đến 𝑵𝑸𝑯 𝒕 ở mức ý nghĩa là 5%, ngược lại 2 biến LGR và GDP không có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Về dấu, biến có tác động cùng chiều là tỷ lệ nợ xấu năm trước (𝑵𝑷𝑳 𝒕−𝟏 ) và 2 biến có tác động ngược chiều bao gồm tỷ lệ lạm phát (INF), phát thải khí CO 2 (𝑪𝑶 𝟐 ).

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Bảng 4.11: Tóm tắt kết quả nghiên cứu Biến Dấu kỳ vọng Kết quả Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy

LGR (+) (-) Không có ý nghĩa thống kê -0,013

GDP (-) (+) Không có ý nghĩa thống kê 0,050

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

4.8.1 Tỷ lệ nợ xấu năm trước

Kết quả hệ số hồi quy của biến 𝐍𝐏𝐋 𝐭−𝟏 là 1,391 cho thấy tỷ lệ nợ xấu năm trước có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ quá hạn của các NHTM tại Việt Nam Từ đó có thể xem xét nó trong hoàn cảnh mà các tác nhân khác không biến đổi, nếu tỷ lệ nợ xấu năm trước tăng (giảm) 1 đơn vị thì tỷ lệ nợ quá hạn sẽ tăng (giảm) 1,391 đơn vị Kết quả này đúng với kỳ vọng của tác giả cũng như các nghiên cứu thực nghiệm trước Nợ xấu trong quá khứ thể hiện khả năng quản trị rủi ro tín dụng của các NHTM, gây áp lực

41 cho nhà quản lý, làm ảnh hưởng đến hệ thống ngân hàng trong thời gian lâu dài Do đó, khi nợ xấu phát sinh thì khả năng cao sẽ gây ra vấn đề nợ xấu cũng như nợ quá hạn trong những năm tiếp theo Ngược lại, nếu kiểm soát được nợ xấu tốt thì ngân hàng đó sẽ góp phần giảm được tỷ lệ nợ quá hạn ở những năm sau

Tỷ lệ lạm phát có hệ số hồi quy là -0,141 có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc, nghĩa là nếu tỷ lệ lạm phát tăng 1 đơn vị thì tỷ lệ nợ quá hạn giảm 0,141 đơn vị và ngược lại Kết quả khác với kì vọng đề ra, khi tỷ lệ lạm phát tăng cao, các NHTM thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ Đồng thời, hạn chế các hoạt động tín dụng, vay vốn, từ đó làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng Tiềm lực trả nợ của khách hàng có thể được cải thiện khi lạm phát cao do việc làm cho giá trị thực của các khoản vay giảm khi lãi suất cho vay cố định, cụ thể là suất sinh lời của các khoản vay này bị thay đổi bởi lạm phát trong khi lãi suất không thể điều chỉnh bởi ngân hàng, từ đó làm nợ quá hạn giảm đi

Hệ số hồi quy có giá trị là -0,019, khác với kì vọng ban đầu Khi tình trạng phát thải khí 𝐂𝐎 𝟐 tăng 1 đơn vị thì tỷ lệ nợ quá hạn sẽ giảm 0,019 đơn vị và ngược lại Kết quả khác với kì vọng đưa ra nhưng phù hợp với mô hình nghiên cứu Kết quả cho thấy phát thải khí 𝐂𝐎 𝟐 và nợ quá hạn có mối tương quan với nhau, một trong những cách làm giảm nợ quá hạn là dựa vào tăng lượng phát thải khí 𝐂𝐎 𝟐 Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của (Hikma Bachegour, 2022) rằng tăng lượng khí thải cacbonic có thể làm giảm đáng kể nợ trong trung và dài hạn Nghĩa là việc tăng lượng khí thải 𝐂𝐎 𝟐 có thể làm giảm nợ quá hạn trong thời gian dài và ngược lại

Chương 4 đã xác định tác động của các nhân tố đến nợ quá hạn thông qua 20 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2023, số liệu được thu thập qua tổng hợp từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên đã được kiểm toàn của các ngân hàng này Thông qua mô hình Stata 17.0, mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc là nợ quá hạn của các NHTM đã được nghiên cứu kiểm định Trong đó, có 1 biến độc lập có ý nghĩa thống kê và đúng với dấu kỳ vọng đã đề ra, cụ thể là biến nợ xấu năm trước Đồng thời, có 2 biến độc lập có ý nghĩa thống kê nhừn không đúng với dấu kỳ vọng, đó là lạm phát và phát thải khí 𝐂𝐎 𝟐 Cuối cùng thảo luận về các yếu tố này tác động được bao nhiêu đơn vị đến NQH