Hiện nay, thông qua việc ban hành Thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/7/2021, NHNN đã đưa ra những quy định liên quan đến phân loại tài sản, mức trích lập cùng phương pháp sử dụng dự phò
Giới thiệu
Tính cấp thiết của đề tài
Ngân hàng là xương sống của mọi nền kinh tế, nó thống trị tất cả hệ thống tài chính và cung cấp các dịch vụ, sản phẩm tài chính cho nền kinh tế Hệ thống ngân hàng nói chung đóng một vai trò đặc biệt trong sự phát triển của nền kinh tế một quốc gia vì chúng giúp chuyển vốn từ những nơi thừa vốn đến những nơi có nhu cầu sử dụng Yếu tố quan trọng và then chốt nhất của nền kinh tế là sự ổn định của ngân hàng Doanh nghiệp dựa vào ngân hàng để huy động vốn mở rộng và tài trợ cho các hoạt động hằng ngày của họ theo Githinji (2017) Tuy nhiên, hầu hết các ngân hàng thường phải chịu nhiều rủi ro tiềm ẩn và có thể ảnh hưởng xấu đến khả năng sinh lời theo Alshtti (2015) Đối với những rủi này theo như tác giả Koch và MacDonal (2014) cho rằng những rủi ro trên sẽ phân thành từng nhóm ví dụ như rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, rủi ro hoạt động, rủi ro thanh khoản, rủi ro pháp lý và rủi ro danh mục đầu tư Nhìn chung, mỗi cá thể trong số chúng sẽ có thể ảnh hưởng khá tiêu cực đến nguồn vốn, giá trị thị trường và hoạt động tài chính của toàn ngân hàng Một nghiên cứu khác cho thấy rằng, một trong những hoạt động cốt lõi để tạo ra thu nhập cho các ngân hàng chính là hoạt động huy động và cho vay, trong đó rủi ro tín dụng lại chính là một trong những rủi ro lớn nhất mà các ngân hàng khác phải đối mặt theo Ekinci và cộng sự (2019)
Khi nói đến hoạt động kinh doanh ngân hàng, người ta thấy rằng mối đe dọa lớn nhất mà họ gặp phải là rủi ro tín dụng vì nó ảnh hưởng đến tính thanh khoản, tổn thất trong hoạt động kinh doanh và gây tổn hại đến uy tín của NHTM Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng vay nợ của một khách hàng nhưng không thực hiện được các cam kết đã thỏa thuận từ trước với ngân hàng Theo Boffey và Robson (1995) đưa ra nhận định rằng loại rủi ro này là rủi ro đáng kể nhất và mức ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng Nhưng nhiên cứu của Fissha (2010) chỉ ra cho thấy tỷ lệ nợ xấu cao trong các NHTM tạo tác động tiêu cực đến ngành ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu cao có thể ảnh hưởng xấu đến hiệu quả tài chính của ngân hàng Đây là lý do khiến các ngân hàng thường xuyên bị tổn thất tín dụng Ngoài ra, trong thời gian gần đây, mặc dù các ngân hàng thương mại đã dành nhiều nguồn lực cho việc xử lý nợ xấu nhưng tỷ lệ nợ xấu trên tổng nợ vẫn ở mức đáng kể Do đó, điều quan trọng là các ngân hàng phải có cách tiếp cận hiệu quả để quản lý và giảm thiểu rủi ro tín dụng mà họ gặp phải Hiện nay, thông qua việc ban hành Thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/7/2021, NHNN đã đưa ra những quy định liên quan đến phân loại tài sản, mức trích lập cùng phương pháp sử dụng dự phòng rủi ro để quản lý và xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng và các chi nhánh ngân hàng nước ngoài Thông qua các quy định này nhằm đảm bảo sự minh bạch và trách nhiệm trong việc sử dụng dự phòng rủi ro từ đó giảm thiểu sự ảnh hưởng tiêu cực của RRTD đối với hoạt động của các tổ chức tài chính và ngân hàng Tuy nhiên, trong quá trình áp dụng quy định này, các ngân hàng đang bộc lộ nhiều hạn chế Do đó, RRTD là một vấn đề cực kỳ quan trọng đối với ngành tài chính và ngân hàng Trong một thế giới kinh tế ngày càng phức tạp và biến động, các tổ chức tài chính nói chung và các NHTM nói riêng phải hiểu và quản lý rủi ro tín dụng một cách nghiêm túc
Ngành ngân hàng Việt Nam hiện nay đang phát triển mạnh mẽ thông qua việc cung cấp các dịch vụ tài chính đa dạng, góp phần quan trọng vào việc thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế Với vai trò quan trọng này, ngành ngân hàng không ngừng tiến hành cải cách và nâng cao hoạt động cấp tín dụng, nhằm chứng minh sự ảnh hưởng tích cực của mình đối với nền kinh tế hiện nay Ngoài ra, theo Nguyễn Thị Thu Hằng & cộng sự (2011), hoạt động tín dụng nói chung và tăng trưởng tín dụng nói riêng đặc biệt được quan tâm ở Việt Nam trong những năm trở lại đây khi đóng vai trò quan trọng tăng lạm phát Đây là hoạt động quan trọng nhất và có quy mô lớn nhất của các NHTM, nó đem lại nguồn thu nhập từ lãi chiếm tỷ trọng lớn nhất so với các hoạt động khác của ngân hàng Tuy nhiên, những lợi ích thường đi đôi với rủi ro, và thị trường tín dụng luôn chứa đựng nhiều rủi ro do khách hàng gây ra, như việc không trả nợ đúng hạn, không thanh toán đầy đủ gốc và lãi vay, gây tác động trực tiếp lên thu nhập của ngân hàng
Các kết quả của nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho các nhà quản trị của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, giúp họ đưa ra các quyết định và chính sách hợp lý Điều này nhằm mục đích tăng cường hiệu quả hoạt động của ngân hàng và thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế Vậy nên, xuất phát từ yêu cầu thực tiễn trong việc tìm hiểu và nghiên cứu về rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam, tác giả lựa chọn đề tài “ Các y ế u t ố ảnh hưởng đế n r ủ i ro tín d ụ ng c ủ a các ngân hàng Thương mạ i Vi ệ t Nam ”
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu cụ thể xem xét những yếu tố tác động đến RRTD của các NHTM Việt Nam Từ đó lập luận và đưa ra hàm ý chính sách giúp hạn chế rủi ro và góp phần vào việc nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam trong thời gian tới
Căn cứ vào đó, các mục tiêu cụ thể được triển khai:
Thứ nhất, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của hệ thống NHTM Việt
Thứ hai, phân tích và xem xét sự ảnh hưởng của từng yếu tố đến RRTD của các
Thứ ba, đưa ra các chính sách nhằm hạn chế các rủi ro không đáng có cho các
Câu hỏi nghiên cứu
Để thực hiện được những mục tiêu đã nêu trên, khóa luận cần phải trả lời được những câu hỏi sau:
Một là, những yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của NHTM Việt Nam là gì? Hai là, chiều hướng và mức độ tác động của các yếu tố như thế nào đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam?
Ba là, những khuyến nghị, hàm ý chính sách nào cần được đề xuất từ kết quả nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng tín dụng đối với các NHTM Việt Nam trong tương lai?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu Đề tài tập trung nghiên cứu rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM tại Việt Nam
Phạm vi không gian: Sử dụng dữ liệu của 26/31 ngân hàng TMCP Việt Nam đang hoạt động tại thời điểm nghiên cứu
Phạm vi thời gian: Dữ liệu nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn từ 2013 đến 2022.
Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu được sử dụng cho nghiên cứu này được thu thập từ các nguồn sau: báo cáo tài chính hợp nhất, báo cáo thường niên và các tài liệu liên quan của các ngân hàng TMCP Ngoài ra, cũng sử dụng các thống kê từ Ngân hàng Thế giới (World Bank), trong khoảng thời gian từ 2013 đến 2022
Phương pháp nghiên cứu định tính: Tổng hợp, phân tích và thống kê các số liệu tài chính của các NHTM tại Việt Nam Đồng thời, tổng hợp và so sánh các nghiên cứu trước của các tác giả trong và ngoài nước để áp dụng, kế thừa những quan điểm đánh giá RRTD
Phương pháp nghiên cứu định lượng: Thực hiện mô hình hồi quy đa biến bằng cách kết hợp các phương pháp: phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) để ước lượng mô hình hồi quy đa biến dạng gộp (Pooled OLS), mô hình hồi quy ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model - FEM), mô hình hồi quy ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) Sau đó sử dụng thêm các kiểm định F-test, Hausman để lựa chọn sự phù hợp của FEM, REM, qua đó chọn ra mô hình phù hợp đồng thời áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi FGLS để khắc phục các khuyết tật của mô hình
Tác giả sử dụng phần mềm Stata xử lý các dữ liệu cho nghiên cứu trên Như vậy, việc kiểm định từ các giả thuyết này nhằm tìm ra sự tác động của các yếu tố đến RRTD đến các NHTM Việt Nam.
Đóng góp của đề tài
Từ góc độ khoa học:
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam, đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này trong giai đoạn 2013-2022 Đồng thời, xác minh kết quả bằng các bằng chứng cụ thể, mở rộng và bổ sung cho các nghiên cứu đã có về rủi ro tín dụng của NHTM Việt Nam
Từ góc độ thực tiễn:
Tác giả đã thu thập và áp dụng dữ liệu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng được cập nhật mới nhất cho đến năm 2022 Quá trình nghiên cứu kéo dài trong
10 năm từ 2013 đến 2022, về mặt thời gian, cho thấy độ chính xác và tính cập nhật của kết quả cao hơn so với các nghiên cứu trước đó Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cung cấp cho các nhà quản trị ngân hàng thông tin hữu ích về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, là cơ sở để đề xuất các biện pháp nhằm nâng cao chất lượng tín dụng, từ đó đề xuất các giải pháp để tăng cường hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Kết cấu của khóa luận
Khóa luận gồm có 5 chương như sau:
Chương 1 sẽ đề cập đến tổng quan về nghiên cứu, bao gồm các vấn đề như: tính cấp thiết, từ đó xác định mục tiêu tổng quát và cụ thể Tác giả sẽ đưa ra các câu hỏi nghiên cứu tương ứng, xác định rõ phạm vi và đối tượng nghiên cứu, cũng như thu thập, mô tả và phân tích dữ liệu bằng phương pháp khoa học Ngoài ra, chương 1 cũng sẽ trình bày ý nghĩa của đề tài và các đóng góp mà nó mang lại, cùng với bố cục của khóa luận.
Cơ sở lý thuyết
Tổng quan về tín dụng ngân hàng thương mại
Theo Lê Thị Tuyết Hoa và cộng sự (2017) cho rằng: “Tín dụng là hình thức cho vay mà qua đó tổ chức tín dụng cung cấp cho khách hàng một khoản tiền được dành riêng cho mục đích đã giao kết trước đó với nguyên tắc có hoàn trả gốc và lãi Các loại quan hệ tín dụng mang đặc điểm đa dạng, phụ thuộc vào các yếu tố tham gia như tín dụng thương mại, tín dụng ngân hàng và tín dụng từ Nhà nước Trong các hoạt động kinh tế, tín dụng của ngân hàng được xem như một công cụ vô cùng quan trọng để cung cấp vốn và đáp ứng nhu cầu tài chính của các cá nhân và tổ chức Tín dụng được coi là một công cụ chuyển nhượng giá trị, chuyển giao tiền hoặc tài sản có giá trị từ người sở hữu sang người cần sử dụng, dựa trên kỳ vọng về việc trả lại một khoản giá trị lớn hơn ban đầu
Do đó, hệ thống tín dụng ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi vốn giữa các ngân hàng và các chủ thể trong nền kinh tế Các ngân hàng đóng vai trò vừa là người cho vay (cấp tín dụng bằng việc lập hợp đồng tín dụng và khế ước nhận nợ,…) và vừa là người đi vay (trung gian nhận tiền gửi ngân hàng, v.v từ các chủ thể khác và phát hành các chứng chỉ tiền gửi như trái phiếu, kỳ phiếu, v.v)
Có nhiều tiêu chuẩn để phân loại tín dụng ngân hàng thương mại, theo Trần Minh Quân (2014), tín dụng ngân hàng thương mại được phân loại như sau:
❖ D ự a vào tính ch ấ t kho ả n tín d ụ ng:
Cho vay bất động sản: cho vay liên quan đến việc mua sắm và hình thành bất động sản
Cho vay phục vụ sản xuất công thương nghiệp: cho vay bổ sung vốn lưu động kịp thời cho các doanh nghiệp công nghiệp, thương mại – dịch vụ
Cho vay nông nghiệp: cho vay dùng để trang trải các chi phí để đáp ứng nhu cầu sản xuất: phân bón, giống cây trồng, thức ăn gia súc, v.v
Vay tiêu dùng: là khoản cho vay nhằm đáp ứng các nhu cầu tiêu dùng cá nhân,…
Các khoản cho vay khác: cho vay kinh doanh xuất nhập khẩu,…
❖ Căn cứ vào th ờ i h ạ n tín d ụ ng:
Cho vay ngắn hạn: là các khoản cho vay có thời hạn tối đa 01 năm, được sử dùng để đáp ứng kịp thời nhu cầu bổ sung vốn lưu động và các khoản chi tiêu cá nhân ngắn hạn của doanh nghiệp
Cho vay trung hạn: là các khoản vay có thời hạn từ trên 01 năm đến 05 năm, dùng để đáp ứng nhu cầu vốn cải tạo nhà xưởng, mở rộng kinh doanh sản xuất Cho vay dài hạn: là các khoản vay có thời hạn trên 05 năm, thường được sử dụng để đầu tư cho các dự án mới phát triển mới, cần vốn lớn
❖ Căn cứ vào phương thứ c c ấ p tín d ụ ng:
Theo phương thức cấp tín dụng, việc cấp tín dụng bao gồm:
Cho vay: ngân hàng cấp vốn cho khách hàng và cam kết khách hàng phải hoàn trả gốc và lãi trong một thời hạn xác định
Chiết khấu: ngân hàng sẽ ứng trước cho khách hàng một số tiền bằng với giá trị của thương phiếu trừ đi phần thu nhập của ngân hàng từ việc sở hữu một thương phiếu chưa đến hạn thanh toán
Cho thuê tài chính: ngân hàng mua bất động sản và cho khách hàng thuê với những điều khoản nhất định, sau khi hết hợp đồng thuê, khách hàng phải trả lại tiền gốc và lãi cho ngân hàng Hình thức cho thuê tài chính là cấp tín dụng trung dài hạn Bảo lãnh: Ngân hàng đảm bảo thực hiện đầy đủ các nghĩa vụ tài chính đối với khách hàng Đố i v ớ i hình th ứ c b ả o lãnh:
Tín dụng đảm bảo bằng tài sản: là loại tín dụng được bên thứ ba đảm bảo hoặc tự hình thành bằng tài sản đảm bảo của khách hàng
Tín dụng được cấp không dựa trên tài sản: đây là từ các hình thức tín dụng có đảm bảo từ các hình thức tín chấp, các khoản vay theo quyết định của Chính phủ hoặc được bảo lãnh từ các tổ chức khác
Hoạt động tín dụng ngân hàng được thiết lập nhằm đáp ứng nhu cầu vốn cho nền kinh tế, đồng thời đóng vai trò kết nối giữa các luồng luân chuyển vốn trong nền kinh tế, điều tiết dòng vốn đi từ nơi thừa sang nơi cần Các NHTM chủ yếu chuyển đổi tiền gửi từ các hộ gia đình thành các khoản vay cho các tổ chức kinh doanh khác Các NHTM được coi là tổ chức cung cấp tín dụng tiêu dùng chính, đồng thời là tổ chức cung ứng lao động và vốn trong trung và dài hạn (Nguyễn Việt Hùng, 2008) Tạo nguồn vốn để hỗ trợ quá trình sản xuất diễn ra một cách liên tục và ổn định, thúc đẩy tăng trưởng nhanh chóng sản xuất, mở rộng phạm vi hoạt động sản xuất và khai thác các cơ hội đầu tư mới Sự ra đời và phát triển của ngành ngân hàng luôn đi đôi với sự tiến bộ của kinh tế thị trường và cải thiện trong đời sống xã hội Hơn nữa, cùng với sự tiến triển của nền kinh tế, chất lượng cuộc sống của người lao động ngày càng được cải thiện, và sự tăng lên trong các hoạt động liên quan đến việc gửi tiền vào ngân hàng đã củng cố tiềm lực tài chính và thúc đẩy tăng trưởng của hệ thống NHTM
Hiện nay, các ngân hàng thương mại vẫn đảm nhận các chức năng quan trọng như trung gian tín dụng, trung gian giao dịch thanh toán và quản lý phương thức thanh toán trong việc cung cấp các dịch vụ ngân hàng, giữ vai trò quan trọng trong việc ổn định kinh tế vĩ mô là tạo ra tiền
Theo Nguyễn Minh Kiều (2014), hoạt động ngân hàng thương mại phải bao gồm các nghiệp vụ cụ thể sau:
Vay tín chấp: Là hình thức cho vay được đảm bảo bằng tài sản thế chấp của khách hàng Ứng trước tín dụng vào tài khoản: ngân hàng sẽ đồng ý cho khách hàng sử dụng một khoản tín dụng nhất định trong một khoảng thời gian nhất định Điều này được thực hiện theo hai cách: bằng cách chuyển tất cả các khoản vay sang tài khoản séc; hoặc bằng cách khách hàng loại bỏ dần các khoản vay bằng cách viết séc, v.v
Nghiệp vụ tín dụng cho thuê: Là hình thức nghiệp vụ ngân hàng mua lại tài sản và cho họ sử dụng Bên thuê sử dụng tài sản phải trả tiền thuê trong suốt thời gian thuê Khi hết thời hạn thuê, bên thuê có thể gia hạn hợp đồng thuê hoặc mua lại tài sản với giá thỏa thuận với ngân hàng
Tín dụng đầu tư: Đây là khoản vay trung và dài hạn, ngân hàng sẽ cấp vốn cho các doanh nghiệp, dự án mới, mở rộng quy mô sản xuất
Nghiệp vụ tín dụng tiêu dùng: cho vay tiêu dùng cá nhân
Kinh doanh đầu tư: Theo quy định, các ngân hàng thương mại chỉ được sử dụng vốn tự có để kinh doanh đầu tư như đầu tư chứng khoán, góp vốn liên doanh.
Tổng quan liên quan rủi ro tín dụng
Trong Khoản 1, Điều 3 thông tư số 11/2021/TT-NHNN, rủi ro tín dụng (RRTD) trong hoạt động ngân hàng được định nghĩa là khả năng xảy ra tổn thất đối với các khoản nợ của tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài khi khách hàng không thực hiện nghĩa vụ trả nợ một phần hay toàn bộ các khoản nợ theo như hợp đồng hoặc thỏa thuận đã ký kết với tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài
Theo BCBS (2010), rủi ro tín dụng được định nghĩa là rủi ro tổn thất do người đi vay không có khả năng trả nợ toàn bộ hoặc một phần
Theo Ahmad Badawi (2017), rủi ro tín dụng là sự thất bại của con nợ và / hoặc các bên khác trong việc thực hiện nghĩa vụ đối với ngân hàng RRTD thường được tìm thấy trong tất cả các hoạt động của ngân hàng mà hiệu suất của nó phụ thuộc vào hoạt động của đối tác, tổ chức phát hành hoặc hoạt động của người đi vay
Theo Thomas P Fitch (1997) đưa ra định nghĩa như sau: “Rủi ro tín dụng là loại rủi ro mà người đi vay không trả được nợ theo hợp đồng, dẫn đến việc chậm thực hiện nghĩa vụ trả nợ cũng như lãi vay Rủi ro tỷ giá, rủi ro tín dụng là rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng, một trong những rủi ro chính
Theo khái niệm của Basel I (1988), RRTD là rủi ro do sự không chắc chắn về khả năng hoặc sự sẵn sàng thực hiện các nghĩa vụ theo hợp đồng của đối tác
Theo Norden và Weber (2010), rủi ro tín dụng l.à kh.ả nă.ng người đi vay đáp ứng hoặc không đáp ứng được nghĩa vụ trả nợ của mình, do đó gây tổn thất cho các tổ chức tài chính Đây là khả năng khách hàng không trả được nợ gốc và lãi nên tổ chức tín dụng cần làm rõ nguyên nhân càng sớm càng tốt
Rủi to tín dụng trong ngân hàng là rủi ro phát sinh khi bên nhận tín dụng từ ngân hàng không thực hiện nghĩa vụ của mình như không trả được nợ hoặc không trả lãi, điều này gây tổn thất cho ngân hàng Rủi ro tín dụng có thể bắt nguồn từ nhiều hoạt động kinh doanh của ngân hàng như chấp nhận thanh toán, giao dịch liên ngân hàng, cho vay, giao dịch tài trợ thương mại, cam kết và dự phòng, trái phiếu và tỷ giá hối đoái và các giao dịch phát sinh (Hassan et al, 2019)
Rủi ro nói chung có thể được giải thích là một sự kiện bất lợi hoặc sự sai lệch so với kết quả mong đợi theo quan điểm của Muchtar & Samosir (2020)
Như vậy RRTD có thể hiểu là sự chậm trả, chỉ trả một phần hoặc không trả nợ (bao gồm cả gốc và lãi vay) của khách hàng vay đối với ngân hàng như đã cam kết trong hợp đồng RRTD là một trong những loại rủi ro cổ điển và phức tạp nhất trong thị trường tài chính Điều này đòi hỏi các ngân hàng phải áp dụng những biện pháp quản lý hiệu quả nhằm hạn chế tổn thất do nợ xấu, nâng cao hiệu quả hoạt động giúp kiểm soát rủi ro trong quá trình kinh doanh vì thu nhập tạo ra từ các khoản tín dụng thường chiếm 70% - 90% thu nhập của ngân hàng
Theo Nguyễn Thị Minh Kiều (2014), việc phân loại rủi ro tín dụng chia thành
Rủi ro giao dịch: nguyên nhân xảy ra là do những hạn chế trong quá trình vận hành, điều kiện xét duyệt vay, giám sát mục đích và đánh giá khách hàng vay Gồm có 3 bộ phận chính:
Rủi ro lựa chọn: ảnh hưởng đến việc đánh giá và phân tích tín dụng, dẫn đến việc ngân hàng lựa chọn phương pháp cho vay không hiệu quả, từ đó đưa ra quyết định cho vay không hợp lý
Rủi ro bảo đảm phát sinh: dựa vào cái tiêu chí có tính đảm bảo như điều khoản phát sinh trong hợp đồng vay, các loại tài sản hay cách thức đảm bảo và giá trị cho vay trên giá trị tài sản đảm bảo
Rủi ro nghiệp vụ: sai sót trong đánh giá tín dụng khách hàng, dẫn đến việc cấp vốn cho những đối tượng có khả năng trả nợ thấp, hệ thống quản lý khoản vay không hiệu quả, dẫn đến việc theo dõi và giám sát tình trạng vay vốn không chặt chẽ, quy trình xử lý khoản vay quá hạn và nợ xấu không hiệu quả, dẫn đến việc thu hồi nợ khó khăn
Rủi ro danh mục: nguy cơ tổn thất tài chính do những hạn chế trong việc quản lý danh mục vay của ngân hàng, trong đó bao gồm:
Rủi ro nội tại: nguy cơ tổn thất tài chính do các đặc điểm riêng biệt từ bên trong của mỗi chủ thể vay hoặc trong lĩnh vực kinh tế Điều này xuất phát từ các đặc điểm vận hành hoặc sử dụng vốn vay vào mục đích không hiệu quả của khách
Rủi ro tập trung: xảy ra khi ngân hàng đang tập trung quá mức vào việc cung cấp các khoản vay cho một chủ thể duy nhất hoặc cho nhiều đối tượng hoạt động trong cùng một ngành hoặc cùng một khu vực địa lý
2.2.3 Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng
Những biến đổi của môi trường tự nhiên:
Tại Việt Nam, thực trạng biến đổi khí hậu đang diễn biến ngày càng phức tạp và gay gắt, với những tác động không thể dự đoán trước được đối với môi trường tự nhiên Các hiện tượng như bão lụt, thiên tai, và dịch bệnh… gây ra những tổn thất nghiêm trọng vượt ngoài khả năng kiểm soát của con người, ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống và hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng, đặc biệt là lĩnh vực sản suất nông nghiệp Đẩy họ rơi vào tình thế khó khăn, làm giảm khả năng trả nợ cho các ngân hàng, dẫn đến xảy ra RRTD (Nguyễn Thị Kim Nhung và các các cộng sự, 2017)
Môi trường kinh tế không ổn định:
Phương pháp nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu dự kiến
Dựa trên nghiên cứu của Nguyễn Thị Kim Anh (2018), Đặng Văn Dân (2021), Tole và cộng sự (2019), Naili & Lahrichi (2022) với những nghiên cứu khác, để thiết kế mô hình nghiên cứu trên cơ sở kế thừa và phát huy từ các kết quả đã kiếm chứng trong quá khứ Mặc dù vậy vì một số hạn chế về nguồn dữ liệu được thu thập cho nên tác giả chỉ lựa chọn những yếu tố mang tính đại diện cao và có thể tính toán đầy đủ, chính xác
Trong nghiên cứu này, để xác định mức độ RRTD của các NHTM Việt Nam, tác giả sẽ áp dụng đo lường dựa trên tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ Đây là chỉ số được sử dụng khá phổ biến trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước đây, điển hình như Nguyễn Thị Kim Anh (2018), Naili & Lahrichi (2022)
Mô hình nghiên cứu có dạng tổng quát:
CR i,t = β 1 SIZE i,t + β 2 ROE i,t + β 3 CIR i,t + β 4 CAP i,t + β 5 LDR i,t + β 6 GDP t
Rủi ro tín dụng (CR)
Quy mô ngân hàng (SIZE), Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), Tỷ lệ chi phí hoạt động (CIR), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), Khả năng thanh khoản (LDR), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), Tỷ lệ cho vay (LOAN) và Tỷ lệ lạm phát (INF)
𝛼 là hệ số chặn β0 là tác động của biến trễ tỷ lệ nợ xấu đến tỷ lệ nợ xấu năm t β1 đến β8 là các hệ số góc của các biến độc lập εi,t là phần dư thống kê i, t tương ứng với ngân hàng và năm khảo sát
Bảng 3.1: Cách đo lường và công thức tính
Ký hiệu Diễn giải Đo lường
CR Rủi ro tín dụng CRi,t = Dự phòng RRTD
SIZE Quy mô của ngân hàng SIZEi,t= Ln(Tổng tài sản)
ROE Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROEi,t = Lợi nhuận sau thuế
Vốn chủ sở hữu bình quân
CIR Tỷ lệ chi phí hoạt động CIR i,t = Tổng chi phí hoạt động
CAP Tỷ lệ vốn chủ sở hữu CAPi,t = Vốn chủ sở hữu
LDR Khả năng thanh khoản LDR i,t = Tổng dư nợ
Tổng tiền gửi của khách hàng
GDP Tỷ lệ tăng trưởng GDP của Việt Nam trong năm t 𝐺𝐷𝑃i,t = 𝐺𝐷𝑃t− 𝐺𝑃𝐷t-1
LOAN Tỷ lệ cho vay LOANi,t= Cho vay KHi,t
INF Tỷ lệ lạm phát của Việt
Nguồn: Tác giả tổng hợp
❖ Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô ngân hàng được đo bằng giá trị thị trường của ngân hàng Trong các nghiên cứu trước đây, thường sử dụng logarit của tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng nhằm điều chỉnh biến này đưa nó về cùng đơn vị đo với các biến còn lại trong mô hình Các nghiên cứu chứng minh rằng: quy mô ngân hàng có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến RRTD Somanadevi Thiaga-rajan và cộng sự (2011) đã đưa ra mối quan hệ ngược chiều giữa qui mô ngân hàng và rủi ro tín dụng ngân hàng Các ngân hàng lớn thường có hệ thống quản lý rủi ro tốt hơn và nắm giữ danh mục cho vay ít rủi ro hơn, do đó có thể hạn chế được rủi ro tín dụng so với những ngân hàng có qui mô nhỏ Tuy nhiên, thị trường tín dụng ngân hàng đang ghi nhận xu hướng tập trung cho vay vào các doanh nghiệp Nhà nước và các tập đoàn lớn Do các doanh nghiệp này thường có mối quan hệ chặt chẽ trong việc vay mượn, các ngân hàng thường cắt giảm, đơn giản hóa thủ tục và hồ sơ trình xét duyệt cho vay Nguyên nhân trên sẽ tăng rủi ro tín dụng đối với các khoản vay này
Giả thuyết H 1 : Quy mô ngân hàng (SIZE) có quan hệ cùng chiều với RRTD
❖ Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Ngân hàng có ROE cao thường hoạt động hiệu quả và có chiến lược quản lý rủi ro tốt, giúp duy trì tỷ lệ nợ xấu thấp và kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn Khi ROE cao, ngân hàng có khả năng sinh lời tốt hơn, từ đó có nguồn lực tài chính để trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, giảm thiểu thiệt hại từ các khoản nợ xấu
Ngân hàng có ROE cao cũng thu hút sự quan tâm và niềm tin của khách hàng và nhà đầu tư, giúp duy trì thanh khoản tốt và giảm thiểu rủi ro tín dụng Hơn nữa, ngân hàng với ROE cao thường có đủ nguồn lực để đầu tư vào hệ thống quản lý rủi ro hiện đại và hiệu quả, áp dụng các biện pháp quản lý rủi ro tín dụng tốt hơn, từ đó giảm thiểu khả năng phát sinh nợ xấu Nhiều nghiên cứu thực nghiệm như Nguyễn Thị Thùy Linh (2019) đã chỉ ra rằng ngân hàng có ROE cao thường có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn và khả năng thu hồi nợ tốt hơn, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa ROE và rủi ro tín dụng
Giả thuyết H 2 : Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có quan hệ ngược chiều với RRTD
❖ Tỷ lệ chi phí hoạt động (CIR)
Ngân hàng quản lý chi phí hoạt động tốt sẽ sử dụng có hiệu quả và triệt để vốn kinh doanh, hoạt động kinh doanh ngân hàng sẽ tiến triển hơn và ngược lại, ngân hàng có hiệu quả quản lý suy giảm có thể sẽ làm gia tăng RRTD Nghiên cứu của Nguyễn Quỳnh Hoa (2020) cho ra kết quả rằng hiệu quả quản lý chi phí tác động cùng chiều đến RRTD Khi CIR tăng, tức là tỷ lệ giữa chi phí hoạt động và thu nhập của ngân hàng cũng tăng, có nghĩa ngân hàng đang dành một phần lớn nguồn vốn của mình để chi trả cho các hoạt động kinh doanh Khi nguồn vốn bị giới hạn, ngân hàng có thể không đủ khả năng đáp ứng được các vấn đề tín dụng phát sinh một cách hiệu quả, từ đó gia tăng tình trạng RRTD của ngân hàng Do vậy, giả thuyết đặt ra như sau:
Giả thuyết H 3 : Tỷ lệ chi phí hoạt động tác động cùng chiều với RRTD
❖ Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)
Khi ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao, họ có thể mở rộng cho vay vào các lĩnh vực rủi ro cao hơn để tối đa hóa lợi nhuận, vì họ có vốn dự phòng lớn hơn để chống chịu tổn thất Điều này có thể dẫn đến việc gia tăng RRTD Các nghiên cứu thực nghiệm điển hình Nguyễn Thị Kim Nhung và cộng sự (2017) cũng cho thấy ngân hàng với tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao có xu hướng chấp nhận các khoản vay rủi ro cao hơn, làm tăng rủi ro tín dụng Vì vậy, tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao có thể đi kèm với việc ngân hàng đối mặt với RRTD cao hơn
Giả thuyết H 4 : Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) có quan hệ cùng chiều với RRTD
❖ Khả năng thanh khoản (LDR) Để tránh việc cho thấy các NHTM đang cố gắng thu hút vốn từ bên ngoài, các ngân hàng có thể có động cơ làm giảm tỷ lệ dự phòng rủi ro của họ khi số tiền vay vượt quá số tiền gửi trong ngân hàng Việc tăng tỷ lệ cho vay trên tiền gửi cho thấy xu hướng ưa thích rủi ro và có dẫn đến nợ xấu cao hơn Các ngân hàng thương mại cung cấp càng nhiều tín dụng từ tiền gửi, làm giảm thanh khoản và tăng mức độ nợ xấu (Tole và cộng sự 2019) Do vậy, giả thuyết đặt ra như sau:
Giả thuyết H 5 : Khả năng thanh khoản tác động ngược chiều đến RRTD
❖ Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Khi nền kinh tế tăng trưởng mạnh, thu nhập và tình hình tài chính của doanh nghiệp và cá nhân cải thiện, làm giảm khả năng xảy ra nợ xấu Điều này dẫn đến việc giảm tỷ lệ nợ xấu và cải thiện chất lượng tài sản của ngân hàng Trong các giai đoạn tăng trưởng kinh tế, ngân hàng thường thấy sự cải thiện trong thanh khoản và khả năng huy động vốn, đồng thời có thể thực hiện các chiến lược quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn Các nghiên cứu thực nghiệm như Nguyễn Thị Kim Anh (2018), Nguyễn Thị Thùy Linh (2019) cũng hỗ trợ giả thuyết này, chỉ ra rằng khi nền kinh tế phát triển, rủi ro tín dụng của ngân hàng thường giảm
H7: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có quan hệ ngược chiều với RRTD
❖ Tỷ lệ cho vay (LOAN)
Khi tỷ lệ khoản vay của ngân hàng tăng, ngân hàng có thể cải thiện chất lượng danh mục vay và áp dụng các biện pháp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn Điều này bao gồm việc đa dạng hóa danh mục vay để phân tán rủi ro và tăng cường dự phòng cho nợ xấu Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015) cho thấy ngân hàng với tỷ lệ khoản vay cao thường thực hiện các chiến lược kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn, giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng ngay cả khi tỷ lệ khoản vay cao Tóm lại, tỷ lệ khoản vay cao có thể đi kèm với việc kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn, làm giảm thiểu rủi ro tín dụng của ngân hàng
Giả thuyết H 7 : Tỷ lệ khoản vay có quan hệ ngược chiều với RRTD
❖ Tỷ lệ lạm phát (INF) Đây là yếu tố vĩ mô có thể làm suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng Khi lạm phát tăng giá cả hàng hóa và chi phí hoạt động tăng cao, dẫn đến giảm nhu cầu mua hàng hóa từ phía người tiêu dung đồng nghĩa với tỷ lệ tiêu thụ sản phẩm giảm theo Việc giảm tỷ lệ tiêu thụ sản phẩm gây ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh, gây giảm doanh thu và tạo áp lực lên khả năng trả nợ của khách hàng Điều này có thể dẫn đến tăng các khoản nợ xấu của ngân hàng Hơn nữa, khi lạm phát tăng lên, đồng tiền sẽ mất giá và tỷ lệ lợi nhuận chung sẽ giảm Lạm phát cũng có thể dẫn đến việc tăng lãi suất thông qua chính sách thắt chặt tiền tệ Đồng thời, các chi phí dịch vụ nợ cũng sẽ tăng lên, tạo ra khó khăn cho doanh nghiệp và cá nhân khi trả nợ Điều này đã được chứng minh bởi Isaac (2013), Nguyễn Thị Thùy Linh (2019) Do vậy, giả thuyết đặt ra như sau:
Giả thuyết H 8 : Tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều với RRTD.
Quy trình thực hiện nghiên cứu
Sơ đồ 3.1: Quy trình thực hiện nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tổng hợp Bướ c 1: Thu th ậ p d ữ li ệ u
Sử dụng các số liệu được công bố trong báo cáo thường niên, bảng cân đối kế toán, và kết quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2013 –2022 tại website vietstock sau đó thực hiện tính toán lại theo dữ liệu cần tìm
Bướ c 2: Th ố ng kê mô t ả
Trong nghiên cứu này, việc thực hiện thống kê mô tả sẽ được tiến hành bằng phần mềm Stata Phương pháp thống kê mô tả là một công cụ hữu ích để tóm tắt các đặc điểm của dữ liệu liên quan đến biến Bao gồm các thông số về quan sát, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, lớn nhất và bình quân của các biến trong mô hình nghiên cứu Trong đó, độ lệch chuẩn thể hiện mức độ phân tán của các biến số xoay quanh giá trị trung bình Giá trị nhỏ nhất và lớn nhất cho biết giá trị quan sát nhỏ nhất và lớn nhất của biến Giá trị trung bình được sử dụng để đo lường xu hướng tập trung của dữ liệu
Bướ c 3: Phân tích ma tr ận tương quan giữ a các bi ế n
Một trong các giả định của phương pháp hồi quy tuyến tính là không có sự tương quan giữa các biến độc lập Tuy nhiên, nếu xuất hiện sự tương quan mạnh giữa các biến độc lập, có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến Vì vậy, việc phân tích và kiểm tra mức độ tương quan, cũng như hướng của tương quan giữa các biến độc lập là vô cùng quan trọng, và thường được thực hiện thông qua ma trận tương quan Khi mối tương quan giữa các cặp biến có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 thì có khả năng tồn tại hiện tượng tự tương quan ở chúng Trong trường hợp nếu hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng sẽ không thể ước lượng được mô hình Đây là lý do cho việc phân tích sự tương quan giữa các biến trong mô hình là rất quan trọng
Bướ c 4: Phân tích mô hình h ồ i quy
Thông qua phần mềm Stata, tác giả chạy mô hình hồi quy lần lượt theo các phương pháp bình phương nhỏ nhất (PooledOLS), mô hình hồi quy theo phương pháp tác động cố định (FEM) và mô hình hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM)
Bướ c 5: Ki ểm đị nh c ầ n thi ết để l ự a ch ọ n mô hình t ối ưu Để quyết định nên áp dụng mô hình FEM hay Pooled OLS, tác giả sử dụng F- test với:
H0: Pooled OLS là mô hình phù hợp
H1: FEM là mô hình phù hợp
Khi có giá trị P-value nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, tức là mô hình FEM là phù hợp cho nghiên cứu Ngược lại, P-value lớn hơn 0,05 thì kết luận Pooled OLS là mô hình phù hợp
Tương tự, để lựa chọn áp dụng mô hình FEM hay REM, tác giả sử dụng kiểm định Hausman với giả thuyết:
H0: REM là mô hình phù hợp
H1: FEM là mô hình phù hợp Khi kết quả có giá trị P-value nhỏ hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, tức là mô hình FEM là phù hợp cho nghiên cứu Ngược lại, P-value lớn hơn 0,05 thì kết luận REM là phù hợp
Bướ c 6: Ki ểm đị nh và x ử lý các khuy ế t t ậ t mô hình
Tác giả tiến hành kiểm định hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) để giải thích hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình Nếu giá trị VIF của các biến độc lập thấp hơn 10, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến ở các biến trong mô hình Ngược lại, nếu giá trị VIF cao hơn 10 điều này có thể chỉ ra mô hình đang mắc phải hiện tượng đa cộng tuyến
Tiếp theo đó, tác giả thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng Modified Wald với H0: Không tồn tại, H1: Có tồn tại Khi giá trị P-value của kết quả nhỏ hơn 0,05, ta bác bỏ giả thuyết H0 và đồng ý H1, tức là có phương sai sai số thay đổi trong mô hình Và ngược lại
Tương tự, kiểm định tự tương quan bằng Wooldridge với H0: Không tồn tại, H1:
Có tồn tại Trong tình huống khi giá trị P-value của nhỏ hơn 0,05, ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1, tức là mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan Và ngược lại Trong tình huống gặp phải các vấn đề khuyết tật, tác giả tiến hành khắc phục qua áp dụng phương pháp FGLS trên dữ liệu bảng để giải quyết các vấn đề như hiện tượng tự tương quan cũng như hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, giúp nâng cao độ chính xác của mô hình ước lượng Sau cùng, tác giả sử dụng phương pháp tổng quát các khoảnh khắc GMM để xử lý các vấn đề nội sinh trong mô hình
Bướ c 7: Trình bày k ế t qu ả phân tích và t ừ đó đưa ra hàm ý chính sách
Dựa trên kết quả thu được, tác giả tiến hành thảo luận, phân tích rút ra kết luận đồng thời đưa ra hàm ý chính sách.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng trên phần mềm Stata để đánh giá tác động của các nhân tố đến RRTD của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022
Tác giả đã tiến hành thống kê mô tả các biến, xem xét ma trận tương quan giữa các biến và hiện tượng đa cộng tuyến, bên cạnh đó là phân tích hồi quy các yếu tố bằng mô hình Pooled OLS, FEM và REM Tiếp đến là sử dụng đến các kiểm định F- test, Hausman và Breusch- Pagan Lagrangian để đánh giá khả năng phù hợp giữa ba mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM Cuối cùng tác giả đã kiểm tra các khuyết tật và sử dụng phương pháp FGLS trên phần mềm Stata để khắc phục các khiếm khuyết của mô hình.
Dữ liệu nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng với 260 quan sát, trong đó các số liệu được thu thập từ năm 2013 đến 2022 (trong 10 năm) và áp dụng cho 26 NHTM Việt Nam
Tác giả lựa chọn khoảng thời gian này là bởi vì cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 đã tác động sâu sắc đến hệ thống ngân hàng trên toàn thế giới, trong đó có các nền kinh tế mới nổi như Việt Nam Giai đoạn sau năm 2013 thể hiện giai đoạn phục hồi và ổn định trở lại của hệ thống ngân hàng, cũng như thêm vào đó những thay đổi về quy định và chính sách Phân tích dữ liệu từ giai đoạn này một mặt giúp tránh được sự ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính đến sự ổn định ngân hàng mà ảnh hưởng đó có thể làm sai lệch kết quả ước lượng, mặt khác cho phép tác giả đánh giá cách các ngân hàng điều chỉnh chiến lược đa dạng hóa của mình để ứng phó với những bài học rút ra từ cuộc khủng hoảng và những cải cách pháp lý tiếp theo nhằm nâng cao sự ổn định của ngân hàng Các dữ liệu được thu thập phụ thuộc vào tính sẵn có của dữ liệu, do đó với những thông tin mà các ngân hàng không công bố hoặc bị sót tác giả sẽ loại bỏ quan sát đó Điều này có nghĩa là dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced panel data) Cụ thể:
D ữ li ệ u vi mô : Được tổng hợp dựa vào thông tin trong BCTC hợp nhất thường niên kiểm toán của các NHTMCP tại Việt Nam
D ữ li ệu vĩ mô : Các dữ liệu về tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát được thu thập từ cơ sở dữ liệu chỉ sổ phát triển bởi Ngân hàng Thế giới (World Development Indicators)
Trong chương 3 này, tác giả dựa vào nền tảng tổng quát ở chương 2 để xây dựng mô hình nghiên cứu gồm 8 biến, bao gồm: chi phí hoạt động, tỷ lệ cho vay, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, khả năng thanh khoản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tốc độ tăng trưởng kinh tế, quy mô ngân hàng và tỷ lệ lạm phát Đồng thời xác định về quy trình nghiên cứu cũng như phương pháp nghiên cứu.
Phân tích kết quả nghiên cứu
Thống kê mô tả
Khi thực hiện phân tích dữ liệu, việc thống kê mô tả sẽ giúp hiểu rõ hơn về đặc điểm của dữ liệu, mức độ biến động và phân phối của chúng Điều này rất quan trọng để lựa chọn mô hình phù hợp và đánh giá độ tin cậy của kết quả nghiên cứu Dưới đây là kết quả thống kê chi tiết từng biến:
Bảng 4.1: Thống kê mô tả
Các biến Tổng quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Phân tích qua Stata 15
Trung bình của tỷ lệ dự phòng RRTD (CR) của 26 NHTMCP tại Việt Nam là 0,0131, với độ lệch chuẩn là 0,0044 Điều này cho thấy mức độ biến động của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình không cao, tức là dữ liệu có xu hướng gần giá trị trung bình hơn
Tuy nhiên, biến động của tỷ lệ dự phòng RRTD (CR) khá lớn, được minh họa bởi sự chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của CR trong dữ liệu Giá trị nhỏ nhất là 0,0066 của NHTMCP Nam Á vào năm 2013, trong khi giá trị lớn nhất là 0,0312 của NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng vào năm 2022 Sự chênh lệch này biểu hiện cho sự chênh lệch lớn giữa các tỷ lệ dự phòng RRTD của các ngân hàng, điều này có thể phản ánh sự khác biệt trong các chiến lược quản lý rủi ro hoặc điều kiện thị trường của từng ngân hàng
Trong giai đoạn nghiên cứu 2013 đến 2022, các NHTMCP Việt Nam có sự tăng trưởng ấn tượng về quy mô tài sản với mức bình quân là 18,8203 và độ lệch tiêu chuẩn 1,1217 NHTMCP Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam đã ghi nhận mức tăng trưởng cao nhất về quy mô tài sản vào năm 2022, trong khi NHTMCP Sài Gòn Công Thương có mức tăng trưởng thấp nhất vào năm 2013 Điều này đã cho thấy những sự khác biệt trong chiến lược và hiệu suất quản lý của từng ngân hàng
Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) cho thấy một phạm vi biến động đáng kể, khi ROE trung bình của các ngân hàng là 0,1099 Điều này chỉ ra rằng, trung bình mỗi đồng vốn chủ sở hữu đầu tư vào ngân hàng đều tạo ra lợi nhuận ở mức khoảng 10,99% Độ lệch chuẩn là 0,0784, cho thấy mức độ biến động của ROE giữa các ngân hàng khá lớn Điều này có thể chỉ ra sự không ổn định trong hiệu suất tài chính của các ngân hàng và cũng có thể phản ánh sự đa dạng trong cách quản lý và hoạt động của họ ROE thấp nhất ghi nhận là -0,0137 của NHTMCP Sài Gòn – Hà Nội năm
2013 và ROE cao nhất là 0,3033 của NHTMCP Quốc tế Việt Nam năm 2021
Chi phí hoạt động (CIR) trung bình của các ngân hàng là 0,5169, tức là chi phí hoạt động chiếm khoảng 51,69% tổng thu nhập của các ngân hàng Độ lệch chuẩn là 0,1463, cho thấy mức độ biến động của CIR giữa các ngân hàng là tương đối lớn Phạm vi của CIR từ 0,0679 đến 0,9274, với giá trị nhỏ nhất được ghi nhận vào năm
2014 của NHTMCP Bưu điện Liên Việt và giá trị lớn nhất vào năm 2013 của NHTMCP Quốc Dân
Về tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, mức trung bình của 26 NHTMCP ở giai đoạn nghiên cứu là 0,0874 với độ lệch chuẩn được thống kê là 0,0324 Cụ thể trong toàn dữ liệu tính toán, tỷ lệ vốn chủ sở hữu của NHTMCP Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam năm 2017 là thấp nhất (0,0406) trong khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao nhất là NHTMCP Sài Gòn Công Thương năm 2013 (0,2384)
Khả năng thanh khoản (LDR) trung bình của các ngân hàng là 0,8940, đây là tỷ lệ giữa các khoản vay và tiền gửi Mức độ cao này có thể chỉ ra rằng các ngân hàng có xu hướng vay nhiều hơn so với tiền gửi mà họ nhận Điều này có thể chỉ ra sự không ổn định trong cách các ngân hàng quản lý tài chính của họ và cách họ phản ứng với biến động thị trường Phạm vi của LDR từ 0,3719 đến 1,4691, với mức nhỏ nhất cùng lớn nhất lần lượt được ghi nhận vào năm 2014 của NHTCMP Hàng hải Việt Nam và vào năm 2021 của NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng Sự chênh lệch lớn này cho thấy có sự đa dạng trong cách các ngân hàng quản lý tài chính của họ, đặc biệt là trong việc quản lý các khoản vay và tiền gửi
Tỷ lệ cho vay trung bình của các ngân hàng là 0,5973 Điều này cho thấy rằng trung bình mỗi đơn vị tổng tài sản của ngân hàng, khoảng 59,73% được cho vay độ lệch chuẩn của tỷ lệ cho vay là 0,1057, điều này cho thấy rằng có sự biến động cao của tỷ lệ cho vay giữa các ngân hàng Mức độ biến động cao có thể phản ánh sự đa dạng trong chiến lược cho vay của các ngân hàng, cũng như sự khác biệt trong các yếu tố như chính sách tín dụng, khả năng thanh toán của khách hàng, hoặc thậm chí là điều kiện thị trường Giá trị LOAN nhỏ nhất là 0,2253 được ghi nhận tại NHTCMP Hàng hải Việt Nam năm 2014 và lớn nhất là 0,8006 NHTMCP Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam năm 2020
Từ năm 2013 đến 2022, tốc độ tăng trưởng GDP có độ lệch tiêu chuẩn 0,0180 điều này cho thấy sự biến động mạnh và có xu hướng tích cực trong tăng trưởng của nền kinh tế Việt Nam Riêng với biến INF, lạm phát tại Việt Nam có mức dao động từ 0,0063 đến 0,066 với độ lệch chuẩn 0,0147 cho thấy những diễn biến phức tạp của kinh tế Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu do những ảnh hưởng từ các biến động trên thế giới về kinh tế, chính trị.
Kết quả thực hiện nghiên cứu
Ma trận tương quan là một ma trận số học trong đó mỗi phần tử thể hiện mối quan hệ tương quan giữa hai biến số Ma trận tương quan rất hữu ích trong việc phân tích dữ liệu và hiểu mối quan hệ giữa các biến số, giúp xác định các biến có mối quan hệ tương quan cao và có thể sử dụng trong việc dự đoán đa cộng tuyến
Bảng 4.2: Ma trận tương quan
SIZE ROE CIR CAP LDR GDP LOAN INF SIZE 1,0000
Nguồn: Phân tích qua Stata 15
Qua kết quả ma trận tương quan giữa các biến độc lập và dựa trên tiêu chuẩn đánh giá được đưa ra bởi Farra & Glauber (1967) thì tất cả hệ số tương quan trong nghiên cứu này đều có giá trị tuyệt đối ở mức cho phép (nhỏ hơn 0,8), nên có thể kết luận rằng không có sự tồn tại của đa cộng tuyến giữa các biến độc lập Điều này là một kết quả quan trọng trong phân tích dữ liệu, vì đa cộng tuyến có thể làm ảnh hưởng đến độ tin cậy của các phân tích hồi quy và các kết luận
Tuy nhiên để có thể tăng tính tin cậy của kết quả phân tích và đảm bảo rằng không có vấn đề nghiêm trọng về đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy, tác giả sẽ tiến hành một cách tiếp cận phổ biến để kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy bằng cách sử dụng hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor)
Nguồn: Phân tích qua Stata 15
Theo tiêu chuẩn đánh giá bởi Gujarati (2004), Nếu giá trị VIF cho một biến độc lập vượt quá một ngưỡng nhất định (10), thì có thể xem xét loại bỏ biến này khỏi mô hình để giảm đa cộng tuyến Trong nghiên cứu này, có thể thấy hệ số VIF cao nhất là 2,90 vẫn thấp hơn ngưỡng quy định, cho nên có thể khẳng định không có vấn đề nghiêm trọng về đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy
Qua đánh giá dựa vào hai kết quả trên, tóm lại rằng vấn đề đa cộng tuyến của mô hình là không quá nghiêm trọng Điều này có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình của bạn không có mức độ tương quan cao đến mức ảnh hưởng đáng kể đến độ tin cậy của ước lượng
4.2.2 Phân tích hồi quy Để đánh giá được sự ảnh hưởng của các yếu tố đến RRTD của các NHTM Việt Nam, tác giả sẽ thực hiện ước lượng hồi quy qua ba phương pháp OLS, FEM và REM
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy tuyến tính
Nguồn: Phân tích qua Stata 15
• Mô hình Pooled Ordinary Least Square (Pooled OLS) Đa số các biến đều có hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê trừ biến CIR, LDR và GDP Biến ROE, và LOAN có hệ số ước lượng âm, cho thấy có quan hệ nghịch giữa các biến này và RRTD Trong khi CAP, SIZE và INF có hệ số ước lượng dương, tức quan hệ giữa các biến này và RRTD là thuận chiều
R-square cho biết mức độ giải thích của mô hình, tức là phần trăm sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập Trong trường hợp này, R- square là 0,3101, tức là mô hình lí giảng được khoảng 31,01% sự biến thiên của biến phụ thuộc
• Mô hình Fixed Effects Model (FEM)
Tất cả các biến đều có hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê, trừ GDP và LOAN Điều này cho thấy rằng các biến SIZE, ROE, CAP, LDR cùng INF đều có mức độ tác động đáng kể đến RRTD của các NHTMCP Việt Nam Còn biến CIR, ROE, và
LDR đều có hệ số ước lượng âm, trong khi các biến còn lại là SIZE, CAP và INF có hệ số ước lượng dương
Giá trị R-square là 0,2337, tức là mô hình lí giảng khoảng 23,37% sự biến thiên của biến phụ thuộc Mặc dù không cao, nhưng với tính chất phức tạp của hệ thống ngân hàng, việc giải thích hơn 20% sự biến thiên của rủi ro tín dụng đã là một kết quả khả quan
• Mô hình Random Effects Model (REM)
Ngoại trừ LDR và GDP, tất cả các biến khác trong mô hình đều có hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê Điều này chỉ ra rằng mỗi biến đều đóng góp đáng kể vào việc giải thích RRTD của các NHTMCP Việt Nam Biến ROE, CIR và LOAN có hệ số ước lượng âm, trong khi biến SIZE, CAP và INF có hệ số ước lượng dương Điều này cho thấy rằng khi ROE, CIR và LOAN tăng, rủi ro tín dụng có xu hướng giảm; ở chiều hướng khác khi SIZE, CAP và INF tăng, RRTD cũng tăng
Giá trị R-square là 0,2186, tức là mô hình giải thích được khoảng 21,86% sự biến thiên của biến phụ thuộc Mặc dù con số này không cao, nhưng nó vẫn cung cấp một cái nhìn cơ bản về mức độ giải thích của mô hình đối với rủi ro tín dụng Ngoài ra điều này cũng chỉ ra rằng vẫn còn những yếu tố khác ngoài các biến trong mô hình cần được xem xét để giải thích rủi ro tín dụng một cách đầy đủ hơn
❖ Lựa chọn phương pháp ước lượng hồi quy
Mỗi phương pháp ước lượng hồi quy đều cho thấy những kết quả nhất định, tuy nhiên để có thể lựa chọn phương pháp phù hợp nhất với dữ liệu và mục tiêu của nghiên cứu này, thì cần xem xét các điều kiện và giả định qua các kiểm định sau:
Bảng 4.5: Kết quả lựa chọn phương pháp ước lượng hồi quy
Prob> F = 0,0000 chibar2 (01) = 44,44 Prob> chibar2 = 0,0000 chi2 (8) = 14,55 Prob> chi2 = 0,0686
Nguồn: Phân tích qua Stata 15
Trong kiểm định T-test, giá trị F-statistic là 4,38 với P-value là 0,0000, do P- value ghi nhận được thấp hơn 5%, nên bác bỏ giả thuyết H0 (H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn mô hình FEM) điều này ý nghĩa việc thực hiện phương pháp ước lượng bằng FEM sẽ phù hợp hơn bằng OLS
Tiếp tục thực hiện kiểm định qua Hausman cho thấy mức P value thu được là 0,0686 Trong trường hợp này, P-value vượt quá ngưỡng ý nghĩa thống kê 5%, ngụ ý rằng giả thuyết H0 (H0: Mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM) được chấp nhận Hay nói cách khác hồi quy bằng REM sẽ phù hợp hơn bằng FEM
