TÓM TẮT Nghiên cứu này được thực hiện nhằm xác định các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần NHTM ở Việt Nam, từ đó đề xuất các biện pháp khuyến
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
Ngân hàng đóng vai trò thiết yếu trong việc chuyển đổi vốn từ các khu vực thừa vốn sang các khu vực thiếu vốn thông qua hoạt động tín dụng Quá trình này giúp tận dụng hiệu quả nguồn vốn nhàn rỗi trong xã hội, cung cấp tài chính cho doanh nghiệp và các dự án, từ đó thúc đẩy sự phát triển kinh tế toàn diện Vì vậy, hoạt động tín dụng của các Ngân hàng Thương mại (NHTM) luôn đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong sự phát triển toàn diện của nền kinh tế Ngoài vài trò kể trên, hoạt động tín dụng còn là nguồn thu chủ lực của hầu hết các NHTM trong nước Từ đó có thể thấy nếu các NHTM có các chính sách phù hợp để tăng trưởng tín dụng (TTTD) hiệu quả thì có thể ổn định được nguồn thu nhập và hoạt động kinh doanh của các ngân hàng Trong những năm gần đây, hệ thống NHTMCP tại Việt Nam đã có những bước phát triển mạnh mẽ, cả về quy mô và chất lượng Tuy nhiên, song song với sự phát triển đó là những thách thức về nợ xấu, quản lý rủi ro, và sự cạnh tranh khốc liệt trong ngành Việc TTTD ổn định và bền vững không chỉ giúp các ngân hàng duy trì hoạt động kinh doanh hiệu quả mà còn góp phần ổn định tài chính và kinh tế vĩ mô của đất nước Việc hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến TTTD sẽ giúp các nhà quản lý ngân hàng đưa ra các chính sách và chiến lược phù hợp Những nhân tố này có thể bao gồm: lãi suất, chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước, môi trường kinh tế vĩ mô, cơ cấu vốn của ngân hàng, chất lượng tài sản, năng lực quản lý và điều hành, cũng như các yếu tố cạnh tranh trong ngành ngân hàng TTTD chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ các yếu tố kinh tế vĩ mô như GDP, lạm phát, và chính sách tài chính tiền tệ của chính phủ Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu có nhiều biến động và áp lực từ các hiệp định thương mại quốc tế, việc nắm bắt và dự báo các yếu tố này sẽ giúp các NHTMCP có thể điều chỉnh chiến lược kinh doanh Chất lượng tín dụng là một trong những yếu tố quan trọng đảm bảo sự an toàn và hiệu quả hoạt động của ngân hàng Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến TTTD cũng đồng nghĩa với việc tìm ra các giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng, giảm thiểu rủi ro nợ xấu, và tối ưu hóa quy trình quản lý tín dụng
Sự phát triển của công nghệ tài chính (Fintech) và sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng, đặc biệt trong giai đoạn hậu COVID-19, cũng đặt ra những thách thức và cơ hội mới cho các NHTMCP Việt Nam Việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến TTTD cần phải xem xét đến yếu tố công nghệ và xu hướng tiêu dùng mới, từ đó giúp các ngân hàng có thể tận dụng công nghệ để nâng cao chất lượng dịch vụ và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng
Theo dữ liệu được Ngân hàng Nhà nước cung cấp, tính đến hết quý I năm 2024, tình hình TTTD của các NHTM Cổ phần Việt Nam đã có những diễn biến tích cực, đặc biệt sau giai đoạn khó khăn bị ảnh hưởng bởi đại dịch Covid-19 Tính đến tháng
3 năm 2024, tổng dư nợ tín dụng của hệ thống ngân hàng Việt Nam đạt khoảng 10.2 triệu tỷ đồng, tăng khoảng 9.4% so với cùng kỳ năm trước Trong đó, cụ thể đối với ngành sản xuất công nghiệp và xây dựng TTTD tăng khoảng 10% so với cùng kỳ năm trước, đạt mức 3.8 triệu tỷ đồng Tín dụng cho ngành nông nghiệp và nông thôn tăng khoảng 6.5%, đạt mức 1.2 triệu tỷ đồng Tín dụng cho ngành dịch vụ tăng khoảng 8%, đạt mức 2.5 triệu tỷ đồng Xét về khía cạnh loại hình vay, tín dụng cho doanh nghiệp và cá nhân chiếm tỷ lệ lớn Đặc biệt, vay vốn đầu tư và vay tiêu dùng là hai loại hình vay phát triển mạnh mẽ trong thời gian qua được thể hiện qua các sổ liệu: Vay vốn đầu tư tăng khoảng 7.8% so với cùng kỳ năm trước, đạt mức 6.3 triệu tỷ đồng; Vay tiêu dùng tăng đáng kể, khoảng 11.5%, đạt mức 1.9 triệu tỷ đồng Ngoài ra, Ngân hàng Nhà nước tiếp tục thúc đẩy chính sách linh hoạt về lãi suất và tín dụng nhằm hỗ trợ doanh nghiệp và cá nhân vay vốn, đồng thời tạo động lực cho hoạt động kinh tế Nhờ đó, lãi suất cho vay đang được duy trì ở mức ổn định, trong khoảng từ 6% đến 9%, tùy thuộc vào loại hình và đối tượng vay Đã có nhiều tác giả thực hiện nghiên cứu để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố lên TTTD trên thế giới Trong đó, nghiên cứu của Awdeh (2017) ở Lebanon và của Ivanović, M (2016) ở Montenegro đều chỉ ra rằng lãi suất và tăng trưởng GDP là những yếu tố quan trọng Tác giả Awdeh nhấn mạnh thêm rằng lạm phát và khả năng thanh khoản ngân hàng cũng đóng vai trò đáng kể, trong khi nghiên cứu của Ivanović cho thấy chất lượng tài sản của ngân hàng cũng là một yếu tố cần xem xét Nghiên cứu của Phạm Xuân Quỳnh (2017) tập trung vào bối cảnh Việt Nam, đã xác định các yếu tố kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất cùng với các yếu tố nội tại của ngân hàng như quy mô và chất lượng tài sản có tác động đáng kể đến TTTD Đồng thời, nghiên cứu của Nguyễn Văn Thuận (2021) cũng nhấn mạnh vai trò của quy mô ngân hàng và khả năng thanh khoản, cùng với môi trường kinh tế vĩ mô bao gồm lãi suất và tỷ lệ lạm phát Sau đó năm 2021, tác giả Phạm Xuân Quỳnh
(2021) đã nghiên cứu thêm về chủ đề này trong bối cảnh dịch Covid-19 đã bổ sung thêm yếu tố chính sách tiền tệ nới lỏng và các biện pháp hỗ trợ của chính phủ như những yếu tố quan trọng thúc đẩy TTTD Những nghiên cứu này đều góp phần làm sáng tỏ cách các yếu tố kinh tế vĩ mô và nội tại ảnh hưởng đến hoạt động tín dụng của các ngân hàng, tuy nhiên, mức độ và cách thức ảnh hưởng cụ thể vẫn còn một số điểm chưa thống nhất Sự khác biệt về bối cảnh kinh tế, khung thời gian và phương pháp nghiên cứu đã dẫn đến các kết quả chưa đồng nhất, cho thấy cần có thêm nghiên cứu để hiểu rõ hơn về tác động của các yếu tố này trong các điều kiện khác nhau
Vì vậy, việc tác giả chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam” để tiến hành thực hiện nghiên cứu, phân tích và đánh giá là vô cùng cần thiết Việc nghiên cứu này không chỉ mang ý nghĩa khoa học mà còn có giá trị thực tiễn cao Kết quả của nghiên cứu này sẽ là cơ sở để các ngân hàng xây dựng chiến lược phát triển bền vững, góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế của đất nước Đồng thời, đây cũng là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách, các nhà nghiên cứu và những ai quan tâm đến lĩnh vực ngân hàng và tài chính.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm phân tích và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam trong giai đoạn 2013-2023, từ đó đưa ra các khuyến nghị nhằm thúc đẩy tăng trưởng tín dụng ổn định và bền vững, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh và quản lý rủi ro của các ngân hàng
- Xác định những yếu tố ảnh hưởng đến TTTD của các NHTMCP Việt Nam
- Đo lường mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố đến TTTD của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2013-2023
- Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị nhằm thúc đẩy tăng trưởng tín dụng ổn định và bền vững, đồng thời cải thiện chất lượng tín dụng và giảm thiểu rủi ro tín dụng cho các NHTMCP Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, bài nghiên cứu tập trung giải quyết các câu hỏi nghiên cứu chính: i Những yếu tố nào từ nội tại ngân hàng và từ kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam? ii Mức độ và hướng tác động của các yếu tố này đến tăng trưởng tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam ra sao? iii Những giải pháp nào có thể áp dụng để thúc đẩy tăng trưởng tín dụng ổn định và bền vững, nâng cao chất lượng tín dụng, và giảm thiểu rủi ro tín dụng cho các NHTMCP tại Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các yếu tố các động đến TTTD của các NHTM Cổ phần Việt Nam
- Về không gian: Nghiên cứu được thực hiện dựa trên dữ liệu thu thập từ 28 NHTM Cổ phần Việt Nam
- Về thời gian: Nghiên cứu được thực hiện dựa trên số liệu thu thập được trong giai đoạn từ năm 2013 đến 2023 Giai đoạn này được chọn do có sự thay đổi đáng kể về chính sách kinh tế và các biến động thị trường ảnh hưởng đến ngành ngân hàng Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng bằng cách hồi quy và ước lượng các mô hình, từ đó đưa ra kết quả và phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản của các NHTM cổ phần tại Việt Nam
• Phương pháp thu thập dữ liệu: Tác giả đã thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính của 28 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013-2023 để phục vụ cho quá trình hồi quy và kiểm định các biến trong mô hình tác động đến TTTD
• Phương pháp định lượng: Sử dụng phần mềm Stata 16, tác giả tiến hành hồi quy các mô hình kinh tế lượng dựa trên dữ liệu thu thập từ 28 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013-2023 Các bước cụ thể bao gồm kiểm tra ma trận tương quan, kiểm tra đa cộng tuyến, hồi quy tuyến tính bình phương tối thiểu thông thường (OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM), mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM), và các kiểm định F-test, Hausman-Taylor, Breush & Pagan Từ đó, phân tích kết quả tác động của các nhân tố đến rủi ro thanh khoản của các NHTM
Ngoài ra, phương pháp định tính cũng được kết hợp để phân tích, so sánh và đối chiếu với các kết quả hồi quy mô hình biến trong các nghiên cứu trước Qua đó, đưa ra kết luận khách quan về sự tác động của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản, đồng thời đề xuất các khuyến nghị và giải pháp cho vấn đề nghiên cứu.
Bố cục của bài nghiên cứu
ra kết luận khách quan về sự tác động của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản, đồng thời đề xuất các khuyến nghị và giải pháp cho vấn đề nghiên cứu
1.6 Đóng góp của đề tài
Bài nghiên cứu tìm ra chiều hướng tác động của các yếu tố đến TTTD giúp các nhà quản lý ngân hàng có thể tham khảo, nhận diện và đánh giá mức tác động của chúng để có các chính sách và giải pháp kịp thời nhằm góp phần cải thiện chất lượng tín dụng cho các NHTM ở Việt Nam
Bài nghiên cứu của tác giả cũng góp phần làm nguồn tài liệu tham khảo cho các đọc giả muốn quan tâm tìm hiểu về vấn đề TTTD tại các NHTM Việt Nam, đồng thời nghiên cứu này làm giàu có thêm cho kho tàng khoa học về TTTD với dữ liệu nghiên cứu ở Việt Nam
1.7 Bố cục của bài nghiên cứu
Bằng việc sử phương pháp định lượng, bài luận văn bao gồm năm chương:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương này đi vào giới thiệu chung về các vấn đề liên quan đến đề tài nghiên cứu, bao gồm: tính cấp thiết của việc chọn đề tài nghiên cứu, mục tiêu, câu hỏi, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, các phương pháp hồi quy được sử dụng trong quá trình nghiên cứu song song với những đóng góp của đề tài và bố cục của luận văn nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TTTD CỦA CÁC NHTM CỔ PHẦN VIỆT
Cơ sở lý thuyết về TTTD
2.1.1 Khái niệm tín dụng ngân hàng
Hiệp hội ngân hàng Việt Nam đã định nghĩa : “Tín dụng ngân hàng là một hoạt động kinh doanh cơ bản và quan trọng của các NHTM, trong đó ngân hàng cung cấp các khoản vay cho khách hàng với những điều kiện về kỳ hạn và lãi suất nhất định” (Hiệp hội ngân hàng Việt Nam, 2020)
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam định nghĩa “Tín dụng ngân hàng là sự chuyển nhượng quyền sử dụng một lượng giá trị từ ngân hàng sang khách hàng, với cam kết khách hàng sẽ hoàn trả gốc và lãi trong thời gian xác định theo thỏa thuận giữa hai bên” (Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2020) Tín dụng ngân hàng bao gồm nhiều hình thức như cho vay ngắn hạn, trung hạn, dài hạn, tín dụng tiêu dùng, tín dụng doanh nghiệp và tín dụng thế chấp
Theo Mishkin và Eakins (2015), tín dụng ngân hàng đóng vai trò thiết yếu trong việc huy động vốn từ những người tiết kiệm và chuyển đổi chúng thành các khoản vay dành cho những người cần vốn để đầu tư và tiêu dùng, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và sự phát triển xã hội
Hình thức phổ biến nhất của tín dụng ngân hàng là cho vay, trong đó ngân hàng cung cấp một khoản tiền cho khách hàng, và khách hàng có nghĩa vụ trả nợ gốc kèm lãi suất theo thời gian đã thỏa thuận Ngoài ra, tín dụng ngân hàng còn bao gồm các hoạt động khác như bảo lãnh, phát hành thẻ tín dụng, và cung cấp các dịch vụ tài chính khác liên quan đến việc cấp và quản lý các khoản tín dụng
Tóm lại, tín dụng ngân hàng được hiểu là hoạt động cung cấp vốn và cũng là công cụ quản lý rủi ro và thúc đẩy phát triển kinh tế quan trọng, góp phần vào sự ổn định và tăng trưởng của hệ thống tài chính và nền kinh tế quốc gia
Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) định nghĩa TTTD là tỷ lệ phần trăm thay đổi trong tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng trong một khoảng thời gian nhất định, thường là hàng năm (BIS, 2018) Ngoài ra, theo Berger và Bouwman (2016), TTTD là một chỉ số quan trọng phản ánh sức khỏe tài chính của ngân hàng cũng như mức độ tín nhiệm và nhu cầu vay vốn trong nền kinh tế
TTTD có thể phản ánh sự mở rộng của nền kinh tế khi các doanh nghiệp và cá nhân tăng cường vay vốn để đầu tư và tiêu dùng Ngược lại, TTTD quá mức có thể dẫn đến rủi ro nợ xấu và khủng hoảng tài chính nếu không được kiểm soát tốt Nghiên cứu của Rajan và Zingales (2015) cho thấy rằng TTTD có mối quan hệ chặt chẽ với các biến số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát và lãi suất Cụ thể, tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ thường kéo theo nhu cầu vay vốn cao, trong khi lạm phát và lãi suất có thể ảnh hưởng đến chi phí và khả năng vay vốn của khách hàng (Rajan & Zingales, 2015) TTTD không chỉ được đo lường bằng sự gia tăng về số lượng và giá trị các khoản vay, mà còn phải xem xét chất lượng tín dụng Nghiên cứu của Ghosh
(2016) nhấn mạnh rằng chất lượng tín dụng, được phản ánh qua tỷ lệ nợ xấu và hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng, là yếu tố quan trọng quyết định tính bền vững của TTTD (Ghosh, 2016)
Từ đây, có thể hiểu rằng TTTD là quá trình mở rộng về cả quy mô và giá trị của các khoản vay mà các NHTM cung cấp cho khách hàng, biểu hiện mức độ tín nhiệm và nhu cầu vốn trong nền kinh tế TTTD được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm thay đổi của tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng theo thời gian, thường được tính theo từng năm Tuy nhiên, để đảm bảo sự bền vững và ổn định của hệ thống tài chính,
TTTD không chỉ đơn thuần là sự gia tăng về số lượng mà còn phải đi đôi với việc duy trì chất lượng tín dụng cao
2.1.3 Đo lường TTTD Đo lường TTTD là một khía cạnh quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả và sự phát triển của hệ thống ngân hàng Mặc dù chưa có một tiêu chuẩn đo lường cụ thể và thống nhất được chấp nhận rộng rãi, các ngân hàng thường sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để đánh giá sự thay đổi trong quy mô và giá trị của các khoản vay Các phương pháp này giúp cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình tín dụng hiện tại và dự đoán xu hướng trong tương lai, chẳng hạn như:
❖Tăng trưởng dư nợ cho vay:
TTTD thường được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm thay đổi của tổng dư nợ cho vay trong một khoảng thời gian nhất định, thường là hàng năm Đây là phương pháp đơn giản và phổ biến nhất, đo lường sự thay đổi trong tổng dư nợ tín dụng qua các thời kỳ Tỷ lệ tăng trưởng thường được tính bằng công thức:
𝑇ă𝑛𝑔 𝑡𝑟ưở𝑛𝑔 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔 = Dư nợ cho vay cuối kỳ − Dư nợ cho vay đầu kỳ
Dư nợ cho vay đầu kỳ × 100%
Chen và cộng sự (2018) đã sử dụng phương pháp này để phân tích sự biến động của TTTD trong các NHTM Theo đó, tỷ lệ này phản ánh sự mở rộng hay thu hẹp của hoạt động cho vay, từ đó đánh giá được mức độ tín nhiệm và nhu cầu vốn trong nền kinh tế
Phương pháp tăng trưởng dư nợ cho vay sử dụng các số liệu dễ thu thập và dễ tính toán, giúp các nhà phân tích và nhà hoạch định chính sách có thể nhanh chóng nắm bắt tình hình tín dụng Ngoài ra kết quả từ việc đo lường theo phương pháp này phản ánh trực tiếp mức độ mở rộng của hoạt động tín dụng trong nền kinh tế Tăng trưởng dư nợ cho vay có thể được áp dụng ở nhiều cấp độ khác nhau, từ toàn bộ hệ thống ngân hàng, từng loại hình tổ chức tài chính đến từng ngành kinh tế cụ thể
Tuy nhiên, cách tính này không phản ánh đầy đủ chất lượng tín dụng khi không xem xét đến chất lượng của các khoản vay Việc tăng trưởng nhanh có thể đi kèm với rủi ro tín dụng cao Ngoài ra, TTTD có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại vi như lãi suất, chính sách tiền tệ, và tình hình kinh tế toàn cầu, dẫn đến biến động khó lường Phương pháp này không phân biệt giữa các khoản vay ngắn hạn và dài hạn, điều này có thể ảnh hưởng đến khả năng phản ánh chính xác tình hình tín dụng
❖TTTD so với tổng tài sản:
Một cách khác để đo lường TTTD là tỷ lệ giữa tổng dư nợ cho vay và tổng tài sản của ngân hàng Phương pháp này giúp đánh giá mức độ tập trung tín dụng trong cấu trúc tài sản của ngân hàng
𝑇ỷ 𝑙ệ 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔 𝑡𝑟ê𝑛 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 = Tổng dư nợ cho vay
Tổng quan các nghiên cứu trước
2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Awdeh (2017) tập trung vào việc xác định các nhân tố ảnh hưởng đến TTTD ở Lebanon Sử dụng dữ liệu từ 34 NHTM trong giai đoạn 2000-2015, nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy ảnh hưởng cố định (FEM - Fixed Effects Model) để phân tích mối quan hệ giữa TTTD và các yếu tố như tốc độ tăng trưởng GDP, lãi suất, tỷ lệ lạm phát và khả năng thanh khoản của ngân hàng
Ivanović (2016) tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến TTTD tại Montenegro Nghiên cứu sử dụng dữ liệu kinh tế và tài chính từ năm 2006 đến năm 2015 và áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression) và mô hình FEM (Fixed Effects Model) để xác định các yếu tố chính, bao gồm lãi suất, lạm phát, tổng sản phẩm quốc nội (GDP), và chất lượng tài sản của các ngân hàng Kết quả cho thấy TTTD chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi lãi suất và tăng trưởng kinh tế, trong khi lạm phát và chất lượng tài sản cũng có vai trò nhưng ít quan trọng hơn
Merin (2016) đã nghiên cứu và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NHTM tư nhân tại Ethiopia Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ các báo cáo tài chính của các ngân hàng trong giai đoạn 2000-2015 và áp dụng mô hình hồi quy ảnh hưởng cố định (FEM - Fixed Effects Model) để phân tích Các yếu tố được xem xét bao gồm quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, chất lượng tài sản và tỷ lệ nợ xấu, nhằm đánh giá tác động của chúng lên khả năng sinh lời của các ngân hàng
Dharmadasa (2021) đã tiến hành một phân tích sâu rộng về các yếu tố quyết định ngắn hạn và dài hạn đến TTTD ngân hàng tại Sri Lanka Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến (Multiple Regression Analysis) và mô hình ARDL (Autoregressive Distributed Lag Model) để đánh giá tác động của các biến số kinh tế vĩ mô và vi mô đến TTTD của các NHTM trong nước Phân tích chi tiết này giúp cung cấp cái nhìn rõ ràng về mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau và TTTD
ALIHODŽIĆ và EKŞİ (2019) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa TTTD và tỷ lệ nợ xấu tại Thổ Nhĩ Kỳ cùng một số quốc gia Balkan Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ các ngân hàng trong khu vực và áp dụng phương pháp hồi quy đa biến (Multiple
Regression Analysis) để phân tích ảnh hưởng của sự mở rộng tín dụng đối với chất lượng tài sản của ngân hàng Phương pháp này đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu, từ đó đưa ra các kết luận về sự liên hệ giữa TTTD và tỷ lệ nợ xấu.
2.2.2 Các nghiên cứu trong nước
Phạm Xuân Quỳnh (2017) tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến TTTD của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2014 Nghiên cứu sử dụng các mô hình hồi quy tuyến tính và hồi quy đa biến (Linear Regression and Multiple Regression Models) và phương pháp GMM (Phương pháp Moment Tổng quát) để đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất, cùng với các yếu tố nội tại của ngân hàng như quy mô, chất lượng tài sản và hiệu quả hoạt động Kiểm định giả thuyết được thực hiện thông qua t-test và F-test, cùng với phân tích phương sai (ANOVA) để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm dữ liệu Độ tin cậy của các biến số được kiểm tra bằng chỉ số Cronbach's Alpha và phân tích nhân tố
Hoàng Ngọc Bảo (2019) phân tích các yếu tố nội tại và vĩ mô ảnh hưởng đến
TTTD tại các NHTM Việt Nam Nghiên cứu sử dụng mô hình kinh tế lượng và mô hình hồi quy để phân tích các yếu tố này Mô hình hồi quy đa biến (Multiple Regression Model) được áp dụng để đánh giá tác động của các yếu tố nội tại và vĩ mô đến TTTD
Nguyễn Văn Thuận (2021) tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến TTTD của các NHTM Việt Nam Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng với dữ liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính của các NHTM và số liệu kinh tế vĩ mô từ năm 2015 đến năm 2020 Các phương pháp thống kê như hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression) và kiểm định độ tin cậy đã được áp dụng để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố này và TTTD
Phạm Xuân Quỳnh (2021) đã tiến hành phân tích sâu sắc các yếu tố tác động đến sự TTTD của các NHTM Việt Nam trong thời kỳ đại dịch Covid-19 Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng và áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression) để đánh giá tác động của các yếu tố như tình hình kinh tế vĩ mô, chính sách tiền tệ, các biện pháp hỗ trợ của chính phủ và năng lực nội tại của các ngân hàng
Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020) phân tích các yếu tố tác động đến TTTD của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2014-2019 Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng, sử dụng dữ liệu thu thập từ các NHTM và mô hình hồi quy đa biến (Multiple Regression Model) để xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến TTTD
Bảng 2.1 Tổng hợp các nghiên cứu trước
Mẫu nghiên cứu Biến TTTD Các yếu tố ảnh hưởng
Phương pháp xử lý dữ liệu
Tăng trưởng dư nợ tín dụng
GDP, lãi suất, lạm phát, khả năng thanh khoản
GDP(+), lãi suất(-), lạm phát(-), khả năng thanh khoản(+)
Các NHTM Montenegro 2006-2015, 13 ngân hàng
TTTD Lãi suất, lạm phát, GDP, chất lượng tài sản
Hồi quy tuyến tính đa biến
Lãi suất(+), lạm phát(-), GDP(+), chất lượng tài sản(+)
Quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, chất lượng tài sản, tỷ lệ nợ xấu, môi trường kinh tế vĩ mô, chính sách của chính phủ, mức độ cạnh tranh
Quy mô ngân hàng(+), tỷ lệ vốn chủ sở hữu(+), chất lượng tài sản(+), tỷ lệ nợ xấu(-), môi trường kinh tế vĩ mô(+), chính sách của chính phủ(+), mức độ cạnh tranh(+)
Các NHTM tại Sri Lanka, 22 ngân hàng TTTD
Lãi suất cho vay, lạm phát, tăng trưởng cung tiền, tỷ lệ nợ xấu
Lãi suất cho vay(-), lạm phát(-), tăng trưởng cung tiền(+), tỷ lệ nợ xấu(-)
Thổ Nhĩ Kỳ và một số quốc gia Balkan, 26 ngân hàng
TTTD TTTD, tỷ lệ nợ xấu
Phân tích hồi quy đa biến
TTTD(-), tỷ lệ nợ xấu(-)
GDP, lạm phát, lãi suất, quy mô, chất lượng tài sản
Hồi quy tuyến tính và hồi quy đa biến
GDP(+), lạm phát(-), lãi suất(-), quy mô(-), chất lượng tài sản(+)
Việt Nam, 40 ngân hàng TTTD
Quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu, khả năng sinh lời, lãi suất, tăng trưởng kinh tế
Mô hình kinh tế lượng, hồi quy
Quy mô ngân hàng(+), tỷ lệ nợ xấu(-), khả năng sinh lời(+), lãi suất(-), tăng trưởng kinh tế(+)
Quy mô ngân hàng, chất lượng tài sản, khả năng thanh khoản, lãi suất, tỷ lệ lạm phát, GDP
Hồi quy tuyến tính đa biến
Quy mô ngân hàng(+), chất lượng tài sản(+), khả năng thanh khoản(+), lãi suất(-), tỷ lệ lạm phát(-), GDP(+)
Tình hình kinh tế vĩ mô, chính sách tiền tệ, các biện pháp hỗ trợ của chính phủ, năng lực nội tại của các ngân hàng
Hồi quy tuyến tính đa biến, phân tích tương quan
Tình hình kinh tế vĩ mô(+), chính sách tiền tệ(+), các biện pháp hỗ trợ của chính phủ(+), năng lực nội tại của các ngân hàng(+)
Hoàng Yến và Trần Hải
Lãi suất, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ vốn tự có, tỷ lệ thanh khoản
Hồi quy đa biến Lãi suất(-), tỷ lệ nợ xấu(-), tỷ lệ vốn tự có(+), tỷ lệ thanh khoản(+)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Khung nghiên cứu
3.1.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu Để bài nghiên cứu được thực hiện một cách mạch lạc, thuận lợi và đạt được mục tiêu, kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra quy trình cho bài nghiên cứu như sau:
• Bước 1: Tiến hành lược khảo lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu trước đây liên quan đến chủ đề
• Bước 2: Xây dựng đề cương nghiên cứu
• Bước 3: Xác định các biến số trong mô hình, xây dựng mô hình và xác định phương pháp nghiên cứu
• Bước 4: Tiến hành thống kê, mô tả, phân tích tương quan và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
• Bước 5: Thực hiện hồi quy theo các phương pháp OLS, FEM, REM và khắc phục các thiếu sót bằng mô hình FGLS
• Bước 6: Thảo luận và phân tích, đối chiếu kết quả ước lượng mô hình
Bước 7: Đưa ra kết luận tổng quan và đề xuất các khuyến nghị
Trong bài nghiên cứu, dựa trên sự kế thừa từ các bài nghiên cứu đi trước tác giả tiến hành thiết lập và xây dựng mô hình nghiên cứu về các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Cổ phần Việt Nam Trong đó, biến phụ thuộc sẽ đại diện cho TTTD của các ngân hàng và được đo bằng biến TTTD (Credit) được ủng hộ bởi các tác giả như: Moussa (2015), Singh và Sharma (2016), Chen và cộng sự (2018), Nguyễn và Vũ (2021)
Tác giả đưa ra mô hình bao gồm các biến nghiên cứu như sau:
•Tiến hành lược khảo lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu trước đây liên quan đến chủ đề.
•Xây dựng đề cương nghiên cứu.
•Xác định các biến số trong mô hình, xây dựng mô hình và xác định phương pháp nghiên cứu.
•Tiến hành thống kê, mô tả, phân tích tương quan và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
•Thực hiện hồi quy theo các phương pháp OLS, FEM, REM và khắc phục các thiếu sót bằng mô hình FGLS.
•Thảo luận và phân tích, đối chiếu kết quả ước lượng mô hình.
•Đưa ra kết luận tổng quan và đề xuất các khuyến nghị.
SIZE: Quy mô ngân hàng NPL: Tỷ lệ nợ xấu
CAP: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu DEP: Tiền gửi khách hàng GDP: Tốc độ tăng trưởng kinh tế INF: Tỷ lệ lạm phát Để thuận lợi cho việc tính toán và thấy được tính chất cấu tạo của từng biến được hình thành như thế nào, từ đó thuận lợi cho việc lập luận và phân tích sự tác động của các biến đến rủi ro thanh khoản, tác giả đưa ra các công thức tính toán được sử dụng cho các dữ liệu biến nghiên cứu như sau:
Bảng 3.1 Công thức đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu
Nguồn tác giả các nghiên cứu trước
Dấu kỳ vọng của tác giả
=Dư nợ cho vay cuối kỳ − Dư nợ cho vay đầu kỳ
Dư nợ cho vay đầu kỳ × 100%
Chen và cộng sự (2018) Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) Nguyen (2022)
(2021) Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến
(2019) Nguyễn Văn Thuận (2021) Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020)
Tổng dư nợ × 100% Hoàng Ngọc Bảo (2019)
(2021) Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến
EKŞİ (2019) Phạm Xuân Quỳnh (2017) Hoàng Ngọc Bảo (2019) Nguyễn Văn Thuận
(2021) Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến
(2019) Nguyễn Văn Thuận (2021) Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020)
(2019) Nguyễn Văn Thuận (2021) Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020)
Hoàng Ngọc Bảo (2019) Nguyễn Văn Thuận
(2021) Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Giả thuyết nghiên cứu
Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu được coi là một chỉ số quan trọng thể hiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng Khi lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu cao, điều đó cho thấy ngân hàng có khả năng sử dụng vốn hiệu quả để tạo ra lợi nhuận, từ đó có thể thúc đẩy hoạt động tín dụng mở rộng Các nghiên cứu của Phạm Xuân Quỳnh (2017, 2021) và Hoàng Ngọc Bảo (2019) đã chỉ ra rằng các yếu tố tài chính và kinh tế vĩ mô đều ảnh hưởng đến TTTD Vì vậy, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu được coi là một yếu tố tích cực tác động đến sự tăng trưởng này “Giả thuyết H1: Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều đến TTTD”
Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô ngân hàng, được thể hiện qua tổng tài sản, là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng mở rộng hoạt động tín dụng Các ngân hàng có quy mô lớn thường có nguồn lực tài chính dồi dào hơn, khả năng tiếp cận các nguồn vốn với chi phí thấp hơn và năng lực quản lý rủi ro tốt hơn Điều này giúp các ngân hàng lớn có thể cung cấp nhiều khoản vay hơn và đáp ứng nhu cầu tín dụng của thị trường một cách hiệu quả Các nghiên cứu trước đây, như của Phạm Xuân Quỳnh (2017, 2021) và Hoàng Ngọc Bảo (2019), đã nhấn mạnh rằng các yếu tố nội tại của ngân hàng, bao gồm quy mô, có ảnh hưởng đáng kể đến TTTD Do đó, tác giả đặt “Giả thuyết H2:
Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến TTTD”
Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Tỷ lệ nợ xấu phản ánh chất lượng tín dụng và mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng Khi tỷ lệ nợ xấu cao, ngân hàng phải đối mặt với rủi ro mất vốn và giảm khả năng thanh khoản, từ đó làm hạn chế khả năng mở rộng hoạt động tín dụng Các nghiên cứu như của Alihodžić và Ekşi (2019) cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa nợ xấu và TTTD, nhấn mạnh rằng việc kiểm soát nợ xấu là yếu tố quan trọng để đảm bảo sự tăng trưởng bền vững của tín dụng ngân hàng Các nghiên cứu của Phạm Xuân Quỳnh
(2021) và Hoàng Ngọc Bảo (2019) cũng đã chỉ ra rằng nợ xấu là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến TTTD Tác giả lấy “Giả thuyết H3: Nợ xấu sẽ tác động ngược chiều tới TTTD”
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu là một chỉ số quan trọng phản ánh khả năng tài chính và mức độ rủi ro của ngân hàng Tỷ lệ an toàn vốn cao cho thấy ngân hàng có đủ vốn để đối phó với các rủi ro tiềm ẩn và có khả năng mở rộng tín dụng mà không làm giảm khả hàng có tỷ lệ an toàn vốn cao thường có khả năng cung cấp nhiều khoản vay hơn và thúc đẩy TTTD Vì vậy, tác giả đặt “Giả thuyết H4: Vốn chủ sở hữu tác động cùng chiều với TTTD”
Tiền gửi khách hàng (DEP)
Tiền gửi khách hàng là nguồn vốn chính của ngân hàng để cung cấp các khoản vay Khi ngân hàng thu hút được nhiều tiền gửi, họ có nhiều nguồn lực hơn để mở rộng tín dụng Các nghiên cứu của Ivanović (2016) và Dharmadasa (2021) đã chỉ ra rằng tiền gửi của khách hàng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ TTTD Do đó, sự gia tăng tiền gửi (DEP) được kỳ vọng sẽ có tác động tích cực đến khả năng cấp tín dụng của ngân hàng Tác giả lấy “Giả thuyết H5: Tiền gửi khách hàng tác động cùng chiều với TTTD”
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
GDP là thước đo tổng sản lượng kinh tế của một quốc gia và thường được sử dụng để đánh giá sức khỏe nền kinh tế Khi GDP tăng, nền kinh tế phát triển mạnh mẽ, thu nhập và nhu cầu tín dụng của cá nhân và doanh nghiệp cũng tăng theo Các nghiên cứu của Awdeh (2017) và Dharmadasa (2021) đã chỉ ra rằng tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ chặt chẽ với TTTD ngân hàng Do đó, GDP cao có thể dự đoán sẽ thúc đẩy TTTD Theo đó, tác giả lấy “Giả thuyết H6: Tổng sản phẩm quốc nội tác động cùng chiều đến TTTD”
Tỷ lệ lạm phát (INF)
Lạm phát cao thường đi kèm với sự bất ổn kinh tế, làm giảm giá trị thực của tiền và ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng thanh toán của người vay Khi lạm phát tăng,
Các nghiên cứu như của ALIHODŽIĆ và EKŞİ (2019) đã cho thấy rằng lạm phát có thể gây ra áp lực giảm TTTD Vì vậy, tỷ lệ lạm phát cao (INF) có thể được kỳ vọng sẽ có tác động tiêu cực đến TTTD Tác giả lấy “Giả thuyết H7: Tỷ lệ lạm phát tác động ngược chiều đến TTTD”
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Phân tích thống kê mô tả các biến
Dữ liệu nghiên cứu dưới dạng bảng bao gồm 264 quan sát của các chỉ số tài chính được tính toán thông qua các dữ liệu thứ cấp thu thập được từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán của 28 NHTM Cổ phần Việt Nam từ năm 2013 đến 2023
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata 17
Từ kết quả thống kê trong bảng, có thể thấy rằng biến phụ thuộc – khe hở tín dụng (CREDIT) của 28 ngân hàng từ năm 2013 đến 2023 nhìn chung có giá trị trung lớn Độ lệch chuẩn của biến CREDIT là 14.18%, chỉ ra rằng có sự biến động về tỷ lệ tín dụng giữa các ngân hàng Giá trị nhỏ nhất của biến này là -0.142 và giá trị lớn nhất là 1.082, phản ánh một khoảng rộng về khả năng tín dụng giữa các ngân hàng
Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) đạt giá trị trung bình là 10.37%, cho thấy khả năng sinh lời của các ngân hàng so với vốn chủ sở hữu ở mức khá thấp Giá trị ROE nhỏ nhất là 0% và lớn nhất là 28%, với độ lệch chuẩn là 7.31%, cho thấy không có sự chênh lệch lớn về khả năng sinh lời giữa các ngân hàng
Quy mô ngân hàng (SIZE) có giá trị trung bình là 32.7009 và độ lệch chuẩn là 1.1685, cho thấy có sự khác biệt về quy mô giữa các ngân hàng Giá trị nhỏ nhất của biến SIZE là 3.3178 và giá trị lớn nhất là 35.3721, phản ánh sự đa dạng về quy mô tài sản của các ngân hàng
Nợ xấu (NPL) có giá trị trung bình là 2.13% và độ lệch chuẩn là 2.39%, cho thấy nợ xấu tồn tại ở mức độ khác nhau giữa các ngân hàng Giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của biến NPL lần lượt là 0 và 29.8%, cho thấy một khoảng rộng về mức độ nợ xấu
Vốn chủ sở hữu (CAP) có giá trị trung bình là 8.95% và độ lệch chuẩn là 3.27%, cho thấy sự biến động về vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng Giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của biến CAP lần lượt là 4.06% và 23.84%, cho thấy một sự đa dạng về mức độ vốn chủ sở hữu
Tiền gửi của khách hàng (DEP) có giá trị trung bình là 66.94% và độ lệch chuẩn là 10.27%, cho thấy mức huy động vốn từ khách hàng khác nhau giữa các ngân hàng Giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của biến DEP lần lượt là 42.01% và 89.37% Mức tiền gửi cao cho thấy các ngân hàng đã thành công trong việc thu hút tiền gửi từ khách hàng, đồng thời cũng phản ánh mức độ tin tưởng của khách hàng đối với các ngân hàng này
Tăng trưởng kinh tế (GDP) có giá trị trung bình là 0.9933 và độ lệch chuẩn là 0.0854, cho thấy sự phát triển kinh tế có tác động khác nhau đến các ngân hàng Giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của biến GDP lần lượt là 0.0245 và 3.501, cho thấy trong một ngân hàng
Tỷ lệ lạm phát (INF) có giá trị trung bình là 0.1032 và độ lệch chuẩn là 0.0140, cho thấy sự khác biệt về lạm phát có tác động nhất định đến các ngân hàng Giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của biến INF lần lượt là 0.0063 và 0.066 Tỷ lệ lạm phát thấp cho thấy môi trường kinh tế ổn định, tuy nhiên vẫn có sự biến động nhẹ giữa các năm
Nhìn chung, kết quả thống kê mô tả các biến số tài chính cho thấy có sự khác biệt rõ rệt giữa các NHTM Cổ phần Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2013 đến 2023 về các chỉ số tài chính như tín dụng, lợi nhuận, quy mô, nợ xấu, vốn chủ sở hữu, tiền gửi, tăng trưởng kinh tế và lạm phát Điều này phản ánh sự đa dạng và phong phú trong hoạt động của các ngân hàng, đồng thời cũng cho thấy các thách thức và cơ hội mà các ngân hàng phải đối mặt trong bối cảnh kinh tế biến động.
Phân tích ma trận tương quan
Tác giả thực hiện kiểm tra ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình để đánh giá và xem xét mức độ tương quan tác động diễn ra giữa các biến
Bảng 4.2 Ma trận tương quan
Credit ROE SIZE NPL CAP DEP GDP INF
Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata 17
Kết quả phân tích sự tương quan giữa các biến có trong mô hình nghiên cứu cho thấy các biến có mối tương quan với nhau trong phạm vi cho phép, hầu hết đạt mức nhỏ hơn 0.8 Cụ thể, giá trị tương quan dao động từ -0.3648 đến 0.6313
Qua kết qủa có thể thấy biến độc lập như ROE, SIZE, CAP, và DEP có mối quan hệ tương quan với biến Credit - biến đại diện cho TTTD của các ngân hàng
Nhìn chung, kết quả phân tích ma trận tương quan cho thấy các biến trong mô hình đều có mức độ tương quan trong phạm vi cho phép, không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Điều này cho phép tiếp tục sử dụng các biến này trong các mô hình phân tích tiếp theo để đánh giá chi tiết hơn về tác động của từng biến đến TTTD của các NHTM cổ phần Việt Nam.
Kiểm tra đa cộng tuyến
Để kiểm tra tính đa cộng tuyến có xảy ra giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy mô hình OLS, để nhận được kết quả chỉ số VIF từ đó kiểm tra và đánh giá đa cộng tuyến giữa các biến
Bảng 4.3 Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến của các biến trong mô hình
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17
Từ kết quả kiểm tra đa cộng tuyến thông qua việc thực hiện hồi quy theo phương pháp OLS, cho thấy chỉ số VIF của tất cả các biến độc lập đều nằm trong điều kiện cho phép, với VIF nhỏ hơn 10 Cụ thể, chỉ số VIF trung bình của tất cả các biến độc lập trong mô hình là 1.38; biến độc lập có VIF cao nhất là biến SIZE, đạt 2.04; và biến độc lập có giá trị VIF nhỏ nhất là INF, đạt 1.05
Qua đó, kết quả phù hợp với giả định trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển và đáp ứng điều kiện cần để hồi quy, đó là “Các biến độc lập không được có mối quan hệ tuyến tính với nhau.” Do đó, mô hình không vi phạm đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến độc lập và sẽ không có biến nào bị loại khỏi mô hình.
Ước lượng các mô hình và kiểm định các giả thuyết hồi quy
4.4.1 Kết quả các mô hình hồi quy
Sau khi thực hiện kiểm tra mô hình, tác giả tiếp tục ước lượng lần lượt các phương pháp hồi quy theo mô hình OLS, FEM, REM với biến phụ thuộc là Credit và các biến độc lập bên trong ngân hàng gồm: ROE, SIZE, NPL, CAP, DEP, cùng với hai yếu tố vĩ mô GDP và INF
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy các mô hình OLS, FEM, REM
CREDIT Coefficient P- value Coefficient P- value Coefficient P- value
SIZE -0.0307 0.002 -0.1044 0.000 -0.0408 0.001 NPLt-1 0.3187 0.373 0.4354 0.215 0.2509 0.472 CAP -0.9470 0.001 -0.4332 0.232 -0.7477 0.019 DEP -0.3298 0.000 -0.3243 0.008 -0.2946 0.004 GDP -0.2706 0.006 -0.1536 0.079 -0.2280 0.011 INF -0.5039 0.399 -1.4029 0.013 -0.6801 0.218 Constant 1.4774 0.000 3.8676 0.000 1.7895 0.000
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17
Kết quả ước lượng OLS: Kết quả ước lượng cho thấy mô hình hồi quy OLS với Credit là biến phụ thuộc có 15.57% sự phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, cho thấy các biến độc lập trong mô hình có tác động nhưng không quá chặt chẽ Trong đó, các biến độc lập ROE, SIZE, CAP, DEP và GDP có ý nghĩa thống kê trong mô hình Cụ thể, tại mức ý nghĩa 1%, ROE có hệ số hồi quy là 0.5639649, SIZE có hệ số -0.030782, CAP có hệ số -0.947041, DEP có hệ số -0.329837, và GDP có hệ số -0.27067 Điều này cho thấy ROE có tác động cùng chiều với TTTD, trong khi SIZE, CAP, DEP, và GDP có tác động ngược chiều
Kết quả ước lượng FEM: Kết quả ước lượng mô hình FEM cho thấy các biến độc lập giải thích được 2.94% sự thay đổi của Credit Các biến ROE, SIZE, DEP, và INF có ý nghĩa thống kê trong mô hình Cụ thể, tại mức ý nghĩa 1%, SIZE có hệ số hồi quy là -0.104414, DEP có hệ số là -0.32437, INF có hệ số là -1.40295; ROE có hệ số hồi quy là 0.4042245 tại mức ý nghĩa 5% Các biến này cho thấy tác động tương chiều
Kết quả ước lượng REM: Tương tự mô hình FEM, mô hình REM cho thấy 12.18% sự thay đổi của Credit được giải thích bởi các biến độc lập Tại mức ý nghĩa 1%, ROE có hệ số hồi quy là 0.3603, SIZE có hệ số -0.0408, CAP có hệ số -0.7477, DEP có hệ số -0.2946, và GDP có hệ số -0.2280 Điều này cho thấy ROE có tác động cùng chiều với TTTD, trong khi SIZE, CAP, DEP, và GDP có tác động ngược chiều INF trong mô hình REM không có ý nghĩa thống kê
Qua đó, với mục tiêu là chọn ra được mô hình với kết quả ước lượng đạt được nhiều biến tác động có ý nghĩa thống kê nhất để phục vụ cho việc dẫn chứng và phân tích bài nghiên cứu, tác giả sẽ tiếp tục thực hiện các kiểm định sau để chọn ra mô hình phù hợp nhất cho dữ liệu của mẫu nghiên cứu
4.4.2 So sánh mô hình Pools OLS và mô hình FEM
Nghiên cứu sử dụng kiểm định lựa chọn mô hình OLS và FEM với giả thuyết sau:
• H0: Mô hình OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn FEM
• H1: Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn OLS
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định F-test
Giá trị thống kê F P-value
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17
Kiểm định với giá trị Prob > F = 0.0000 nhỏ hơn 5%, chúng ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 Điều này cho thấy mô hình hồi quy theo FEM phù hợp hơn so với mô hình OLS Để lựa chọn mô hình phù hợp với mô hình hồi quy, tác giả đã sử dụng kiểm định Hausman để quyết định lựa chọn giữa mô hình FEM và REM với giả thuyết sau:
• H0: Mô hình REM phù hợp hơn
• H1: Mô hình FEM phù hợp hơn
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định Hausman
Credit Giá trị thống kê chi2(7) = 41.68
Bác bỏ giả thuyết H0: Mô hình được chọn là mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Chấp nhận giả thuyết H1: Mô hình được chọn là mô hình tác động cố định FEM
Lựa chọn mô hình FEM
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giá trị thống kê chi2(7) là 41.68 với P-value
= 0.0000 Điều này có nghĩa là giả thuyết H0 bị bác bỏ, tức là mô hình REM không phù hợp Thay vào đó, chấp nhận giả thuyết H1, chỉ ra rằng mô hình FEM phù hợp hơn cho dữ liệu nghiên cứu
Việc lựa chọn mô hình FEM cho thấy rằng các biến độc lập trong mô hình có tác động cố định lên biến phụ thuộc Credit, và việc sử dụng mô hình này sẽ giúp kiểm soát tốt hơn các yếu tố đặc thù không quan sát được của các NHTM cổ phần Việt Nam làm cơ sở cho các kiểm định và phân tích tiếp theo Điều này giúp đảm bảo rằng các kết quả phân tích có độ tin cậy cao và phản ánh chính xác mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
4.4.4 Kiểm định hiện tượng thay đổi hiệp phương sai và tương quan chuỗi Để kết quả ước lượng từ mô hình FEM đã chọn có tính chính xác, không bị vi phạm các vấn đề về phương sai thay đổi và tương quan chuỗi, làm giảm hiệu quả và tính chính xác của kết quả ước lượng và tránh việc bỏ xót biến độc lập có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc Tác giả sẽ tiến hành thực hiện tiếp các kiểm định sau để nhằm phát hiện và khắc phục những vi phạm trong mô hình
Trong mô hình FEM, tác giả áp dụng kiểm định Modified Wald để kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng lệnh xttest3 với gải thuyết sau:
• Giả thuyết H0: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi
• Giả thuyết H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Wald
MÔ HÌNH Chi2 Prob>Chi2 Kết luận
Prob>chi2 = 0.0000 Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17
Kết quả trong bảng tổng hợp trên cho thấy Prob>Chi2 của mô hình Credit (FEM) < 5%, từ đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Mô hình Credit (FEM) có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Tiếp theo, tác giả kiểm định hiện tượng tự tương quan chuỗi bằng cách sử dụng kiểm định Woolbridge bằng lệnh xtserial với giả thuyết sau:
• H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
• H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
MÔ HÌNH Chi2 Prob>Chi2 Kết luận
Credit (FEM) F(1, 23) = 45.771 Prob>F = 0.0000 Mô hình có hiện tượng tự tương quan
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17
Kết quả kiểm định tổng hợp ở trên cho thấy kết quả của mô hình có Prob>Chi2
< 5% nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Kết luận mô hình Credit (FEM) có hiện tượng tự tương quan
4.4.4 Ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS
Từ các phân tích và kiểm định trên, ta có thể kết luận rằng mô hình hồi quy FEM (Credit) vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, khi đó kiểm định t và F không còn chính xác nữa Để khắc phục những vi phạm này, tác giả dùng ước lượng hiệu chỉnh FGLS
Bảng 4.9 Kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 17
Kết quả ước lượng hiệu chỉnh FGLS của mô hình Credit cho thấy các biến ROE, CAP, DEP, GDP, INF có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi biến SIZE có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
Cụ thể, hệ số hồi quy của ROE là 0.3735 và có P-value = 0.000, cho thấy lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động tích cực và mạnh mẽ đến TTTD Điều này có nghĩa là khi lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng tăng, TTTD cũng tăng theo
Biến SIZE có hệ số hồi quy là -0.0170 và P-value = 0.012, cho thấy quy mô của ngân hàng có tác động ngược chiều đến TTTD Kết quả này gợi ý rằng các ngân hàng lớn hơn có thể gặp khó khăn trong việc mở rộng tín dụng so với các ngân hàng nhỏ hơn
Biến NPL, không có ý nghĩa thống kê (P-value = 0.350)
Biến CAP có hệ số hồi quy là -0.7543 và P-value = 0.001, cho thấy vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều đến TTTD Điều này có thể được giải thích là các ngân hàng với tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao thường có xu hướng duy trì các khoản cho vay thận trọng hơn
Kết quả nghiên cứu
Tóm lại, mô hình FGLS cho thấy các yếu tố kinh tế vĩ mô và các chỉ số tài chính nội tại của ngân hàng đều có ảnh hưởng đáng kể đến TTTD của các NHTM cổ phần tại Việt Nam giai đoạn 2013-2021 Các nhân tố như ROE và GDP có tác động tích cực đến TTTD, trong khi CAP, DEP, GDP và INF có tác động tiêu cực Các yếu tố như NPL và SIZE không có ý nghĩa thống kê trong mô hình này.
