Có thể thấy nợ xấu chính là một trong các nguyên nhân gây ra RRTD, nó đánh giá được chính xác thực trạng của toàn bộ nền kinh tế và cũng là thước đo đánh giá năng lực xử lý rủi ro của ng
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Từ sơ khai đến nay, ngân hàng luôn là một bộ phận không thể thiếu trong hệ thống kinh tế Chúng đảm nhiệm vai trò trọng yếu trong việc cung cấp vốn và hỗ trợ tài chính cho các đối tượng tham gia kinh tế Song song với sự phát triển như vũ bão của nền kinh tế, các dịch vụ ngân hàng cũng được đa dạng hóa nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng Trong đó, hoạt động tín dụng có vị trí chủ chốt, đem về nguồn doanh thu lớn nhưng cũng đi kèm những rủi ro tiềm tàng.
Rủi ro tín dụng xảy ra khi ngân hàng phải đối mặt với tình trạng vỡ nợ và xuất hiện "nợ xấu".Tỷ lệ nợ xấu cao của các tổ chức tín dụng có cản trở quá trình lưu thông vốn trong nền kinh tế, gây khó khăn cho các hoạt động kinh doanh, sản xuất và lưu thông hàng hóa.Vì vậy, quản lý rủi ro tín dụng luôn chú trọng vào việc giảm thiểu nguy cơ nợ xấu, nhằm bảo đảm sự ổn định và an toàn trong hoạt động ngân hàng, cũng như góp phần hỗ trợ sự phát triển bền vững của nền kinh tế Có thể thấy nợ xấu chính là một trong các nguyên nhân gây ra RRTD, nó đánh giá được chính xác thực trạng của toàn bộ nền kinh tế và cũng là thước đo đánh giá năng lực xử lý rủi ro của ngân hàng trước những áp lực xuất phát từ các cuộc khủng hoảng tài chính và tính bất ổn của nền kinh tế.Theo các nhà nghiên cứu trên thế giới, nợ xấu được coi là rủi ro tiềm ẩn nếu như không được theo dõi và kiểm soát chặt chẽ trong tương lai sẽ dễ xảy ra khủng hoảng kinh tế.Lịch sử của các NHTM toàn cầu đã được chứng kiến sự đổ vỡ của nhiều ngân hàng lớn,để lại những hậu quả không chỉ ở một quốc gia mà còn ảnh hưởng đến nhiều quốc gia khác trên thế giới.Cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu vào năm 2008 đã gây ra hàng loạt những cuộc vỡ nợ tại Mỹ, khiến cho tỷ lệ nợ xấu ở các ngân hàng tăng cao.Điều này cho thấy rằng biến động của môi trường kinh tế vĩ mô tác động mạnh mẽ đến toàn bộ hệ thống tài chính,trong đó có cả những rủi ro vỡ nợ ở các ngân hàng Những nghiên cứu trước của Kartikasary (2020); Fransiska and Siregar (2023) đã chứng minh rằng nhân tố vi mô và nhân tố vĩ mô là đều liên quan đến sự khởi nguồn của tình trạng xảy ra rủi ro nợ xấu của các ngân hàng
Hiện nay, việc kiểm soát tốt và xử lý nợ xấu là vấn đề then chốt trong hệ thống ngân hàng, việc tạo nền tảng tài chính để các ngân hàng từng bước khôi phục ổn định và xem xét, phân tích kỹ các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu đã trở thành nhiệm vụ quan trọng, cấp bách Việc xác định được các nhân tố chính gây ảnh hưởng đến nợ xấu sẽ giúp ngân hàng có những chính sách phù hợp trong quá trình tái cấu trúc hệ thống ngân hàng.Các nhà quản trị NHTM sẽ quản lý hiệu quả hơn trong việc khắc phục được nợ xấu và cái thiện hoạt động kinh doanh của ngân hàng.Và trước đó cũng có một số nghiên cứu về vấn đề nợ xấu như này như là Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018), Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021), Nguyễn Thị Ánh Hoa (2021) Như vậy vấn đề nợ xấu của các NHTM vẫn luôn là vấn đề nan giải đối với các nhà quản lý trong những năm gần đây và cả những năm tiếp theo.Nợ xấu làm ảnh hưởng trực tiếp đến ngân hàng nói riêng và cả nền kinh tế nói chung Việc gia tăng nợ xấu làm tăng khả năng mất vốn gây ra nguy cơ phá sản.Xuất phát từ thực tiễn nêu trên,thấy được tầm quan trọng đó, tác giả lựa chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các Ngân hàng thương mại Việt
Nam” và hy vọng sử dụng kết quả nghiên cứu để đề xuất một số ý kiến nhằm cải thiện tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2011-2023.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu này nhằm xác định những yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011-2023 Việc xác định được các yếu tố này sẽ giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về nguyên nhân gây ra nợ xấu, từ đó đề xuất các giải pháp và kiến nghị kiểm soát hiệu quả nợ xấu.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Đề tài nghiên cứu cần đạt được các mục tiêu cụ thể sau:
Thứ nhất, xác định được các nhân tố tác động đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam Thứ hai, xác định chiều hướng tác động của nợ xấu đến các Ngân hàng thương mại Việt Nam
Thứ ba, đưa ra các đề xuất, hàm ý chính sách phù hợp nhằm giảm thiểu và quản lý nợ xấu tại Ngân hàng thương mại Việt Nam.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Thứ nhất, các nhân tố nào ảnh hưởng đến nợ xấu của NHTM Việt Nam?
Thứ hai, xác định chiều hướng tác động của nợ xấu đến các NHTM Việt Nam? Thứ ba, những đề xuất và hàm ý chính sách nào phù hợp nhằm giảm thiểu và quản lý nợ xấu tại các NHTM Việt Nam?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 28 ngân hàng thương mại tại Việt Nam Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán và báo cáo thường niên của các ngân hàng này.
Lý do tác giả chọn NHTM vì những ngân hàng có lịch sử hoạt động lâu năm và số liệu được công khai và tính minh bạch hơn
Giai đoạn nghiên cứu từ 2011-2023 được lựa chọn vì đây là khoảng thời gian nợ xấu biến động Nợ xấu tăng cao từ 2011, đạt đỉnh năm 2015 Từ 2016-2019, các ngân hàng tiến hành cơ cấu nợ xấu nhưng tình hình vẫn còn phức tạp do tác động của dịch COVID-19 vào năm 2019 Do đó, giai đoạn này được lựa chọn để nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến việc ngân hàng thương mại cho vay vượt thời hạn quy định.
PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Với mục đích hoàn thành mục tiêu nghiên cứu đã đề ra, tác giả sử dụng phương pháp định lượng và định tính và dựa trên nguồn dữ liệu thu thập từ các báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán, báo cáo thường niên của các NHTM trong giai đoạn 2011- 2023 để có cái nhìn sâu hơn về các nhân tố tác động đến nợ xấu đến các NHTM tại Việt Nam
Phương pháp định tính: Các số liệu từ báo cáo hằng năm, báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo của Ngân hàng thế giới ( World Bank), Tạp chí Ngân hàng, Ngân hàng nhà nước, Tổng cục thống kê… sẽ được tổng hợp để phân tích và so sánh
Phương pháp định lượng: Tác giả thực hiện tổng hợp dữ liệu thông qua phần mềm excel và phần mềm STATA 17 để phân tích thông qua phương pháp phân tích tương quan, phân tích thống kê mô tả đồng thời hồi quy dữ liệu với 3 mô hình : mô hình ước lượng bình phương bé nhất ( Pooled - OLS), mô hình các yếu tố tác động cố định ( FEM ), mô hình các tác động ngẫu nhiên (REM), Từ đó, bài viết thảo luận dựa trên kết quả nghiên cứu của mô hình và cuối cùng, đưa ra ý kiến thảo luận và các hàm ý chính sách, phương án phù hợp nhằm giảm thiểu và quản lý nợ xấu các NHTM Việt Nam
1.5.2 Dữ liệu nghiên cứu Đề tài sử dụng số liệu thứ cấp, số liệu về tỷ lệ nợ xấu, tăng trưởng tín dụng, quy mô của ngân hàng, khả năng sinh lời được thu thập và xử lý từ các báo cáo tài chính và các báo cáo thường niên của 28 NHTM từ năm 2011-2023 Ngoài ra, các biến còn được lấy số liệu từ các Website chính thống của World Bank (WB) và tổng cục Thống kê (GS0 ).
ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
Về mặt thực tiễn, đề tài “ Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam” được nhiều tác giả trong và ngoài nước thực hiện nghiên cứu Hiện nay theo các dự đoán cho rằng tỷ lệ nợ xấu của các NHTM có xu hướng tăng lên làm ảnh hưởng tiêu cực đến hệ thống tài chính Việt Nam Đối với những nghiên cứu trước đã sử dụng số liệu cũ nên kết quả của đề tài nghiên cứu không còn phù hợp nữa.Từ đó bài nghiên cứu này dựa trên những bằng chứng thực nghiệm của những bài nghiên cứu có sẵn trước đó, xây dựng được mô hình lý thuyết phù hợp với thông tin hiện tại bằng cách thực hiện nghiên cứu với bộ dữ liệu 28 ngân hàng góp phần mở rộng và bổ sung số liệu để phù hợp hơn với hiện tại, đi sát với thực tế góp phần xác định những nhân tố tác động đến nợ xấu của NHTM Việt Nam một cách chính xác nhất Kết quả của bài nghiên cứu đạt được sẽ làm tiền đề để đưa các đề xuất và những chính sách giải pháp hiệu quả cao cho các nhà quản trị, các quản lý ngân hàng có thể xây dựng những biện pháp hiệu quả và quản lý tốt hơn góp phần thúc đẩy ngân hàng phát triển, hạn chế gia tăng các khoản vay từ nhóm 3 đến nhóm 5 nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động cho vay sao cho phù hợp với từng giai đoạn kinh tế.
KẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN
Ngoài lời mở đầu, kết luận, mục lục, danh mục tài liệu tham khảo, Khóa luận có kết cấu gồm 5 chương,nội dung chính được thể hiện qua từng chương cụ thể như sau:
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU
Tác giả đã nêu lên được những lý do mà đề tài cần triển khai thực hiện ở chương này Giới thiệu tổng quan về vấn đề nghiên cứu về lí do chọn đề tài, mục tiêu của nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp và dữ liệu nghiên cứu, đóng góp của đề tài và cuối cùng là kết cấu của khóa luận
CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
Chương này trình bày các lý thuyết liên quan đến khóa luận, cụ thể nghiên cứu Lý thuyết nợ xấu, các nhân tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại và một số nghiên cứu trước đây về chủ đề này.
CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm, chương này xây dựng mô hình nghiên cứu cho đề tài khóa luận và trình bày phương pháp nghiên cứu phù hợp với mô hình nghiên cứu
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu, bao gồm thống kê mô tả các biến số, phân tích tương quan mô hình, kiểm định giả thuyết hồi quy, tương quan giữa các biến độc lập và kiểm tra đa cộng tuyến Kết quả của các mô hình Pooled OLS, REM, FEM được trình bày để lựa chọn mô hình phù hợp Cuối chương thảo luận kết quả nghiên cứu, giúp xác định các nhân tố thực sự tác động đến nợ xấu và chiều hướng tác động của chúng.
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH
Tác giả thảo luận về kết quả nhân tố tác động đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra một số hàm ý chính sách và một số khuyến nghị đối với các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý nhà nước nhằm góp phần hạn chế nợ xấu gia tăng Ngoài những khuyến nghị, bài viết còn trình bày một vài hạn chế của bài luận và đề xuất thêm các yếu tố bổ sung vào nghiên cứu trong tương lai
Qua chương đầu tiên, khóa luận cho thấy sự cần thiết và tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu Mục tiêu nghiên cứu tổng quát tác giả đã đặt ra ba mục tiêu nghiên cứu cụ thể, tương đương với đặt ra ba câu hỏi để giải quyết các vấn đề có liên quan Tiếp đó, tác giả còn liệt kê ra đối tượng và phạm vi nghiên cứu của 28 NHTM giai đoạn 2011-2023 Chương này cũng trình bày các mô hình tác giả sẽ sử dụng để tiến hành nghiên cứu như mô hình Pooled OLS, mô hình FEM, mô hình REM Từ đó làm tiền đề để xây dựng nên cơ sở lý thuyết cũng như tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tăng cao của các NHTM và những vấn đề này sẽ được tác giả trình bày ở chương 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
TỔNG QUAN VỀ NỢ XẤU CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.1.1 Khái niệm về nợ xấu
Nợ xấu trong tiếng anh được gọi là “ Non-performing loan ” hay còn được gọi bằng tên khác là “ Bad debt” hoặc “ Doubtful debt ”.(Fofack, 2005) Hiện nay, trên thế giới có rất nhiều quan điểm và những góc nhìn khác nhau về khái niệm nợ xấu và sẽ có những định nghĩa khác nhau tùy theo góc nhìn, đặc điểm, đặc điểm của nền kinh tế mà sẽ có định nghĩa khác nhau Trên thực tế, nợ xấu là một khía cạnh của RRTD và cũng là một thuật ngữ được sử dụng phổ biến ở các nước trên thế giới
Theo định nghĩa về nợ xấu của Quỹ tiền tệ quốc tế ( International Monetary Fund – IMF ) đưa ra như sau “ Một khoản cho vay được coi là không sinh lời ( còn được gọi là nợ xấu) khi tiền thanh toán lãi hoặc tiền gốc đã quá hạn từ 90 ngày trở lên, hoặc những khoản thanh toán lãi đến 90 ngày hoặc hơn đã được tái cơ cấu hay gia hạn nợ, khi các khoản thanh toán đến hạn dưới 90 ngày nhưng có thể nhận thấy những dấu hiệu rõ ràng cho thấy người vay sẽ không thể hoàn trả nợ đầy đủ ” (IMF,
Ủy ban Basel và Giám sát Ngân hàng (BCBS) chỉ cung cấp hướng dẫn chung về quản lý rủi ro tín dụng thay vì định nghĩa cụ thể về nợ xấu Theo BCBS, khoản nợ được xếp vào nhóm không có khả năng hoàn trả khi đáp ứng một hoặc cả hai điều kiện sau:
(1) Ngân hàng phát hiện người đi vay không có khả năng thanh toán đầy đủ sau khi ngân hàng chưa thực hiện hành động gì để thu hồi nợ thông qua quản lý tài sản được thế chấp; (2) Người đi vay đã quá hạn thanh toán trên 90 ngày
Ngày 30/07/2021 thông tư số 11/2021/TT-NHNN được ban hành đã thay thế thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2023 và thông tư 09/2014/TT-NHNN ngày 18/03/2014 về quy định phân loại tài sản, mức trích lập dự phòng rủi ro và sử dụng dự phòng nhằm giảm thiểu rủi ro hoạt động của tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng ngoài nước Nợ xấu được xem là các khoản nợ khó đòi khi người đi vay không thể trả nợ khi đến hạn thanh toán như đã cam kết Cụ thể, nếu quá thời gian quá hạn thanh toán trên 90 ngày thì bị xem là nợ xấu Theo khoản 8 Điều 3 Thông tư 11/2021/TT-NHNN, bao gồm những nhóm nợ thuộc nhóm 3,4 và 5 quy định tại Điều
Như vậy, mặc dù có nhiều khái niệm khác nhau về nợ xấu nhưng qua những quan điểm trên đồng nhất lại đều cho rằng nợ xấu có thể dựa vào hai tiêu chí: Thứ nhất, về tiêu chí định lượng là thời hạn trả nợ quá hạn trên 90 ngày Thứ hai, về tiêu chí định tính là nghi ngờ về khả năng trả nợ của người đi vay
Phân loại nợ xấu là quá trình ngân hàng xem xét danh mục của mình và chia các khoản cho vay thành các loại tùy thuộc và rủi ro và đặc điểm của chúng
Theo Ngân hàng thế giới ( World Bank ) đã phân loại nợ như sau:
• Đạt tiêu chuẩn: Không nghi ngờ gì về khả năng trả nợ, tài sản được đảm bảo thanh khoản bằng tiền hoặc tương đương tiền,quá hạn dưới 90 ngày
• Cần theo dõi: Khả năng trả được nợ liên quan đến : hoàn cảnh tài chính khó khăn hay điều kiện kinh tế, quá hạn dưới 90 ngày
• Dưới tiêu chuẩn: Các đặc điểm xấu về tín dụng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ: những khoản nợ đã được thỏa thuận lại,quá hạn 90-180 ngày
• Đáng ngờ: Không chắc thu hồi được toàn bộ dựa trên các điều kiện hiện tại: có khả năng thất thoát,quá hạn từ 180-360 ngày
Các ngân hàng thương mại sử dụng các phương pháp định tính và định lượng để đánh giá giá trị khoản vay và phân loại chúng thành các nhóm thích hợp Việc phân loại này giúp xác định tình trạng khoản vay chính xác, cho phép ngân hàng thực hiện các hành động phù hợp để xử lý các loại nợ khác nhau.
Theo quy định tại Điều 10 (Thông tư 11/2021/TT-NHNN) các tổ chức tín dụng thực hiện phân loại nợ theo 05 nhóm như sau:
• Nhóm 1 là nợ đủ tiêu chuẩn: Đây được xem là nhóm nợ ít rủi ro nhất và có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi trong thời hạn quy định rất cao không xuất hiện các vấn đề khó khăn khi thực hiện các thanh toán, thời gian quá hạn dành cho nhóm nợ này là dưới 10 ngày Khi thực hiện vay tại ngân hàng thì tất cả các khoản vay tín dụng đều được xem là nhóm nợ đủ tiêu chuẩn
• Nhóm 2 còn được gọi dưới tên là nhóm nợ chú ý: Vì không được thanh toán trước ngày quy định nên nợ nhóm 1 đã chuyển thành nợ nhóm 2, nợ nhóm 2 cần được chú ý và có những biện pháp thu hồi vốn kịp thời Thời gian quá hạn là 90 ngày, nhóm nợ này được xuất hiện khi chủ nợ quan sát tình hình trả nợ cũng như những khoản vay suy giảm theo thời gian
Nợ nhóm 3 là nợ dưới chuẩn, có dấu hiệu nợ xấu với thời gian quá hạn từ 91 đến 180 ngày Nhóm nợ này gây thiệt hại một phần gốc và lãi cho chủ nợ Ngoài ra, tài sản đảm bảo của nợ nhóm 3 cũng có khả năng giảm giá trị.
• Nợ nhóm 4 được gọi là nợ nghi ngờ: Đây được xem là nhóm nợ sẽ gây tổn thất cũng như thiệt hại mất vốn cho chủ nợ nhưng còn hi vọng, thời gian quá hạn của khoản nợ này trong khoảng thời gian từ 181 đến 360 ngày Bao gồm những khoản nợ cơ cấu lại lần hai còn trong thời hạn và những khoản nợ có quyết định thu hồi nhưng chưa thu hồi lại được trong khoảng thời gian từ 30 đến 60 ngày trong thời gian từ khi có quyết định thu hồi
• Nhóm nợ 5 là nhóm nợ có khả năng mất vốn: Đây được xem là nhóm nợ có thời gian đáo hạn là trên 360 ngày, nhóm nợ này có khả năng gây thiệt hại cho chủ nợ rất cao và có thể không thu hồi lại vốn gốc được Bao gồm những khoản nợ như đã cơ cấu lại thời gian trả nợ lần 1, lần 2 , lần 3 và bao gồm những khoản nợ không thể thu hồi được nợ trên 60 ngày từ ngày có quyết định thu hồi.
CÁC CHỈ TIÊU ĐO LƯỜNG NỢ XẤU
NPL i,t = Nợ xấu nhóm 3+Nợ xấu nhóm 4+Nợ xấu nhóm 5
Tỷ lệ nợ xấu phản ánh chất lượng danh mục cho vay, cho thấy mức độ rủi ro của ngân hàng và khả năng thu hồi vốn Tỷ lệ nợ xấu cao chứng tỏ chất lượng nghiệp vụ cấp tín dụng kém, trong khi tỷ lệ nợ xấu thấp biểu hiện cho chất lượng tín dụng tốt Ngân hàng Nhà nước quy định tỷ lệ nợ xấu phải dưới 3% dư nợ để đảm bảo mức độ an toàn.
CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA CÁC NHTM
2.3.1 Nhóm yếu tố vi mô
2.3.1.1.Quy mô ngân hàng (SIZE)
Ngân hàng có quy mô càng lớn càng thể hiện sức mạnh lớn và cho vay các nhóm khách hàng tiềm năng, có khả năng trả nợ cao, giảm tỷ lệ nợ xấu Tuy nhiên, ở một khía cạnh khác, những ngân hàng lớn thường chấp nhận mức rủi ro cao, tăng tỷ lệ đòn bẩy và tối đa hóa lợi nhuận bằng cách nới lỏng những điều kiện cấp tín dụng, cho vay khách hàng dưới chuẩn, đầu tư vào danh mục rủi ro cao, tăng nguy cơ rủi ro tín dụng và từ đó nguy cơ nợ xấu tăng cao Các ngân hàng lớn thường chấp nhận rủi ro cao hơn bằng cách tăng cường sử dụng nguồn vốn có thể vay,gây ra tăng tỷ lệ nợ xấu
Thuyết "quá lớn để sụp đổ" của Boyd và Gertler (1994) cho rằng ngân hàng có quy mô lớn thường dễ chấp nhận rủi ro cao hơn để tăng lợi nhuận Tuy nhiên, khi có nguy cơ phá sản, các ngân hàng trung ương sẽ hỗ trợ các ngân hàng này để hạn chế tác động tiêu cực Ngược lại, thuyết hiệu ứng quy mô của Salas và Saurina (2002) lại cho rằng ngân hàng quy mô lớn có cơ đa dạng hóa thu nhập tốt hơn, giúp giảm rủi ro cho vay Ngoài ra, các ngân hàng quy mô lớn có nguồn lực và kinh nghiệm để xử lý nợ xấu hiệu quả, giúp duy trì danh tiếng và sự tin tưởng của khách hàng, qua đó giảm thiểu nợ xấu.
2.3.1.2 Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
Các ngân hàng có thể dự đoán được mức độ tổn thất vốn cao bằng cách tạo ra dự phòng lớn hơn, nhằm giảm sự biến động trong thu nhập và nâng cao khả năng thanh toán trung hạn.Nhà quản lý cũng có thể sử dụng dự phòng tổn thất để thể hiện sức mạnh tài chính của họ Để ngăn ngừa các rủi ro trong các hoạt động tín dụng, nhà quản trị ngân hàng phải thực hiện gia tăng các chi phí liên quan đến việc quản lý các khoản nợ xấu Dự phòng rủi ro tín dụng là số tiền dự phòng để bù đắp những tổn thất có thể xảy ra của ngân hàng, được phản ánh rõ vào chi phí hoạt động Để đảm bảo an toàn cho các hoạt động tín dụng của các NHTM, các chỉ tiêu đo lường khả năng bù đắp tổn thất tín dụng trên tổng dư nợ Khi xảy ra tổn thất tín dụng tại các NHTM, các nhà quản lý phải tăng các chi phí liên quan đến tổn thất tín dụng Điều này dẫn đến tỷ lệ bù đắp rủi ro trên cơ sở cho vay tăng lên khi tổn thất tín dụng tăng lên Theo tác giả Bùi Đan Thanh và Nguyễn Ngọc Huyền (2022) chúng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu nếu các NHTM không thể đưa ra những chính sách phù hợp để trích lập dự phòng RRTD thì sẽ dẫn đến NPL tăng cao
2.3 1.3.Đòn bẩy tài chính (LEV) Đòn bẩy tài chính (LEV) là sự kết hợp giữa vốn chủ sở hữu và vốn vay từ ngân hàng để gia tăng tỷ suất lợi nhuận Theo nghiên cứu của Jacques and Nigro (1997) cũng chỉ ra rằng mối quan hệ cùng chiều của 2 yếu tố nguồn vốn hoạt động và nợ xấu, được hiểu rằng khi nợ xấu gia tăng thì nguồn vốn hoạt động của ngân hàng cũng tăng theo
2.3.1.4 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ( ROA)
Tỷ suất sinh lời là một chỉ số đánh giá hoạt động kinh doanh của ngân hàng Ngân hàng có tỷ suất sinh lời ổn định sẽ giảm thiểu được nợ xấu và kiểm soát tốt rủi ro hoạt động Theo Godlewski (2004) đã sử dụng khả năng sinh lời của ngân hàng để chỉ ra tác động tiêu cực của lợi nhuận đến tỷ lệ nợ xấu
2.3.1.5 Tỷ lệ chi phí hoạt động ( CIR)
Berger and DeYoung (1997) cho rằng có sự ảnh hưởng của hiệu quả chi phí lên rủi ro tín dụng,kết quả cho thấy hiệu quả chi phí làm giảm các khoản nợ xấu và tỷ lệ chi phí trên hoạt động là chỉ số quan trọng cho các khoản nợ xấu trong tương lai và rủi ro của ngân hàng.Do đó,các NHTM thiếu hiệu quả sẽ chịu áp lực lớn từ rủi ro tín dụng vì buộc phải tăng trưởng tín dụng để thu được lợi nhuận nhằm bù đắp chi phí hoạt động
2.3.2 Nhóm yếu tố vĩ mô
2.3.2.1 Tăng trưởng kinh tế ( GDP)
Một số nghiên cứu trước như Salas and Saurina (2002)có ý kiến cho rằng tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ với nợ xấu Trong giai đoạn kinh tế phát triển, các doanh doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn, dẫn đến tăng thu nhập cá nhân và thu nhập tổng thể, điều này giúp cho việc trả nợ dễ dàng hơn Ngoài ra, ngân hàng thường thể hiện tính linh hoạt cao trong công việc gia hạn các khoản vay khi nền kinh tế được phát triển mạnh Ngược lại, trong thời gian suy thoái và đình trệ kinh tế, người tiêu dùng hạn chế mua dẫn đến sức mua giảm kéo theo lợi nhuận của những những công ty bị giảm sút Gây ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của người vay, làm nợ xấu tăng và áp lực lên ngân hàng khiến cho các ngân hàng phải thận trọng và hạn chế việc cấp tín dụng cho nền kinh tế.Kết quả là những tổ chức doanh nghiệp và tổ chức cá nhân gặp khó khăn trong việc tiếp cận vốn, sản xuất bị giảm đi, và sức cầu giảm, góp phần vào sự suy giảm của nền kinh tế khi đó nợ xấu tăng lên
2.3.2.2 Tỷ lệ lạm phát ( INF)
Trên thế giới có nhiều nghiên cứu cho rằng mối quan hệ giữa lạm phát và nợ xấu phụ thuộc vào chính sách tiền tệ của mỗi quốc gia Các nghiên cứu của tác giả Fofack, (2005) Klein (2013) cho rằng mối quan hệ dương giữa lạm phát và nợ xấu.Chỉ số giá tiêu dùng là biến vĩ mô đo lường tỷ lệ lạm phát ( INF) lấy từ Tổng cục thống kê, Nếu lạm phát được sự đoán và kiểm soát, các ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất hoặc quản lý chi phí hoạt động, từ đó làm tăng doanh thu nhanh hơn chi phí, dẫn đến khả năng sinh lời cao Tuy nhiên, nếu lạm phát không được dự báo và kiểm soát hoàn toàn, những khoản lỗ của khoản vay sẽ được tích lũy và từ đó làm giảm lợi nhuận của ngân hàng.Lạm phát có những tác động khác nhau với nợ xấu Lạm phát cao có thể giúp cho việc trả nợ dễ dàng hơn do lạm phát làm giảm giá trị thực của các khoản vay.Tuy nhiên,lạm phát có thể làm giảm giá trị thu nhập thực tế của khách hàng và cũng có thể làm suy yếu khả năng trả nợ Ngoài ra, lạm phát tăng cao làm cho giá cả hàng hóa trong nước tăng, sức mua giảm, đồng nội tệ bị mất giá kéo theo chi phí sản xuất tăng làm gia tăng thêm gánh nặng cho các doanh nghiệp.
CÁC LÝ THUYẾT VỀ NỢ XẤU
2.4.1.Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information)
Khái niệm thông tin bất cân xứng ( Asymmetric Information ) lần đầu tiên xuất hiện vào những năm 1970 bởi các tác giả (Akerlof, 1970).Bất cân xứng thông tin được hiện diện trong nhiều lĩnh vực khác nhau như ngân hàng , bất động sản, bảo hiểm, Điều này xảy ra khi một trong một trong các bên giao dịch không có đầy đủ và chính xác các thông tin cần biết về bên kia để đưa ra quyết định chính xác trong giao dịch Đến hiện tại, lý thuyết thông tin bất cân xứng là lý thuyết vô cùng quan trọng và là trọng tâm nghiên cứu được hầu hết các thế hệ nhà nghiên cứu về kinh tế học quan tâm chú ý
Trong các ngân hàng khi đưa ra quyết định hoạt động cho vay phải cần hiểu rõ hơn về khả năng thanh toán của người đi vay, những thông tin được ngân hàng tiến hành thu thập như tình trạng thu nhập tài chính, công việc hiện tại, trình độ học vấn và lý do vay tiền, điều đó sẽ dễ dàng thấy trường hợp thông tin bất cân xứng.Có vài trường hợp bất cân xứng thông tin còn xảy ra trước khi ký hợp đồng, khi ấy những bên tham gia đang thực hiện giao dịch cố tình che đậy những thông tin, thông tin người mua hoặc người bán không rõ và chính xác
Thông tin bất cân xứng là nguyên nhân gây ra hai loại rủi ro chính: chọn lựa đối nghịch và rủi ro đạo đức Thông tin bất cân xứng dẫn đến lựa chọn đối nghịch càng cao Trong hoạt động tín dụng, chọn lựa chọn đối nghịch xảy ra khi người đi vay có rủi ro không trả được nợ cao nhưng lại thường xuyên đi vay nhiều nhất và cũng có nhiều khả năng được những tổ chức lựa chọn để cho vay nhất Đối với rủi ro đạo đức lại có những đặc điểm sau: Có sự xuất hiện của những hoạt động động không tích cực; các hoạt động trên làm tăng phần trăm xảy ra hậu quả xấu Hoạt động tín dụng, thông tin bất cân xứng thường xuất hiện khi các khách hàng che giấu những thông tin về mục đích vay vốn và khả năng thanh toán của bản thân, khiến cho các ngân hàng tiếp cận sai đối tượng, không đánh giá chính xác khả năng tài chính của khách hàng và đầu tư vào tài sản rủi ro cao
2.4.2 Lý thuyết gia tốc tài chính ( Financial Accelerator Theory)
Lý thuyết về gia tốc tài chính được xem là một lý thuyết cực kỳ quan trọng nhằm nghiên cứu về sự tương quan giữa nền kinh tế và rủi ro tín dụng Lý thuyết giải thích về rủi ro tín dụng và sự liên quan đến biến động có tính chu kỳ trong nền kinh tế Khi nền kinh tế phát triển, nợ xấu thường giảm khi người vay cá nhân và hộ gia đình tăng giá trị tài sản ròng và khả năng trả nợ của họ Còn ngược lại trong giai đoạn suy thoái kinh tế, nợ xấu thường tăng lên khi giá trị ròng của người vay giảm đi Ngoài ra, điều này xảy ra khi giá trị tài sản thế chấp giảm, điều đó dẫn đến các Ngân hàng phải thận trọng hơn để tránh gia tăng tình trạng nợ xấu
Khi tài chính của các cá nhân và tổ chức đi vay suy yếu và khả năng huy động vốn giảm đi dẫn đến sự hạn chế về đầu tư và tiêu dùng Trong giai đoạn kinh tế giảm mạnh, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc mở rộng hoặc duy trì sản xuất và người tiêu dùng cũng giảm sự tiêu dùng vì những lý do ngại về tình hình tài chính cá nhân Thêm vào đó “ gia tốc tài chính” cũng lấy cơ chế chuyển đổi tài sản là một yếu tố quan trọng Khi tài chính suy giảm, những người đi vay có thể buộc phải bán những tài sản cá nhân để đảm bảo thanh toán nợ, gây ra sự suy thoái kinh tế Ngược lại, tài chính tăng trưởng cung cấp khả năng sở hữu và quản lý tài sản tốt hơn, tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển kinh doanh
Nghiên cứu trước đây đã từng nghiên cứu về mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế đến nợ xấu, như tác giả Phạm Dương Phương Thảo, Nguyễn Linh Đan (2018) đều đưa ra kết quả rằng tốc độ tăng trưởng có tác động âm đến nợ xấu
2.4.3 Lý thuyết kênh tín dụng ( The Credit Channel Theory)
Lý thuyết “ Kênh tín dụng” tên tiếng anh là Credit Channel Theory là một lý thuyết kinh tế vĩ mô giải thích cho những thay đổi trong chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến nền kinh tế thông qua hệ thống ngân hàng như thế nào.Tác giả đề cập đến những biện pháp chính sách tiền tệ của ngân hàng Trung ương có thể ảnh hưởng đến sự cung cấp tín dụng qua 2 kênh Kênh đầu tiên - Kênh BCĐKT , nhấn mạnh tác động tiềm ẩn của những thay đổi trong chính sách tiền tệ đến BCĐKT vào báo cáo thu nhập của người đi vay bao gồm những biến số như giá trị ròng, dòng tiền, tài sản lưu động,
…Kênh thứ hai - kênh cho vay ngân hàng, tập trung vào tác động của chính sách tiền tệ đối với việc cung cấp những khoản vay của NHTM Sự thay đổi về chính sách tiền tệ, chẳng hạn như điều chỉnh về lãi suất vì vậy có thể ảnh hưởng đến hành vi cho vay của ngân hàng Khi ngân hàng Trung ương thắt chặt lại chính sách tiền tệ bằng cách tăng lãi suất, điều này làm giảm giá trị các khoản nợ và tăng chi phí vay cho những ngân hàng Điều đó dẫn đến những ngân hàng có xu hướng thu hẹp việc cấp tín dụng, từ đó có thể ảnh hưởng đến tiêu cực đến hoạt động kinh tế và ngược lại,
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
2.5.1 Các nghiên cứu có liên quan
Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan ( 2018) trong nghiên cứu về nhân tố tác động đến nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam,nhóm tác giả đã sử dụng số liệu của 27 NHTMCP tại Việt Nam được thu thập từ giai đoạn từ năm 2005-2016 Đồng thời sử dụng PPNC định lượng với mô hình hồi quy đa biến theo phương pháp OLS,FEM,REM.Kết quả cho thấy rằng yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu bao gồm tỷ lệ tăng trưởng,tỷ lệ lạm phát.Các yếu tố vi mô bao gồm tỷ lệ trích lập dự phòng,quy mô ngân hàng,chi phí hoạt động
Hoàng Thị Thanh Hằng và cộng sự (2020) bài viết nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các Ngân hàng thương mại Việt Nam được lấy số liệu từ năm 2012-2018 Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu.Tuy nhiên,kết quả nghiên cứu cho thấy có các biến ảnh hưởng đến nợ xấu.Các biến dự phòng rủi ro tín dụng (LLR),biến tăng trưởng kinh tế (GDP) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Còn biến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) lại có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu
Nguyễn Thị Ánh Hoa (2021) nghiên cứu các nhân tố kinh tế vĩ mô và các nhân tố vi mô ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các Ngân hàng thương mại thông qua tổng hợp những số liệu của 22 Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2012-2020 Nghiên cứu được tác giả sử dụng phần mềm Stata dùng để kiểm định dữ liệu theo các phương pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng gồm mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình FEM, REM, FGLS Cuối cùng thu được kết quả cho thấy rằng quy mô ngân hàng, tỷ lệ trích lập dự phòng có mối tương quan thuận chiều với nợ xấu
Nguyễn Thị Hồng Ánh và cộng sự (2021) đã tìm hiểu các yếu tố vĩ mô và cụ thể có tác động đến nợ xấu trong NHTM VN trong giai đoạn 2011-2019, Sử dụng một mẫu nghiên cứu gồm 25 NHTM tại Việt Nam.Dữ liệu được phân tích bằng các mô hình OLS ( Ordinary Least Squares ), cùng với mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên ( Random Effects Model – REM) và kết quả cho thấy rằng mô hình REM được cho là phù hợp hơn Cuối cùng nhóm tác giả đã đưa ra được kết quả tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.Trong khi đó hai nhân tố quy mô ngân hàng và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ nghịch chiều với tỷ lệ nợ xấu
Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021) nghiên cứu về
“ Các yếu tố tác động đến nợ xấu tại NHTM Việt Nam” số liệu được lấy từ 22 NHTM Việt Nam ở giai đoạn 2012-2020 Nghiên cứu dùng cả 3 mô hình để ước lượng là Pooled OLS, FEM và REM Dựa vào kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ dự phòng RRTD, quy mô Ngân hàng được đánh giá là có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu Đối với các yếu tố vĩ mô, kết quả cho thấy rằng tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu
Bùi Đan Thanh và Nguyễn Ngọc Huyền (2022) đã nghiên cứu dựa trên 27
NHTM được lấy số liệu từ năm (2010-2021) Tác giả sử dụng các mô hình bình phương bé nhất dữ liệu gộp ( Pooled OLS ), mô hình FEM và REM Và dữ liệu cuối cùng các tác giả đưa mô hình GMM vào nghiên cứu Kết quả đưa ra là các biến LLR,INF có mối quan hệ cùng chiều với NPL Nhưng lại xảy ra trái dấu giữa các biến SIZE,GDP với NPL với nhau Dựa vào kết quả này,tác giả đã đề xuất một số khuyến nghị cho các nhà quản trị NHTM để quản lý tốt tỷ lệ nợ xấu, thúc đẩy ngân hàng phát triển bền vững
Alshebami et al (2020) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa các khoản nợ xấu và các yếu tố quyết định ngân hàng (các yếu tố bên trong) yếu tố quyết định kinh tế vĩ mô ( các yếu tố bên ngoài) trong khu vực ngân hàng Ả Rập Xê Út Mẫu nghiên cứu gồm 12 NHTM đang hoạt động tại vương quốc Ả Rập Saudi Nghiên cứu được lấy dữ liệu từ năm 2009 đến năm 2018 Nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau như thống kê mô tả, tương quan và phân tích hồi quy Kết quả tương quan cho thấy mối quan hệ ngược chiều của tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tăng trưởng tín dụng (GDP) với tỷ lệ nợ xấu còn tỷ lệ lạm phát (INF) lại có quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu
Hazimi and William (2020) phân tích tác động các yếu tố vi mô và vĩ mô đến rủi ro tín dụng thuộc ngân hàng ở Indonesia được thu thập từ năm 2014- 2018.Nghiên cứu cho thấy rằng các ngân hàng duy trì sự quản lý thận trọng trong việc quản lý rủi ro tín dụng Kết quả cho thấy rằng các yếu tố vi mô ngân hàng có ảnh hưởng đến RRTD ngân hàng mạnh hơn so với các biến kinh tế vĩ mô Trong đó khả năng sinh lời tác động ngược chiều với nợ xấu.Tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ nợ xấu có tác động cùng chiều với nợ xấu
Ahmed et al (2021) Nghiên cứu hiện tại xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô và ngân hàng cụ thể quyết định các khoản nợ xấu (NPL) đối với các ngân hàng thương mại từ năm 2008–2018 Khu vực ngân hàng Pakistan đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể số nợ xấu Ngoài ra, nghiên cứu hiện tại được thực hiện để lấp đầy khoảng trống này trong tài liệu vì hầu hết các nghiên cứu trước đây đều tập trung vào các thị trường phát triển Trong nghiên cứu hiện tại, tác giả thích công cụ ước tính GMM hệ thống hơn Độ tin cậy của nó phụ thuộc vào tính hợp lệ của các công cụ Để kiểm tra mối tương quan nối tiếp bậc hai, tác giả áp dụng thử nghiệm J để kiểm tra tính hợp lệ của các công cụ và thử nghiệm Arellano–Bond AR (2) Sử dụng ước tính GMM động, tác giả thấy rằng tăng trưởng tín dụng, biên lãi ròng, dự phòng rủi ro cho vay và đa dạng hóa ngân hàng làm tăng đáng kể nợ xấu, trong khi hiệu quả hoạt động, quy mô ngân hàng và ROA làm giảm nợ xấu Ngoài ra, lãi suất, tỷ giá hối đoái và rủi ro chính trị cao hơn làm tăng đáng kể nợ xấu, trong khi tăng trưởng GDP làm giảm nợ xấu
Singh et al (2021) Mục tiêu chính của nghiên cứu này là tìm hiểu tác động của khoản cho vay không hiệu quả (NPL) của các ngân hàng thông thường ở Nepal Đối tượng của nghiên cứu này là các ngân hàng thương mại lớn ở Nepal và dữ liệu thu được cho nghiên cứu này là từ giai đoạn 2015-2019 Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu thứ cấp và được thu thập từ báo cáo thường niên của mỗi ngân hàng cũng như GDP và Lạm phát lấy từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới Phương pháp được sử dụng để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu này là phân tích hồi quy bội Nghiên cứu sử dụng NPL làm biến phụ thuộc và lợi nhuận trên tài sản (ROA),quy mô ngân hàng, tăng trưởng GDP và lạm phát làm biến độc lập Kết quả nghiên cứu này cho thấy ROA, quy mô ngân hàng, GDP và lạm phát có tác động đáng kể đến nợ xấu Nói cách khác, tác động của GDP đến nợ xấu trong nghiên cứu này cho thấy tác động tích cực và đáng kể trong khi hầu hết các nghiên cứu đều cho thấy tác động tiêu cực Nó chứng tỏ rằng khi tăng trưởng GDP tăng lên, có sự gia tăng đáng kể về tăng trưởng của các ngân hàng Nepal mặc dù không có thay đổi đáng kể nào về tăng trưởng thu nhập Vì vậy, tăng trưởng GDP có tác động tích cực và đáng kể đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại Vì vậy, các chủ ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách cần xem xét cẩn thận tốc độ tăng trưởng GDP khi đưa ra các quyết định liên quan đến nợ xấu
Antony and Suresh (2023) nghiên cứu tập trung vào việc đánh giá tác động của khả năng sinh lời,các chỉ số kinh tế vi mô và vĩ mô có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ngân hàng Để thực hiện nghiên cứu này, đã thu thập dữ liệu của 31 ngân hàng từ năm 2012 -2021 và sử dụng phương pháp cận mô hình hóa dữ liệu bảng để giải thích cho bất kỳ biến nào trong hành vi chấp nhận rủi ro.Kết quả cuối cùng cho thấy rằng có một mối quan hệ ngược chiều có mối quan hệ thống kê, các yếu tố như quy mô ngân hàng,lạm phát lại có ảnh hưởng ngược chiều đối với rủi ro tín dụng các khoản nợ xấu
Bảng 2.1 Tổng hợp các nhân tố tác động đến nợ xấu của các NHTM
Biến Cùng chiều Ngược chiều
Ghosh (2015) (Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) Trần Vương Thịnh, Nguyễn Ngọc Hồng Loan
(2021) Đặng Văn Dân (2018) Ekanayake and Azeez (2015) Singh et al 2021) Salas and Saurina (2002) Nguyễn Thị Hồng Ánh và cộng sự (2021) Bùi Đan Thanh và Nguyễn Ngọc Huyền
Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng
Ekanayake and Azeez (2015) Messai and Jouini (2013) Salas and Saurina (2002) Amit Ghosh (2015)
Hoàng Thị Thanh Hằng và cộng sự (2020) Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan
(2021) Nguyễn Thị Ánh Hoa (2021) Bùi Đan Thanh và Nguyễn Ngọc Huyền (2022) Nguyễn Thị Hồng Ánh và cộng sự (2021) Đoàn Thanh Hà và cộng sự (2020)
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
Messai and Jouini (2013) Ekanayake and Azeez(2015)
Fofack(2005) Alshebmi et al (2020) Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) Hoàng Thị Thanh Hằng và cộng sự (2020) Đòn bẩy tài chính
Jacques and Nigro (1997) Chaibi and Ftiti (2015) Muhamad Waquas (2017) Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan
Trần Trọng Phong và Cộng sự (2015)
Messai and Jouini (2013) Ekanayake and Azeez(2015)
Fofack(2005) Alshebmi et al (2020) Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) Hoàng Thị Thanh Hằng và cộng sự (2020)
Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Messai and Jouini (2013) Ekanayake and Azeez (2015) Salas và Saurina (2002) Alshebmi et al (2020) Amit Ghosh (2015) Đoàn Thanh Hà và cộng sự (2020) Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) Nguyễn Thị Hồng Ánh và cộng sự (2021) Bùi Thanh Đan và Nguyễn Ngọc Huyền (2022),Hazimi and William (2020)
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Fofack (2005) Amit Ghosh (2015) Alshebmi et al (2020) SINGH et al (2021) Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) Bùi Thanh Đan và Nguyễn Ngọc Huyền (2022)
Ekanayake and Azeez (2015) Hazimi and William (2020)
2.5.2 Khoảng trống các nghiên cứu và hướng nghiên cứu của KLTN
Dựa trên các công trình nghiên cứu liên quan thì tác giả nhận thấy các khoảng trống nghiên cứu như sau: Thứ nhất, các công trình nghiên cứu trong nước và nước ngoài cũng đã tập trung vào nghiên cứu vào các nhóm nhân tố thuộc nội tại ngân hàng hay vĩ mô nền kinh tế Tuy nhiên, kết quả về mức độ cũng như chiều tác động vẫn chưa có sự thống nhất Nguyên nhân ban đầu được xác định có thể do điều kiện kinh tế đặc thù của mỗi quốc gia, khu vực kinh tế hay giai đoạn nghiên cứu Do đó, tạo ra khoảng trống nghiên cứu đầu tiên được xác định Thứ hai, tại các nghiên cứu Việt Nam các tác giả vẫn chưa nghiên cứu đến loại hình sở hữu ngân hàng tác động đến nợ xấu Trong khi, hiện nay tại Việt Nam thì các NHTM vẫn có chia hai loại cơ bản đó là có và không có vốn sở hữu của Nhà nước Hay nói cách khác hình thức có hay không có vốn của Nhà nước sẽ liên quan đến hoạch định chính sách hay chiến lược mở rộng dư nợ tín dụng tại các NHTM, vì vậy sẽ tác động đến nợ xấu Do đó, tạo ra khoảng trống nghiên cứu thứ hai
Chương 2 đã tổng hợp lý thuyết liên quan đến nợ xấu và các chỉ tiêu đo lường.Đồng thời, chương này trình bày rõ về cơ sở lý luận của các nhân tố tác động đến nợ xấu Từ đó, tác giả tiến hành lược khảo các nghiên cứu liên quan nhằm xác định các khoảng trống nghiên cứu và tạo cơ sở để thiết lập mô hình và giả thuyết nghiên cứu cho bối cảnh NHTM Việt Nam tại chương tiếp theo.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu được thực hiện theo quy trình được trình bày như sau:
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Xác định các vấn đề,mục tiêu,đối tượng và phạm vi cần nghiên cứu
Lược khảo các cơ sở lý thuyết, khái niệm và tổng quan các nghiên cứu đi trước có liên quan
Xây dựng mô hình nghiên cứu và xác định phương pháp nghiên cứu
Xử lý dữ liệu thứ cấp đã được tác giả thu thập được
Thống kê mô tả và phân tích mối tương quan
Thực hiện hồi quy các mô hình ( OLS,FEM,REM,FGLS)
Kiểm định các giả thuyết và lựa chọn mô hình phù hợp Đưa ra kết luận chung và đề xuấ hàm ý quản trị
Bước 1: Đầu tiên, tác giả xác định được đề tài mà tác giả sẽ nghiên cứu Sau đó tác giả sẽ trình bày về đối tượng, phạm vi nghiên cứu của khóa luận, các vấn đề khóa luận gặp phải cần xử lý và đặt ra mục tiêu sẽ đạt được trong nghiên cứu
Bước 2: Lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu đi trước có liên quan tại Việt
Nam và các quốc gia khác, sau đó thảo luận và tìm ra khoảng trống nghiên cứu Thông qua đó định hình mô hình nghiên cứu cho đề tài
Bước 3: Thông qua các tổng quan nghiên cứu ở bước 2,tác giả sẽ dựa vào đó thiết kế và đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu,sử dụng các biến phù hợp với đề tài,xây dựng được giả thuyết của nghiên cứu và thu thập các dữ liệu cần thiết để phục vụ cho nghiên cứu
Bước 4: Sau khi xây dựng được mô hình thì tác giả sẽ tiến hành thu thập các dữ liệu thứ cấp từ các NHTM dựa trên báo cáo tài chính đã kiểm toán hàng năm Khi hoàn thành các bước thu thập dữ liệu tác giả sẽ chạy dữ liệu và xác định mẫu phù hợp với nghiên cứu Khi chạy dữ liệu và xác định mẫu phù hợp với mục tiêu đã đề ra và thực hiện chuyển sang bước tiếp theo
Bước 5: Sau khi xử lý xong số liệu, tác giả sẽ sử dụng phần mềm Stata 17 để phân tích thống kê Tác giả phải hoàn thiện các số liệu thống kê mô tả, kiểm tra tương quan và phân tích hồi quy của dữ liệu bảng Tác giả sẽ sử dụng 3 mô hình để phân tích, đánh giá kết quả hồi quy: Mô hình Pooled OLS, mô hình hiệu ứng cố định FEM và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM
Bước 6: Khi xem xét và lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp nhất trong ba phương pháp trên, tác giả sẽ sử dụng kiểm định F-test và phép kiểm định Lagrangian Breusch-Pagan Việc sử dụng F-test sẽ giúp bạn quyết định nên sử dụng mô hình Pooled OLS hay mô hình FEM Kiểm định Lagrangian Breusch-Pagan được sử dụng để giúp tác giả lựa chọn sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS hoặc mô hình
REM Để lựa chọn sử dụng mô hình FEM hay mô hình REM, tác giả sẽ sử dụng kiểm định Hausman
Bước 7: Sau khi lựa chọn mô hình xong thì tác giả sẽ tiếp tục kiểm tra xem có xuất hiện khuyết tật nào trong mô hình được đã được chọn, để khắc phục khiếm khuyết thì sẽ sử dụng mô hình FGLS để khắc phục khiếm khuyết đó để đảm bảo mô hình không bị sai lệch và ước tính hiệu quả nhất
Bước 8: Cuối cùng, tác giả phân tích mô hình hồi quy và thảo luận kết quả nghiên cứu để đưa ra các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các Ngân hàng thương mại Trên cơ sở đó, sẽ đề xuất các chính sách, hàm ý quản trị và các khoảng trống mà nghiên cứu chưa thực hiện được.
NGUỒN DỮ LIỆU VÀ MẪU NGHIÊN CỨU
Với mục đích hoàn thành mục tiêu nghiên cứu đã đề ra, tác giả sử dụng phương pháp định lượng và định tính và dựa trên nguồn dữ liệu thu thập từ các báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán, báo cáo thường niên của các NHTM trong giai đoạn 2011- 2023 để có cái nhìn sâu hơn về các nhân tố tác động đến nợ xấu đến các NHTM tại Việt Nam Qua các phân tích đã đề cập ở chương 2 và kết quả của những nghiên cứu, tác giả đã xây dựng các giả thuyết cho các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam bao gồm : quy mô ngân hàng, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu được dựa trên việc kế thừa các bài nghiên cứu thực nghiệm trước đây của Messai and Azeez (2015), Fofack (2005), Ekanayake and Azeez (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017),lý thuyết về hai nhân tố vi mô và vĩ mô từ đó tạo thành cơ sở để đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất.Trong đó, tác giả đã lọc ra một số nhân tố được kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu Cụ thể như sau: nhóm nhân tố vi mô bao gồm “ Quy mô ngân hàng, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ lệ chi phí hoạt động, đòn bẩy tài chính ” Các nhân tố vĩ mô bao gồm “tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát”
Dựa vào các nghiên cứu trước đây được nêu ở trên nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu sau:
NPL i,t = α + 𝛃 𝟏 SIZE i,t + 𝛃 𝟐 ROA i,t +𝛃 𝟑 LEV i,t + 𝛃 𝟒 CIR i,t +𝛃 𝟓 LLR i,t + 𝛃 𝟔 INF i,t
Trong đó: α: hệ số chặn
𝛃 𝟏 , …𝛃 𝟕 : Các hệ số hồi quy riêng lẻ của biến độc lập i: Ký hiệu của ngân hàng t: Ký hiệu của năm ɛi,t: Sai số ngẫu nhiên
NPLi,t : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i vào năm thứ t
SIZEi,t : Tốc độ tăng trưởng quy mô ngân hàng i vào năm thứ t
ROAi,t :Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng i vào năm thứ t
LEVi,t : Đòn bẩy tài chính của ngân hàng i vào năm thứ t
CIRi,t : Tỷ lệ chi phí hoạt động của ngân hàng i vào năm thứ t
LLRi,t :Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng i vào năm thứ t
INFi,t : Tỷ lệ lạm phát năm thứ t
GDPi,t : Tốc độ tăng trưởng kinh tế năm thứ t
3.3.2 Giải thích các biến và các giả thuyết trong nghiên cứu
Tỷ lệ nợ xấu (NPL i,t )
Biến phụ thuộc là ( NPLi,t ) đại diện cho tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ NPL tên tiếng anh là Non – Performing loans ) Nợ xấu hoặc còn gọi là nợ khó đòi Fofack (2005) là các khoản nợ có thời gian quá hạn trên 90 ngày và có vấn đề về khả năng thu hồi nó Berger and De Young (1997) Theo thông tư số 02/2013/TT-NHNN, NHNN đã xác định được nợ xấu bao gồm cả ba nhóm nợ cụ thể là nhóm 3,4,5 được thể hiện rõ trong Thông tư tại Điều 10 và Điều 11 Là các khoản nợ mà hầu như mất khả năng thu hồi lại vì những lý do mà khách hàng làm ăn thất bại, dẫn đến đóng cửa hoặc những nguyên nhân khác dẫn đến mất khả năng trả nợ theo đúng cam kết ban đầu với các tổ chức tín dụng thì bản thân khoản nợ này được xem là nợ xấu
𝑵𝑷𝑳 𝒊,𝒕 = Nợ xấu nhóm 3 + Nợ xấu nhóm 4 + Nợ xấu nhóm 5
Biến độc lập và giả thuyết kiểm định
Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô ngân hàng được xem là nhân tố quyết định trong danh mục cho vay Tổng giá trị tài sản hiện có của ngân hàng được gọi là quy mô ngân hàng Biến độc lập “ Quy mô ngân hàng (Sizei,t ) được xác định thông qua lấy logarithm cơ số của tổng tài sản bình quân Lấy trung bình cộng tổng tài sản đầu năm và tổng tài sản cuối năm thì ta thu được số liệu tổng tài sản bình quân của ngân hàng Ngân hàng có quy mô lớn thường là những ngân hàng đã hoạt động nhiều năm, tích lũy được rất nhiều kinh nghiệm trong quản lý kinh doanh, sở hữu một bộ máy quản lý rủi ro tốt, đội ngũ nhân viên giàu năng lực từ đó chứng minh quy mô ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu theo nghiên cứu của Đặng Văn Dân (2018); cùng quan điểm là tác giả Ekanayake and Azeez (2015); SINGH et al (2021) ;Salas and Saurina (2002); Nguyễn Thị Hồng Ánh và cộng sự; Bùi Đan Thanh và Nguyễn Ngọc Huyền (2022) cũng cho rằng quy mô ngân hàng có mối quan hệ nghịch chiều với tỷ lệ nợ xấu Còn đối với nghiên cứu của Nguyễn Thị Ánh Hoa (2021); Amit Ghosh (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015);Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021); cho rằng những ngân hàng lớn có mục đích cạnh tranh cao mở rộng quy mô và những tham vọng kiếm được nhiều lợi nhuận mà chấp nhận khách hàng có chất lượng thấp, dẫn đến tình trạng nợ xấu tăng lên.Từ những nhận xét trên, giả thuyết được đặt ra là:
H1 : Quy mô ngân hàng tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)
Tỷ suất sinh lời (ROAi,t) được tính bằng “ Lợi nhuận sau nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản bình quân” Trong đó, lợi nhuận sau thuế được lấy số liệu từ báo cáo KQHĐKD; tổng tài sản được lấy số liệu từ BCDKT của BCTC hợp nhất đã kiểm toán của Ngân hàng Công thức được tính cụ thể như sau:
Hệ thống các NHTM đống một vai trò quan trọng trong lĩnh vực tài chính là chủ thể cung cấp vốn cho xương sống của nền kinh tế thị trường bởi vì nó là nhân tố tác động đến khả năng cấp tín dụng của các NHTM, do đó ROA chiếm một vị trí quan trọng và cần thiết trong yếu tố quyết định hiệu quả hoạt động tài chính của các ngân hàng Tuy nhiên một số ngân hàng cấp tín dụng cho những chủ thể chất lượng thấp nhằm tăng lợi nhuận cho Ngân hàng và cũng từ đó gia tăng nguy cơ nợ xấu Nợ xấu là một trong những lý do làm tỷ suất sinh lời giảm Còn một số ngân hàng có tỷ suất sinh lời sinh lời cao, lợi nhuận tốt sẽ phản ánh chất lượng quản trị hiệu quả, từ đó giảm tỷ lệ nợ xấu Như các nghiên cứu trước đây của Messai and Jouini (2013); Ekanayake and Azeez (2015); Fofack (2005); Alshebmi et al (2020) ; Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Hoàng Thị Thanh Hằng và cộng sự (2020) Chính vì vậy, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản được kỳ vọng có mối tương quan nghịch với tỷ lệ nợ xấu
H2 : Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng Đòn bẩy tài chính (LEV)
Theo Chaibi (2015), cấu trúc nợ có khả năng gây ra rủi ro tín dụng, do các ngân hàng có đòn bẩy cao thường chấp nhận rủi ro nhiều hơn để tối đa hóa lợi nhuận Nợ xấu có thể tăng trưởng vượt ngưỡng rủi ro được chấp nhận Nhiều nghiên cứu khác như Louzis (2012), Muhamad Waquas (2017), Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) cũng đưa ra kết luận tương tự.
H3: Đòn bẩy tài chính có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại
Tỷ lệ chi phí hoạt động (CIR)
Manz (2019); Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) cho rằng tỷ lệ này được xem là thước đo dùng để đánh giá hiệu quả chi phí hoạt động của NHTM Hệ số này phản ánh tỷ lệ giữa tổng chi phí để thực hiện HDKD trên tổng thu nhập có được từ HĐKD.Ngoài ra,khi một NHTM đang gặp phải tình trạng đối mặt với áp lực thanh toán ngoài kiểm soát thì ngân hàng đó thường có xu hướng gia tăng chi phí hoạt động để trả bớt các khoản nợ,dẫn đến hiệu quả HDKD thấp Do đó,cho thấy các NHTM hoạt động kém hiệu quả có mức RRTD cao hơn các ngân hàng khác.Hoặc bù đắp các khoản chi phí này thì các NHTM sẽ muốn cho vay nhiều hơn để tăng thu nhập,từ đó tạo cơ hội cho nợ xấu lại tăng trưởng Vì vậy tác giả đặt giả thuyết:
H4:Tỷ lệ chi phí hoạt động ảnh hưởng cùng chiều đến nợ xấu tại các Ngân hàng thương mại
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR i,t )
Là biến độc lập được tính bằng tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng chia cho dư nợ cho vay Hoạt động trích lập dự phòng RRTD có tác động trực tiếp đến lợi nhuận của các NHTM, và là nguyên nhân tác động đến quá trình cho vay tại các Ngân hàng thương mại, dẫn đến sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu, số liệu được lấy từ bảng cân đối kế toán mỗi năm của các NHTM, công thức như sau:
𝑳𝑳𝑹 𝒊,𝒕 = Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng
Tỷ lệ dự phòng ngày 1 tăng cao thì khả năng những ngân hàng gặp phải tình trạng nợ xấu càng cao là kết luận của Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) Cùng kết quả nghiên cứu cũng khẳng định tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD có tác động cùng chiều với nợ xấu gồm nghiên cứu của Hoàng Thị Thanh Hằng và cộng sự (2020) Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021); Nguyễn Thị Ánh Hoa (2021); Bùi Thanh Đan và Nguyễn Ngọc Huyền (2022); Nguyễn Thị Hồng Ánh và cộng sự (2021);Đoàn Thanh Hà và cộng sự
(2020); Ekanayake and Azeez(2015) và nghiên cứu của Messai and Jouini (2013); Salas and Saurina (2002); Amit Ghosh (2015) Tỷ lệ dự phòng RRTD càng cao phản ánh Ngân hàng đó đang có xu hướng đầu tư vào tài sản mang tính rủi ro cao và phải chịu trả rất nhiều chi phí để đền bù cho những tổn thất khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao theo nghiên cứu của Vương Thị Tâm (2022) Do đó, tác giả đặt giả thuyết cho nghiên cứu :
H5 : Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các Ngân hàng thương mại
Tỷ lệ lạm phát (INF i,t ) được xác định bằng tốc độ tăng trưởng của Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), do Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO) tính toán.
Tỷ lệ lạm phát cũng có ảnh hưởng đến nợ xấu của hệ thống Ngân hàng Khi lạm phát tăng, người dân thường có xu hướng thắt chặt chi tiêu dẫn đến hàng hóa bị tiêu thụ chậm lại, sản xuất kinh doanh của những doanh nghiệp bị trì trệ làm cho lợi nhuận giảm, có vài trường hợp phải thua lỗ làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, điều này khiến cho tỷ lệ nợ xấu tăng lên Theo nghiên cứu của tác giả Fofack (2005);Amit Ghosh (2015); Alshebmi et al (2020); SINGH et al (2021);Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Bùi Thanh Đan và Nguyễn Ngọc Huyền
(2022) cho rằng mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu còn đối với nghiên cứu của tác giả Ekanayake and Azeez (2015) lại có kết quả là mối tương quan âm Tác giả giải thích cho nghiên cứu này là do lạm phát cao thì khách hàng có khả năng trả nợ vì lạm phát làm giảm giá trị thực của những khoản trong khi lãi suất cho vay là cố định Qua những bài nghiên cứu trước đây, cho thấy rằng mối tương quan giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu chưa được kết luận đồng nhất giữa các nghiên cứu, vì điều này còn phụ thuộc vào chính sách khác nhau của từng quốc gia Tác giả đã đặt giả thuyết cho bài nghiên cứu này là:
H6: Tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các Ngân hàng thương mại
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GPD i,t )
Với ý nghĩa tốc độ tăng trưởng kinh tế là một khái niệm dùng để đo lường và đánh giá sự tăng trưởng và phát triển của một quốc gia, khu vực hoặc toàn cầu trong một khoảng thời gian nhất định Chỉ tiêu GDP được thu thập từ số liệu Tổng cục Thống kê Việt Nam ( GSO)
Theo nhiều nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia là nhân tố vĩ mô quan trọng và có sự ảnh hưởng không hề nhỏ đến tình hình nợ xấu của các quốc gia theo nghiên cứu của Salas and Saurina (2002) Ở giai đoạn nền kinh tế được phát triển mạnh mẽ, hoạt động sản xuất và hiệu quả kinh doanh sẽ được phát triển thuận lợi, giúp tạo lợi nhuận cho các tổ chức và thu nhập cá nhân được tăng lên từ đó góp phần nâng cao khả năng hoàn trả những khoản vay Còn ngược lại, nền kinh tế gặp nhiều khó khăn, làm cho thu nhập cá nhân, lợi nhuận doanh nghiệp giảm Điều này sẽ dẫn đến khả năng chi trả khoản nợ của người vay gặp nhiều khó khăn, khiến cho nợ xấu tăng cao.Trên thế giới có nhiều tác giả đã tìm hiểu được các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM Cụ thể theo tác giả Fofack (2005) sử dụng mô hình ước lượng hồi quy tổng quát GMM để tìm hiểu các tác nhân xảy ra nợ xấu ở các nước Sahara và kết quả thu được là tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối tương quan ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Hầu hết các nghiên cứu cho thấy rằng nợ xấu tại ngân hàng có quan hệ ngược chiều so với tốc độ tăng trưởng.Đồng quan điểm trên có tác giả Messai and Jouini (2013); Ekanayake and Azeez (2015); Salas and Saurina (2002); Alshebmi et al (2020) ; Amit Ghosh (2015); Đoàn Thanh Hà và cộng sự (2020) ; Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Nguyễn Thị Hồng Ánh và cộng sự (2021); Bùi Thanh Đan và Nguyễn Ngọc Huyền (2022) Từ đó giả thuyết được đặt ra:
H7: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại
Bảng 3.1 Tổng hợp các biến nghiên cứu của tác giả
Biến Ký hiệu Công thức đo lường
Tỷ lệ nợ xấu NPL
= Nợ xấu nhóm 3+Nợ xấu nhóm 4+Nợ xấu nhóm 5
Quy mô ngân hàng SIZE
SIZE i,t = Ln (Tổng tài sản)
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản
ROA ROA i,t = Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản - Đòn bẩy tài chính LEV
Tỷ lệ chi phí hoạt động
CIR CIR i,t = Chi phí hoạt động
Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng
= Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng
Lạm phát trung bình hàng năm
Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU VÀ XEM XÉT TÍNH TƯƠNG QUAN CỦA CÁC BIẾN SỐ ĐỘC LẬP TRONG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
4.1.1 Thực trạng nợ xấu tại các ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2011-2023
Hình 4.1 Biểu đồ tình hình nợ xấu tại các NHTM Việt Nam năm 2011-2023
Nguồn:Tác giả tự tổng hợp
Biểu đồ minh họa xu hướng tỷ lệ nợ xấu (NPL) của các ngân hàng thương mại từ năm 2011 đến năm 2023 Phân tích xu hướng này cho thấy một số nhận xét đáng chú ý.
Từ 2011 đến 2015, tỷ lệ nợ xấu tăng lên 3,20% rồi sau đó giảm xuống còn 1,73% Đây có thể là do các ngân hàng đã cải thiện quản lý rủi ro và tăng cường thu hồi nợ Trong giai đoạn 2016-2019, tỷ lệ nợ xấu duy trì ở mức thấp và ổn định nhờ sự ổn định trong hoạt động tín dụng và quản lý rủi ro của các ngân hàng Tuy nhiên, từ 2019 đến 2022, tỷ lệ nợ xấu lại tăng mạnh, đạt 3,15% do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19.
NPL là do tác động của đại dịch COVID-19, khi nhiều doanh nghiệp và cá nhân gặp khó khăn trong việc trả nợ Đến năm 2023 tỷ lệ nợ xấu giảm nhẹ xuống còn 2.79% vào năm 2023 và điều này có thể cho thấy một số biện pháp hỗ trợ kinh tế và tái cơ cấu nợ đã bắt đầu có hiệu quả, giúp giảm áp lực nợ xấu
Tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại có xu hướng biến động khá rõ rệt qua các năm, với các giai đoạn tăng mạnh và giảm dần Đặc biệt, giai đoạn 2020-
2022 cho thấy sự gia tăng đáng kể do tác động của đại dịch COVID-19, tuy nhiên đã có sự cải thiện nhẹ vào năm 2023 Điều này phản ánh tính chu kỳ và sự phụ thuộc của hệ thống ngân hàng vào tình hình kinh tế vĩ mô
4.1.2.Thống kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu
Khóa luận áp dụng phương pháp thống kê mô tả các biến trong qua lệnh SUM trong phần mềm Stata để có cái nhìn tổng quan về các biến nghiên cứu chẳng hạn như tổng số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn,giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất được thể hiện qua các biến số nghiên cứu ở bảng thống kê sau:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả
Tên biến Số quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17
Tỷ lệ nợ xấu trong giai đoạn 2011-2023 gồm 364 quan sát, kết quả thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu có thể thấy rằng nợ xấu của các Ngân hàng thương mại trong mẫu nghiên cứu có giá trị trung bình 2% dưới mức tỷ lệ an toàn cho phép Nhà nước đề ra là 3%.Trong đó nợ xấu nhỏ nhất là của ngân hàng Vietcombank năm
2023 với giá trị là 0.001 và giá trị nợ xấu lớn nhất thuộc về ngân hàng NVB năm 2023 là 0.2975 Có thể nói rằng trong giai đoạn này các ngân hàng thương mại đều đã tích cực theo dõi và kiểm soát những khoản vay đã giải ngân nhằm giữ nợ xấu ở mức ổn định và thấp nhất có thể
Quy mô ngân hàng có giá trị trung bình 18.7862 và độ lệch chuẩn 1.2375.Giá trị nhỏ nhất của quy mô ngân hàng trong nghiên cứu là 16.3976 thuộc về ngân hàng BaoVietBank vào năm 2011 và giá trị lớn nhất của quy mô ngân hàng 21.5566 thuộc về ngân hàng BID năm 2023 Quy mô ngân hàng có mức biến động lớn trong từng năm và khoảng cách giữa các ngân hàng ngày càng lớn Những ngân hàng ngày nay thường mở rộng quy mô để xây thương hiệu và thị phần trong ngành ngân hàng
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản vấn đề đem về lợi nhuận cho các ngân hàng thì ROA chính là một trong những nhân tố hàng đầu để xác định một ngân hàng có hiệu quả có khả năng sinh lời từ tài sản của tổ chức.Có giá trị trung bình 0.0083 và độ lệch chuẩn 0.0072.Giá trị nhỏ nhất của tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản là -0.0551 thuộc về ngân hàng TPB vào năm 2011 và giá trị lớn nhất tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản 0.0324 thuộc về ngân hàng TCB vào năm 2021 Đòn bẩy tài chính có giá trị trung bình 0.9048 và độ lệch chuẩn 0.0709 Giá trị nhỏ nhất của đòn bẩy tài chính là 0.0923 thuộc về ngân hàng VCB vào năm 2021 và giá trị lớn nhất của đòn bẩy tài chính là 0.9594 thuộc về ngân hàng BID vào năm
Tỷ lệ chi phí hoạt động có giá trị trung bình 0.2122 và độ lệch chuẩn 0.1229
Giá trị nhỏ nhất của tỷ lệ chi phí hoạt động là 0.0205 thuộc về ngân hàng KLB vào năm 2012 và giá trị lớn nhất của tỷ lệ chi phí hoạt động là 1.7103 thuộc về ngân hàng BID vào năm 2017
Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng có giá trị trung bình 0.0132 và độ lệch chuẩn 0.0072 Giá trị nhỏ nhất của tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng là - 0.0225 thuộc về ngân hàng SHB năm 2012 và giá trị lớn nhất của tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng là 0.0414 thuộc về ngân hàng AGR vào năm 2011
Tỷ lệ lạm phát có giá trị trung bình 0.0485 và độ lệch chuẩn 0.0448 Giá trị nhỏ nhất của tỷ lệ lạm phát là 0.0063 vào năm 2015 và giá trị lớn nhất là 0.1868 vào năm 2011 Nguyên nhân gây ra lạm phát năm 2011 là do sản lượng thực tế đã tăng mạnh hơn so với sản phẩm tiềm năng, tiếp đến là do chi tiêu của Chính phủ tăng cao dẫn đến gia tăng tổng nhu cầu, do nguồn tiền và nợ tín dụng của Việt Nam tăng nhanh chóng và cuối cùng là do Việt Nam đã phụ thuộc quá nhiều vào hàng nhập khẩu dẫn đến tình trạng nhập siêu.Tuy nhiên trong vài năm gần đây tình trạng lạm phát ở Việt Nam đang duy trì ở mức ổn định mặc dù chịu ảnh hưởng bởi giá xăng dầu tăng giảm nguyên nhân cho chiến tranh giữa Ukaraine – Nga và chính sách mở cửa nền kinh tế của Trung Quốc
Tốc độ tăng trưởng kinh tế có giá trị trung bình 0.0579 và độ lệch chuẩn 0.0152 Giá trị nhỏ nhất là 0.0258 vào năm 2021 và giá trị lớn nhất là 0.0802 vào năm
2022 Vào năm 2021 do ảnh hưởng của dịch COVID-19 làm trì trệ những hoạt động kinh doanh của cá nhân và các tổ chức Tuy nhiên, nhờ vào sự nỗ lực của Chính phủ trong việc củng cố kinh tế, chiến dịch ngoại giao vaccine đã được đẩy mạnh Nỗ lực này góp phần mở cửa cánh cửa cho sự phục hồi của nền kinh tế Việt Nam vào năm 2022.Việc mở cửa nền kinh tế đã sớm tạo điều kiện cho việc giải ngân dòng vốn đầu tư trong nước và cả ngoài nước,đồng thời đưa hoạt động sản xuất trở lại.Những ngành và lĩnh vực chủ yếu của nền kinh tế đã trải qua quá trình phục hồi tạo điều kiện cho tốc độ tăng trưởng kinh tế vượt mức dự kiến và tăng cao nhất trong những năm trở lại đây
4.1.3 Phân tích tương quan của các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu
KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH
4.2.1.Kết quả ước lượng mô hình Pooled OLS,FEM và REM Để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc,tác giả đã tiến hành phân tích dữ liệu bảng thu thập bằng cách sử dụng các hệ số ước lượng.Các phương pháp ước lượng được sử dụng bao gồm Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).Sau đây là kết quả chi tiết của việc phân tích như sau:
Bảng 4.4 Tổng hợp kết quả hồi quy của mô hình Pooled OLS,FEM và REM
Tên biến Pooled OLS FEM REM
Có ý nghĩa thống kê mức 10% tương đương với *
Có ý nghĩa thống kê mức 5% tương đương với **
Có ý nghĩa thống kê mức 1% tương đương với ***
Nguồn:Trích xuất từ phần mềm STATA 17 Đối với mô hình Pooled OLS, có 4 biến có ý nghĩa thống kê bao gồm: SIZE ROA , LEV , CIR Trong đó biến SIZE có tác động cùng chiều với NPL ở mức ý nghĩa 5% Còn biến ROA và LEV có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 1% Đối với biến CIR có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 10% Đối với mô hình FEM, có 5 biến có ý nghĩa thống kê bao gồm: SIZE , ROA LEV, LLR , INF.Trong đó biến SIZE và LLR có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 1% Còn đối với biến ROA và LEV có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 1%.Ngoài ra đối với biến INF có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 5% Đối với mô hình REM, có 4 biến có ý nghĩa thống kê bao gồm: SIZE , ROA LEV, LLR.Trong đó có biến ROA và LEV có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 1%.Còn đối với biến SIZE và LLR có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 5%
Bảng 4.4 cho ta thấy các biến độc lập ROA và LEV đều tác động đến NPL với mức ý nghĩa 1%.Ngoài ra biến LLR không có ý nghĩa tại mô hình Pooled nhưng lại có ý nghĩa thống kê tác động đến NPL với mức ý nghĩa 1% tại mô hình FEM, REM Nhưng xét về tổng thể thì các biến số có sự tác động và chiều tác động tương đồng nhau tại mô hình do đó dữ liệu nghiên cứu phù hợp để có những kiểm định tiếp theo
Để xác định hiệu quả của mô hình Pooled OLS, FEM và REM, cần tiến hành các kiểm định giữa chúng: Kiểm định F-test giữa Pooled OLS và FEM, kiểm định Hausman giữa FEM và REM Sau khi thực hiện các kiểm định này, có thể lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp nhất.
4.2.2.Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
Sau khi phân tích mô hình hồi quy Pooled OLS,FEM,REM, khóa luận sẽ tiến hành lựa chọn các mô hình
So sánh lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM
Giả thuyết được đặt ra khi thực hiện kiểm định F-test chọn giữa Pooled OLS và FEM như sau:
Kết quả so sánh giữa mô hình Pooled OLS và FEM được trình bày tại bảng 4.5 như sau:
Kiểm định F-Test F test P-value
Nguồn:Trích xuất từ phần mềm STATA 17
Bảng 4.5 Dựa trên kiểm định F-test, giá trị P-value = 0.0000 có mức ý nghĩa thấp hơn 0.05, cho phép chúng ta chúng ta chấp nhận giả thuyết H1 và từ bỏ giả thuyết H0 Điều này có nghĩa là mô hình tác động cố định ( FEM ) được xem xét phù hợp hơn cho nghiên cứu này
So sánh lựa chọn giữa Pooled OLS và REM
Giả thuyết được đặt ra khi thực hiện kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian chọn giữa Pooled PLS và REM như sau:
Kết quả so sánh giữa Pooled và REM được trình bày tại bảng 4.6
Bảng 4.6 Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian
Nguồn:Trích xuất từ phần mềm STATA 17
Giá trị P-value của kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian là 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1.Vậy mô hình REM được xem xét phù hợp với nghiên cứu này
So sánh lựa chọn giữa FEM và REM
Giả thuyết được đặt ra khi sử dụng kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa mô hình FEM và REM được thể hiện sau đây
𝐻 1 : 𝑀ô ℎì𝑛ℎ 𝐹𝐸𝑀 𝑝ℎù ℎợ𝑝 Kết quả so sánh giữa FEM và REM được trình bày ở bảng 4.7
Kiểm định Hausman Chi2 P-value
Nguồn:Trích xuất từ phần mềm STATA 17
Kết quả Hausman cho P-value = 0.9616 lớn hơn 0.05 vì vậy giả thuyết H0 được chấp nhận.Điều này có nghĩa mô hình tác động REM phù hợp hơn
Như vậy, sau khi đã kiểm định hết 3 mô hình gồm Pooled OLS, mô hình tác động cố định ( FEM ) và mô hình tác động tác động ngẫu nhiên ( REM ) thì mô hình REM ổn định nhất Do đó để phân tích các kết quả tiếp theo của nghiên cứu ta lựa chọn mô hình REM là mô hình phù hợp nhất
4.2.3 Kiểm định các khuyết tật của mô hình REM
4.2.3.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi cho mô hình REM Để xem xét mô hình có xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi và không làm thay đổi tính không chệch và nhất quán của các ước lượng bình phương nhỏ nhất tiến hành kiểm định sau Để kiểm tra mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không, dùng kiểm định Breusch – Pagan
𝐻 0 : 𝐾ℎô𝑛𝑔 𝑐ó hiện tượng phương sai sai số thay đổi
𝐻 1 : 𝐶ó ℎ𝑖ệ𝑛 𝑡ượ𝑛𝑔 𝑝ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖 Kết quả kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian tại bảng 4.8
Bảng 4.8 Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian
Nguồn : Trích xuất từ phần mềm STATA 17
Giá trị P-value của kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian là 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1.Vậy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi với mức ý nghĩa 5%
4.2.3.2 Hiện tượng tự tương quan
Sau khi lựa chọn được mô hình REM, để kiểm tra mô hình có hiện tượng tương quan hay không,dùng kiểm định Wooldridge
Kết quả kiểm định mô hình Wooldridge tại bảng 4.9
Nguồn: Trích từ phần mềm STATA 17
Qua bảng kết quả bảng 4.9 kiểm định khuyết tật của mô hình, cho thấy mô hình nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan
4.2.4 Mô hình FGLS Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi của mô hình REM và tìm được mô hình nghiên cứu hợp lý nhất,tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy FGLS nhằm xử lý khuyết tật này để đảm bảo mô hình ước lượng được hiệu quả nhất
Bảng 4.10 Phương pháp hồi quy FGLS
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm STATA 17
Dựa vào bảng kết quả kiểm định FGLS, cho thấy rằng mô hình đã được khắc phục khuyết tật, đồng thời với mức ý nghĩa 5% do Prob > chi2=0.0000 chứng tỏ mô hình phù hợp.Tác giả thấy rằng có 5 biến độc lập là SIZE, ROA , LEV , LLR , INF trong đó có 3 biến SIZE , ROA , LEV có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu và biến LLR và INF có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Sau khi đã kiểm định mô hình và loại bỏ các biến độc lập không có ý nghĩa thống kê,ta có mô hình đo lường các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu như sau:
