Từ đó mục tiêu nghiên cứu thứ nhất được giải quyết là xác định các nhân tố được xây dựng trong mô hình nghiên cứu và có sự tác động đến lợi nhuận tại các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam là
GIGT THIEU DE TAU esisssccssssavecssscussesessessesascoueecoussatecsxsteeaveccsosceued 1 LL cố .nẽn ẽẽ
Nợ xấu tại các ngân hàng throng MAi cscccsssssessssssssseessssseesssesssseessssteessnsece 8 1 Khái niệm nợ xấu .c ccc St 2 E211 112111 1111111711 xrkE 8 2 Phân loại no xấu tại các ngân hàng thương mại . ¿- - c+<+c+++ 9 3 Nguyên nhân gây ra nợ xấu tại các ngân hàng thương mại
3.2.3 Phương pháp xử lý số liệu
3.2.3.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Bước 1: Phân tích tình hình biến động của tỷ lệ nợ xấu của 23 NHTM niêm yết tai
Việt Nam, thông qua việc tính toán giá trị trung bình hàng năm, đã mô tả rõ ràng các đặc tính của các biến số trong mô hình, bao gồm giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, trung bình và độ lệch chuẩn Điều này giúp tác giả đánh giá tổng quát tình hình của các biến số và xác định liệu dữ liệu nghiên cứu có những sai lệch ban đầu hay không.
3.2.3.2 Phân tích tương quan của các biến số độc lập
Một trong những giả định quan trọng của hồi quy tuyến tính là không có tương quan giữa các biến độc lập Khi giả thuyết này bị vi phạm, hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra Để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, ta sử dụng ma trận tương quan Nếu hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập vượt ngưỡng 0,8, khả năng xuất hiện đa cộng tuyến trong mô hình là cao.
Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS) là phương pháp bình phương bé nhất thông thường trong hồi quy dữ liệu bảng, được sử dụng phổ biến nhờ tính đơn giản của nó Phương pháp này giả định không có sự khác biệt giữa các đơn vị chéo, với hằng số chung cho tất cả các đơn vị Tuy nhiên, Pooled OLS không phản ánh sự khác nhau giữa các đơn vị chéo trong mẫu nghiên cứu, dẫn đến việc các tham số ước lượng không thay đổi theo đơn vị chéo Điều này có thể gây ra hiện tượng tự tương quan trong chuỗi dữ liệu, thể hiện qua chỉ số Durbin Watson thấp, làm giảm hiệu quả và độ tin cậy của kết quả ước lượng.
Mô hình tác động cố định (FEM) được sử dụng khi các đơn vị chéo không đồng nhất, cho phép phản ánh tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc với đặc trưng riêng của từng đơn vị FEM giả định rằng các hệ số hồi quy riêng phần giống nhau giữa các đơn vị chéo, nhưng các hệ số chặn hồi quy lại khác nhau Mô hình này công nhận rằng mỗi thành phần trong mẫu nghiên cứu có những đặc điểm độc đáo, ảnh hưởng đến các biến độc lập Nói cách khác, FEM phân tích mối liên hệ giữa phần dư của từng đơn vị và các biến độc lập, giúp kiểm soát và tách biệt ảnh hưởng của những đặc trưng riêng lẻ.
Việc giữ cho các biến độc lập không thay đổi theo thời gian cho phép chúng ta ước tính chính xác các tác động thực sự của chúng lên biến phụ thuộc.
Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) xác định các hệ số chặn khác nhau cho từng đơn vị chéo, với tác động chung từ các biến độc lập Các hệ số chặn này được phát sinh từ một hệ số chặn chung không đổi theo đối tượng và thời gian, cùng với một biến ngẫu nhiên là thành phần sai số thay đổi theo đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian REM tiếp cận bằng cách xem xét các đặc điểm riêng của các đơn vị như các biến ngẫu nhiên không tương quan với biến độc lập, coi chúng là biến giải thích mới ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Khi có sự khác biệt giữa các đơn vị ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, mô hình tác động ngẫu nhiên có thể là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình tác động cố định.
“+ Lwa chon m6 hinh Pooled OLS va FEM
Dé lua chon m6 hinh Pooled OLS va FEM sé duoc thu hiện thong qua kiém dinh
Kiểm định F được sử dụng với giả thuyết H0 là không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau, do đó mô hình Pooled OLS là phù hợp Ngược lại, giả thuyết HI cho rằng có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm, khiến mô hình FEM trở nên thích hợp hơn Nếu giá trị P lớn hơn 5%, chúng ta chấp nhận H0, điều này có nghĩa là mô hình Pooled OLS là phù hợp Để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM, cần thực hiện các kiểm định tương ứng.
Trong nghiên cứu của Hausman, giả thuyết H0 cho rằng không có mối tương quan giữa các biến độc lập và phần dư, do đó mô hình REM là phù hợp Ngược lại, giả thuyết HI cho rằng có sự tương quan giữa các biến độc lập và phần dư, dẫn đến việc sử dụng mô hình FEM Nếu P-value lớn hơn 5%, chúng ta chấp nhận H0, điều này có nghĩa là mô hình REM là lựa chọn thích hợp; nếu không, mô hình FEM sẽ được áp dụng.
Để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM, cần thực hiện kiểm định Breusch-Pagan Giả thuyết H0 cho rằng không có sự sai khác giữa phương sai sai số, do đó Pooled OLS sẽ phù hợp Ngược lại, giả thuyết HI cho rằng có sự sai khác giữa phương sai sai số, dẫn đến việc REM sẽ là lựa chọn thích hợp Nếu P-value lớn hơn 5%, ta chấp nhận H0, nghĩa là mô hình Pooled OLS phù hợp; nếu không, REM sẽ được ưu tiên.
3.2.3.5 Kiểm định hiện tượng khuyết tật của mô hình được chọn
Hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy bội xảy ra khi các biến giải thích có sự tương quan với nhau, điều này vi phạm giả thuyết rằng các biến này không tương quan Khi một biến giải thích có mối liên hệ với các biến khác, mô hình sẽ gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Ngọc Nhậm 2007) Để kiểm định đa cộng tuyến, ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF Trong đó, giả thuyết H0 cho rằng mô hình không có đa cộng tuyến, trong khi HI cho rằng có hiện tượng này Nếu các hệ số VIF đều thấp hơn 5 và giá trị trung bình VIF cũng dưới 5, thì mô hình không xuất hiện đa cộng tuyến.
Hiện tượng phương sai sai số thay đổi gây ra sự không đồng nhất trong phương sai các phần dư, dẫn đến việc chúng không còn giữ dạng hằng số.
Trong nghiên cứu này, có 39 thay đổi được quan sát với sự khác biệt và không tuân theo phân phối chuẩn ngẫu nhiên Hiện tượng phương sai sai số thay đổi được kiểm tra thông qua cặp giả thuyết H0 (không có hiện tượng phương sai sai số) và HI (có hiện tượng phương sai sai số) Nếu giá trị P-value của kiểm định lớn hơn 5%, chúng ta chấp nhận H0, tức là không có sự xuất hiện của hiện tượng này; ngược lại, nếu P-value nhỏ hơn 5%, chúng ta bác bỏ H0 và xác nhận sự tồn tại của phương sai sai số trong mô hình.
Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi các biến quan sát trong bảng dữ liệu có mối liên hệ với nhau, thường do sai lệch trong quá trình lập mô hình và thu thập dữ liệu Trong trường hợp này, giả thuyết H0 cho rằng không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình, trong khi giả thuyết HI cho rằng hiện tượng này tồn tại Nếu giá trị P-value từ kiểm định lớn hơn 5%, chúng ta chấp nhận H0, tức là không có hiện tượng tự tương quan; ngược lại, nếu nhỏ hơn 5%, điều này cho thấy sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
3.2.3.6 Khắc phục các hiện tượng khuyết tật bằng phương pháp FGLS
Trong trường hợp mô hình nghiên cứu gặp hiện tượng phương sai thay đổi hoặc tự tương quan, việc khắc phục sẽ được thực hiện bằng phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Square) Đây là mô hình cuối cùng được áp dụng để xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam Phương pháp FGLS tương tự như OLS nhưng chú trọng vào việc điều chỉnh các sai số liên quan đến phương sai, độ lệch chuẩn và tính biến thiên của dữ liệu, nhằm đảm bảo kết quả phù hợp với giả thuyết bình phương nhỏ nhất Cuối cùng, giá trị P-value sẽ được so sánh với mức 5% để đánh giá sự phù hợp của mô hình.
Trong chương 3, tác giả trình bày mô hình và giả thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết ở Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022 Các biến số độc lập được xem xét bao gồm Quy mô ngân hàng, Tỷ suất sinh lời, Tăng trưởng tín dụng, Tỷ lệ chi phí hoạt động, Hệ số an toàn vốn, Hoạt động kiểm toán, và Quy mô hội đồng quản trị.
KÉT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Kết luận vo 2222222 tr 22 tr cce 56 5.2 Hàm ý quản tTỊ - sát TH Hàng HH net 56 5.2.1 Đối với quy mô các ngân hàng thương mại 5.2.2 Đối với tăng trưởng tín dụng -. ©222++cc++tterxererrxesrrrrrrrkx 57 5.243 Đối với tỷ suất lợi nhuận 5.2.4 Đối với công tác quản trị rủi ro tín dụng -c¿¿©2-xz+cssczczxs 58 5.3 Hạn chế nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo 58 5.3.1 Hạn chế nghiên cứu -2++22V2+2+222EEEES2EEEEE2222E 21x rrrek 58 5.3.2 Hudng nghitn chu mé rOngiiicaccinianinnacnanwniniannacniean: 59
Luận văn này tổng hợp các khung lý thuyết về nợ xấu và các yếu tố ảnh hưởng tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Nghiên cứu đã xác định các khoảng trống trong nghiên cứu hiện tại thông qua việc lược khảo các tài liệu liên quan Mục tiêu đầu tiên là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam, bao gồm quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, tỷ suất sinh lời, tỷ lệ chi phí hoạt động, tỷ lệ an toàn vốn, hoạt động kiểm toán, quy mô hội đồng quản trị, tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, tác động của đại dịch Covid-19 và tỷ lệ sở hữu Nhà nước Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu thứ cấp từ 24 ngân hàng.
Nghiên cứu về các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam từ 2011 đến 2022 cho thấy các yếu tố như quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ chi phí hoạt động, hệ số an toàn vốn và tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng tích cực đến nợ xấu Ngược lại, ROE, hoạt động kiểm toán và sở hữu Nhà nước lại có tác động tiêu cực đến nợ xấu Đáng chú ý, tăng trưởng kinh tế và quy mô hội đồng quản trị không có ảnh hưởng thống kê đến nợ xấu tại các NHTMCP này Những kết quả này sẽ dẫn đến các hàm ý quản trị được đề xuất trong phần tiếp theo.
5.2.1 Đối với quy mô các ngân hàng thương mại
Các ngân hàng thương mại (NHTM) cần điều chỉnh quy mô hoạt động để tối ưu hóa lợi thế theo quy mô, đồng thời giảm thiểu chi phí tiếp cận nguồn tài trợ bên ngoài Việc mở rộng quy mô cần được thực hiện thông qua việc tuyển dụng kỹ lưỡng, bởi nếu đội ngũ nhân viên không hiệu quả thì lợi ích từ việc mở rộng sẽ không được phát huy Hơn nữa, cần đánh giá hiệu quả đóng góp của nhân viên để thiết lập chế độ lương, thưởng hợp lý nhằm khuyến khích họ làm việc tốt hơn Các chương trình đào tạo và huấn luyện nhân viên cũng cần được tổ chức định kỳ, kết hợp với các kỳ thi đánh giá năng lực để nâng cao chất lượng nhân sự trong quá trình thực hiện nghiệp vụ.
Việc gia tăng quy mô ngân hàng cần chú trọng đầu tư vào công nghệ ngân hàng để đánh giá các khoản vay hiệu quả, tiếp cận khách hàng muốn vay thay vì chỉ tập trung vào hoạt động bán lẻ Công nghệ hiện đại giúp phát hiện khách hàng có lịch sử tín dụng kém và tính toán các kế hoạch cho vay chính xác hơn, từ đó tạo điều kiện tín dụng tốt hơn và hạn chế nợ xấu cho các ngân hàng trong tương lai.
5.2.2 Đối với tăng trưởng tín dụng
Nghiên cứu cho thấy rằng tăng trưởng tín dụng có mối liên hệ tích cực với nợ xấu ngân hàng, tuy nhiên cần đảm bảo thanh khoản Ngân hàng thương mại (NHTM) nên tăng trưởng tín dụng hợp lý, tận dụng hiệu quả nguồn vốn huy động Tăng tỷ lệ cho vay có thể dẫn đến rủi ro thanh khoản và tín dụng gia tăng Các ngân hàng cần tiếp thị riêng cho từng phân khúc khách hàng và tập trung vào khách hàng tiềm năng Đồng thời, khi tăng tỷ lệ cho vay, NHTM cần tuân thủ các quy định của Ngân hàng Nhà nước về an toàn tín dụng, đảm bảo nguồn vốn được sử dụng đúng mục đích và hiệu quả.
5.2.3 Đối với tỷ suất lợi nhuận
Các ngân hàng thương mại Việt Nam đang cạnh tranh gay gắt về thị phần và ảnh hưởng trong hệ thống ngân hàng Để phát triển tín dụng và tối đa hóa lợi nhuận, nhiều ngân hàng đã nới lỏng các công cụ quản lý tín dụng nhằm gia tăng khoản vay, dẫn đến tình trạng nợ xấu gia tăng Do đó, để đảm bảo tỷ suất sinh lời bền vững, các ngân hàng cần lựa chọn chiến lược hoạt động ổn định và hiệu quả.
Để tránh tình trạng tăng trưởng tín dụng nóng, cần phải gắn kết hoạt động tín dụng với các công cụ quản lý hiệu quả, nhằm phòng ngừa rủi ro nợ xấu và hạn chế tối đa nợ xấu cho ngân hàng.
Để giảm thiểu ảnh hưởng tiêu cực của hoạt động tín dụng đối với ngân hàng thương mại, việc tăng cường lợi nhuận thông qua đa dạng hóa các hoạt động cho vay và sản phẩm dịch vụ là rất quan trọng Ngân hàng có thể tạo ra lợi nhuận bổ sung từ các kênh kinh doanh khác như chứng khoán, ngoại tệ và bảo hiểm.
5.2.4 Đối với công tác quản trị rủi ro tín dụng
Các ngân hàng thương mại (NHTM) cần thực hiện các biện pháp xử lý nợ xấu hiệu quả, liên kết trách nhiệm của từng cá nhân như cán bộ tín dụng và thẩm định trong quy trình phê duyệt hồ sơ vay Việc tuân thủ các nguyên tắc định giá, xác định mục đích sử dụng vốn và kiểm soát sau giải ngân là rất quan trọng Đối với các dự án kinh doanh, cần đánh giá tính khả thi về khả năng thu hồi nợ gốc và lãi Ngoài ra, NHTM cần có các phương án thu hồi, xử lý hoặc bán nợ xấu thông qua tổ chức VAMC để giải quyết triệt để nợ xấu và giảm thiểu việc trích lập dự phòng, từ đó bảo vệ lợi nhuận.
Các ngân hàng thương mại cần nâng cao công tác kiểm tra và kiểm soát nội bộ để đảm bảo tuân thủ quy trình và chính sách tín dụng Hoạt động kiểm toán nội bộ nên được thực hiện thường xuyên và độc lập, đồng thời gắn trách nhiệm rõ ràng với các cá nhân liên quan đến các hoạt động có thể gây tổn thất tín dụng cho ngân hàng.
Các ngân hàng thương mại (NHTM) cần nâng cao chất lượng nguồn nhân lực để giảm thiểu rủi ro tín dụng thông qua việc tuyển dụng và phân bổ nhân sự có chuyên môn và đạo đức nghề nghiệp Cần thiết lập chế tài nghiêm khắc đối với các trường hợp lợi ích nhóm và cấu kết với khách hàng để tránh tình trạng nợ xấu Đồng thời, việc tăng cường đào tạo chuyên môn cho nhân viên và gắn kết lợi ích cá nhân với mục tiêu của NHTM sẽ tạo động lực làm việc và đảm bảo tuân thủ quy định.
5.3 Hạn chế nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo
Nghiên cứu này được thực hiện trong một khoảng thời gian chưa đủ dài, dẫn đến số lượng quan sát chưa đủ lớn để đưa ra kết luận chính xác về vấn đề nghiên cứu.
Mô hình hiện tại vẫn còn thiếu các nhân tố mới, chủ yếu dựa vào các nghiên cứu trước đây Điều này dẫn đến việc chưa có những biến mới để đo lường tác động, do hạn chế về thời gian và năng lực nghiên cứu.
Nghiên cứu chỉ tập trung vào 24 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam, điều này có thể dẫn đến việc số liệu không đầy đủ và không đủ điều kiện để đưa ra kết luận chính xác về toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại.
5.3.2 Hướng nghiên cứu mở rộng
Thứ nhất, trong những nghiên cứu tiếp theo sẽ gia tăng giai đoạn thời gian hơn nữa không chỉ bắt đầu từ năm 2011 mà có thể trước đó
Nghiên cứu tiếp theo sẽ khảo sát các công trình gần đây nhằm phát hiện các khe hở mới và bổ sung thêm các biến mới để nghiên cứu.