LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là Nguyễn Thị Thanh Thúy, xin được cam đoan đề tài “Tác động của TTCV và RRTD đến KNSL của các NHTM tại Việt Nam” là kết quả công trình nghiên cứu của cá nhân tôi
GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài nghiên cứu
Ngân hàng thương mại (NHTM) là một định chế tài chính trung gian quan trọng, chuyên cung cấp dịch vụ tiền tệ và tài chính, đóng vai trò chuyển giao vốn từ người gửi tiết kiệm sang người vay Trong bối cảnh hiện đại hóa và cạnh tranh khốc liệt, các NHTM đang chuyển mình sang các hoạt động phi truyền thống để tối đa hóa lợi nhuận (LN), theo quy định của Luật các tổ chức tín dụng năm 2010 tại Việt Nam Hoạt động cho vay vẫn là một trong những mảng kinh doanh chủ chốt, tạo ra thu nhập lãi lớn nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro Việc quản lý rủi ro tín dụng (RRTD) trong cho vay là rất quan trọng, vì nếu không kiểm soát tốt, có thể dẫn đến thiệt hại nghiêm trọng và thậm chí là nguy cơ phá sản ngân hàng, đe dọa an toàn của toàn bộ hệ thống ngân hàng.
KNSL đóng góp đáng kể vào thu nhập của các Ngân hàng, đặc biệt là Ngân hàng thương mại, thông qua hoạt động cho vay Tuy nhiên, điều này cũng mang lại rủi ro cho các Ngân hàng, vì hoạt động cho vay có thể ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính (Saunder & Allen, 2010) Nghiên cứu của Acha và cộng sự (2006) chỉ ra rằng các quy định tài chính-ngân hàng, như yêu cầu về an toàn vốn tối thiểu, buộc các Ngân hàng phải lựa chọn giữa hai chiến lược: đa dạng hóa hoặc tập trung vào danh mục cho vay, nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng và tối ưu hóa KNSL.
Trong quản trị tài chính, rủi ro và lợi nhuận luôn đi đôi với nhau, với mối quan hệ tỷ lệ thuận giữa khả năng sinh lời (KNSL) và mức độ rủi ro Khi KNSL cao, rủi ro cũng tăng theo, dẫn đến phần bù rủi ro (risk premium) cao hơn Nếu quản lý rủi ro hiệu quả, rủi ro tín dụng (RRTD) sẽ không xảy ra, giúp ngân hàng đạt KNSL bằng hoặc cao hơn mong đợi Ngược lại, khi RRTD xảy ra, ngân hàng có thể chỉ đạt KNSL thấp hơn mong đợi, ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL Sự gia tăng RRTD sẽ làm giảm lợi nhuận của ngân hàng, đặc biệt khi ngân hàng không kiểm soát được RRTD, dẫn đến khả năng vỡ nợ Việc không thu hồi được vốn và lãi từ khách hàng sẽ gây thất thoát tài sản và giảm lợi nhuận Hơn nữa, việc tập trung vào tín dụng sẽ làm tăng khả năng xảy ra RRTD, buộc ngân hàng phải trích lập dự phòng cao, từ đó ảnh hưởng đến lợi nhuận sau thuế và làm giảm KNSL.
Lãi suất ngân hàng đang có xu hướng giảm, trong khi tín dụng lại tăng trưởng nóng với nhiều ngân hàng cho vay ồ ạt mà thiếu kiểm soát rủi ro Tình trạng này đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến hệ thống quản trị của các ngân hàng thương mại, khi họ chấp nhận tín dụng cho nhiều ngành nghề khác nhau thay vì tập trung vào một lĩnh vực cụ thể.
Giai đoạn 2020 – 2022 chứng kiến sự gia tăng nhanh chóng tỷ lệ nợ xấu trong hoạt động ngân hàng, khiến hầu hết các ngân hàng không thể kiểm soát được nợ xấu Điều này dẫn đến chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) tăng cao, ảnh hưởng nghiêm trọng đến sự an toàn và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.
Theo nghiên cứu của Theo Foods, Norden và Weber (2010), việc tính toán TTCV một cách bất thường có thể dẫn đến việc các khoản dự phòng tổn thất cho vay tăng cao trong các năm tiếp theo Hệ quả là điều này gây ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận của ngân hàng, như được chỉ ra bởi Fahlenbrach, Prilmeier và Stylx.
Trong giai đoạn khó khăn tài chính, dấu hiệu sức khỏe tài chính của ngân hàng có thể bị ảnh hưởng nghiêm trọng khi tỷ lệ tín dụng được mở rộng vượt mức trung bình hoặc giảm xuống dưới mức trung bình Do đó, trong thời kỳ khủng hoảng, các ngân hàng cần nhận thức rõ ràng về các rủi ro liên quan đến quyết định tín dụng của mình Việc này không chỉ giúp xây dựng chiến lược hợp lý mà còn đảm bảo các quyết định hành động được thực hiện một cách thận trọng, đồng thời chuẩn bị các phương án dự phòng cho các khoản lỗ tín dụng có thể xảy ra.
Trong giai đoạn bùng nổ và thoái trào của thị trường, các tiêu chuẩn tín dụng sẽ có sự đối nghịch, theo kết luận của Ruckes (2004) Kết quả cuối cùng của quá trình này là TTCV bất thường trong cuộc khủng hoảng sẽ tạo ra tác động tích cực đến thị trường.
LN ngân hàng theo thời gian
Rủi ro tín dụng (RRTD) có thể ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng theo nhiều cách khác nhau Một khả năng là RRTD và KNSL có mối quan hệ đánh đổi, tức là khi RRTD cao, ngân hàng có thể đạt được KNSL cao hơn Tuy nhiên, cũng có khả năng mối quan hệ này là ngược chiều, khi ngân hàng không quản trị tốt RRTD, dẫn đến những tác động tiêu cực đến KNSL.
Dựa trên những phân tích đã thực hiện, tác giả quyết định nghiên cứu đề tài “Tác động của TTCV và RRTD đến KNSL của các NHTM tại Việt Nam” Đề tài này không chỉ mang lại ý nghĩa khoa học mà còn có giá trị thực tiễn, vì vậy học viên đã chọn nó làm luận văn thạc sĩ chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng.
Mục tiêu nghiên cứu
1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Mục tiêu chính của nghiên cứu là đánh giá tác động của Tổ chức tín dụng và Rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, từ đó đưa ra các khuyến nghị nhằm nâng cao khả năng sinh lời cho các ngân hàng.
1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể Để đạt được mục tiêu của nghiên cứu tổng quát, tác giả đưa ra các đề xuất các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau:
Mục tiêu cụ thể thứ nhất, đánh giá tác động của TTCV đến KNSL của NHTM tại Việt Nam
Mục tiêu cụ thể thứ hai, đánh giá tác động của RRTD đến KNSL của NHTM tại Việt Nam
Mục tiêu cụ thể thứ ba, đánh giá vai trò điều tiết của RRTD đối với tác động của TTCV đến KNSL của NHTM tại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Với mục tiêu nghiên cứu được xác định tại mục 1.2, đề tài lần lượt trả lời các câu hỏi nghiên cứu như sau:
Câu hỏi 1 : Tác động của TTCV đến KNSL của NHTM tại Việt Nam như thế nào?
Câu hỏi 2 : Tác động của RRTD đến KNSL của NHTM tại Việt Nam như thế nào?
Câu hỏi 3 : RRTD điều tiết như thế nào đối với tác động của TTCV đến KNSL của các NHTM tại Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là tác động của TTCV và RRTD đến KNSL của các NHTM
Về thời gian nghiên cứu: Đề tài thu thập số liệu thứ cấp của các ngân hàng thương mại từ năm 2010 đến năm 2022
Về không gian nghiên cứu:
Nghiên cứu này thu thập dữ liệu từ 25 ngân hàng thương mại tại Việt Nam, loại trừ các ngân hàng tự nguyện bị sáp nhập hoặc mua lại, cũng như những ngân hàng bị kiểm soát đặc biệt hoặc mua lại bắt buộc bởi Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Để đảm bảo tính chính xác, nghiên cứu không xem xét các ngân hàng không có thuyết minh báo cáo tài chính, đặc biệt là những ngân hàng không cung cấp chi tiết về dư nợ.
Nguồn dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
1.5.1 Nguồn dữ liệu Đề tài được thực hiện trên cơ sở dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các Ngân hàng thương mại thông qua hệ thống dữ liệu FiinPro được cung cấp bởi công ty cổ phần tập đoàn FiinGroup
Để đáp ứng các câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu liên quan đến ảnh hưởng của Tổ chức Tín dụng và Rủi ro Tín dụng đến Khả năng Sinh lời của các Ngân hàng Thương mại tại Việt Nam, đề tài áp dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp với phương pháp nghiên cứu định lượng.
Các phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng để tiếp cận và phân tích các cơ sở lý thuyết, đồng thời lược khảo bằng chứng thực nghiệm Qua đó, nghiên cứu phát triển giả thuyết, thiết kế mô hình nghiên cứu và thảo luận kết quả Cuối cùng, nghiên cứu đúc kết vấn đề và đưa ra gợi ý, khuyến nghị dựa trên kết quả đạt được.
Các phương pháp nghiên cứu định lượng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định kết quả nghiên cứu liên quan đến các câu hỏi nghiên cứu Những phương pháp cụ thể bao gồm phân tích thống kê mô tả, phân tích hệ số tương quan và phân tích hồi quy đối với dữ liệu bảng Những kỹ thuật này giúp cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu.
Ý nghĩa khoa học, đóng góp của đề tài
Đề tài này nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm để kiểm chứng và khẳng định cơ sở lý thuyết về ảnh hưởng của Tổ chức tín dụng và Rủi ro tín dụng đến Khả năng sinh lời của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Đề tài này cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà quản trị tài chính và ngân hàng, giúp họ hiểu rõ tác động của TTCV và RRTD đến KNSL của các NHTM tại Việt Nam Thông qua việc phân tích các yếu tố nội tại như tỷ lệ dư nợ, tỷ lệ tiền gửi và quy mô ngân hàng, các chủ thể kinh tế có thể đưa ra quyết định hợp lý nhằm gia tăng KNSL cho các NHTM.
Đề tài nghiên cứu sẽ cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm, từ đó kiểm chứng và khẳng định cơ sở lý thuyết liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM).
Kết cấu của đề tài
Đề tài nghiên cứu tác động của Tổ chức tín dụng và Rủi ro tín dụng đến Khả năng sinh lời của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam được xây dựng với cấu trúc 5 chương Bài viết sẽ không bao gồm phụ lục, mục lục, danh mục các bảng, hình và các nội dung khác.
Bài viết này giới thiệu những vấn đề chính của nghiên cứu, bao gồm động cơ lựa chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu Những yếu tố này sẽ giúp làm rõ tầm quan trọng và tính ứng dụng của nghiên cứu trong thực tiễn.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan tình hình nghiên cứu thực nghiệm
Chương này sẽ trình bày các cơ sở lý luận liên quan đến TTCV, RRTD và KNSL của NHTM nhằm khảo sát tác động thực nghiệm của chúng Đồng thời, chương cũng cung cấp cái nhìn đầy đủ và cập nhật về tình hình nghiên cứu liên quan đến chủ đề này Qua đó, sẽ nêu rõ tác động lý thuyết và thực nghiệm của TTCV và RRTD đối với KNSL của NHTM tại Việt Nam.
Chương 3: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu được thiết kế chi tiết nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể, bao gồm mô hình nghiên cứu, biến khảo sát, phương pháp ước lượng và nguồn dữ liệu Những yếu tố này không chỉ thể hiện sự phù hợp trong các phương pháp nghiên cứu mà còn đảm bảo khả năng mô phỏng lại thiết kế nghiên cứu một cách chính xác nhất.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương này sẽ trình bày và thảo luận các kết quả nghiên cứu của luận văn dựa trên phương pháp tiếp cận đảm bảo tính phù hợp Kết quả nghiên cứu sẽ được đối chiếu với tài liệu lý thuyết và thực nghiệm, nhằm chỉ ra các lập luận cũng như lý giải phù hợp, đồng thời cung cấp bằng chứng thực nghiệm chính xác để mở rộng chủ đề khảo sát.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Dựa trên các kết quả nghiên cứu trong chương 4, bài viết này sẽ tổng kết những phát hiện chính của luận văn và giải quyết các mục tiêu nghiên cứu đã đề ra Các hàm ý chính sách và chiến lược được rút ra trực tiếp từ những phát hiện này sẽ cung cấp cơ sở tham khảo cho các nhà quản lý chính sách, quản trị rủi ro trong ngân hàng, và cơ quan quản lý nhà nước Bên cạnh đó, bài viết cũng chỉ ra một số hạn chế trong quá trình nghiên cứu, đây là những điểm cần lưu ý khi tham khảo các phát hiện và hàm ý của luận văn trong tương lai.
Chương 1 của đề tài nghiên cứu tập trung vào tầm quan trọng của khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM) dưới tác động của tình hình tài chính (TTCV) và rủi ro tín dụng (RRTD) Nghiên cứu đã phân tích mối quan hệ giữa TTCV, RRTD và KNSL, đồng thời kết hợp lý thuyết ngân hàng thương mại để làm rõ ảnh hưởng của các yếu tố này đối với KNSL Qua các nghiên cứu thực tiễn, đề tài khẳng định ý nghĩa khoa học và thực tiễn của việc nghiên cứu KNSL trong bối cảnh hiện tại.
Sau khi xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát, tác giả đã thiết lập các mục tiêu nghiên cứu cụ thể trong chương này, đồng thời đưa ra giải pháp để giải quyết vấn đề và đạt được các mục tiêu thông qua việc trả lời các câu hỏi nghiên cứu liên quan Ngoài ra, tác giả cũng chỉ ra đối tượng nghiên cứu của đề tài và xác định giới hạn phạm vi nghiên cứu về thời gian và không gian.
Tác giả đã trình bày tổng quan về dữ liệu và phương pháp nghiên cứu được áp dụng trong đề tài, đồng thời khẳng định ý nghĩa khoa học và thực tiễn của nghiên cứu Cuối cùng, tác giả cung cấp thông tin tổng quát về cấu trúc của luận văn, bao gồm 05 chương nội dung chính.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT, NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Tác động của TTCV đến KNSL của các ngân hàng thương mại 2.1.1.1 Khái niệm TTCV
TTCV là hoạt động mà các ngân hàng thương mại sử dụng vốn để đáp ứng nhu cầu vay mượn của tổ chức và cá nhân, theo Nguyễn Văn Tiến (2013) Lane P.R và McQuade (2014) nhấn mạnh rằng TTCV không chỉ gia tăng giá trị dư nợ cho vay trong khu vực tư nhân mà còn thúc đẩy quy mô tín dụng, giúp khách hàng có khả năng vay nhiều nguồn vốn hơn cho chi tiêu và đầu tư kinh doanh.
Theo Nguyễn Minh Kiều (2007), cho vay của ngân hàng thương mại (NHTM) cho các chủ thể trong nền kinh tế là một nghiệp vụ quan trọng, với NHTM đóng vai trò là người cho vay và khách hàng là người nhận tín dụng để sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau Hoạt động cho vay không chỉ là một trong những nghiệp vụ cơ bản của NHTM mà còn là yếu tố chủ yếu trong các tài sản có sinh lời Do đó, tín dụng thương mại (TTCV) trở thành công cụ cực kỳ quan trọng, góp phần thúc đẩy gia tăng nguồn thu nhập, đảm bảo lợi nhuận và nâng cao giá trị tài sản cho các chủ sở hữu của NHTM.
TTCV được định nghĩa là sự gia tăng giá trị của khoản vay mà ngân hàng thương mại cung cấp cho khách hàng trong một khoảng thời gian cụ thể, có thể là theo tháng, quý hoặc năm.
2.1.1.2 Các chỉ tiêu đo lường TTCV
Để đo lường TTCV của các NHTM tại Việt Nam, cần chú trọng đến tăng trưởng doanh số cho vay và tăng trưởng dư nợ cho vay Việc này được xem xét từ cả quy mô lẫn tỷ lệ, do đó, tăng trưởng cho vay của các NHTM sẽ được đánh giá qua các chỉ tiêu cụ thể.
Một là, Mức tăng/giảm của doanh số cho vay :
Mức tăng/giảm doanh số cho vay
= Doanh số cấp tín dụng thời kỳ t
– Doanh số cấp tín dụng thời kỳ t-1
Mức tăng/giảm doanh số cho vay phản ánh sự thay đổi tuyệt đối của doanh số cho vay qua các thời kỳ, cho thấy quy mô giá trị cho vay có mạnh hay yếu Sự biến động này thường được so sánh giữa hai thời kỳ liên tiếp hoặc giữa các ngân hàng thương mại khác nhau Tỷ lệ tăng/giảm doanh số cho vay trở thành biến nghiên cứu quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động cho vay của các NHTM.
Hai là, Tỷ lệ tăng/giảm doanh số cho vay
Tỷ lệ tăng/giảm doanh số cho vay Doanh số cho vay thời kỳ t - Doanh số cho vay thời kỳ t-1 x 100% Doanh số cho vay thời kỳ 1
Tỷ lệ tăng/giảm doanh số cho vay phản ánh xu hướng biến động của doanh số cho vay qua các thời kỳ liên tiếp Nếu doanh số cho vay của kỳ trước là 100 đồng, tỷ lệ này cho biết mức độ tăng hoặc giảm của doanh số cho vay trong kỳ hiện tại so với kỳ trước Do đó, tỷ lệ tăng/giảm doanh số tín dụng là công cụ quan trọng để đánh giá khả năng tăng trưởng doanh số cho vay qua nhiều giai đoạn.
Ba là, Mức tăng/giảm dư nợ tín dụng,
Mức tăng/giảm dư nợ tín dụng
= Dư nợ tín dụng thời điểm n
Dư nợ tín dụng tại thời điểm n-1 phản ánh sự thay đổi tuyệt đối của số dư nợ cho vay, cho thấy quy mô giá trị dư nợ cho vay của ngân hàng thương mại (NHTM) giữa hai thời điểm liên tiếp Để đánh giá mức độ tăng trưởng dư nợ tín dụng, cần xem xét tỷ lệ tăng/giảm dư nợ qua nhiều thời điểm liên tiếp hoặc so sánh giữa các NHTM trong cùng một thời kỳ, từ đó có cái nhìn chính xác hơn về sự mạnh hay yếu của tăng trưởng tín dụng.
Bốn là, Tỷ lệ tăng/giảm dư nợ tín dụng
Tỷ lệ tăng/giảm dư nợ tín dụng Dư nợ tín dụng thời điểm n - Dư nợ tín dụng thời điểm n-1 x 100%
Dư nợ tín dụng thời điểm n-1
Tỷ lệ tăng/giảm dư nợ tín dụng tại thời điểm n phản ánh xu hướng biến động giữa hai thời điểm, thường là cuối kỳ so với đầu kỳ Nếu dư nợ tín dụng đầu kỳ là 100 đồng, tỷ lệ này cho biết sự thay đổi về số đồng cũng như phần trăm tăng hoặc giảm so với đầu kỳ Do đó, tỷ lệ tăng/giảm dư nợ tín dụng là công cụ hữu ích để đánh giá khả năng tăng trưởng tín dụng qua các thời kỳ liên tiếp.
2.1.1.3 Cơ sở lý thuyết về tác động của TTCV đến KNSL của các NHTM
Nghiệp vụ huy động vốn và cho vay là hai hoạt động kinh doanh chủ yếu của các ngân hàng thương mại (NHTM), đóng vai trò quan trọng trong việc trung gian tài chính trong nền kinh tế Chênh lệch giữa thu nhập lãi từ cho vay và chi phí lãi của nguồn vốn huy động tạo ra lợi nhuận chủ yếu cho ngân hàng, được gọi là thu nhập lãi cận biên (NIM) Đây là chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả sinh lời của NHTM, phản ánh khả năng tăng trưởng thu nhập từ cho vay và tiết kiệm chi phí lãi vay Chỉ tiêu này giúp ngân hàng kiểm soát tài sản có khả năng sinh lợi tốt nhất và xây dựng chiến lược phân bổ nguồn lực hiệu quả Để đạt được hiệu quả thu nhập từ lãi cao nhất, ngân hàng cần quản trị hoạt động huy động vốn và cho vay một cách hợp lý, đồng thời cân nhắc các yếu tố thị trường vĩ mô và năng lực kinh doanh hiện tại.
Theo Nguyễn Minh Kiều (2007), nghiệp vụ cho vay của NHTM đóng vai trò quan trọng trong hoạt động tài chính, khi dòng vốn được cấp cho cá nhân và doanh nghiệp sẽ được hoàn trả theo thỏa thuận Việc cho vay không chỉ là nghiệp vụ cơ bản mà còn là yếu tố thúc đẩy gia tăng thu nhập và giá trị cho NHTM, đồng thời mang lại lợi nhuận cho cổ đông Theo Lý thuyết lợi thế kinh tế vì quy mô, mở rộng cho vay giúp gia tăng cơ hội và tiết kiệm chi phí, dẫn đến tỷ lệ thu nhập tăng trưởng vượt trội hơn chi phí Ngược lại, theo Lý thuyết bất lợi kinh tế vì quy mô, nếu NHTM mở rộng cho vay quá mức, sẽ phải đối mặt với chi phí gia tăng, làm giảm tỷ lệ thu nhập và khả năng sinh lời Lý thuyết quá lớn có thể đổ vỡ cũng cảnh báo rằng việc duy trì mức cho vay cao có thể dẫn đến thất bại tài chính và giảm khả năng sinh lời của NHTM Tóm lại, tác động của nghiệp vụ cho vay đến khả năng sinh lời của NHTM được đánh giá qua hai lý thuyết này.
Chính sách mở rộng tín dụng thương mại có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng thương mại (NHTM) Khi ngân hàng gia tăng cho vay với lãi suất thấp hơn, thu nhập lãi cận biên và KNSL sẽ giảm theo Nghiên cứu của Hawtrey và Liang (2008) đã chỉ ra rằng các NHTM ở các nước OECD trong giai đoạn 1987-2002 cũng cho thấy xu hướng này Tương tự, nghiên cứu của Kasman và cộng sự (2010) về các NHTM trong các nước EU từ 1995 đến 2006, cùng với nghiên cứu của Zhou và Wong (2008) về các NHTM ở Trung Quốc Đại Lục từ 1996 đến 2003, đều ủng hộ giả thuyết này.
Trái ngược với giả thuyết trước, việc các ngân hàng thương mại (NHTM) thực hiện chính sách mở rộng tín dụng có thể dẫn đến gia tăng quy mô cho vay, từ đó tăng thu nhập lãi và tác động tích cực đến khả năng sinh lời (KNSL) của NHTM Nghiên cứu của Hamadi và Awded (2012) hỗ trợ giả thuyết này, với mẫu nghiên cứu là các NHTM tại Lebanon trong giai đoạn 1996-2009.
2.1.2 Tác động của RRTD đến KNSL của các NHTM
Nghiên cứu của Roger Claessens (2010) chỉ ra rằng RRTD (rủi ro tín dụng) xảy ra khi một hợp đồng tài chính không được thực hiện theo các điều kiện hoặc kỳ vọng ban đầu Lý thuyết về RRTD trong hoạt động cho vay của ngân hàng thương mại được tiếp cận qua nhiều khái niệm khác nhau.
RRTD, hay rủi ro vỡ nợ, phát sinh từ sự không chắc chắn liên quan đến khả năng hoàn trả tín dụng của khách hàng cho ngân hàng thương mại Rủi ro này được định nghĩa là khả năng mà người vay hoặc đối tác của ngân hàng không thực hiện các điều kiện hoàn trả đã thỏa thuận ban đầu, theo nghiên cứu thực nghiệm của Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (1999).
Theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, RRTD được định nghĩa là tổn thất tiềm ẩn mà ngân hàng thương mại có thể gặp phải khi khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ đã cam kết.
Bằng chứng thực nghiệm
2.2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm
Bài phân tích của Hempel và Simonson (1999) nhấn mạnh rằng tỷ lệ nợ xấu là chỉ số quan trọng để đánh giá rủi ro tín dụng (RRTD) Các ngân hàng thương mại (NHTM) có thể giảm RRTD thông qua việc giảm nợ xấu Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm hiểu tác động của RRTD lên lợi nhuận (LN) của ngân hàng, đồng thời đánh giá xem nợ xấu có phải là yếu tố chính làm giảm LN hay không.
Nghiên cứu của Ahmad và Ariff (2007) chỉ ra rằng, các ngân hàng thương mại (NHTM) chịu ảnh hưởng của những yếu tố chi phối RRTD, đặc biệt là sự gia tăng trong dự phòng chung của ngân hàng, có mối quan hệ trực tiếp với RRTD.
Nguyễn Việt Hùng (2008) đã tiến hành nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của 32 ngân hàng thương mại tại Việt Nam Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian 4 năm, từ năm 2001 đến 2005.
Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ thị phần và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động và lợi nhuận (LN) của ngân hàng thương mại (NHTM) Ngược lại, các yếu tố như tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ tiền gửi trên tổng dư nợ cho vay, tỷ lệ tổng chi phí trên tổng doanh thu, và tỷ lệ thu từ lãi trên thu từ hoạt động lại ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động và lợi nhuận của NHTM.
Nghiên cứu của Các cộng sự và Achou (2008) chỉ ra rằng có mối tương quan mạnh mẽ giữa hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) và việc quản lý rủi ro tín dụng (RRTD) Khi quản lý RRTD một cách hiệu quả, các ngân hàng có thể nâng cao lợi nhuận cho cổ đông Do đó, việc thực hiện các biện pháp quản lý rủi ro một cách thận trọng là điều tối quan trọng để bảo vệ tài sản và gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng.
Omran (2008) đã tiến hành khảo sát và phân tích tác động của các quy định, sự phát triển tài chính và thể chế tài chính đến lợi nhuận (LN) của các ngân hàng thương mại tại khu vực Trung Đông và Bắc Phi trong giai đoạn từ 1989 đến 2005 Nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa sự phát triển tài chính và lợi nhuận của các ngân hàng.
Nghiên cứu của Njanike (2009) tại Zimbabwe đã chỉ ra rằng mức độ phá sản gia tăng khi quản lý rủi ro không được chú trọng Tác giả khẳng định rằng tỷ lệ khủng hoảng cao làm giảm hiệu quả của quản trị rủi ro Do đó, Njanike khuyến nghị các ngân hàng cần thực hiện chấm điểm xếp hạng tín dụng và xem xét lại các chính sách tín dụng để nâng cao hiệu quả quản lý và đánh giá rủi ro.
Kithinji (2010) biến nghiên cứu khảo nghiệm trong khoảng thời gian 5 năm của các ngân hàng ở Kenya Kết quả đưa ra kết luận sau khi đánh giá đến RRTD lên
Nghiên cứu cho thấy rằng không có biến độc lập nào ảnh hưởng đến lợi nhuận (LN), nợ xấu và việc cho vay của các ngân hàng thương mại (NHTM) Điều này chỉ ra rằng các NHTM cần tìm kiếm các chiến lược mới và chú trọng đến những vấn đề khác ngoài việc chỉ tập trung vào mức cho vay và nợ xấu Việc cải thiện LN và quản lý nợ xấu đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện hơn trong hoạt động ngân hàng.
Theo Aremu (2010), các ngân hàng cần xem xét việc áp dụng hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng để hỗ trợ Ngân hàng Trung ương Nigeria trong việc cải thiện quản lý rủi ro tín dụng, từ đó tăng lợi nhuận ngân hàng Nghiên cứu chỉ ra rằng nợ xấu là một mối đe dọa lớn đối với lợi nhuận, với dự phòng rủi ro tín dụng tăng từ 64,5 triệu lên 223,4 triệu trong giai đoạn 1999-2004, gây suy giảm lợi nhuận hàng năm Do đó, Aremu khuyến nghị rằng nếu các ngân hàng tuân thủ chỉ dẫn của Ngân hàng Trung ương, họ có thể cải thiện lợi nhuận và giảm thiểu nợ xấu.
Nghiên cứu của Kargi (2011) đã phân tích dữ liệu từ các ngân hàng Nigeria trong giai đoạn 2004-2008 để đánh giá tác động của RRTD lên lợi nhuận (LN) Sử dụng phương pháp mô tả, tương quan và hồi quy, kết quả cho thấy RRTD có ảnh hưởng đến LN, trong đó việc gia tăng nợ xấu có tác động tiêu cực đến lợi nhuận và khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Theo nghiên cứu của các Cộng sự và Kolap (2012), sử dụng biến ROA để đo lường hiệu quả tác động của rủi ro tín dụng đến hoạt động ngân hàng, kết quả cho thấy rằng việc gia tăng nợ xấu hoặc giảm dự phòng rủi ro tín dụng sẽ dẫn đến giảm ROA Ngược lại, việc tăng hệ số rủi ro tín dụng sẽ góp phần làm tăng lợi nhuận.
Nghiên cứu của nhóm tác giả Boahene và các cộng sự (2012) áp dụng mô hình hồi quy cho các ngân hàng tại Ghana, tập trung vào mối quan hệ giữa rủi ro cho vay và lợi nhuận (LN) của ngân hàng Kết quả cho thấy các thành phần của rủi ro tín dụng (RRTD) có mối quan hệ tích cực với LN, cho thấy rằng các ngân hàng có thể đạt được lợi nhuận cao mà không phụ thuộc vào RRTD So sánh với nghiên cứu của Kithinji (2010), kết quả cũng tương tự, trong khi một số nghiên cứu khác lại cho thấy RRTD có tác động tiêu cực đến LN.
Nghiên cứu của nhóm tác giả Epure phân tích tác động của rủi ro đối với hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng tại Costa Rica trong giai đoạn từ năm 1998 đến năm 2007 Nghiên cứu này nhằm làm rõ mối quan hệ giữa các yếu tố rủi ro và khả năng sinh lời của ngân hàng, từ đó cung cấp những thông tin hữu ích cho việc quản lý rủi ro trong ngành ngân hàng Kết quả nghiên cứu sẽ giúp các ngân hàng nâng cao hiệu quả hoạt động và tăng cường khả năng chống chịu trước những biến động của thị trường.
Laufente (2012) đã chỉ ra rằng hiệu quả hoạt động kinh doanh có mối quan hệ nghịch với nợ xấu, trong khi tỷ lệ an toàn vốn lại có mối liên hệ tích cực với hiệu quả hoạt động.
Nhóm tác giả Samuel Hymore Boahene, Julius và Samnuel Kwaku Agyei
Năm 2012, một nghiên cứu đã phân tích mối quan hệ giữa RRTD và LN tại 6 NHTM ở Ghana trong giai đoạn 2005-2009 Mô hình nghiên cứu sử dụng các biến liên quan đến RRTD như tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ tổn thất ròng và tỷ lệ LN trước dự phòng trên dư nợ tín dụng ròng Nghiên cứu áp dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và mô hình đánh giá các yếu tố tác động cố định, cho thấy RRTD có tác động giải thích tích cực đối với LN.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Giả thuyết nghiên cứu
TTCV tác động đến KNSL
Tăng trưởng cho vay là yếu tố quan trọng trong hoạt động ngân hàng, đóng vai trò xương sống với nguồn thu lớn nhất từ lãi suất và tín dụng Tỷ trọng tín dụng đại diện cho số tiền mà người vay phải hoàn trả cho ngân hàng, thường được đảm bảo bằng tài sản thế chấp Hầu hết các hoạt động ngân hàng đều liên quan đến tín dụng, và việc cho vay không chỉ tạo ra doanh thu cho ngân hàng mà còn giúp doanh nghiệp thực hiện thanh toán qua tài khoản và quản lý tiền gửi của khách hàng, như nghiên cứu của Sarita và Putera (2011) đã chỉ ra.
Số tiền cho vay có ảnh hưởng đáng kể đến dự phòng tổn thất tín dụng Nghiên cứu của Prihatini và Pramesti (2013) cho thấy rằng lượng tín dụng có tác động tích cực đến dự phòng tổn thất tín dụng Tương tự, Fitriana và Arfianto (2015) cùng Maulidyah (2017) cũng chỉ ra rằng khi tổng tín dụng cho vay (TTCV) tăng, dự phòng tổn thất tín dụng (RRTD) cũng sẽ tăng theo.
RRTD tác động đến KNSL
RRTD ảnh hưởng đến KNSL với sự điều tiết của TTCV, trong đó quy mô của LN hay KNSL trong các ngân hàng chủ yếu phụ thuộc vào TTCV Nghiên cứu của Berrios & Modern (2013) cho thấy khi tín dụng cho vay lớn, ngân hàng sẽ thu được LN cao Tuy nhiên, nếu tín dụng không đạt được mục tiêu mong muốn, điều này sẽ dẫn đến tình trạng xấu hơn, vì lãi suất từ khoản vay cũng sẽ giảm theo.
Nghiên cứu của Keeton (1999) chỉ ra rằng hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng được đo bằng lợi nhuận (LN) hoặc khả năng sinh lời (KNSL) Sự mở rộng thị trường, tăng trưởng doanh thu và quy mô hoạt động lớn hơn so với chi phí sẽ tạo ra nguồn LN Để đạt được lợi nhuận cao hơn, ngân hàng cần cung cấp nhiều khoản vay hơn Việc giảm thiểu rủi ro tín dụng (RRTD) là rất cần thiết nhằm hạn chế rủi ro gia tăng và tỷ lệ nợ xấu (TTCV) Để giảm thiểu rủi ro, ngân hàng cần phải đảm bảo hiệu quả, tập trung vào việc cung cấp các khoản vay có chất lượng tín dụng tốt.
TTCV có ảnh hưởng tích cực đến KNSL của các NHTM tại Việt Nam, theo giả thuyết H1 Nghiên cứu thực nghiệm của Haninah và Gregorius N Masdjojo (2022) cùng với Foos et al (2009) đã cung cấp cơ sở cho nhận định này.
✓ RRTD: RISK Đối với Giả thuyết H2: RRTD có tác động ngược chiều đến KNSL của các
NHTM tại Việt Nam đã được nghiên cứu qua nhiều công trình thực nghiệm, bao gồm các tác giả như B Kishori và Jeslin Sheeba J (2017), Nguyễn Việt Hùng (2008), Trịnh Quốc Trung (2013), Nguyễn Hữu Tài và Nguyễn Thu Nga (2017), Nguyễn Quốc Anh (2016), Angela Akpemada Kwashie (2022), Yulia Sandra Sari, Anindya Ardiansari, Syam Widia (2022), cùng với Rini Syahril Fauziah và Nur Hidayah K Fadhilah (2022), và Vimala Gyasanggun Mahestika, Ika Rosyada Fitriati (2023) Những nghiên cứu này đóng góp quan trọng vào việc hiểu rõ hơn về hoạt động và vai trò của NHTM trong nền kinh tế Việt Nam.
Sự tương tác giữa tỷ lệ tín dụng và rủi ro tín dụng (TTCV x RISK) có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam, theo giả thuyết H3.
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu đang sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để xác định kết quả nghiên cứu, theo đó:
+ Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) được sử dụng nhằm cung cấp thông tin khái quát về các biến trong mô hình nghiên cứu
Phân tích tương quan (Correlation analysis) giúp xác định mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, cho thấy liệu chúng có mối quan hệ mạnh hay yếu, cùng chiều hay ngược chiều Bên cạnh đó, phương pháp này cũng hỗ trợ trong việc phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng có thể xảy ra trong mô hình nghiên cứu.
Nghiên cứu này phân tích hồi quy dữ liệu bảng để kiểm tra ảnh hưởng của tỷ lệ tín dụng cho vay (TTCV) và rủi ro tín dụng (RRTD) đến khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Các mô hình hồi quy được sử dụng bao gồm mô hình hồi quy gộp (POLS), mô hình các yếu tố tác động cố định (FEM) và mô hình các yếu tố tác động ngẫu nhiên (REM) Ngoài ra, phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) cũng có thể được áp dụng để xử lý các vấn đề vi phạm như sự tương quan, phương sai thay đổi hoặc đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Quy trình nghiên cứu
Để nghiên cứu tác động của Tổ chức Tín dụng và Rủi ro Tín dụng đến Khả năng Sinh lời của các Ngân hàng Thương mại tại Việt Nam, đề tài sẽ tuân theo quy trình 7 bước cụ thể.
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Các bước thực hiện theo quy trình nghiên cứu tại hình 3.1, được diễn giải nội dung cụ thể như sau:
Bước đầu tiên trong quá trình nghiên cứu là lược khảo các cơ sở lý thuyết và nghiên cứu liên quan, bao gồm cả các nghiên cứu tại Việt Nam và quốc tế Việc này giúp xác định những điểm tương đồng và khác biệt giữa các nghiên cứu trước đó, từ đó tìm ra khoảng trống nghiên cứu Mục tiêu cuối cùng là khẳng định rằng mô hình nghiên cứu trong bài luận văn mang tính mới mẻ và phù hợp với thực tiễn.
Bước 2: Dựa trên các lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm đã nêu, đề tài sẽ thiết kế các mô hình nghiên cứu Phương pháp sử dụng là mô hình phương trình hồi quy, từ đó giải thích các biến và xây dựng các giả thuyết nghiên cứu.
Bước 3: Lựa chọn mẫu nghiên cứu phù hợp là điều cần thiết để đạt được mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu Qua đó, tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu theo mô hình nghiên cứu đã được xác định ở bước 2.
Bước 4: Xác định phương pháp nghiên cứu bằng các kỹ thuật phân tích và ước lượng cụ thể như thống kê mô tả, phân tích tương quan, và phân tích hồi quy Sử dụng phương pháp hồi quy gộp (Pool OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM), và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) để phân tích dữ liệu bảng.
Bước 5: Tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng cách sử dụng kiểm định F hoặc kiểm định t với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Mục tiêu là xác định các biến độc lập có ý nghĩa thống kê để giải thích các biến phụ thuộc.
Cần thực hiện kiểm định Hausman để xác định lựa chọn giữa hai phương pháp kiểm định FEM và REM Bên cạnh đó, kiểm định Redundant Fixed Effects cũng giúp so sánh giữa REM và POLS Cuối cùng, kiểm định Lagrange Multiplier (LM) sẽ hỗ trợ trong việc chọn ra kết quả hồi quy phù hợp nhất.
Bước 6 yêu cầu kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy, bao gồm hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Nếu không có khuyết tật nào, kết hợp với bước 5 để tiến hành bước 7 Nếu phát hiện một trong các khuyết tật này, cần khắc phục bằng phương pháp GLS (Generalized Least Square) để đạt được kết quả hồi quy cuối cùng, kèm theo kiểm định giả thuyết nghiên cứu tại mục 5 trước khi chuyển sang bước 7.
Bước cuối cùng của quy trình là thảo luận và tổng kết nội dung kết luận dựa trên kết quả hồi quy Trong bước này, cần đưa ra các gợi ý và khuyến nghị liên quan để trả lời câu hỏi nghiên cứu, đồng thời đạt được mục tiêu nghiên cứu đã đề ra.
Mô hình nghiên cứu
3.4.1 Khái quát mô hình nghiên cứu
Bài nghiên cứu này xây dựng mô hình nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu và đạt được kết quả mong muốn Mô hình được xác định dựa trên các cơ sở lý thuyết từ các tác giả như B Kishori, Jeslin Sheeba J (2017), Mariarosa B., Mariacristina P., Simone R & et al (2010), và Saeed MS cùng Zahid N (2016) Mô hình sẽ xem xét các tiêu chí, bao gồm: (i) Tác động riêng lẻ của TTCV và RRTD đến KNSL của các NHTM tại Việt Nam, và (ii) Đánh giá sự tương quan giữa TTCV và RRTD đối với KNSL của các NHTM tại Việt Nam.
Dựa trên các lập luận mục tiêu đã nêu, tác giả đã chủ động đề xuất hai mô hình cụ thể nhằm phát triển hướng nghiên cứu.
PROFi,t = β0 + β1 x LGRi,t + β2 x RISKi,t + β3 x (LGRi,t x RISKi,t) + αj x CONTROLj,i,t + εi,t
PROF : KNSL được đo lường bằng ROA, ROE
Các biến kiểm soát trong nghiên cứu bao gồm quy mô ngân hàng, thanh khoản ngân hàng, tăng trưởng ngân hàng và hiệu quả quản lý chi phí Hệ số chặn β0 phản ánh tác động của các yếu tố không nằm trong mô hình đến biến phụ thuộc, trong khi các hệ số hồi quy β1, β2, β3 giải thích tác động của từng biến độc lập tới biến phụ thuộc Hệ số hồi quy αj đại diện cho biến kiểm soát thứ j, với i và t tương ứng với từng ngân hàng thương mại và từng năm, và εit là sai số ngẫu nhiên.
3.4.2 Đo lường các biến trong mô hình
Nghiên cứu này tập trung vào mô hình tác động của Tín dụng Tối ưu và Rủi ro Tín dụng đến Khả năng Sinh lời của các Ngân hàng Thương mại tại Việt Nam, với việc xác định các biến phụ thuộc và mối quan hệ giữa chúng Để làm rõ hơn về các biến kiểm soát, bài viết sẽ cung cấp những giải thích chi tiết và cụ thể.
Thứ nhất , đánh giá biến phụ thuộc đó chính là đánh giá về KNSL (PROF)
Biến này được đánh giá thông qua hai chỉ số quan trọng là suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) Dữ liệu cho các chỉ số này được thu thập từ bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại.
Suất sinh lời trên Vốn chủ sở hữu
Vốn chủ sở hữu bình quân
Suất sinh lời trên Tổng tài sản
Tổng tài sản bình quân
Thứ hai, chúng ta sẽ đánh giá biến độc lập thông qua tỷ lệ TTCV (LGR), được xác định bằng tỷ lệ tăng hoặc giảm dư nợ cho vay khách hàng Dữ liệu cho biến này được thu thập từ bảng cân đối kế toán.
Tỷ lệ tăng/giảm dư nợ cho vay trong năm
Dư nợ cho vay đầu năm
- Dư nợ cho vay cuối năm
Dư nợ cho vay đầu năm
Biến độc lập trong nghiên cứu này là biến đánh giá RRTD (RISK), được đo lường thông qua tỷ lệ nợ xấu Dữ liệu để xác định hệ số này được lấy từ bảng cân đối kế toán và thuyết minh báo cáo tài chính.
Dư nợ cho vay nhóm 3,4,5
Tỷ lệ nợ xấu Tổng dư nợ cho vay
Biến kiểm soát thứ nhất trong nghiên cứu là quy mô ngân hàng thương mại (SIZE), được xác định thông qua logarit của tổng tài sản bình quân, với dữ liệu được trích xuất từ bảng cân đối kế toán.
Thứ năm , biến kiểm soát thứ hai là hiệu quả quản lý chi phí của NHTM
(QOM), được đo lường bởi tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động, được tính dựa vào báo cáo kết quả kinh doanh:
Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động
Tổng thu nhập hoạt động
Tổng tài sản bình quân trong năm
Tổng tài sản cuối năm
+ Tổng tài sản đầu năm
Biến kiểm soát thứ ba, GROW, phản ánh khả năng tăng trưởng của ngân hàng thương mại (NHTM), được đo lường qua tỷ lệ tăng hoặc giảm tổng tài sản Tỷ lệ này được tính toán dựa trên bảng cân đối kế toán.
Tỷ lệ tăng (giảm) tổng tài sản
Tổng tài sản năm nay – Tổng tài sản năm trước
Tổng tài sản năm trước
Vào thứ bảy, biến kiểm soát thứ tư là thanh khoản của các ngân hàng thương mại (LIQ), được đo lường bằng tỷ trọng tài sản thanh khoản trong tổng tài sản Tài sản thanh khoản bao gồm tiền mặt, vàng bạc, đá quý, tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và tiền gửi tại các tổ chức tín dụng khác, cũng như cho vay các tổ chức tín dụng khác Dữ liệu này được lấy từ bảng cân đối kế toán và được tính theo công thức phù hợp.
Tỷ trọng tài sản thanh khoản trong tổng tài sản
Mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng mẫu được lựa chọn để thu thập thông tin đầy đủ và liên tục từ báo cáo tài chính, nhằm đo lường tất cả các biến trong mô hình nghiên cứu trong suốt 13 năm của các ngân hàng thương mại Dữ liệu được thu thập từ hệ thống FiinPro, do Công ty cổ phần tập đoàn FiinGroup cung cấp.
Các ngân hàng thương mại (NHTM) không có đầy đủ dữ liệu báo cáo tài chính (BCTC) từ năm 2010 đến 2022 sẽ bị loại trừ khỏi mẫu nghiên cứu Cuối cùng, đề tài dự kiến sẽ chọn mẫu gồm 25 NHTM.
Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này dựa trên dữ liệu thứ cấp, được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 25 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2022.
Nghiên cứu này sẽ phân tích tác động của Tổ chức tín dụng và Rủi ro tín dụng đến Khả năng sinh lời của Ngân hàng thương mại tại Việt Nam, sử dụng dữ liệu bảng (Panel Data) để thực hiện phân tích.
Nguồn dữ liệu cho các biến phụ thuộc và yếu tố kiểm soát nội bộ của ngân hàng thương mại được thu thập từ FiinPro, hệ thống dữ liệu tài chính toàn diện và chuyên sâu hàng đầu tại Việt Nam.
Nghiên cứu tác động của TTCV và RRTD đến KNSL của các NHTM tại Việt Nam được thực hiện dựa trên dữ liệu bảng (Panel Data), kết hợp với phân tích hỗ trợ từ phần mềm Eviews 10.0 và Microsoft Excel.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Phân tích thống kê mô tả
Tác giả đã tiến hành phân tích thống kê mô tả cho các biến, bao gồm các chỉ số như giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và số lượng quan sát Kết quả của phân tích này được trình bày chi tiết trong bảng 4.1.
Biến Giá trị trung bình Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn
Bảng 4 1 Thống kê mô tả đối với các biến
Nguồn: Tác giả xử lý từ dữ liệu nghiên cứu
Theo Bảng 4.1, tất cả các biến đều bao gồm 325 quan sát từ 25 NHTM trong giai đoạn 13 năm Cụ thể đối với từng biến như sau:
Suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) trung bình đạt 11,42%, có nghĩa là mỗi 100 đồng vốn của chủ sở hữu, các ngân hàng tạo ra khoảng 11,42 đồng lợi nhuận ròng NHTM cổ phần Quốc tế Việt Nam ghi nhận ROE cao nhất là 30,33% vào năm 2021, trong khi NHTM cổ phần Tiên Phong trải qua ROE thấp nhất là -56,32% vào năm 2011, đánh dấu trường hợp lỗ duy nhất trong ngành ngân hàng.
25 NHTM trong giai đoạn 2010 – 2022 theo mẫu nghiên cứu
Biến phụ thuộc ROA (suất sinh lời trên tổng tài sản) trung bình đạt 1,08%, cho thấy rằng mỗi 100 đồng tổng tài sản, các ngân hàng tạo ra khoảng 1,08 đồng lợi nhuận ròng ROA cao nhất ghi nhận là 5,57% của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Công Thương vào năm 2010, trong khi ROA thấp nhất là -5,99% của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Tiên Phong vào năm 2011, đánh dấu trường hợp lỗ duy nhất trong thống kê.
Biến độc lập thứ nhất (LGR) được xác định bởi tỷ lệ tăng/giảm dư nợ cho vay trong năm, với LGR trung bình đạt 22,34% Năm 2017, Ngân hàng Thương mại Cổ phần Hàng Hải Việt Nam ghi nhận sự mở rộng TTCV đáng kể, khi tổng dư nợ vay cuối năm gấp 5,2447 lần so với đầu năm Tuy nhiên, ngân hàng này cũng trải qua giai đoạn suy giảm TTCV lớn nhất vào năm 2019, với tỷ lệ giảm lên tới 70,38%.
Biến độc lập thứ hai trong cho vay là RRTD (RISK), được đo bằng tỷ lệ nợ xấu (các khoản nợ nhóm 3-5) so với tổng dư nợ cho vay của ngân hàng thương mại Theo Bảng 4.1, tỷ lệ RISK trung bình đạt 2,08%, với tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là 0,01% của ngân hàng cổ phần Tiên Phong vào năm 2010 và tỷ lệ nợ xấu cao nhất là 10,98% của ngân hàng cổ phần Quốc Dân vào năm 2022.
Trong năm, các biến kiểm soát được sử dụng bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE) với logarit cơ số 10 của tổng tài sản bình quân dao động từ 6,7618 đến 9,2881, thanh khoản (LIQ) thể hiện qua tỷ trọng tài sản thanh khoản trong tổng tài sản với giá trị từ 4,5% đến 61,04%, tăng trưởng ngân hàng (GROW) được đo bằng tỷ lệ tăng (giảm) tổng tài sản, dao động từ -55,67% đến 238,94%, và hiệu quả quản lý chi phí (QOM) được xác định qua tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động, với giá trị dao động từ 0,2251 đến 86,3024.
Phân tích hệ số tương quan và đa cộng tuyến
Bảng 4.2 thể hiện ma trận hệ số tương quan giữa các biến giải thích LGR, RISK, SIZE, LIQ, GROW và QOM với các biến phụ thuộc ROE và ROA Ngoài ra, bảng cũng trình bày các hệ số tương quan giữa các biến giải thích này với nhau.
Thứ nhất, tương quan giữa từng biến giải thích với biến phụ thuộc
Biến độc lập LGR có mối tương quan thuận chiều với ROE và ROA ở mức ý nghĩa thống kê 1%, cho thấy TTCV ảnh hưởng tích cực đến KNSL Ngược lại, biến RISK tương quan nghịch với ROE và ROA cũng ở mức ý nghĩa 1%, chứng minh rằng các ngân hàng có xu hướng cho vay đối với khách hàng có RRTD cao sẽ dẫn đến sự giảm sút của KNSL.
Biến ROE ROA LGR RISK SIZE LIQ GROW QOM
Hệ số phóng đại phương sai 2,2283 1,0789 1,1524 1,1425 2,3813 1,0381
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan và Hệ số phóng đại phương sai
Nguồn: Tác giả xử lý dữ liệu nghiên cứu
Bảng 4.2 cho thấy biến kiểm soát SIZE có mối tương quan dương với ROE và ROA ở mức ý nghĩa thống kê 1% Ngược lại, biến kiểm soát LIQ có mối tương quan nghịch với ROE và ROA nhưng không đạt mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10% Biến kiểm soát GROW cho thấy mối tương quan thuận với ROE và ROA, cũng ở mức ý nghĩa thống kê 1% Cuối cùng, biến kiểm soát QOM có mối tương quan âm với ROE và ROA tại mức ý nghĩa thống kê 1%, cho thấy hiệu quả quản lý chi phí có mối liên hệ tích cực với khả năng sinh lời.
Thứ hai, tương quan giữa các biến giải thích với nhau
Hệ số tương quan giữa các biến giải thích cho thấy giá trị dương thấp nhất là 0,0306 giữa LIQ và RISK, trong khi giá trị dương cao nhất đạt 0,7275 giữa LGR và GROW Đối với các hệ số tương quan âm, giá trị lớn nhất là -0,2434 giữa RISK và SIZE, và nhỏ nhất là -0,0074 giữa QOM và GROW Tất cả các hệ số đều có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 0,8, khẳng định rằng hiện tượng đa cộng tuyến không phải là vấn đề nghiêm trọng (Gujarati, 2008) Ngoài ra, hệ số phóng đại phương sai của các biến giải thích cũng nhỏ hơn 10, theo nhận định của Gujarati.
(2008), hệ số này nhỏ hơn 10 chỉ ra rằng đa cộng tuyến không phải là vấn đề nghiêm trọng.
Phân tích hồi quy
4.3.1 Kết quả hồi quy theo OLS, FEM và REM
Với dữ liệu sử dụng thuộc dạng bảng, tác giả sử dụng 3 phương pháp ước lượng cơ bản là OLS, FEM, REM, kết quả trình bày tại Bảng 4.3
Biến giải thích và kiểm định
Biến giải thích và kiểm định
Bảng 4.3 Kết quả hồi quy theo OLS, FEM và REM
Nguồn: Tác giả xử lý từ dữ liệu nghiên cứu
Theo Bảng 4.3, kết quả ước lượng OLS có R² là 0,513 và kiểm định Breusch-Pagan cho thấy P-value nhỏ hơn 5%, cho thấy OLS kém phù hợp hơn so với REM Kết quả ước lượng FEM đạt R² 0,6820 và kiểm định Redundant Fixed Effects cũng có P-value nhỏ hơn 5%, khẳng định OLS không phù hợp bằng FEM Cuối cùng, kết quả REM có R² là 0,5304 và kiểm định Hausman cho giá trị Prob là 0,5041, lớn hơn 5%, cho thấy REM phù hợp hơn FEM Do đó, qua các kiểm định, REM được xác định là phương pháp ước lượng phù hợp nhất.
Dựa trên kết quả ước lượng theo REM, tác giả đã thực hiện trích xuất phần dư và tiến hành hồi quy phần dư RESID với độ trễ 1, cho thấy hệ số hồi quy đạt 0,7061 Kết quả này bác bỏ giả thuyết H0 về việc không có tự tương quan, khẳng định rằng mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan Thêm vào đó, kiểm định Wald cho thấy P-value nhỏ hơn 5%, xác nhận rằng mô hình nghiên cứu có hiện tượng tương quan.
Biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Thống kê t Giá trị Prob
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy phần dư
Nguồn: Tác giả xử lý từ dữ liệu nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, kiểm định Panel Heteroskedasticity LR được áp dụng tại Bảng 4.5 Kết quả cho thấy P-value của chỉ số Likelihood nhỏ hơn 5%, điều này khẳng định rằng mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Panel Cross-section Heteroskedasticity LR Test
Panel Period Heteroskedasticity LR Test
Bảng 4.5 Kiểm định Panel Heteroskedasticity LR
Nguồn: Tác giả xử lý từ dữ liệu nghiên cứu
4.3.2 Kết quả hồi quy theo GLS
Biến giải thích Biến phụ thuộc
Bảng 4.6 Kiểm định kết quả hồi quy theo GLS
Trong nghiên cứu, tác giả đã so sánh hai kết quả ước lượng với biến phụ thuộc là ROE và ROA Kết quả tại Bảng 4.6 cho thấy hệ số hồi quy của biến LGR lần lượt là -0.0939 (ý nghĩa thống kê 1%) và -0.0076 (ý nghĩa thống kê 5%), trong khi hệ số hồi quy của biến RISK là -2.2907 (ý nghĩa thống kê 1%) và -0.2037 (ý nghĩa thống kê 1%) Hệ số hồi quy của biến tương tác LGR*RISK lần lượt là 3.0845 (ý nghĩa thống kê 1%) và 0.2579 (ý nghĩa thống kê 5%) Những kết quả này chứng tỏ tác động của TTCV, RRTD và sự tương tác giữa hai yếu tố này đến KNSL tại các NHTM ở Việt Nam là vững chắc.
Biến độc lập LGR có ảnh hưởng trái chiều đến các biến phụ thuộc ROE và ROA, cho thấy rằng TTCV tác động ngược chiều đến KNSL trong bối cảnh các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Biến độc lập RISK có ảnh hưởng trái chiều đến hai biến phụ thuộc ROE và ROA, cho thấy rằng RRTD tác động ngược chiều đến KNSL trong bối cảnh các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Biến tương tác LGR*RISK có ảnh hưởng tích cực đến các biến phụ thuộc ROE và ROA, cho thấy rằng sự tương tác giữa TTCV và RRTD có tác động đồng hướng đến KNSL trong bối cảnh các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Ngoài ra, KNSL cho các NHTM tại Việt Nam chịu ảnh hưởng bởi quy mô ngân hàng (SIZE), thanh khoản ngân hàng (LIQ), tăng trưởng ngân hàng (GROW) và hiệu quả quản lý chi phí (QOM).