Tác động của Bất ổn Các yếu tố vĩ mô đến Rủi ro Tín dụng Tại Các ngân hàng TMCP Việt Nam

Cơ sở lý thuyết

• Cơ sở lý thuyết về bất ổn của các yếu tố vĩ mô .1 Khái niệm độ bất ổn của các yếu tố vĩ mô
• Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng ngân hàng .1 Khái niệm rủi ro tín dụng ngân hàng
• Một số lý thuyết nền tảng về rủi ro tín dụng ngân hàng và sự bất ổn của các yếu tố vĩ mô

Sự không chắc chắn sẽ dẫn đến những tác động không tốt cho các hoạt động kinh tế thông qua 2 kênh: (i) ảnh hưởng đến hiệu quả của cơ chế giá cả, từ đó làm giảm hiệu quả sản xuất; (ii) làm giảm đầu tư bởi các nhà đầu tư thường đợi đến khi tình trạng này được giải quyết mới ra quyết định đầu tư (Fischer, 1993). Vận dụng lý thuyết quá lớn không thể bị sụp đổ vào vấn đề rủi ro tín dụng ngân hàng, có thể thấy được rằng, bời vì các ngân hàng mong Chính phủ bảo vệ trong trường hợp phá sản (Stern và Feldman, 2004), nên các ngân hàng chấp nhận rủi ro quá mức bằng cách tăng sử dụng vốn cho vay của mình quá nhiều và cho vay với chất lượng khách hàng thấp hơn nên có nợ xấu nhiều hơn. Christiano, Motto và Rostagno (2010), Arellano, Bai và Kehoe (2012), Panousi và Papanikolaou, (2012) Gilchrist, Sim và Zakrajsek (2014) từ lý thuyết sợ rủi ro củng cố rằng sự không chắc chắn về kinh tế vĩ mô có làm tăng mức độ e ngại rủi ro của các nhà quản lý cấp cao, do đó làm tăng chi phí tài chính doanh nghiệp, cuối cùng làm giảm đầu tư của công ty.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

• Phương pháp nghiên cứu
• Dữ liệu nghiên cứu .1 Mẫu nghiên cứu

Tuy nhiên trong trường hợp mô hình tồn tại các khuyết tật như hiện tượng tương quan, phương sai thay đổi, nội sinh, kết quả ước lượng của Pooled OLS, FEM, REM sẽ bị thiên lệch, do đó để khắc phục các khuyết tật này, phương pháp GMM do Blundell và Bond (1998) đề xuất. Ngoài ra, khi biến độc lập (X) có mối quan hệ nhân quả với biến phụ thuộc (Y), nghĩa là xảy tác động cả hai chiều hướng, từ biến X đến biến Y và ngược lại từ biến Y đến biến X, lúc này biến X được gọi là biến nội sinh nghiêm ngặt (Stricly endogenous variable). Trong các nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro tín dụng hoặc các yếu tố nội tại trong ngân hàng, các tác giả thường sử dụng mô hình hồi quy có biến trễ của biến phụ thuộc làm biến độc lập, thì dữ liệu bảng lúc này là dữ liệu bảng động, trong đó biến trễ của biến phụ thuộc là biến nội sinh.

Ngoài ra khi rủi ro tín dụng của ngân hàng gia tăng, các khách hàng, tổ chức có xu hướng e ngại khi gửi tiền vào trong ngân hàng, từ đó ảnh hưởng đến lượng tiền gửi trong ngân hàng và lợi nhuận hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi, khóa luận tiến hành chạy hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM, sau đó thực hiện kiểm định Hausman, trong trường hợp p-vlaue của kiểm định Hausman bé hơn 0,05 thì lựa chọn mô hình phù hợp là FEM. Đối với tương quan bậc 2, AR2 kiểm tra hiện tượng tự tương quan của phần dư bậc 2, với giả thiết H0: không có sự tương quan chuỗi bậc 2 trong phần dư của mô hình nghiên cứu, do vậy giá trị p-value của kiểm định AR2 càng lớn, thể hiện không có tự tương quan bậc 2 cho phần dư.

Trong trường hợp này, các chính sách kinh tế có thể đánh lừa các ngân hàng trong việc phân bổ các khoản vay tín dụng khan hiếm để các ngành hoặc doanh nghiệp có triển vọng kém về lợi nhuận trong tương lai (Qinwei Chi và Wenjin Li, 2016). Ngân hàng là nguồn tài chính phổ biến nhất cho các doanh nghiệp, do đó tình trạng tài chính của một công ty xấu đi hoặc phá sản ảnh hưởng đến quy mô của các khoản cho vay và ảnh hưởng đến kết quả hoạt động của ngân hàng thương mại. Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng vốn huy động (LTD): Lý thuyết rủi ro đạo đức của Jensen và Meckling (1976) hàm ý vấn đề rủi ro đạo đức đều dẫn đến tốc độ tăng trưởng cho vay cao hơn và hình thành một lượng lớn hơn các khoản nợ xấu.

Các ngân hàng được chọn vì cung cấp đủ thông tin về báo cáo tài chính, báo cáo thường niên đã được kiểm toán trong giai đoạn nghiên cứu, do đặc thù công bố thông tin trong hoạt động kinh doanh nên dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu không cân bằng, những ngân hàng còn lại không trình bày đầy đủ chỉ tiêu do đó không thu thập được đầy đủ thông tin BCTC của những ngân hàng này trong giai đọng 2010-2019.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Dựa vào kết quả hồi quy bảng 4.2, ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình cho thấy hầu hết hệ số tương quan của các cặp biến độc lập đều nhỏ hơn 80%. Quan sát bảng 4.2 mô tả ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình, có thể thấy mối tương quan giữa độ biến động của lượng cung tiền M2 (STDM2) và độ biến động của tỷ lệ lạm phát (STDCPI) bằng -0.8642. Giá trị tuyệt đối lớn hơn 80% cho thấy thấy cặp biến này có tương quan khá cao gần bằng 1, nguy cơ có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình.

Như đã phân tích trong chương 3, đầu tiên phải kiểm tra các khuyết tật của mô hình để lựa chọn mô hình phù hợp, nghiên cứu thực hiện các kiểm định bao gồm kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan. Ngược lại tiến hành kiểm định nhân tử Lagrange để lựa chọn mô hình REM hoặc Pooled OLS, nếu p-value của kiểm định Lagrange bé hơn 0,05 thì lựa chọn mô hình REM, ngược lại lựa chọn mô hình Pooled OLS. Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata 14 Từ kết quả kiểm định khuyết tật của mô hình ở trong bảng 4.5 cho thấy mô hình nghiên cứu tác động của bất ổn các yếu tố vĩ mô đến rủi ro tín dụng của NHTM tại Việt Nam xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.

Đồng thời, biến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) bị nghi ngờ là có hiện tượng nội sinh, bởi vì rủi ro tín dụng, đặc biệt là tỷ lệ nợ xấu có tác động đáng kể đến lợi nhuận hoạt động của ngân hàng (Bhattarai, 2017). Hệ số hồi quy của biến NPL(t-1) là 0,293 có ý nghĩa ở mức thống kê 1% cho thấy tỷ lệ nợ xấu hiện tại của ngân hàng có phụ thuộc vào tỷ lệ nợ xấu của năm trước, và cũng cho thấy phương pháp hồi quy theo GMM là phù hợp. Độ bất ổn của các yếu tố vĩ mô được tìm thấy đều có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng và đều có hệ số hồi quy dương, trong đó bao gồm độ biến động của GDP, biến động lạm phát và biến động lượng cung tiền M2 có ý nghĩa thống kê lần lượt là 5%, 1% và 10%.

Tuy nhiên, trái với kỳ vọng ban đầu của giả thuyết, các biến kiểm soát vi mô thuộc yếu tố đặc thù trong ngân hàng như quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ an toàn vốn (ETA), tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LTD), tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) đều không có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu trong mô hình nghiên cứu.