Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam và giải pháp xử lý
MỤC LỤC
GIỚI THIỆU Giới thiệu
Theo Tiêu Phong và Lê Quân (2023), trên bảng cân đối kế toán của các tổ chức tín dụng, lĩnh vực này đóng góp tới 21% trong tổng dư nợ và các khoản nợ xấu liên quan đến bất động sản chiếm xấp xỉ 20% tổng quy mô nợ xấu (chưa tính đến khoảng 4% dư nợ trái phiếu sở hữu ngoài hệ thống tín dụng). Vấn đề mấu chốt là làm thế nào để giữ được tỷ lệ nợ xấu vẫn ở trong mức an toàn và tìm ra nguyên nhân có giải pháp phù hợp để giải quyết nó giúp ngành ngân hàng phát triển lành mạnh, đảm bảo sức khỏe nền kinh tế nói chung khi mà Việt Nam phục hồi mạnh mẽ sau khi nền kinh tế liên tục bị trì trệ trong suốt giai đoạn dịch bệnh.
Cơ sở lý thuyết và lược khảo các công trình nghiên cứu liên quan. Khung lý thuyết về nợ xấu cùng ảnh hưởng của nó đến ba chủ thể kinh tế
Về mặt khoa học: Nhờ lược khảo về các chủ đề nợ xấu và các vấn đề xoay quanh nợ xấu, nghiên cứu nhận thấy các yếu tố ảnh hưởng có thể thay đổi theo thời gian và dữ liệu cũ sẽ không còn phù hợp trong tình hình hiện tại. Các nhà hoạch định chính sách nhờ đó sẽ có thêm kiến thức để vận dụng khi điều phối chiến lược kinh doanh và hạn chế các tác động nợ xấu sao cho phù hợp với môi trường và chiến lược phát triển hiện tại cũng như trong tương lai.
Kết quả nghiên cứu và thảo luận. Tiến hành chạy và phân tích
Về mặt ứng dụng: Bằng việc phân tích và đánh giá tác động của các biến nghiên cứu đến nợ xấu ngân hàng, nghiên cứu đưa ra một số hàm ý chính sách, định hướng hoạt động ngân hàng và quan điểm chính sách của nhà nước. Tổng quan nội dung nghiên cứu gồm lý do lựa chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu , câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, các đóng góp của nghiên cứu và cấu trúc nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tại Việt Nam, sau nhiều lần sửa đổi bổ sung thì nợ xấu được định nghĩa theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN của Thống đốc NHNN ngày 30/07/2021 (gọi tắt là Thông tư 11) – Quyết định mới nhất về việc phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Đáng chú ý, tác động của tăng trưởng tín dụng với độ trễ ba năm cũng được phát hiện là có mối tương quan tích cực với tỷ lệ NPL trong nền kinh tế Việt Nam, cho thấy rằng tăng trưởng tín dụng trong năm hiện tại có thể không gây ra ngay lập tức các khoản nợ xấu nhưng lại có tác động trễ trong các năm tiếp theo.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Giới thiệu
Quy trình nghiên cứu
Bước 4: Tiến hành hồi quy mô hình FE và RE rồi tiếp tục sử dụng Kiểm định Hausman để so sánh hai mô hình nhằm xem xét mô hình nào phù hợp hơn. Nếu mô hình không có khuyết tật thì chọn mô hình FE là phương pháp tối ưu nhất. Nếu mô hình có khuyết tật thì sử dụng phương pháp FGLS để tiến hành khắc phục.
Lấy kết quả của phương pháp FGLS làm kết quả cuối cùng của nghiên cứu. Nếu mô hình không có khuyết tật thì chọn mô hình RE là phương pháp tối ưu nhất. Nếu mô hình có khuyết tật thì sử dụng phương pháp FGLS để tiến hành khắc phục.
Lấy kết quả của phương pháp FGLS làm kết quả cuối cùng của nghiên cứu.
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu 1. Mô hình chung
Các biến độc lập: Quy mô ngân hàng (SỈZE); Khả năng sinh lợi (ROAị); Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR); Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGRị J; Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETAị); Tỷ lệ thất nghiệp (UNTt); Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDp) và tỷ lệ lạm phát (INFt). Mặt khác, so với những ngân hàng có quy mô nhỏ thì các ngân hàng lớn thường là những ngân hàng đã hoạt động lâu năm, có nhiều cơ hội đa dạng hóa danh mục đầu tư, có hệ thống quản lý rủi ro hiệu quả và đánh giá chính xác tình hình tài chính của khách hàng. Nghiên cứu sử dụng suất sinh lời trên tổng tài sản (ROAị J được tính bằng tỷ suất lợi nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản, chỉ tiêu lợi nhuận sau thuế lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, tổng tài sản bình quân được tính từ trung bình cộng của tổng tài sản đầu năm và cuối năm.
Tương tự như Keeton (1999), Salas và Saurina (2002) đã sử dụng giả thuyết “rủi ro tín dụng theo chu kỳ” để chỉ ra mối tương quan thuận giữa tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu khi nhìn vào ngành ngân hàng Hoa Kỳ. Giả thuyết : Tỷ lệ lạm phát (INF) tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ lạm phát (INFt) là biến độc lập được đo lường bằng chỉ số giá tiêu dùng (CPI) hàng năm, dữ liệu được thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt Nam. Lạm phát cao khiến nhu cầu hàng hóa giảm do người tiêu dùng giảm chi tiêu, biên lợi nhuận của doanh nghiệp thấp hoặc xảy ra tình trạng kinh doanh thua lỗ do hoạt động kinh doanh liên tục gặp khó khăn.
Do sự biến động của hệ thống NHTM trong thời kỳ nghiên cứu cùng với yêu cầu dữ liệu phải phù hợp và các NHTM vẫn duy trì hoạt động đến hết năm 2022 trong khi dữ liệu trong quá khứ (10 năm) vẫn được thống kê chi tiết nên chỉ có 24 NHTM được lựa chọn là phù hợp.
Phương pháp nghiên cứu 1. Phương pháp định tính
Do có nhiều hạn chế, dữ liệu được lấy từ từ website của Ngân hàng Thế giới và Tổng cục Thống kê Việt Nam, được biểu thị bằng phần trăm. (ii) Phân tích tương quan dùng để xác định mức độ tương quan mạnh hay yếu, thuận hay nghịch giữa các biến. (iii) Phân tích hồi quy được sử dụng để khảo sát chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố.
Bài viết sử dụng các mô hình phổ biến như Pooled OLS, FEM, REM, FGLS đồng thời tiến hành kiểm định để chọn ra mô hình phù hợp. Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm Salas và Saurina (2002), Klein (2013) và Ghosh (2015), nghiên cứu xây dựng mô hình với các biến được lựa chọn bao gồm: (i) Biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu; (ii) Biến độc lập là quy mô ngân hàng, khả năng sinh lời, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng kinh tế và lạm phát. Mặt khác, để lựa chọn ra mô hình hồi quy tối ưu nhất, nghiên cứu tiến hành thực hiện xen kẽ giữa so sánh các phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, REM và kiểm định các khuyết tật của mô hình.
Sau khi đã khắc phục hết các khuyết tật vi phạm trong mô hình, tác giả nhận thấy mô hình FGLS là tối ưu nhất đối với nghiên cứu này.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN Giới thiệu
Khi đó, các kiểm định hệ số hồi quy và kiểm định F của mô hình trở nên không đáng tin cậy, dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập của mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê và cuối cùng là đưa ra các kết luận dựa trên các kiểm định này sẽ không chính xác. Thông qua các kết quả của ba kiểm định, có thể thấy rằng mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan, trong khi hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình lại không nghiêm trọng. Từ bảng 4.8 dễ dàng nhận thấy, với biến phụ thuộc là NPL, sau khi dùng FGLS để hiệu chỉnh phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mô hình REM, mô hình có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 1% (do Prob = 0.0000) nên mô hình hồi quy được tạo ra là hoàn toàn phù hợp và là kết quả cuối cùng khóa luận (Phụ lục 5.9).
Hiện nay, nợ xấu của ngành ngân hàng đang ở mức báo động khi dư nợ cho vay và nợ xấu của ngành này đang chiếm tỷ lệ khá cao, có mối quan hệ mật thiết nên sự đi xuống của ngành bất động sản khiến tỷ lệ nợ xấu tăng cao trong tương lai. Vì vậy, sau khi Thông tư 14 chính thức hết hiệu lực, mặc dù nhiều ngân hàng đã chủ động tiến hành trích lập sớm nhưng áp lực trích lập vẫn tăng cao do nhiều doanh nghiệp tiếp tục "ngấm đòn" COVID-19 nên không đủ khả năng hoàn trả các khoản nợ. Theo nghiờn cứu của Vừ Thị Quý và Bựi Ngọc Toản (2014), việc mở rộng tín dụng năm hiện tại thường không dẫn đến nợ xấu ngay lập tức; thay vào đó, tác động được nhìn thấy trong những năm sau đó, cụ thể là với độ trễ một năm.
Hơn nữa, không có ý nghĩa thống kê giữa hai biến độc lập GDP và biến phụ thuộc NPL, hàm ý rằng trong nền kinh tế phát triển, việc trả nợ còn phụ thuộc dựa trên thiện chí trả nợ của bên vay và không liên quan đến tốc độ tăng trưởng kinh tế.
