Các yếu tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2011-2021
MỤC LỤC
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện nhằm đạt được mục tiêu tổng quát là xác định các yếu tố tác động đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp giúp giảm thiểu rủi ro nợ xấu tại các ngân hàng. Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu này, nội dung của khóa luận phải trả lời được câu hỏi như sau: Có những yếu tố vĩ mô và yếu tố nội tại nào của ngân hàng tác động đến nợ xấu?.
Phương pháp nghiên cứu
Tuy nhiên, do hạn chế về số liệu của biến nợ xấu, cũng như loại trừ các NHTM được Nhà nước mua lại 0 đồng hoặc thuộc diện kiểm soát đặc biệt của NHNN, bài khóa luận chỉ chọn ra 21 NHTM làm đại diện cho nhóm NHTM tại Việt Nam. Các NHTM được chọn làm mẫu cho bài nghiên cứu gồm: Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam, Ngân hàng TMCP Á Châu, Ngân hàng TMCP An Bình, Ngân hàng TMCP Bắc Á, Ngân hàng TMCP Kiên Long, Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam, Ngân hàng TMCP Nam Á, Ngân hàng TMCP Quân Đội, Ngân hàng TMCP Quốc dân, Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương, Ngân hàng TMCP Sài Gòn, Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội, Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín, Ngân hàng TMCP Tiên Phong, Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng, Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex, Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu, Ngân hàng TMCP Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh, Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam.
Đóng góp của đề tài
Vì thế, đề tài nghiên cứu mà tác giả lựa chọn sẽ góp phần xây dựng hệ thống lý thuyết về các yếu tố tác động đến nợ xấu, đồng thời việc bổ sung số liệu gần đây sẽ giúp làm tăng tính cập nhật của bài nghiên cứu. - Về mặt thực tiễn: Kết quả nghiên cứu tạo cơ sở để tác giả đề xuất một số ý kiến nhằm cải thiện tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam, giúp các ngân hàng phát triển bền vững hơn trong tương lai.
Kết quả nghiên cứu
Trải qua các bước kiểm định và xem xét các khuyết tật, mô hình tối ưu nhất sẽ được chọn ra để kết luận mối quan hệ giữa các yếu tố và tình trạng nợ xấu. Cuối cùng, khóa luận sẽ đối chiếu kết quả thu được với các nghiên cứu trước đây để gia tăng thêm độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.
Một số khuyến nghị
Bằng cách khái quát tình hình nợ xấu ở Việt Nam, chương 1 đã làm nổi bật tính cấp thiết của việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến nợ xấu của các NHTM. Đối với phương pháp nghiên cứu, phương pháp định tính có vai trò chọn lọc các yếu tố có thể ảnh hưởng đến nợ xấu thông qua lược khảo các công trình nghiên cứu trước, còn phương pháp định lượng với ước lượng GMM hệ thống sẽ giúp chỉ ra mối quan hệ giữa nợ xấu và các yếu tố tác động.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan về nợ xấu
Khái niệm nợ xấu
Tuy nhiên, trong Phiên bản sửa đổi tháng 6/2004 của Hiệp ước quốc tế về đo lường vốn và các tiêu chuẩn về vốn (Basel II), BCBS đã đề cập đến hai tiêu chí nhằm xác định một khoản nợ được coi là không có khả năng hoàn trả (a default) khi một trong hai hoặc cả hai sự kiện sau xảy ra: (i) ngân hàng cho rằng khách hàng vay vốn không có khả năng thanh toán đầy đủ các nghĩa vụ tín dụng đối với ngân hàng nếu ngân hàng không xử lý tài sản đảm bảo; (2) các khoản nợ đã quá hạn trên 90 ngày. Theo đó, một tài sản tài chính bị suy giảm chất lượng tín dụng khi một hoặc nhiều sự kiện xảy ra có tác động bất lợi đến dòng tiền dự kiến trong tương lai của tài sản tài chính đó, chẳng hạn như: khó khăn tài chính đáng kể của người đi vay; vi phạm hợp đồng (sự kiện vỡ nợ hoặc quá. hạn thanh toán xảy ra); khả năng người đi vay sẽ phá sản hoặc tái tổ chức tài chính khác;….
Phân loại nợ xấu
Đối với phương pháp định tính, nợ nhóm 3 được hiểu là các khoản nợ không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn, các khoản nợ thuộc nhóm 4 được đánh giá là có khả năng tổn thất cao, và các khoản nợ được phân loại là nhóm 5 khi không còn khả năng thu hồi, có khả năng mất vốn. Như vậy, dù có không có khái niệm chung chính thức về nợ xấu, nhưng các quốc gia và các tổ chức trên thế giới đều cho rằng một khoản vay được coi là nợ xấu nếu tồn tại 2 đặc điểm (i) có thời gian quá hạn trên 90 ngày (yếu tố định lượng) và bị nghi ngờ khả năng trên nợ (yếu tố định tính).
Lý thuyết các yếu tố tác động đến nợ xấu
Hơn nữa, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh hoặc bảng cân đối kế toán của một công ty được đánh giá yếu cho thấy tình hình tài chính công ty đó có thể chưa đáp ứng được các yêu cầu về tỷ lệ tài chính tiêu chuẩn hoặc giá trị tài sản bị suy giảm, dẫn đến làm giảm khả năng đăng kí tài sản thế chấp và có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp và mức lãi suất mà doanh nghiệp phải trả. Các chi phí hoạt động phát sinh thêm sau khi nợ xấu gia tăng có thể kể đến gồm: chi phí giám sát tình hình tài chính của các con nợ và giá trị tài sản thế chấp của họ; chi phí thương lượng hợp đồng; chi phí thu giữ, bảo trì và xử lý tài sản thế chấp nếu sự kiện vỡ nợ xảy ra; các chi phí để bảo vệ ngân hàng khỏi bị đánh giá kém,….
Các nghiên cứu thực nghiệm về nợ xấu .1 Các nghiên cứu trên thế giới
Mặt khác, giả thuyết “quá lớn để phá sản” (too big to fail hypothesis) lại cho rằng các nhà quản lý ở các ngân hàng có mức vốn chủ sở hữu cao có thể thi hành chính sách tín dụng lỏng lẻo, cũng như tăng tỷ lệ đòn bẩy do ỷ lại vào tình trạng “quá lớn để phá sản” của họ. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 4 yếu tố vi mô ảnh hưởng đến nợ xấu của NHTM Việt Nam giai đoạn 2012 - 2020, cụ thể là tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD, quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều, còn ROE lại tác động ngược chiều.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Mô hình nghiên cứu
Biến phụ thuộc
Tỷ lệ nợ xấu được đo lường theo tỷ lệ nợ xấu so với tổng dư nợ từ nhóm 1 đến nhóm 5. Số liệu của các nhóm nợ được thu thập từ thuyết minh báo cáo tài chính của các ngân hàng theo từng năm.
Biến độc lập
Nói cách khác, các nhà quản lý ở các ngân hàng vốn thấp có nhiều động cơ để tham gia vào các hoạt động cho vay rủi ro và tiết kiệm chi phí bằng cách giảm giám sát khách hàng đi vay hoặc xếp hạng tín dụng lỏng lẻo. Các ngân hàng dự đoán rằng nếu suy thoái xảy ra, khách hàng sẽ phải đối mặt với tình trạng thiếu thanh khoản, dẫn đến sự chậm trễ trong việc thực hiện các nghĩa vụ tài chính đối với ngân hàng, Do đó, chính sách tín dụng của ngân hàng sẽ khắt khe hơn, càng làm tăng khó khăn về thanh khoản của khách hàng.
Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model)
Theo Gujarati (2009), thay vì giả định hệ số chặn ai là cố định cho mỗi đơn vị chéo, nghĩa là nó không đổi theo thời gian như trong mô hình FEM, mô hình REM giả định rằng hệ số chặn là một biến ngẫu nhiên với trung bình là a (không có kí hiệu phụ i). Tuy nhiên, các kết quả ước lượng theo hai phương pháp này sẽ không vững và hiệu quả nếu mô hình tồn tại các khuyết tật như hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan và đặc biệt là không có khả năng khắc phục hiện tượng nội sinh.
Hiện tượng nội sinh và phương pháp GMM ước lượng 2 bước (i) Hiện tượng nội sinh
Không giống như các phương pháp ước lượng khác có thể cho ra các kết quả không thiên lệch và nhất quán chỉ khi các giả định được thỏa mãn, GMM có thể được sử dụng hiệu quả ngay cả khi các giả định của các phương pháp khác không được đáp ứng. Biến công cụ (instrumental variables) là biến được lựa chọn làm đại diện cho biến nội sinh nếu thỏa mãn hai điều kiện: tương quan với biến bị nội sinh trong mô hình và không tương quan với sai số, hay nói cách khác là biến công cụ phải là biến ngoại sinh.
Trình tự nghiên cứu
(iii) Kiểm định Sargan/ Hansen và kiểm định Arellano – Bond (AR) Mặt khác, các ước lượng theo phương pháp GMM hệ thống được đảm bảo là phù hợp thông qua kiểm định Sargan và Hansen cùng với kiểm định Arellano – Bond (AR). Kiểm định Breusch-Pagan kiểm tra phương sai sai số cho mô hình REM bằng lệnh “xttest0” và kiểm định Wald kiểm tra cho mô hình FEM bằng lệnh “xttest3”, với giả thiết H0: phương sai sai số trong mô hình là không thay đổi.
Dữ liệu nghiên cứu
Sau khi dựa vào kết quả kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp, tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật cho mô hình, gồm: hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Kiểm định Hansen và kiểm định Arellano - Bond (AR) bậc 2 là hai kiểm định đặc thù và gắn liền phương pháp GMM, kết quả sẽ được hiển thị ngay sau khi mô hình được chạy xong mà không cần phải thao tác rời.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Thống kê mô tả
Kiểm định các khuyết tật của mô hình FEM .1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình FEM không có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến vì giá trị VIF trung bình là 1.63, giá trị VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 (Gujrati, 2003). Bảng 4.8 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi mô hình FEM Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect.
Ước lượng mô hình theo phương pháp GMM hệ thống 2 bước
Kết quả này không ủng hộ lý thuyết “quá lớn để phá sản” khi giả thuyết này cho rằng các ngân hàng có quy mô lớn có xu hướng chấp nhận rủi ro quá mức bằng cách thực hiện chính sách tín dụng lỏng lẻo do ỷ lại vào tình trạng “quá lớn để phá sản” của họ. Hơn nữa, khi khoản vay áp dụng lãi suất thả nổi, lạm phát có thể làm giảm khả năng hoàn trả của người đi vay nếu ngân hàng điều chỉnh lãi suất để duy trì lợi nhuận thực tế của họ hoặc tăng lãi suất để thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt theo quy định của NHTW nhằm chống lại lạm phát.
