Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam giai đoạn 2014-2022
MỤC LỤC
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Phương pháp định lượng dùng để nghiên cứu sử dụng hồi quy dữ liệu bảng để phân tích tác động của các nhân tố đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam, phương pháp ước lượng bình phương bé nhất OLS được sử dụng thông qua 2 hiệu ứng Fixed Effects và Random Effects. Nghiên cứu thực hiện việc xây dựng mô hình lý thuyết có độ phù hợp cao với thông tin thị trường và giá trị về mặt khoa học bằng cách thu thập bộ dữ liệu 11 năm của 25 NHTMCP, góp phần vào hệ thống nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ khó đòi, làm cơ sở cho việc tham khảo nhằm phục vụ cho các nghiên cứu tiếp theo về cùng chủ để hoặc đóng góp cho các nhánh nghiên cứu khác trong lĩnh vực tài chinh – ngân hàng.
LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Khái niệm nợ xấu ngân hàng
"Về cơ bản, một khoản nợ được coi là nợ xấu khi đến hạn trả lãi hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thỏa thuận, hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khoản nợ sẽ thanh toán đầy đủ". Trong khi đó, Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (2002) coi một khoản vay là không thể trả được nếu dính phải một hoặc cả hai điều kiện sau xảy ra: (1) ngân hàng phát hiện ra rằng người đi vay không có khả năng trả nợ đầy đủ sau khi không thực hiện các biện pháp thu hồi nợ như quản lý tài sản thế chấp; (2) người vay đã quá hạn thanh toán trên 90 ngày.
Lý thuyết các nhân tố tác động đến nợ xấu Lý thuyết thông tin bất cân xứng
Tuy nhiên, giả thuyết này đi ngược lại giả thuyết “quá lớn để phá sản” (too big to fail hypothesis), các ngân hàng lớn chấp nhận rủi ro quá lớn bằng cách tăng cường sử dụng các nguồn vốn có thể cho vay dẫn đến nợ xấu tăng cao, đến mức nhiều cá nhân mong đợi chính phủ bảo vệ họ trong trường hợp phá sản A. Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ cũng được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ với nợ xấu hiện tại (Salas và Saurina, 2002), theo nghiên cứu, nợ xấu cao trong quá khứ cho thấy khả năng quản lý rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng còn nhiều bất cập và có tác động đến nợ xấu của hiện tại.
PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Giới thiệu
Mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu của Salas và Saurina (2002) chứng minh giữa tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu có mối tương quan dương bằng cách sử dụng khái niệm "Rủi ro tín dụng có tính chu kỳ", có thể so sánh quan điểm này với quan điểm của Keeton (1999) khi nghiên cứu các ngân hàng ở Hoa Kỳ, việc mở rộng tín dụng nhanh chóng ảnh hưởng đến khả năng quản lý rủi ro dẫn đến khả năng khiến tăng rủi ro tín dụng. Đề tài sử dụng dữ liệu thứ cấp để đo lường các biến phụ thuộc và độc lập trong nhóm nhân tố vi mô thuộc các ngân hàng thương mại được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thông qua đó thu thập các báo cáo tài chính đã kiểm toán từ năm 2010 đến năm 2021 của 25 ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu thứ cấp trong phạm vị này vì trong suốt giai đoạn từ 2010 tới 2021, chỉ có 25 ngân hàng thương mại công bố lượng dữ liệu cần thiết, phù hợp với yêu cầu vẫn tồn tại và hoạt động đến cuối năm 2021 trong khi vẫn duy trì các số liệu thống kê cụ thể trong khoảng thời gian 11 năm; nguồn dữ liệu thứ cấp dùng để đo lường các biến độc lập của nhóm nhân tố vĩ mô, được thu thập từ các tổ chức chính thức có liên quan trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2021.
Trình tự nghiên cứu
Bước 3: Chạy dữ liệu và xác định mẫu nghiên cứu phù hợp có với mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, nếu phù hợp thì qua bước 4, không phù hợp thì tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu các biến cho phù hợp với mô hình nghiên cứu tại bước 2. Sử dụng bộ dữ liệu từ các báo cáo tài chính của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2021 và với sự hỗ trợ của phần mềm Stata, Chương 3 đã xác định việc sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, so sánh các phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, REM để lựa chọn phương pháp tối ưu nhất, sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình. Bên cạnh đó, dựa trên kết quả kiểm định và đặc điểm của mô hình có biến nội sinh, khóa luận tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng GMM để ước lượng các yếu tố tác động đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam cũng như mức độ tác động của các yếu tố.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả biến
Tính đến cuối năm 2021, nhóm ngân hàng BIDV, Vietinbank và Vietcombank, thuộc nhóm đầu ngành khi xét về quy mô cũng như tốc độ tăng trưởng tổng tài sản qua từng năm. Độ lệch chuẩn của biến ROA là 0.84%, điều này đến từ khả năng sinh lời là không đồng đều giữa các NHTMCP Việt Nam, khi phần lớn thị phần thuộc về các NHTMCP có vốn nhà nước đồng thời đến từ năng lực kinh doanh, tạo ra sự chênh lệch so với NHTMCP nhỏ và vừa. Nhìn về xu hướng, có thể thấy tỷ lệ lạm phát giảm dần qua các năm.
Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu
Ngược lại, các biến độc lập còn lại như: quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR), khả năng sinh lợi (ROA), thể hiện tương quan âm đến tỷ lệ nợ xấu. Biến độc lập EAT có tương quan dương với biến phụ thuộc NPL là 0.1549, với hàm ý rằng có thể sẽ làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu với các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao. Biến độc lập GDP có tương quan dương với biến phụ thuộc NPL là 0.0936, với hàm ý rằng khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng cao sẽ làm tăng tỷ lệ nợ xấu ở các ngân hàng.
0.441517 SIZE 2.21 0.452720
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Trường hợp mô hình xuất hiện hiên tượng phương sai sai số thay đổi, tiếp tục xác định xem có sự xuất hiện của hiện tượng tự tương quan trong một tình huống nhất định hay không, nhằm sửa chữa hoặc tìm kiếm các công cụ ước lượng khác có tính chính xác hơn. Vì vậy, bài nghiên cứu này sẽ sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định hiện tượng tự tương quan với giả thuyết H0: Không có hiện tượng tự tương quan. Thông qua các kết quả kiểm định ở trên, có thể thấy mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi nhưng có sự xuất hiện của hiện tượng đa cộng tuyến.
Ước lượng mô hình theo phương pháp GMM
Với biến phụ thuộc là NPL i,t, sau khi sử dụng phương pháp GMM để khắc phục hiện tượng nội sinh và hiện tượng tự tương quan, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Chi2 = 0,0000), kết quả mô hình được đánh giá là phù hợp và có thể sử dụng được. Kiểm định Sargan (kiểm định giới hạn về nội sinh của mô hình) xác định tính chất phù hợp của các biến công cụ trong mô hình GMM, có mức ý nghĩa là 0.996 >10% nên mô hình không có hiện tượng nội sinh. Kết quả kiểm định cho thấy phương pháp GMM là đáng tin cậy và khóa luận sử dụng phương pháp GMM là kết quả chính cho bài nghiên cứu.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Theo đó, khi cho vay tăng trong thời kỳ phát triển kinh tế vì lợi nhuận kỳ vọng từ các dự án đầu tư được cải thiện và do đó lợi nhuận kỳ vọng từ tất cả các khoản vay cũng tăng lên, điều này được giải thích bằng việc mở rộng hoạt động kinh doanh đã khiến ngân hàng thường xuyên nới lỏng các tiêu chuẩn bảo lãnh phát hành, trong khi hoạt động tín dụng cần được thắt chặt các tiêu chuẩn, do đó các khoản nợ xấu tăng lên cùng với sự gia tăng tín dụng. Trong đó nợ xấu so với cùng kỳ năm trước, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tín dụng ngân hàng và tốc độ tăng trưởng GDP có mối liên hệ ngược chiều với nợ xấu thì ngược lại quy mô ngân hàng, tỷ lệ lạm phát, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng và dự phòng rủi ro tín dụng ngân hàng có mối tương quan dương với nợ xấu. Chương tiếp theo, nghiờn cứu sẽ thảo luận những giải pháp nhằm quản lý nợ xấu tốt hơn thông qua việc kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng đã được kiểm định ở chương này đồng thời dựa vào tình hình thực tế tại Việt Nam để đưa ra một số góp ý nhằm giúp giảm tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTMCP tại Việt Nam.