Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam năm 2023
MỤC LỤC
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
- Mục tiêu nghiên cứu 1. Mục tiêu tổng quát
Hơn nữa, nợ xấu còn được xem là một trong những tác nhân hàng đầu dẫn đến cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu (2007-2009) làm thiệt hại nền kinh tế Hoa Kỳ và nền kinh tế của nhiều quốc gia (Adebola, Wan Yusoff, & Dahalan, 2011). Song song đó, sau làn sóng tiêu cực của dịch Covid-19, nền kinh tế thế giới và cả Việt Nam đã gặp rất nhiều bất ổn, chẳng hạn như: nhiều trình trạng kinh doanh bị trì trệ, tốc độ tăng trưởng kinh tế giảm sút, giá vàng, giá thị trường bất động sản cũng bị biến động theo, gây rất nhiều ảnh hưởng tiêu cực cho chất lượng tín dụng tại các NH Việt Nam. Nhờ vậy, tác giả tiến hành tìm hiểu nguyên nhân phát sinh nợ xấu và phân tích tác động của nợ xấu đến hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam để xác định nguyên nhân gốc rễ, gợi ý các chiến lược và hành động thích ứng để hỗ trợ ngành NH phát triển rộng lớn hơn, tránh khủng hoảng tài chính NH trong tương lai.
LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM Với chương 2 này, sẽ được cung cấp các cơ sở lý thuyết liên quan đến tỷ lệ nợ
- Phân loại nợ xấu 1. Trên thế giới
- Các nghiên cứu thực nghiệm 1. Các nghiên cứu trong nước
- Các nhân tố tác động đến nợ xấu 1. Quy mô ngân hàng (SIZE)
(2002), The Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) đã tuyên bố “các khoản nợ được coi là mất khả năng thanh toán (vỡ nợ) nếu đáp ứng một hoặc cả hai yêu cầu sau xảy ra: (1) ngân hàng nhận thấy 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;. Có khá nhiều sản phầm được tiến hành ở Việt Nam liên quan đến các yếu tố ảnh hướng đến nợ xấu như nghiên cứu “Các yếu tố tác động đến nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam” của Bùi Đan Thanh & Nguyễn Ngọc Huyền (2022), công bố trên tạp chí Kinh tế và Ngân hàng Châu Á số 201. Nghiên cứu “Credit Risk in Two Institutional Regimes: Spanish Commercial and Savings Banks” của Salas và Saurina (2002) đã so sánh các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM và quỹ tiết kiệm Tây Ban Nha trong trong khung thời gian 1985 đến 1987, bao gồm các nhân tố phía trong và phía ngoài.
Tác giả thiếp lập mô hình hồi quy dữ liệu bảng và cho ra kết quả là tỷ lệ nợ xấu có biến nghịch chiều với tốc độ tăng trưởng kinh tế, khả năng sinh lời trên tài sản của NH, còn thuận chiều với tỷ lệ thất nghiệp, dự phòng rủi ro cho vay trên tổng dư nợ và lãi suất thực. Phối hợp từ các kết luận nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, có thể thấy rừ cỏc biến số độc lập thường được cỏc tỏc giả nhắc đến, cụ thể là: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), Tỷ lệ lạm phát (INF), Quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), Tỷ lệ nợ xấu năm trước, Tăng trưởng tín dụng (LG) và Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR).
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Trình tự nghiên cứu
GMM được Hansen (1982) chính thức sử dụng và đã trở thành phương pháp ước lượng được vận dụng phổ biến trong các nghiên cứu khoa học về kinh tế tài chính. Khóa luận dùng phương pháp ước lượng momen tổng quát Generalized method of moments (GMM) để khắc phục tính nội sinh khi có tồn tại các biến công cụ. Các kiểm định trong mô hình liên quan đến đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi và các hiện tượng nội sinh.
Nghiên cứu sẽ tiến hành các thử nghiệm để đảm bảo mô hình không bị sai lệch và các ước tính là hợp lệ. Bước 7: Đây là bước cuối cùng của quy trình, căn cứ kết quả hồi quy, đề tài tiến hành thảo luận, đúc rút kết luận và đưa ra các gợi ý, khuyến nghị có liên quan nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu cũng như giải quyết mục tiêu nghiên cứu ở trên.
Mô hình nghiên cứu
Tóm lại, một khoản nợ được coi là nợ xấu khi không trả nợ gốc và lãi quá hạn hoặc người vay không có khả năng trả nợ theo yêu cầu của tổ chức tín dụng hoặc NH. Thực nghiệm cho thấy rằng, nếu quản lý rủi ro của NH kém, thủ tục thu hồi nợ không hiệu quả và nguồn dự trữ không đủ cân đối với tài sản, có thể đã dẫn tới sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ và tương quan dương với nợ xấu hiện tại. Theo Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021), việc quy mô nhân lên sẽ kéo theo tăng trưởng tín dụng nóng, chấp thuận rủi ro bằng việc sử dụng vốn cho vay với khách hàng có chất lượng thấp để tăng lợi nhuận.
Trong khi đó tín dụng là nguồn thu nhập chính cho các NH Việt Nam, nếu sự sinh lời tốt và tín dụng được giữ chất lượng, vốn và lãi sẽ được thu hồi hoàn toàn, giảm nợ xấu. Với nghiên cứu của Messai & Jouini (2013) cho rằng các NH cần trích lập dự phòng theo cách đánh giá về mức độ ro của các khoản tín dụng, nếu rủi ro càng cao thì trích lập dự phòng càng lớn. Salas và Saurina (2002) chứng minh mối liên hệ cùng chiều giữa LG và NPL 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.
Còn Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021) nếu NH có tiềm năng kiểm soát thu hồi nợ gốc và lãi tốt, thì việc tăng trưởng tín dụng sẽ đem lại lợi nhuận cho NH và gia tăng tài sản. Song, điều này cũng đi kèm với rủi ro tiềm ẩn, đó là nếu LG diễn ra quá mạnh, khả năng thu hồi lãi và nợ gốc sẽ càng khó khăn, dẫn đến tình trạng nợ xấu ngày càng trầm trọng. Tuy nhiên, khi nền kinh tế suy yếu, sức mua của người tiêu dùng, sản lượng tiêu thụ và doanh thu kinh doanh sẽ giảm, tác động đến tiềm năng thanh toán của người đi vay và tăng tỷ lệ nợ xấu.
Hơn nữa, Nguyễn Thị Như Quỳnh và công sự (2018), Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) cũng đã tìm ra rằng GDP có thể có tác động ngược dấu với tỷ lệ nợ xấu của các NH.
Mẫu và dữ liệu nghiên cứu
Tác giả cũng đề xuất chiều hướng tác động của các biến độc lập lên tỷ lệ nợ xấu của NH. Chương kế tiếp, tác giả sẽ tiến hành phân tích thống kê mô tả dữ liệu, kiểm định tự tương quan, phân tích hồi quy với mô hình Pooled OLS, FEM, REM để chọn ra mô hình phù hợp và kiểm định các khuyết tật phương sai sai số thay đổi, tự tương quan của mô hình. Kết hợp vận dụng ước lượng hồi quy bằng mô hình GMM để ngăn chặn các khuyết tật và hiện tượng nội sinh của mô hình, song song việc gia tăng độ phù hợp và tối ưu mô hình.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
- Phân tích hồi quy tổng thể OLS, FEM và REM
Nếu hiện tượng phương sai phát sinh, kết quả của phương trình hồi quy được tạo ra trong khi sử dụng phương pháp OLS không còn đúng nữa, điều này có tác dụng làm cho chất lượng của phương trình hồi quy có phần kém hơn thực tế. Sau khi đã kiểm định Largrange, chúng ta cần xác định xem có hiện tượng tự tương quan trong một tình huống nhất định hay không và sau đó sửa chữa hoặc tìm kiếm các công cụ ước lượng tuyến tính khác chính xác hơn. 4 Kết luận: Sau khi tiến hành so sánh 03 mô hình Pooled OLS, FEM và REM, nghiên cứu lựa chọn mô hình FEM để xác định các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam.
Theo Richard Blundell và Stephen Bond (1998), mô hình này thuộc loại mô hình động dữ liệu bảng (dynamic panel data) và có khả năng xuất hiện hiện tượng biến nội sinh (NPLi,t-1). Do đó, theo Richard Blundell và Stephen Bond (1998) tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng momen tổng quát (Generalized Method of Moments - GMM) theo đề xuất của Arellano và Bover (1995) và Blundell và Bond (1998) để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng biến nội sinh, từ đó đảm bảo ước lượng được chính xác và hiệu quả. Với biến phụ thuộc là NPL i,t, sau khi sử dụng phương pháp GMM để giải quyết hiện tượng nội sinh, phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Chi2 = 0,0000).
Hơn nữa, số lượng biến công cụ (Number of instruments) của mô hình bé hơn số lượng nhóm (Number of group) (24<25), nên đảm bảo tính hiệu quả và bền vững của mô hình nghiên cứu. Nguồn: Kết quả chạy mô hình trích xuất thông qua phần mềm Stata 15.1 Kiểm định Arellano và Bond (1991) có giả thiết Ho: Không có hiện tượng tự tương quan (được áp dụng cho số dư sai phân). Trái lại, biến độc lập SIZEi,t và ROAi,t đều tác động ngược dấu với biến phụ thuộc NPLi,t , nhưng biến SIZEi,t có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%; còn biến ROAi,t lại không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Kết quả này cũng rất đúng với thuyết "rủi ro tín dụng có tính chu kỳ", tức là khi kinh tế phát triển và các khoản vay tăng lên, NH sẽ nới lỏng các tiêu chuẩn bảo lãnh phát hành và các khoản nợ không tốt cũng bị kéo theo.
