Các yếu tố chính ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010-2019-2023

PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

• THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
• PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Theo các nghiên cứu thực nghiệm về tăng trưởng tín dụng trước đây, với xu hướng nghiên cứu chủ yếu là xác định các yếu tố ảnh hưỏng đến tốc độ tăng trưởng tín dụng và đây chính là cơ sở để tác giả lựa chọn các mô hình nghiên cứu có liên quan. Dựa vào các công trình nghiên cứu thực nghiệm trước đây của các tác giả Sharma & Gounder (2012), Hussain và Junaid (2012), Huỳnh Thị Hiền (2017), Lê Tấn Phước (2017), Trần Thị Ngọc Liễu (2019), Nguyễn Xuân Hoan (2019),… tác giả thấy các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của ngân hàng thương mại Việt Nam thường được xem xét nghiên cứu như là tốc độ TTTD kỳ trước, quy mô ngân hàng, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên VCSH, tỷ lệ huy động, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát. Trong nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả như Nguyễn Thị Tuyết Nga (2016), Hussain và Junaid (2012), Phạm Trí Nghĩa (2018) cho thấy rằng mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tăng trưởng tín dụng của ngân hàng vì ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn thì ngân hàng sẽ dễ dàng, vượt qua thách thức, giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cấp tín dụng.

Tuy nhiên, trong nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả như Foos, D., Norden và Cộng sự (2010), Olokoyo (2011), Lê Tấn Phước (2017), Phan Thanh Phú (2020), Nguyễn Xuân Hoan (2019) đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tăng trưởng tín dụng của ngân hàng vì trong thời kì khủng hoảng kinh tế thị trường, các ngân hàng cần phải đẩy mạnh phát triển việc tăng trưởng cấp tín dụng và điểu đó dẫn đến nợ xấu tăng lên, thâm hụt vốn và vốn chủ sở hữu của ngân hàng bị giảm đi. Cuối cùng, nếu mô hình có phát sinh các khuyết tật như hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan thì phải sử dụng phương pháp ước lượng tổng quát bình phương tối thiểu – FGLS để khắc phục các khuyết tật của mô hình nghiên cứu. Arellano và Bond (1991) cho rằng phương pháp ước lượng GMM sẽ phù hợp sử dụng khi dữ liệu bảng có nhiều quan sát với ít mốc thời gian (T<N), có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, mô hình có chứa biến trễ, biến nội sinh, trong mô hình tồn tại vấn đề phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương quan.

Khi trong mô hình nghiên cứu xảy ra các vấn đề này thì các ước lượng theo phương pháp OLS, FEM hay REM sẽ không còn phù hợp vì có thể gây ra những sai lệch về kết quả nghiên cứu hoặc gặp phải các vấn đề khuyết tật mô hình như hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay hiện tượng đa cộng tuyến. Nguyễn Thị Đoan Trang (2019) cho rằng ước lượng của phương pháp GMM được sử dụng trong các trường hợp như sau: dữ liệu bảng có nhiều quan sát trong khi mốc thời gian ít (N lớn, T nhỏ), giữa biến phụ thuộc và biến giải thích có quan hệ tuyến tính, mô hình có chứa 1 hoặc hai biến trễ, các biến độc lập có thể tương quan với phần dư (hiện tại hoặc trước đó) hoặc mô hình tồn tại biến nội sinh (Endogenous variables), mô hình có tồn tại vấn đề phương sai thay đổi hoặc tự tương quan ở các sai số đo lường (idiosyncratic disturbances), mô hình có tồn tại các tác động cố định riêng rẻ (fixed individual effects), hoặc mô hình có tồn tại phương sai thay đổi và tự tương quan trong mỗi đối tượng (nhưng không tồn tại giữa các đối tượng). Phạm Thị Hồng Vân và Nguyễn Hồng Thắng (2019) cho rằng phương pháp GMM được xem là phù hợp khi thỏa mãn hai điều kiện sau: mô hình có tồn tại các hạn chế về giới hạn quá mức, tức là cần phải xác định tính phù hợp của biến công cụ, kiểm định sự không tồn tại mối tương quan giữa biến công cụ và sai số; Mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc hai – AR(2) trong sai phân bậc nhất – AR(1).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH

Chương 4, dựa trên mô hình thực nghiệm và dữ liệu thu thập được, tác giả sẽ thực hiện và phân tích kết quả của các kiểm định cần thiết thông qua phần mềm Stata 14 như phân tích thống kê mô tả, phân tích ma trận hệ số tương quan giữa các biến, phân tích hiện tượng đa cộng tuyến và phân tích kết quả ước lượng mô hình momen tổng quát - GMM nhằm để khắc phục các khuyết tật tồn tại mô hình. Cuối cùng, tác giả tiến hành thảo luận kết quả nghiên cứu và đây cũng chính là cơ sở để đề ra một số khuyến nghị nhằm để thúc đẩy tình hình hoat động TTTD của các NHTM Việt Nam. Tác giả trình bày kết quả thống kê cơ bản về mẫu dữ liệu và các biến trong mô hình, bao gồm các biến đo lường như: giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch chuẩn.

Biến phụ thuộc đại diện cho tốc độ TTTD là LGRcó giá trị trung bình là 0.22931. Điều này cho thấy tốc độ TTTD biến động lớn giữa các NHTM trong mẫu nghiên cứu qua các năm. Điều này cho thấy sự biến động của các ngân hàng không lớn, tuy nhiên vẫn có sự chênh lệch về quy mô, lợi nhuận và hiệu quả hoạt động giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu qua các năm.

Đối với các biến vĩ mô, biến tăng trưởng nền kinh tế (GDP) có dấu hiệu tích cực trong những. GDP biến động không lớn cho thấy sự tăng trưởng nền kinh tế là khá ổn định trong giai đoạn nghiên cứu. PHÂN TÍCH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN Bảng 4.2 Ma trận tự tương quan.

0.0505 0.8537 1 SIZE -

Để có thể cạnh tranh tăng hiệu quả hoạt động hơn thì các ngân hàng thường tăng lãi suất tiền gửi, ra các sản phẩm chương trình khuyến mãi quà tặng nhằm thu hút tiền gửi khách hàng từ đó tỷ lệ huy động, quy mô tài sản của các ngân hàng cũng tăng theo. Tỷ lệ thanh khoản tăng thể hiện các ngân hàng duy trì nhiều lượng tiền mặt tại ngân hàng, nhằm để đáp ứng phục vụ cho nhu cầu hoạt động, sản xuất kinh doanh của khách hàng như là rút tiền, cho vay cấp tín dụng, vì thể TTTD cũng sẽ tăng theo. Với việc lãi suất huy động tăng dẫn đến lãi suất cho vay cũng bị kéo tăng theo khiến cho các chủ thể vay vốn trong nền kinh tế gặp nhiều khó khăn và khó có thể tiếp cận nguồn vốn của ngân hàng, điều này làm việc tăng trưởng tín dụng của các NHTM bị hạn chế.

Kết quả hồi quy bằng phương pháp ước lượng GMM được trình bày ở bảng 4.4 cho ta thấy mô hình có ý nghĩa ở mức 1% do Prob > F = 0.000 cho nên mô hình phù hợp và có thể sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến TTTD của các NHTM Việt Nam. Các NHTM hoạt động kinh doanh với tiêu chí ngày càng tăng trưởng phát triển, tạo ra nhiều sản phẩm dịch vụ mới, đáp ứng nhu cầu và tiếp cận được nhiều khách hàng hơn, do đó chỉ tiêu hằng năm của ngân hàng thường sẽ cao hơn chỉ tiêu năm trước. Lý giải cho kết quả nghiên cứu trên có thể là trong giai đoạn nghiên cứu, các NHTM không quản lý tốt hoạt động tín dụng làm gia tăng xác suất xảy ra rủi ro tín dụng, dẫn đến phải tăng trích lập dự phòng hoặc thậm chí là phát sinh tổn thất về vốn, kết quả dẫn đến sự sụt giảm lợi nhuận của ngân hàng.

Điều này cũng có thể giải thích rằng khi huy động vốn của các ngân hàng tăng sẽ giúp ngân hàng có thêm nguồn vốn để cho vay, từ đó các ngân hàng sẽ đẩy mạnh việc tìm kiếm thêm khách hàng có nhu cầu vay vốn, thúc đẩy việc TTTD, mang lại nhiều lợi nhuận cho ngân hàng. Cho nên, việc sử dụng VCSH nhiều dẫn đến chi phí sử dụng vốn của ngân hàng cao, làm ảnh hưởng đến lãi suất cho vay khiến cho ngân hàng gặp khó khăn trong việc cạnh tranh hoạt động kinh doanh và tiếp cận khách hàng, dẫn đến tốc độ TTTD. Với việc lãi suất huy động tăng dẫn đến lãi suất cho vay cũng bị kéo tăng theo khiến cho các chủ thể vay vốn trong nền kinh tế gặp nhiều khó khăn, các cá nhân, hộ kinh doanh và doanh nghiệp khó có thể tiếp cận nguồn vốn của ngân hàng, điều này làm việc tăng trưởng tín dụng của các NHTM bị hạn chế.