2019.
Tình hình xử lý nợ xấu được chia làm 2 giai đoạn tương ứng với các nghị quyết và đề án của chính phủ đưa ra là giai đoạn 2011-2015 và 2016-2019.
Cụ thể, giai đoạn 2011-2015, theo đề án “Cơ cấu hệ lại thống tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-2015” thuộc quyết định số 254/QĐ-TTg, ngày 31/5/2013 chính phủ đã chính thức ban hành quyết định 843/2013/QĐ-TTg phê duyệt Đề án “Xử lý nợ xấu của hệ thống các TCTD” và Đề án “Thành lập Công ty Quản lý Tài sản của các TCTD Việt Nam (VAMC)”. Theo đó, NHNN đã chỉ đạo quyết liệt toàn hệ thống NHTM triển khai đồng bộ các biện pháp điều hành hoạt động và chấn chỉnh lại là: “(1) Kiểm soát chặt tăng trưởng tín dụng đi đôi với nâng cao chất lượng tín dụng nhằm giảm rủi ro tín dụng; (2) Hoàn thiện khuôn khổ pháp lý trong ngân hàng hỗ trợ tối đa các vấn đề về xử lý nợ xấu. (3) Các NHTM tăng thêm trích lập dự phòng cho nợ xấu thông qua phương pháp cắt giảm lợi nhuận, giảm cổ tức, và thực hiện bán nợ cho VAMC”. Các NHTM theo đó đã thực hiện nghiêm túc và quyết liệt xử lý nợ xấu bằng nhiều cách khác nhau như bán nợ cho tổ chức VAMC nhận lại trái phiếu đặc biệt, tự xử lý nợ xấu nội bộ, xử lý bằng dự phòng rủi ro, đánh giá lại nợ, cơ cấu lại nợ, hạn chế nợ xấu phát sinh trong tương lai, nâng cao chất lượng đánh giá giá trị thị trường của các khoản nợ xấu, hỗ trợ liên quan tới hoàn thành các hồ sơ pháp lý liên quan đến tài sản đảm bảo tiền vay để sớm xử lý được nợ xấu và cuối cùng là tái cơ cấu ngân hàng bằng việc sáp nhập hoặc quốc hữu hóa.
Giai đoạn 2016-2019, Quốc hội đã ban hành Nghị quyết số 24/2016/QH14 ngày 08/11/2016 về “kế hoạch cơ cấu lại nền kinh tế giai đoạn 2016 - 2020”. Đưa ra nhiệm vụ đẩy nhanh quá trình xử lý nợ xấu hiệu quả hơn và áp dụng tiêu chuẩn Basel II tại các TCTD được chú trọng nhằm lành mạnh hóa thị trường tài chính. Mục tiêu xử lý nợ xấu là “đến năm 2020, giảm tỷ lệ nợ xấu của hệ thống TCTD xuống mức dưới 3%”
Năm 2017, Chính phủ ban hành tiếp Nghị quyết 42/2017/QH14 về “Thí điểm xử lý nợ xấu của các TCTD” với mục tiêu là: giải quyết những khó khăn, vướng mắc còn tồn tại và các bất cập trong các quy định của pháp luật về xử lý nợ xấu, TSBĐ của các TCTD, Công ty VAMC; bảo đảm quyền chủ nợ hợp pháp của TCTD
và VAMC, đồng thời đẩy nhanh quá trình xử lý nợ xấu trong hệ thống ngân hàng, bảo đảm an toàn hoạt động của hệ thống ngân hàng cùng toàn bộ nền kinh tế đất nuớc. Tiếp sau là đề án 1058 cùng năm 2017 về “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016-2020”.
Chỉ thị số 05/CT-NHNN về “tiếp tục đẩy mạnh cơ cấu lại hệ thống các TCTD gắn với xử lý nợ xấu” đuợc ban hành tháng 9/2018. Mục đích chính là yêu cầu giám sát chặt chẽ hơn nữa việc thực hiện nghị quyết 42 và “phuơng án cơ cấu lại gắn với xử lý nợ giai đoạn 2016-2020” của các TCTD và VAMC; hỗ trợ thêm về các hoạt động xử lý TSBĐ để phát mại ... Tiếp sau đó là một số thông tu do NHNN ban hành tới các ủy ban nhân dân các tỉnh , thành phố yêu cầu hỗ trợ thiết thực nhất cho các TCTD và công ty VAMC khi xử lý TSBĐ tại địa phuơng.
Đến tháng 3/2019, NHNN tiếp tục ban hành Văn bản số 1968/NHNN- TTGSNH về việc “yêu cầu các TCTD tiếp tục đẩy mạnh xử lý nợ xấu năm 2019”, trong đó cần nghiêm túc thực hiện chỉ đạo của NHNN về đẩy mạnh công tác xử lý nợ xấu, phân loại nợ, trích lập dự phòng rủi ro khi bán nợ cho VAMC. Bên cạnh đó quy định các ngân hàng phải thu lãi đúng với các khoản nợ thực đảm bảo tuân thủ pháp luật..
2.3. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM Việt Nam.
2.3.1. Lựa chọn mô hình và biến số nghiên cứu.
Để làm rõ mục đích nghiên cứu và trả lời cho câu hỏi nghiên cứu đã nêu ra ở lời mở đầu, tác giả đã thực hiện việc nghiên cứu để đo luờng các yếu tố ảnh huởng đến nợ xấu của NHTM bằng cách sử dụng mô hình hồi quy đa biến .
Dựa vào những kết quả của các công trình nghiên cứu truớc kia gồm cả trong và ngoài nuớc, kết hợp cùng những thực trạng về tình hình nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam, tác giải sẽ nghiên cứu tập trung vào 2 nhóm yếu tố chính tác động đến nợ xấu ngân hàng là nhân tố vĩ mô và nhân tố vi mô. Theo những lý thuyết đua ra về các nhân tố vĩ mô, vi mô tác động đến nợ xấu, tác giả đã quyết định chọn những nhân tố cơ bản và quan trọng nhất đối với nền kinh tế và với một ngân hàng để nghiên cứu nhu sau: Nhóm nhân tố vĩ mô gồm tốc độ tăng truởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (IN), tỷ lệ thất nghiệp (UE); Nhóm nhân tố vi mô gồm tăng
trưởng tín dụng (Loan), tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tăng trưởng quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPLt-1).
Dựa trên sự tham khảo các nghiên cứu trước đó như các nghiên cứu của Messai & Jouini (2013), Ekanayake & Azeez (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) làm tài liệu để xây dựng mô hình.
Như vậy mô hình nghiên cứu có dạng:
NPLi,t = βo + βιGDPt + β2UEt + β3INt + β4ROEi,t +β5SIZEi,t + β6LOANi,t +
e7NPLi,t-i + εi,t
Trong đó:
• GDPt : Tốc độ tăng trưởng kinh tế tại năm t
• UEt : Tỷ lệ thất nghiệp tại năm t
• INt : Tỷ lệ lạm phát tại năm t
• ROE1J : Tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại năm t
• SIZE1J : Tốc độ tăng trưởng quy mô của ngân hàng i tại năm t
• LOANijt : Tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i tại năm t
• NPLi,t-1 : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i tại năm t-1
• εi,t : Sai số ngẫu nhiên
• β0 : Hệ số chặn
• β1 - β7 : Hệ số quy hồi riêng
Giải thích các biến trong mô hình như sau:
*Tăng trưởng kinh tế GDP:
Trong kinh tế học, GDP là giá trị thị trường cuối cùng của tất cả hàng hóa và dịch vụ được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định, trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm).
Tăng trưởng GDP được định nghĩa là sự gia tăng của tổng sản phẩm quốc nội (GDP) tính trên giá bình quân đầu người hằng năm. Tăng trưởng GDP được tính như sau:
GDP (%) = GDPt - GDP(t - 1)
GDP ạ - 1) X IOO
Biến GDP được tác giả kỳ vọng có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu các NHTM, đồng nhất với hầu hết các nghiên cứu trước đây.
* Tỷ lệ thất nghiệp (UE):
Trong kinh tế học, thất nghiệp là tình trạng người lao động không tìm được việc làm hoặc không được tổ chức, công ty và cộng đồng nhận vào làm.
Tỷ lệ thất nghiệp được tính bởi phần trăm số người lao động không có việc làm trên tổng số lao động của cả đất nước được tính theo công thức:
Sô người thát nghiệp
UEt =--- ~1 T XlOO
So lao động
Biến số UE trong tất cả các nghiên cứu trước đây đề cho ra cùng một kết quả tác động đến nợ xấu, vì vậy tác giả cũng kỳ vọng biến UE sẽ có tác động cùng chiều tới tỷ lệ nợ xấu các NHTM.
* Tỷ lệ lạm phát (IN):
Trong kinh tế, lạm phát được định nghĩa là sự tăng liên tục theo thời gian về giá của các hàng hóa dịch vụ, khiến một số loại tiền tệ mất đi giá trị của nó.
Tỷ lệ lạm phát theo đó cũng là thước đo để đo tỷ lệ giảm sức mua của một loại tiền tệ. Đối với nền kinh tế, nó có ý nghĩa quan trọng khi được sử dụng để tính lãi suất thực và điều chỉnh lương hợp lý.
Thông thường tỷ lệ lạm phát được tính theo chỉ số giá tiêu dùng (CPI) như sau:
INt CPIt - cpiạ -1)
Biến IN trong mô hình nghiên cứu có ảnh hưởng tới nợ xấu khá giống với biến UE, vì vậy tác giả kỳ vọng chiều tác động của biến này tới tỷ lệ nợ xấu là thuận chiều, đồng nhất với kết quả các nghiên cứu trước.
* Tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE):
Chỉ tiêu ROE thể hiện hiệu quả trong việc sử dụng vốn chủ sở hữu của ngân hàng. Chỉ tiêu này đặc biệt quan trọng với các nhà đầu tư do nó phản ánh trực tiếp mỗi đồng vốn chủ sở hữu đầu tư vào ngân hàng có thể tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận sau thuế.
Công thức tính:
Lợi nhuận sau thuế
ROE = ζ"7 7?:, *100
Von chủ sờ hữu
Biến ROE là một trong những biến mang 2 kết quả trái ngược qua các bài nghiên cứu trước đó, có thể tác động thuận hoặc ngược tới nợ xấu. Với tình hình thực tại của Việt Nam giai đoạn 2010-2019, những ngân hàng có tỷ suất sinh lời kém sẽ rất khó cạnh tranh với các ngân hàng khác trong thời điểm tăng trưởng bùng nổ sau hội nhập kinh tế, khả năng thanh khoản kém vì vậy mà nợ xấu của ngân hàng có khả năng sẽ tăng lên. Do vậy tác giả đưa ra kỳ vọng dấu âm với yếu tố này.
* Tăng trưởng quy mô ngân hàng (SIZE):
Quy mô ngân hàng được thể hiện trên rất nhiều phương diện như thị phần huy động, thị phần tín dụng, tổng tài sản... Ở đây tác giả sẽ sử dụng giá trị tài sản là chỉ tính quy mô ngân hàng. Để thuận tiện cho việc đồng nhất trị số cho mô hình hồi quy, tác giả lấy chỉ số tốc độ tăng trưởng quy mô ngân hàng đại diện cho biến quy mô, có công thức sau:
Tổng tài sản t — Tổng tài san(t — 1)
SIZE =---—----——;—---—---X 100 Tong tài san(t — 1)
Trong các nghiên cứu trước đây, biến quy mô ngân hàng được cho là có cả 2 chiều tác động đến tỷ lệ nợ xấu tùy vào đặc điểm chiến lược của mỗi ngân hàng. Tại Việt Nam giai đoạn 2010-2019 là thời kỳ ngay sau khi Việt Nam gia nhập WTO, các ngân hàng Việt Nam đều có động lực tăng trưởng rất mạnh, kích thích đầu tư, vì
Các biến Định nghĩa Kỳ vọng dấu
NPL1,t
Nợ xấu Tống dư nợ
vậy việc các ngân hàng lớn có nhiều chiến lược đầu tư mạo hiểm để năng cao tốc độ tăng trưởng của mình sẽ rất dễ xảy ra. Chính vì vậy, tác giả đưa ra kỳ vọng dấu cho yếu tố SIZE trong mô hình là dấu dương.
* Tăng trưởng tín dụng (LOAN):
Tăng trưởng tín dụng chính là việc gia tăng dư nợ tín dụng hằng năm của ngân hàng. Đây là mục tiêu của mỗi ngân hàng, với mỗi giai đoạn, mỗi chiến lược khác nhau các ngân hàng sẽ có một mục tiêu tăng trưởng tín dụng khác nhau.
Chỉ tiêu này được tính dựa trên sự thay đổi mức tín dụng( Loan) giữa năm trước và năm sau:
LOANt - LOANtt - 1)
LO AN(0Ai) =---v 7 1 ~7.—77---X 100
LOAN(t - 1)
Tương tự như biến quy mô ngân hàng, biến tăng trưởng tín dụng cũng thể hiện hai chiều tác động khác nhau tới nợ xấu thông qua các nghiên cứu trước, tuy nhiên trong mô hình của mình tác giả kỳ vọng biến tăng trưởng kinh tế sẽ tác động ngược chiều tới tỷ lệ nợ xấu các NHTM. Bởi cũng sau hội nhập kinh tế, dự đoán các ngân hàng sẽ đua nhau tăng trưởng tín dụng, các khoản tín dụng sẽ được các ngân hàng đặc biệt quan tâm, từ đó mà khả năng nợ xấu xảy ra cũng sẽ thấp hơn.
* Tỷ lệ nợ xấu năm trước(NPLt-1):
Tỷ lệ nợ xấu chính là tỷ lệ tính bởi số nợ xấu (gồm nợ nhóm 3,4,5) trên tổng dư nợ ngân hàng trong một năm. Biến tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPLt-1) là tỷ lệ nợ xấu của năm trước năm nghiên cứu, biến này được tác giả kỳ vọng có quan hệ ảnh hưởng lớn đến tỷ lệ nợ xấu hiện hành.
Công thức tính:
Tonq nợ xấu(t — 1)
NPLtt - 1) = r∖, , ---√x 100
Tong dư nợ(t — 1)
Yếu tố nợ xấu năm trước là một trong những yếu tố có chiều tác động rõ ràng nhất tới tỷ lệ nợ xấu và có kết quả đồng nhất tất cả các nghiên cứu trước, nên tác giả cũng kỳ vọng biến này sẽ mang dấu tác động dương như các nghiên cứu trước.
GDPt Tăng trưởng kinh tế
UEt Tỷ lệ thất nghiệp +
INt Tỷ lệ lạm phát +
ROE1,t Tỷ lệ lợi sinh lời trên vốn chủ sở hữu
SIZE1,t Tăng trưởng quy mô ngân hàng +
LOANi,t Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Biến quanSố sát Giá trị trung bình% Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất% Giá trị lớn nhất% NPL 150 2.014867 1.092351 0.02 8.81 NPLt-1 150 2.0028 1.116022 0.02 8.81 ROE 150 12.60177 9.017966 -56.33 28.87 SIZE 150 22.10369 23.31098 -39.24 117.14 LOAN 150 25.07613 21.17247 -30.86 108.2 GDP 150 6.25 0.568024 5.2 7.1 IN______ 150 6.364 4.841023 0.6 18.7 UE 150 2.26 0.257609 1.69 2.88
2.3.2. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp xử lý.
2.3.2.1. Dữ liệu nghiên cứu.
Dữ liệu nghiên cứu là các số liệu vĩ mô và vi mô trong giai đoạn 2010-2019: - Dữ liệu vĩ mô bao gồm: dữ liệu nghiên cứu của các biến GDP, UE, IN của
Việt Nam các năm từ 2010 đến 2019. Số liệu được tổng hợp từ các website
của WB
và IMF (phụ lục 02).
- Dữ liệu vi mô bao gồm: dữ liệu thu thập của các biến ROE, SIZE, LOAN, NPLt-1 của 15 NHTM (bao gồm VCB, CGT, BIDV, ACB, TPB, MBB, SHB, MSB, VIB, LVPB, OCB, TCB, ABB, VPB, HDB) trong 10 năm từ 2010-
2019 số
liệu được lấy từ BCTC và BCTN của các NHTM (phụ lục 01,03).
2.3.2.2. Phương pháp xử lý dữ liệu.
Để làm rõ tác động của các yếu tố tới tỷ lệ nợ xấu, tác giả thực hiện nghiên cứu theo phương pháp định lượng bằng cách chạy hồi quy phân tích dữ liệu bảng kết hợp giữa ba phương thức: Pooled OLS, Mô hình tác động cố định FEM (Fixed effects model) và Mô hình tác động ngẫu nhiên REM (Random effects model) trên
Mô hình Pooled OLS: Theo Gujarati (2004) viết: “mô hình Pooled OLS là ước
lượng OLS trên tập dữ liệu thu được của các đối tượng theo thời gian, do vậy nó xem tất cả các hệ số đều không thay đổi giữa các đối tượng khác nhau và không thay đổi theo thời gian”, mô hình này không phân biệt được đặc điểm riêng biệt của từng ngân hàng nghiên cứu.
Mô hình FEM: Phát triển từ cơ sở mô hình Pooled OLS, có lợi thế hơn vì kiểm
soát được những đặc điểm riêng biệt của từng ngân hàng, tuy nhiên xuất hiện tương quan giữa các biến độc lập và phần dư của mô hình.
Mô hình REM: cũng được phát triển từ cơ sở mô hình Pooled OLS, cũng kiểm
soát được những đặc điểm riêng biệt của từng ngân hàng và không có xuất hiện tương quan giữa các biến độc lập và phần dư của mô hình.
Để lựa chọn ra mô hình phù hợp nhất, tác giả sử dụng 2 kiểm định: Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa 2 mô hình FEM và REM.
Để chắc chắn rằng mô hình không có khuyết tật, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra các hiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến và phương sai sai số thay đổi và khắc phục.
2.3.3. Ket quả nghiên cứu và ý nghĩa.
2.3.3.1. Thống kê mô tả mô hình hồi quy.