Quy mô ngân hàng là một trong những yếu tố được nhiều nghiên cứu trước đây lựa chọn và đưa vào mô hình. Tổng tài sản của ngân hàng có thể thể hiện được quy mô ngân hàng. Về mặt lý thuyết, các ngân hàng có quy mô lớn có nhiều cơ hội đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ cung ứng cho thị trường, do đó có thể giảm các rủi ro từ hoạt động của ngân hàng trong đó có rủi ro tín dụng. Khi nói về quy mô ngân hàng có thể xem xét đến lý thuyết “Too big to fail”. Lý thuyết đề cập việc tổ chức có quy mô hoạt động rộng lớn và liên kết với nhiều thành phần kinh tế khác, có tầm ảnh hưởng nhất định đến nền kinh tế của một quốc gia, một khi có sự đổ vỡ hay phá sản xảy ra dù vì lý do gì, chính phủ nước đó sẽ không để tổ chức đó sụp đổ bằng những biện pháp như hỗ trợ vốn, trả nợ, sáp nhập hoặc chính nhà nước sẽ mua lại tổ đó nhằm bảo đảm hoạt động của tổ chức được duy trì một cách bình thường. Điều này có thể hiển việc tăng quy mô ngân hàng đến mức có ảnh hưởng lớn đến nhiều thành phần trong nền kinh tế sẽ giảm và vượt qua những hậu quả nghiêm trọng từ rủi ro tín dụng tăng cao quá mức bằng những biện pháp hỗ trợ của chính phủ.
Nghiên cứu của Somandevi Thiagarajan và các cộng sự (2011) về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng ở Ấn Độ trong giai đoạn 2001-2010 đã chỉ ra có mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng ngân hàng.
2.3. Lƣợc khảo các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây về các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thƣơng mại
Phần lớn các nghiên cứu trước đây trên đều sử dụng biến nợ xấu là biến phụ thuộc trong mô hình để nói về rủi ro tín dụng, tác giả cũng nhận thấy tỷ lệ nợ xấu có đầy đủ các tố chất cần thiết và đặc trưng hơn hẳn các chỉ tiêu đo lường còn lại, điều đó phù hợp với các đối tượng của các bài nghiên cứu trước đây. Do đó, phần lược khảo sau đây ngoài việc tồng hợp các nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, có đề cập thêm các nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu, nhằm làm dẫn chứng thêm cho việc lựa chọn các biến của mô hình trong chương 3.
- Đối với yếu tố tăng trưởng tín dụng tác động đến rủi ro tín dụng ở kết quả nghiên cứu của Clair (1992) cho thấy ban đầu tăng trưởng tín dụng sẽ tác động làm cho rủi ro tín dụng giảm nhưng sẽ làm tăng rủi ro tín dụng sau một độ trễ nhất định. Nghiên cứu của Clair (1992) thực hiện hồi quy biến phụ thuộc lần lượt là tỷ lệ nợ xóa sổ và tỷ lệ nợ xấu. Nghiên cứu của Clair không xem xét tác động của các yếu tố liên quan đến môi trường kinh tế vĩ mô. Mô hình hồi quy có dạng mô hình trễ phân phối với biến tăng trưởng tín dụng lấy 3 biến ở 3 độ trễ liên tiếp. Tác giả thực hiện hồi quy dữ liệu bảng được thu thập thông tin từ các Ngân hàng ở Texas từ năm 1984 đến năm 1990, với số lượng quan sát lớn (11.903 quan sát) để chạy mô hình. Nghiên cứu của Lis và cộng sự (2001) cho thấy tác động cùng chiều của tăng trưởng tín dụng đối với rủi ro tín dụng. Mô hình trong nghiên cứu của Lis và cộng sự (2001) là mô hình động ở dạng tự hồi quy và phân phối trễ với độ trễ là 2 và 3 năm đối với một số biến độc lập. Dữ liệu nghiên cứu thu thập được trong thời gian 10 năm từ năm 1988 đến 1997, số lượng quan sát tác giả thu thập được để thực hiện ước lượng mô hình lên đến 934 quan sát. Mức độ tác động của tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng cũng thể hiện trong nghiên cứu của Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007).
- Tác động ngược chiều của quy mô ngân hàng đến rủi ro tín dụng có thể thấy trong kết quả nghiên cứu của Hu và cộng sự, (2004). Tác giả đã sử dụng dữ liệu của 40 NHTM Đài Loan trong giai đoạn 1996 - 1999. Mô hình được đưa vào bài nghiên cứu là mô hình phi tuyến tính ở dạng bậc 2. Biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu của các NHTM, biến độc lập bao gồm tỷ lệ sở hữu nhà nước, quy mô ngân hàng, chỉ số đa dạng hóa. Với phương pháp chạy dữ liệu là phương bình phương tối thiểu OLS, phương pháp hiệu ứng cố định FE và phương pháp tác động ngẫu nhiên RE. Một số thử nghiệm thống kê được thực hiện để lựa chọn phương pháp tốt nhất để thực hiện phân tích thực nghiệm.
- Đối với yếu tố tăng trưởng GDP tác động đến rủi ro tín dụng ở kết quả nghiên cứu của Lis và cộng sự (2001); Bofondi và Ropele (2011); Louzis và các cộng sự (2012) tác động ngược chiều đối với rủi ro tín dụng. Ở nghiên cứu
Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007) cho thấy tác động của tăng trưởng GPD đến rủi ro tín dụng. Riêng kết quả nghiên cứu của Ahlem Selma, Messai và Fathi Jouini (2013) tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng.
- Lạm phát có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng trong kết quả nghiên cứu của Bofondi và Ropele (2011)- nghiên cứu kiểm tra những yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro khoản vay của ngân hàng ở Italia giai đoạn quý 1 năm 1990 đến quý 2 năm 2010. Nghiên cứu này sử dụng phương trình hồi quy đơn chuỗi dữ liệu theo thời gian; nghiên cứu Louzis và các cộng sự (2012); Ahlem Selma, Messai và Fathi Jouini (2013).
- Trong kết quả nghiên cứu của Bofondi và Ropele (2011); Louzis và các cộng sự (2012) sử dụng dữ liệu bảng với số liệu thu thập theo quý trong khoảng thời gian từ quý I năm 2003 đến quý III năm 2009, số lượng ngân hàng thu thập chỉ được 9 NHTM ở Hy Lạp; Ahlem Selma, Messai và Fathi Jouini (2013) áp dụng phương pháp dữ liệu bảng để phát hiện các yếu tố quyết định nợ xấu với số liệu của 85 ngân hàng tại 3 quốc gia là Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha từ năm 2004 đến 2008 đều cho thấy yếu tố tỷ lệ thất nghiệp tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng.
Kết luận chƣơng 2
Trong chương 2, nghiên cứu đã trình bày tổng quan lý thuyết về tín dụng và rủi ro tín dụng tại NHTM. Trong thực tế, các NHTM sử dụng nhiều chỉ tiêu quan trọng để đánh giá rủi ro tín dụng, chứng tỏ được mối quan tâm đặc biệt của các nhà quản trị ngân hàng về loại rủi ro này. Từ đó thấy được, rủi ro tín dụng có ảnh hưởng rất quan trọng đến hoạt động của ngân hàng và nền kinh tế, một phần cũng bởi vì nguyên nhân làm phát sinh rủi ro tín dụng có phạm vi khá rộng và đa dạng trong khi hậu quả của nó để lại cũng tác động sâu rộng đến hầu hết các đối tượng trong nền kinh tế. Ngoài ra, nghiên cứu cũng đã lược khảo một số nghiên cứu thực nghiệm trước đây về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại NHTM. Các nghiên cứu đã chỉ ra được mối tương quan giữa các yếu tố như tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng, tăng trưởng GDP, lạm phát, thất nghiệp với rủi ro tín dụng. Các nghiên cứu này sẽ là cơ sở để nghiên cứu phân tích thực trạng rủi ro tín dụng tại các
NHTM Việt Nam ở chương 4, xây dựng mô hình nghiên cứu ở chương 3 và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam thông quan thảo luận các kết quả hồi quy mô hình ở chương 4.
CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG
MẠI VIỆT NAM
Trong chương này sẽ trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đển rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam bằng phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng.
3.1. Phƣơng pháp nghiên cứu định tính
Bài nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp định tính chủ yếu là phương pháp thống kê mô tả số liệu được thu thập từ NHNN công bố từ năm 2007-2016 nhằm cho thấy thực trạng hoạt động tín dụng và rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam. Nghiên cứu sẽ phân tích các chỉ số tại các NHTM Việt Nam như sau: vốn điều lệ bình quân, tổng dư nợ tín dụng, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ thu nhập lại cận biên, tỷ lệ nợ xấu. Sau đó nghiên cứu sẽ phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam. Cụ thể mối tương quan giữa các yếu tố tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng, tăng trưởng GDP, lạm phát, thất nghiệp với rủi ro tín dụng đại diện là tỷ lệ nợ xấu. Từ đó có thể thấy được xu hướng ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam. Việc nghiên cứu định tính về các yếu tố ảnh hưởng rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam được thực hiện cụ thể chi tiết ở chương 4.
3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với mục tiêu trả lời cho hai câu hỏi “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam như thế nào? ; Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam như thế nào?” sẽ được trình bày cụ thể chi tiết qua việc thảo luận kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu ở chương 4.
Từ việc khảo lược tìm hiểu về các mô hình, các phương pháp ước lượng mà các nghiên cứu thực nghiệm trước đây đã thực hiện và xác định các yếu ảnh hưởng rui ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam đã được thực hiện ở chương 2 . Dựa trên cơ sở thực tiễn dữ liệu có thể thu thập được tại các NHTM Việt Nam nghiên cứu sẽ
tiến hành nêu ra các giả thuyết nghiên cứu phù hợp, hệ thống biến quan sát và đưa ra mô hình nghiên cứu cơ bản để thực hiện nghiên cứu kiểm định giả thuyết tại mẫu các NHTM Việt Nam. Từ kết quả hồi quy mô hình có được, nghiên cứu sẽ tiến hành thảo luận các kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam.
3.2.1. Xác định các biến số nghiên cứu
Dựa vào khảo lược các nghiên cứu đã đưa ra trong chương 2 để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các NHTM, tác giả chọn ra 6 biến, trong đó có 1 biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu và 5 biến còn lại là biến giải thích (biến độc lập). Các biến độc lập gồm 2 nhóm yếu tố, nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô và nhóm yếu tố bên trong ngân hàng. Cơ sở để lựa chọn các biến vĩ mô trong mô hình chủ yếu dựa trên công trình nghiên cứu của Louzis và các cộng sự (2012) kết hợp đa dạng các yếu tố vĩ mô (GDP, tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên, lãi suất vay, nợ công) và các giả thuyết mô tả ảnh hưởng của tác động từ phía hoạt động ngân hàng đến nợ xấu. Các nghiên cứu trước đây của các tác giả Clair (1992), Ranjan và Dhal (2003), Hu et al. (2004) là các tiền đề cơ bản để hình thành nên các biến độc lập về đặc điểm ngân hàng.
3.2.1.1. Tỷ lệ nợ xấu
Nghiên cứu chọn biến tỷ lệ nợ xấu là biến phụ thuộc và là biến đại diện cho rủi ro tín dụng. Trong khi Hasan & Wall (2004), Ahlem Selma & cộng sự (2013) đều đo lường tỷ lệ nợ xấu bằng nợ xấu trên tổng tài sản thì các nghiên cứu khác đo lường bằng nợ xấu trên dư nợ cho vay. Tỷ số nợ xấu trên dư nợ cho vay phản ánh chất lượng khoản mục cho vay, còn tỷ số nợ xấu trên tổng tài sản cho phép đánh giá chất lượng tổng tài sản. Nghiên cứu đo lường biến tỷ lệ nợ xấu theo cách:
NPL = Nợ xấu x 100%
3.2.1.2. Tăng trƣởng tín dụng
Tăng trưởng tín dụng được chọn làm biến độc lập trong mô hình. Tăng trưởng tín dụng là sự gia tăng giá trị khoản vay qua các năm. Đây là biến được nhiều nghiên cứu tìm thấy có mối quan hệ với tỷ lệ nợ xấu.
Nghiên cứu của Sukrishnalall Pasha và Tarron Khemraj (2009) tìm thấy mối quan hệ tiêu cực giữa tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu. Tác giả cho rằng các NHTM mở rộng hoạt động tín dụng giúp cho các doanh nghiệp, cá nhân dễ dàng hơn trong việc tiếp cận nguồn vốn vay và chi phí tiếp cận vốn vay thấp, người đi vay làm ăn có lãi, hoạt động kinh doanh tốt, khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán nợ vay dễ dàng hơn nên tỷ lệ nợ xấu giảm xuống.
Theo Cavallo và Majnoni (2002), tăng trưởng tín dụng có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Đồng quan điểm, Packer & cộng sự (2012) cũng tìm thấy ảnh hưởng trái chiều của tăng trưởng tín dụng lên tỷ lệ nợ xấu. Các nghiên cứu chỉ ra rằng, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng thấp khi tăng trưởng tín dụng tăng.
3.2.1.3. Quy mô ngân hàng
Bên cạnh yếu tố tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng cũng được quan tâm chọn làm biến độc lập khi nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu ở nhiều khu vực trên thế giới. Quy mô của ngân hàng được thể hiện qua tổng tài sản của một ngân hàng. Về mặt lí thuyết, các ngân hàng lớn có nhiều cơ hội đa dạng hóa, và do đó có thể làm giảm nguy cơ rủi ro tổng thể tốt hơn so với các ngân hàng nhỏ không có nhiều cơ hội để đa dạng hóa danh mục cho vay.
Saunders & cộng sự (1990), Chen & cộng sự (1998), Cebenoyan & cộng sự (1999), và Megginson (2005) tiến hành nghiên cứu về mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu. Các nhà nghiên cứu trên đều tìm ra kết quả quan hệ nghịch chiều giữa quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu. Nguyên nhân là các ngân hàng lớn thường có hệ thống quản lí rủi ro tốt và đương nhiên họ có nhiều cơ hội để nắm giữ danh mục cho vay ít rủi ro nhất.
Theo Chen & cộng sự (1998), Megginson (2005) quy mô ngân hàng được đo bằng logarit cơ số tự nhiên của tổng tài sản. Quy mô tài sản của ngân hàng thường
lớn và tại Việt Nam có sự khác biệt đáng kể giữa các ngân hàng, do vậy chọn biến quy mô bằng Ln(tổng tài sản) nhằm giảm sự phân tán thông qua xem xét một phần trăm thay đổi của tổng tài sản tác động đến tỷ lệ nợ xấu.
3.2.1.4. Tăng trƣởng GDP
Tăng trưởng GDP được chọn là biến độc lập tiếp theo trong mô hình. Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là một trong những chỉ tiêu chủ yếu để đo lường sức khỏe của nền kinh tế một quốc gia. Tổng sản phẩm quốc nội là chỉ tiêu phản ánh giá trị bằng tiền của tất cả sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm.
Khi nền kinh tế tăng trưởng thể hiện thông qua GDP tăng, điều đó cho thấy các doanh nghiệp trong nền kinh tế đang hoạt động hiệu quả, hàng hóa và dịch vụ sản xuất ra có thị trường tiêu thụ sẽ thúc đẩy các doanh nghiệp gia tăng hiệu quả hoạt động, tái sản xuất và đầu tư, từ đó gia tăng lợi nhuận, khả năng trả nợ của các doanh nghiệp được nâng cao. Các doanh nghiệp trả nợ đúng hạn, tỷ lệ nợ xấu thấp nên trích lập dự phòng rủi ro tín dụng thấp. Ngược lại khi nền kinh tế rơi vào suy thoái, thể hiện thông qua GDP giảm, điều đó cho thấy các doanh nghiệp làm ăn không hiệu quả, không bán được hàng hóa, các khoản nợ vay trước đó ở các ngân hàng khó có khả năng trả đúng hạn, từ đó tỷ lệ nợ xấu tăng lên và trích lập dự phòng