1/ Lê Vân Chi, Hoàng Trung Lai (2014) đã sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng với các số liệu được lấy từ 13 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007- 2013. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu, dư nợ tín dụng bất động sản, lãi suất cho vay danh nghĩa và GDP có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Bên cạnh đó, giá trị tổng tài sản và tỷ lệ tài sản sinh lời trên tổng tài sản có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Thông qua kết quả nghiên cứu, các tác giả đề xuất cần phải tiếp tục thực hiện sát nhập ngân hàng có giá trị tổng tài sản nhỏ và kinh doanh yếu kém vào các ngân hàng lớn, đảm bảo tỷ lệ tín dụng ở lĩnh vực bất động sản và xây dựng trong một mức hợp lý, đồng thời duy trì lãi suất cho vay và lạm phát ở mức ổn định hoặc thấp để giảm thiểu rủi ro tín dụng ở các NHTM.
2/ Kết quả nghiên cứu của Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) đã chỉ ra ba biến - rủi ro tín dụng ngân hàng trong quá khứ với độ trễ một năm, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng với độ trễ một năm, tỷ lệ tăng trưởng GDP với độ trễ một năm có ảnh hưởng có ý nghĩa đến rủi ro tín dụng của NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2012. Theo tác giả, để giảm rủi ro tín dụng trong tương lai các NHTM cần xử lý và kiểm soát tốt tình trạng rủi ro tín dụng ở thời điểm hiện tại, đồng thời tăng cường quan hệ tín dụng với những khách hàng có nền tảng kinh doanh cơ bản tốt và có tình hình tài chính lành mạnh.
3/ Nguyễn Phi Lân (2015) đã sử dụng mô hình tự hồi quy dạng vector để mô phỏng tác động của môi trường kinh tế vĩ mô lên rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam. Thông qua nghiên cứu, tác giả đã chỉ ra được rủi ro tín dụng và tăng trưởng kinh tế vĩ mô có mối quan hệ ngược. Khi có sự tác động của môi trường thế giới hay các yếu tố nội tại khiến cho môi trường kinh tế vĩ mô xấu đi thì môi trường sẽ có tác động lên rủi ro tín dụng của hệ thống ngân hàng. Vì khi môi trường kinh tế vĩ mô bất lợi, chỉ số chứng khoán và giá bất
động sản sẽ giảm, ảnh hưởng không nhỏ đến năng lực trả nợ của khách hàng, từ đó làm gia tăng xác suất đổ vỡ của hệ thống tín dụng ngân hàng.
4/ Nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo (2016) được thực hiện nhằm kiểm tra mức độ tác động của vốn ngân hàng đến khả năng sinh lời và rủi ro tín dụng thông qua sử dụng dữ liệu bảng của 30 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007-2014. Do vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng nên tăng tỷ lệ vốn chủ sỡ hữu sẽ làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Các nhà quản trị nên quy định mức tăng trưởng tín dụng hợp lí đồng thời đa dạng hóa các khoản vay và cơ cấu lại thời hạn vay để giảm nợ xấu.
5/ Nguyễn Thị Tuyết Nga (2016) đã sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 22 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015. Tác giả đã chỉ ra được tỷ lệ vốn tăng thì rủi ro tín dụng giảm, đến một ngưỡng nhất định thì ngân hàng sẽ hoạt động không hiệu quả nữa nên sẽ nới lỏng cho vay từ đó rủi ro tín dụng sẽ tăng lên. Thông qua nghiên cứu, tác giả đã đưa ra nhiều kiến nghị đối với dự phòng rủi ro tín dụng trong quá khứ, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, tỷ lệ dư nợ vay trên vốn huy động và tỷ lệ lạm phát.
6/ Các tác giả Nguyễn Văn Thép và Nguyễn Thị Bích Phượng (2016) đã sử dụng dữ liệu dạng bảng thu thập từ các báo cáo thường niên của 29 NHTM trong giai đoạn 2007-2014 để xác định mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và tăng trưởng tại các NHTM Việt Nam. Thông qua mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên, các tác giả đã cho thấy rủi ro tín dụng được đo lường bằng tỷ lệ nợ xấu bị ảnh hưởng cùng dấu với tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu, tỷ lệ chi phí hoạt động, quy mô ngân hàng. Rủi to tín dụng còn chịu sự tác động ngược chiều của tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và tốc độ tăng trưởng kinh tế. Cuối cùng, các tác giả kết luận rủi ro tín dụng và tăng trưởng không có mối quan hệ với nhau. 7/ Võ Xuân Vinh và Phạm Hồng Vy (2017) đã sử dụng mô hình theo phương pháp tiếp cận của mô hình VAR và phương pháp ước lượng hồi quy OLS để
xem xét mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản. Dữ liệu nghiên cứu được các tác giả lấy từ báo cáo tài chính của các NHTM cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2007-2015. Thông qua nghiên cứu, các tác giả đã cho thấy giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản không có tồn tại quan hệ song biến trễ của từng loại rủi ro lại ảnh hưởng đến chính rủi ro đó trong những năm 2007-2015.
8/ Đặng Văn Dân (2018) đã sử dụng phương pháp định lượng, dữ liệu bảng được tổng hợp từ 17 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017 để nghiên cứu tác động của tăng trưởng tín dụng đối với nợ xấu của các ngân hàng. Thông qua nghiên cứu, tác giả đã chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều đến nợ xấu của ngân hàng. Bên cạnh đó, quy mô ngân hàng cũng có tác động ngược chiều lên nợ xấu của ngân hàng. Tác giả còn cho biết thêm, ở giai đoạn hiện tại, tăng trưởng tín dụng là kênh quan trọng để thực thi điều hành thị trường tài chính tiền tệ, phát triển kinh tế nhưng Nhà nước vẫn chưa những động thái quyết liệt để phòng ngừa và xử lý nợ xấu.
9/ Các tác giả Nguyễn Tuấn Kiệt, Quách Dương Tử và Huỳnh Tú Phương (2018) đã sử dụng dữ liệu bảng của 15 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2006-2015 cùng với cách tiếp cận REM, FEM và kiểm định Hausman để chỉ ra rằng các yếu tố quy mô ngân hàng và đòn bẩy có tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Các yếu tố này có tác động cùng chiều, làm tăng rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam. Nhóm tác giả đưa ra đề xuất, để hạn chế rủi ro, các ngân hàng nên quan tâm đến vấn đề thu hút những cổ đông trong và ngoài nước có tiềm lực kinh tế mạnh, ổn định và nên đặc biệt chú ý đến các cổ đông là cá nhân.
10/ Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) đã phân tích số liệu của 27 ngân hàng TMCP ở Việt Nam giai đoạn 2005-2016 để chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của NHTM Việt Nam. Đặc điểm của từng ngân hàng sẽ tác động đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng đó. Bên cạnh đó, tác
giả cũng chỉ ra rằng ngân hàng nào có tỷ lệ nợ xấu năm trước cao thì sẽ làm cho tỷ lệ nợ xấu của năm hiện hành gia tăng theo. Tốc độ tăng trưởng kinh tế cũng là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM. 2.2.2. Đánh giá về các nghiên cứu trước.
Những nghiên cứu trước bao gồm nghiên cứu nước ngoài và nghiên cứu trong nước đã chỉ ra được các yếu tố khác nhau có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của quốc gia khác nhau trên thế giới. Các tác giả sử dụng nhiều dạng số liệu và đã đưa ra nhiều mô hình để làm rõ nghiên cứu của mình. Từ đó, các tác giả cũng đề xuất được nhiều giải pháp để hạn chế rủi ro tín dụng. Các nghiên cứu trước này sẽ là cơ sở để người nghiên cứu xây dựng mô hình và chọn lựa phương pháp nghiên cứu ở những chương sau.
Kết luận chương 2.
Ở chương 2, người nghiên cứu đã nêu ra được cơ sở lý thuyết của rủi ro tín dụng, cách phân loại rủi ro tín dụng, nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng cũng như trình bày các chỉ tiêu đánh giá rủi ro tín dụng ở ngân hàng thương mại. Qua đó, thấy được rủi ro tín dụng được đánh giá qua rất nhiều chỉ tiêu, chứng tỏ rủi ro tín dụng có ảnh hưởng không nhỏ đến hệ thống ngân hàng và nền kinh tế quốc gia.
Các nghiên cứu trước và lý thuyết ở chương 2 sẽ là cơ sở cho các chương tiếp theo của nghiên cứu này.
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.
3.1. Thiết kế nghiên cứu.
Hình 3.1. Thiết kế nghiên cứu 3.2. Dữ liệu.
Nghiên cứu thu thập số liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính sau kiểm toán của 30 NHTM đang hoạt động tại Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2018. Bộ dữ liệu này là dữ liệu bảng không cân với những số liệu bị thiếu quan sát vì một số ngân hàng không công bố đầy đủ số liệu trong suốt giai đoạn quan sát.
Tổng hợp thành dữ liệu bảng gồm có:
Dữ liệu theo không gian: 30 ngân hàng.
Dữ liệu theo thời gian: 10 năm.
Các biến vĩ mô GDP và CPI được trích từ Website của Quỹ tiền tệ thế giới IMF và Ngân Hàng Thế Giới.
Lý thuyết
Các nghiên cứu trước
Mục tiêu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được nhập và file Excel và xử lý trên file này. Sau đó, luận văn sử dụng phần mềm Stata 13 để tính toán và xử lý dữ liệu theo mô hình.
3.3. Phương pháp nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu được sử dụng là phương pháp định lượng thông qua việc hồi quy dữ liệu bảng.
Tác giả sử dụng thống kê mô tả, so sánh để phân tích các thông tin cơ bản từ mẫu. Tiến hành ước lượng tham số hồi quy cho mô hình các yếu tố tác động để xác định sự tương quan giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc theo ba bước:
Ước lượng bình phương nhỏ nhất OLS để ước lượng mối tương quan giữa các biến trong mô hình.
Kết hợp so sánh mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM và mô hình ảnh hưởng cố định FEM với thực hiện kiểm định Hausman để chọn mô hình hồi quy thích hợp.
Thực hiện hồi quy theo mô hình GMM để giải quyết vấn đề nội sinh trong mô hình.
3.4. Xác định các biến nghiên cứu.
Biến phụ thuộc y: Tỷ lệ nợ xấu - NPL.
Nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay phản ánh chất lượng danh mục cho vay khách hàng của ngân hàng.
Tỷ lệ nợ xấu được xác định bằng công thức: NPL = ợ ấ
ổ ư ợ x 100%
Các biến độc lập Xit:
Dự phòng rủi ro tín dụng - LLP.
Theo Larry D. Wall và Ifterkhar Hasan (2003), mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng có tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
DPRRTD được xác định bằng công thức:
LLP = í í ậ
ổ à ả x 100%
Chi phí hoạt động - Cost.
Theo Berger và Humphery (1992), Wheelock và Wilson (1997), mối tương quan giữa tỷ lệ nợ xấu và chi phí hoạt động của hệ thống ngân hàng là mối tương quan cùng chiều.
Chi phí hoạt động được xác định bằng công thức:
Cost = í ạ độ
ậ ạ độ x 100%
Đòn bẩy - Lev.
Theo Chaibi và Fiti (2015), đòn bẩy có tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTM.
Đòn bẩy được xác định bằng công thức: Lev = ĩ ụ ợ
ổ à ả x 100%
Thu nhập ngoài lãi - Nonint.
Thu nhập ngoài lãi là một chỉ tiêu có liên quan đến lý thuyết đa dạng hóa danh mục đầu tư. Các ngân hàng thương mại có thể giảm thiểu được rủi ro bằng việc đa dạng hóa danh mục đầu tư. Những khoản nợ xấu tiềm ẩn có thể được được bù đắp bằng thu nhập ngoài lãi từ những hoạt động kinh doanh phi truyền thống như trung gian thanh toán, dịch vụ môi giới, bảo lãnh, v.v.... Những nhà nghiên cứu với lập luận khác chiều đó giải thích rằng khi kinh doanh quá nhiều mảng thì các ngân hàng sẽ không còn chuyên môn hóa, điều đó khiến hoạt động cho vay bị giảm hiệu quả, tỷ lệ nợ xấu sẽ theo đó tăng lên. Các ngân hàng thương mại chỉ nên tập trung vào các lĩnh vực kinh doanh chuyên môn của mình để đảm bảo mọi lĩnh vực đều kinh doanh đều đạt hiệu quả cao.
Nonit = ậ à ã
ậ ạ độ x 100%
Quy mô ngân hàng - Size.
Quy mô ngân hàng được thể hiện qua tổng tài sản của ngân hàng đó. Theo Micco và cộng sự (2007) và Swamy (2012) thì quy mô của một ngân hàng và rủi ro tín dụng của ngân hàng đó tương quan ngược chiều với nhau. Điều này có thể được giải thích đơn giản rằng so với ngân hàng có quy mô nhỏ thì một ngân hàng có quy mô lớn sẽ có cơ hội lớn để da dạng hóa danh mục đầu tư, có hệ thống quản lý rủi ro tốt hơn, có đội ngũ nhân viên giàu kinh nghiệm hơn trong công việc và đa phần đạo đức nghề của đội ngũ nhân viên cũng cao hơn. Chính vì những lý do đó mà ngân hàng có quy mô lớn sẽ có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn những ngân hàng có quy mô nhỏ. Quy mô ngân hàng được đo bằng logarit cơ số tự nhiên của tổng tài sản do tổng tài sản thường lớn và có sự khác biệt giữa các ngân hàng (Meggison, 2005).
Lợi nhuận ngân hàng - Profit.
Khi nói đến tác động của lợi nhuận đến rủi ro tín dụng của ngân hàng, các nghiên cứu trước đã đưa ra hai quan niệm khác nhau như sau:
Quan niệm thứ nhất cho rằng lợi nhuận và rủi ro tín dụng của một ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với nhau. Các nhà nghiên cứu đi trước theo quan niệm này tiêu biểu có: Nikolaidou - Vogiazas (2011), Trujillo-Ponce (2013), v.v.... Theo họ, các ngân hàng có lợi nhuận cao rồi, không bị quá nhiều áp lực trong việc phải tạo ra lợi nhuận nữa thì sẽ có thể lựa chọn kĩ hơn để chọn ra khách hàng tốt, loại bỏ bớt nợ xấu tiềm ẩn từ đó tỷ lệ nợ xấu sẽ giảm xuống.
Quan niệm thứ hai của các nhà nghiên cứu trước như Tandelilin (2007), Boahene (2012), v.v... thì lại cho rằng giữa lợi nhuận và rủi ro tín dụng của một ngân hàng tồn tại mối quan hệ đồng biến. Quan niệm này dựa trên thuyết đánh đổi lợi nhuận - rủi ro nghĩa là khi rủi
ro càng cao thì lợi nhuận càng lớn và ngược lại. Tín dụng là một hoạt động có rủi ro rất cao nhưng đồng thời cũng mang lại nguồn lợi nhuận lớn cho các ngân hàng thương mại vì vậy các ngân hàng sẽ có xu hướng phát triển, mở rộng hoạt động tín dụng nhằm thu về nguồn lợi nhuận lớn, điều đó tất yếu sẽ kéo theo sự gia tăng của tỷ lệ nợ xấu.
Thu nhập ngoài lãi được xác định bằng công thức: Profit = ợ ậ ế
ổ à ả x 100%
Tổng sản phẩm quốc nội - GDP.
Theo Clair (1992), tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều.
Lạm phát.
Theo Fofack và Hippolyte (2005), lạm phát và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ cùng chiều.
Tác giả sử dụng chỉ tiêu CPI - chỉ số giá tiêu dùng để làm biến số đưa vào nghiên cứu.
3.5. Mô hình nghiên cứu.
Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa vào phương pháp tiếp cận của Chaibi và Ftiti (2015), như sau:
NPLit = β0 + β1×NPLit-1 + β2×Llpit + β3×Costit + β4×Levit + β5×Nonintit + β6×Sizeit + β7×Profitit + β8×GDPit + β9×CPIit + εit
Trong đó:
NPLit là nợ xấu của ngân hàng năm t.
NPLit-1 là nợ xấu ngân hàng ở thời điểm năm (t-1)
Llpit là chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng.
Costit là chi phí hoạt động của ngân hàng.