Sau khi sơ lược một số nghiên cứu trước về dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân hàng, để tài tiến hành so sánh điểm giống nhau và khác nhau giữa đề tài và các nghiên cứu trước của các tác giả khác đã thực hiện.
Giống nhau
Đối tượng đề tài nghiên cứu đều là dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Đề tài cũng sử dụng một số biến cơ bản có liên quan đến hoạt động dự phòng rủi ro tín dụng như lợi nhuận ngân hàng cũng như tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản, tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản, tỷ lệ thu nhập trước thuế và dự phòng trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ tăng trưởng GDP.
Đồng thời, phương pháp nghiên cứu của đề tài cũng là phương pháp định lượng và mô hình nghiên cứu được hồi quy theo mô hình OSL, FEM và REM.
Khác nhau
Ở Việt Nam, chưa có nhiều đề tài nghiên cứu đi sâu về tác động của các nhân tố đến dự phòng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại. Dựa trên mô hình gốc của Larry D.Wall và Iferkhar Hasan (2003) và lược khảo biến từ các nghiên cứu trước, tác giả tiến hành nghiên cứu tại thị trường Việt Nam trong giai đoạn
2011 đến 2017. Nghiên cứu đã tạo tính mới với không gian, thời gian và các biến khác các nghiên cứu trước.
Kết luận chương 2
Chương 2 đã nghiên cứu khái quát các cơ sở lý thuyết hình thành nền tảng cho các nghiên cứu thực nghiệm và trình bày một số nghiên cứu trước về các yếu tố ảnh hưởng đến dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng. Kết quả của các nghiên cứu này chỉ ra rằng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau có thể do tình hình pháp luật, đặc điểm nền kinh tế, thời gian nghiên cứu ở từng quốc gia là khác nhau. Chương tiếp theo dựa trên cơ sở lý thuyết ở chương 2 để tập trung xây dựng mô hình nghiên cứu, mô tả dữ liệu và thu thập dữ liệu, cũng như trình bày các phương pháp xác định và tính toán, phân tích các biến trong mô hình.
CHƯƠNG 3
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 3.1. Mô tả dữ liệu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 24 ngân hàng công bố đầy đủ báo cáo tài chính trong 7 năm từ năm 2011 đến năm 2017. Dữ liệu này được lấy từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam được niêm yết và chưa được niêm yết trên sàn chứng khoán. Sau đó tiến hành lựa chọn các ngân hàng có đầy đủ báo cáo tài chính bao gồm bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo lưu chuyển tiền tệ và thuyết minh báo cáo tài chính để thu thập dữ liệu nghiên cứu.
3.1.1. Mô tả tổng thể
Tổng quan NHTM đang hoạt động tại Việt Nam về mặt số lượng tính đến 31/12/2017 bao gồm 43 NHTM (trong đó gồm 4 ngân hàng có vốn Nhà nước, 31 NHTM cổ phần và 8 ngân hàng nước ngoài). Trong 35 NHTM Việt Nam, các NHTM Nhà nước chiếm 9,3% (4 ngân hàng) và các NHTM cổ phần chiếm 72,09% (31 ngân hàng).
3.1.2. Mô tả mẫu nghiên cứu
Số lượng quan sát gồm 24 ngân hàng thuộc hệ thống ngân hàng Việt Nam tính đến 31/12/2017, có cơ cấu như sau:
Bảng 3.1. Bảng phân bổ mẫu nghiên cứu
Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ (%)
Niêm yết
Niêm yết 13 54,17
Chưa niêm yết 11 45,83
Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ (%)
mại Nhà nước Ngân hàng thương
mại cổ phần 21 87,5
(Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu nghiên cứu 24 ngân hàng TMCP Việt Nam)
Dựa vào bảng 3.1, mẫu nghiên cứu gồm 13 ngân hàng đã được niêm yết sàn chứng khoán, chiếm tỷ trọng 54,17%. Còn lại 11 ngân hàng trong tổng số 24 ngân hàng lựa chọn cho mẫu nghiên cứu là chưa được niêm yết, chiếm tỷ trọng 45,83%. Việc niêm yết cổ phiếu là vô cùng cần thiết, giúp minh bạch thông tin, gia tăng uy tín ngân hàng và còn đảm bảo cho số liệu nghiên cứu về độ tin cậy. Tính đến 31/12/2017 số lượng ngân hàng niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE và HNX là 13 ngân hàng và đều được chọn vào mẫu nghiên cứu.
Theo loại hình sở hữu thì ngân hàng thương mại Nhà nước có số lượng là 3, chiếm tỷ trọng 12,5%. Ngân hàng thương mại cổ phần không thuộc Nhà nước có số lượng là 21, chiếm tỷ trọng 87,5%.
Bên cạnh đó, xác định cỡ mẫu nghiên cứu là một phần quan trọng trong các nghiên cứu khoa học. Có nhiều phương pháp để xác định cỡ mẫu đại diện cho tổng thể. Theo Tabachnick và Fidell (2007) đã đề xuất công thức xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm như sau:
n 104 + m
Trong đó, n là số lượng mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô hình.
Áp dụng theo công thức của Tabachnick và Fidell (2007) với số lượng biến độc lập là 7thì cỡ mẫu nghiên cứu tối thiểu là 111 số quan sát.
Bài nghiên cứu này tiến hành sử dụng dữ liệu báo cáo thường niên được công bố chính thức trên trang web 24 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn từ năm
2011 đến năm 2017, tương đương với 168 quan sát để nghiên cứu. Dựa trên quan điểm xác định cỡ mẫu nghiên cứu của Tabachnick và Fidell (2007) rằng cỡ mẫu cần đủ lớn để kết quả hồi quy thuyết phục, với 168 số quan sát đã lớn hơn cỡ mẫu tối thiểu cần thiết.
Như vậy thông qua việc phân bổ mẫu nghiên cứu và xác định cỡ mẫu cho thấy việc lựa chọn mẫu nghiên cứu là hợp lý, có thể phản ánh được thông tin trong tổng thể nghiên cứu.
3.2. Mô hình nghiên cứu
Dựa trên mô hình nghiên cứu gốc của Larry D.Wall và Iferkhar Hasan (2003) đo lường mức độ tác động của 5 yếu tố đến dự phòng rủi ro tín dụng bao gồm: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản, tỷ lệ giá trị tổn thất ròng trên tổng tài sản, tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản, tỷ lệ thu nhập trước thuế và dự phòng trên tổng tài sản. Xác định được 4 yếu tố đều có ảnh hưởng đến mức trích lập dự phòng ngoại trừ yếu tố tỷ lệ giá trị tổn thất ròng trên tổng tài sản bị bác bỏ. Đây cũng là yếu tố mà trong phạm vi nghiên cứu, tác giả không thấy được sử dụng nhiều cho các nghiên cứu trong và ngoài nước. Vì vậy dựa trên mô hình gốc, tác giả đã tiến hành giữ lại 4 biến: tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản, tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản, tỷ lệ thu nhập trước thuế và dự phòng trên tổng tài sản Đồng thời nhằm tạo tính mới cho đề tài, tác giả căn cứ vào một số nghiên cứu của các tác giả Ruey-Dang Chang và các cộng sự (2008), Frank Packer và Haibin Zhu (2012), Luc Laeven và Giovanni Majnoni (2002), Bikker và các cộng sự (2005) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến dự phòng rủi ro tín dụng các ngân hàng của các nền kinh tế trên thế giới, xác định được 3 biến kỳ vọng có ảnh hưởng đến mức trích lập dự phòng của ngân hàng thương mại là quy mô ngân hàng, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ tăng trưởng GDP, tác giả đã bổ sung vào mô hình nghiên cứu.
Như vậy 7 biến được chọn cho mô hình nghiên cứu gồm 4 biến trong mô hình gốc của Larry D.Wall và Iferkhar Hasan (2003) và 3 biến lược khảo từ các nghiên
cứu trước. Các biến bao gồm: tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản, tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản, tỷ lệ thu nhập trước thuế và dự phòng trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ tăng trưởng GDP.
Đề tài có mô hình đề xuất như sau:
LLRi,t = β0 + β1 SIZEi,t + β2 NPLi,t + β3 CROAi,t + β4 LGi,t + β5 CEi,t +
β6ERi,t + β7 GDPi,t + Ԑi,t
Trong đó:
i=1,2,3…,24 (với i là thể hiện cho 24 ngân hàng).
t=1,2…,7 (với t là khoảng thời gian 7 năm, từ 2011 đến 2017). Biến phụ thuộc
LLR: Thể hiện mức trích lập dự phòng của ngân hàng Các biến độc lập
SIZE: Quy mô ngân hàng. NPL: Nợ xấu của ngân hàng.
CROA: Thu nhập trước thuế và dự phòng của ngân hàng. LG: Tăng trưởng tín dụng của ngân hàng.
CE: Tỷ lệ dư nợ trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng. ER : Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng. GDP: Tăng trưởng GDP của ngân hàng.
β0: Là hệ số tự do của mô hình hồi quy (hay còn gọi là hệ số tung độ gốc)
β1 : Là hệ số hồi quy đo lường mức thay đổi của LLR trên một đơn vị thay đổi của SIZE khi mà giá trị của NPL, CROA, LG, CE, ER, GDP là không đổi.
β2: Là hệ số hồi quy đo lường mức thay đổi của LLR trên một đơn vị thay đổi của NPL khi mà giá trị của SIZE, CROA, LG, CE, ER, GDP là không đổi.
β3 :Là hệ số hồi quy đo lường mức thay đổi của LLR trên một đơn vị thay đổi của CROA khi mà giá trị của SIZE, NPL, LG, CE, ER, GDP là không đổi.
β4: Là hệ số hồi quy đo lường mức thay đổi của LLR trên một đơn vị thay đổi của LG khi mà giá trị của SIZE, NPL, CROA, CE, ER, GDP là không đổi.
β5: Là hệ số hồi quy đo lường mức thay đổi của LLR trên một đơn vị thay đổi của CE khi mà giá trị của SIZE, NPL, CROA, LG, ER, GDP là không đổi.
β6: Là hệ số hồi quy đo lường mức thay đổi của LLR trên một đơn vị thay đổi của ER khi mà giá trị của SIZE, NPL, CROA, LG, CE, GDP là không đổi.
β7: Là hệ số hồi quy đo lường mức thay đổi của LLR trên một đơn vị thay đổi của GDP khi mà giá trị của SIZE, NPL, CROA, LG, CE, ER là không đổi.
εi,t: Sai số ngẫu nhiên.
3.3 Cách đo lường các biến và xây dựng các giả thuyết nghiên cứu 3.3.1 Biến phụ thuộc – Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) 3.3.1 Biến phụ thuộc – Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
Yếu tố này được sử dụng để kiểm soát tổn thất của các khoản cho vay và giúp ngân hàng bảo hiểm rủi ro cho các khoản vay của mình. Ngân hàng nếu có dự phòng rủi ro cao cho thấy ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao.
Về cách xác định dự phòng rủi ro tín dụng, xét đến nghiên cứu của Luc Laeven và Giovanni Majnoni (2002) rủi ro tín dụng ngân hàng được đo lường bằng tỷ lệ giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng chia cho tổng tài sản của ngân hàng, vì tác giả cho rằng dư nợ cho vay chiếm chủ yếu trong tổng tài sản nên có thể lấy trực tiếp giá trị tổng tài sản để tính rủi ro. Ở nghiên cứu khác, Daniel Foos và các tác giả (2010) đo lường rủi ro tín dụng bằng cách sử dụng tỷ lệ giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng năm t chia cho tổng dư nợ cho vay năm t-1. Theo các tác giả, việc trích lập dự phòng cho năm nay chính là trích lập cho các năm trước đó vì khách hàng
vay thông thường không phát sinh rủi ro tín dụng ngay trong năm vay vốn. Nếu xác định dự phòng rủi ro tín dụng bằng cách so sánh giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng với tổng dư nợ cho vay trong cùng một năm là không hợp lý. Nhận thấy đây là cách tính phù hợp khi muốn xét cụ thể những tổn thất có thể xảy ra với từng khoản nợ để trích lập để dự phòng, nên trong phạm vi bài nghiên cứu này tác giả sẽ tính dự phòng rủi ro tín dụng ngân hàng dựa trên giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng năm t chia cho tổng dư nợ cho vay năm t-1.
Dự phòng rủi ro tín dụng (LLRi,t)
=
Giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ngân hàng i năm t
Tổng dư nợ cho vay ngân hàng i năm (t-1)
3.3.2. Biến quy mô ngân hàng (SIZE)
Biến quy mô ngân hàng là yếu tố được nhiều nghiên cứu lựa chọn và đưa vào mô hình nghiên cứu. Như trong mô hình nghiên cứu của Luc Laeven và Giovanni Majnoni (2002), Ruey-Dang Chang và các cộng sự (2008), kết quả thực nghiệm đã chỉ ra mối tương quan ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và dự phòng rủi ro tín dụng. Trong khi trong nghiên cứu của Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn năm (2014) chứng mình điều ngược lại, quy mô ngân hàng có sự tương quan cùng chiều với mức trích lập dự phòng. Những ngân hàng có sự tăng trưởng về tổng tài sản sẽ có xu hướng càng mở rộng quy mô kinh doanh, tiến hành hoạt động cho vay nhiều hơn làm mức tăng trưởng tín dụng của ngân hàng tăng cao. Điều này đồng nghĩa sẽ có nhiều hơn những khoản nợ xấu phát sinh, khiến mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng sẽ tăng.
Nhân tố quy mô được thể hiện qua tổng tài sản của ngân hàng, có tác động đến trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Quy mô tài sản 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 logarit của tổng tài sản nhằm giảm sự phân tán thông qua xem xét một phần trăm thay đổi của tài sản tác động đến LLR. Đồng thời, dựa trên các nghiên cứu thực
nghiệm của Luc Laeven và Giovanni Majnoni (2002), Ruey-Dang Chang và các cộng sự (2008), Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn năm (2014), nhân tố này được tính toán theo công thức sau:
Quy mô ngân hàng (SIZE)= Ln (Tổng tài sản)
Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng có mối quan hệ thuận chiều với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.
3.3.3. Biến nợ xấu (NPL)
Nợ xấu là một trong những nguyên nhân chính khiến ngân hàng mất vốn và ảnh hưởng đến dòng tiền hoạt động trong ngân hàng. Trong các nghiên cứu về nhân tố tác động đến trích lập dự phòng thì nhân tố nợ xấu cũng là một trong những nhân tố được các nhà nghiên cứu quan tâm. Các nghiên cứu thực nghiệm từ Larry D. Wall và Iferkhar Hasan (2003), Ruey-Dang Chang và các cộng sự (2008), Frank Packer và Haibin Zhu (2012), hay Lê Long Hậu và Nguyễn Ái Nhi (2014), Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014) đều sử dụng nhân tố này và chỉ ra mối quan hệ đồng biến giữa nợ xấu và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng. Tốc độ tăng nợ xấu càng cao phản ánh nguy cơ phá sản của ngân hàng càng lớn, nên ngân hàng cần phải có mức dự phòng tối thiểu đảm bảo kịp thời những thay đổi trong chất lượng nợ.
Theo nghiên cứu của Larry D.Wall và Ifterkhar Hasan (2003) biến nợ xấu được đo lường thông qua chỉ tiêu tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản. Grace T. Chen và các cộng sự (2005) thì đo lường thông qua chỉ tiêu tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay. Tại Việt Nam nợ xấu được tính dựa trên tổng dư nợ cho vay khách hàng (những khoản nợ quá hạn) nên thường thì tỷ lệ này sẽ so với tổng dư nợ. Trong bài nghiên cứu này, tác giả lựa chọn cách tính biến nợ xấu như sau:
Nợ xấu (NPL) =
Nợ xấu
Giả thuyết H2: Nợ xấu có tác động thuận chiều với mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.
3.3.4. Biến thu nhập ròng trước thuế và dự phòng (CROA)
Biến thu nhập ròng trước thuế và dự phòng được các nghiên cứu của Luc Laeven và Giovanni Majnoni (2002), Larry D.Wall và Iferkhar Hasan (2003), Ruey-Dang Chang và các cộng sự (2008), Bikker và các cộng sự (2005) lựa chọn nghiên cứu và chỉ ra sự tương quan thuận chiều với trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Khi thu nhập trước thuế và dự phòng của năm nay mà thấp hơn năm trước, các nhà quản lý ngân hàng sẽ có động cơ để giảm quy định rủi ro tín dụng nhằm tăng lợi nhuận và thu nhập của mình.
Dựa theo cách tính trong nghiên cứu của Larry D.Wall và Ifterkhar Hasan (2003), bài nghiên cứu này tiến hành đo lường biến CROA bằng tỷ lệ thu nhập trước thuế và dự phòng chia tổng tài sản.
CROA =
Lợi nhuận trước thuế và dự phòng