Tổng tài sản của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre tăng đều trong giai đoạn 2014-2018, đến cuối năm 2018, tổng tài sản bình quân của các QTDND đạt 46.716 triệu đồng, tăng gấp 1,5 lần so với năm 2014. Bởi các QTDND ban đầu có quy mô nh nên nhìn chung tốc độ tăng trưởng khá cao, cụ thể năm 2015 tăng 13%, năm 2016 tăng 6,1%, năm 2017 tăng 14%, năm 2018 tăng 12,1%. Qua đó cho thấy quy mô hoạt động của các QTDND ngày càng được mở rộng, phát triển. Tuy nhiên vẫn còn sự chênh lệch khá lớn về quy mô tổng tài sản giữa các QTDND (như đ phân tích ở phần 4.1).
Hình 4.4. Tổng tài sản bình quân của các QTDND (2014 - 2018)
Nguồn:Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Hình 4.5 bên dưới cho thấy quy mô tổng tài sản của QTDND gần như có quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu, thể hiện rõ nhất ở giai đoạn 2014 - 2017 cả hai chỉ tiêu này đều tăng. Tuy nhiên đến năm 2018, xu hướng thay đổi của hai đường này là ngược chiều nhau.
Hình 4.5. Mối quan hệ giữa quy mô tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu
Nguồn:Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
4.2.2.2. Tăng trƣởng tín dụng (LG)
Bảng 4.5. Tốc độ tăng trƣởng tín dụng bình quân của các QTDND
Năm 2014 2015 2016 2017 2018 Dư nợ bình quân (Triệu đồng) 26.825 29.144 32.282 36.866 41.100
Tốc độ tăng trưởng (%) 8,646 10,769 14,198 11,487
Nguồn:Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Hoạt động cho vay của QTDND chủ yếu nhằm mục đích tương trợ giữa các thành viên để thực hiện có hiệu quả các hoạt động sản xuất, kinh doanh dịch vụ và cải thiện đời sống của các thành viên QTDND. Bên cạnh đó, QTDND cho vay đối với khách hàng là pháp nhân, cá nhân không phải là thành viên, có tiền gửi tại QTDND; cho vay thành viên của hộ ngh o có đăng ký thường tr trên địa bàn hoạt động của QTDND. Qua số liệu tổng hợp của các QTDND, có thể thấy hoạt động cho vay của QTDND tăng đều hàng năm trong giai đoạn 2014 - 2018, với mức tăng trưởng trung bình đạt 11,3%, tốc độ tăng trưởng tín dụng bình quân năm sau cao hơn năm trước, trong đó năm 2017 đạt tốc độ tăng trưởng cao nhất là 14,2%. Riêng
năm 2018, tốc độ tăng trưởng tín dụng bình quân có giảm so với năm 2017 nhưng vẫn cao hơn những năm trước đó, phù hợp với mục tiêu mở rộng tín dụng hiệu quả gắn liền với an toàn, nâng cao chất lượng tín dụng của Ngân hàng Nhà nước đề ra.
Hình 4.6. Mối quan hệ giữa tăng trƣởng tín dụng năm trƣớc và tỷ lệ nợ xấu
Nguồn:Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Hình 4.6 thể hiện mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng năm trước so với tỷ lệ nợ xấu của các QTDND. Kết quả cho thấy xu hướng thay đổi của tăng trưởng tín dụng năm trước và tỷ lệ nợ xấu gần như trái ngược nhau trong giai đoạn 2015 - 2016 và 2017 - 2018, tăng trưởng tín dụng năm trước giảm thì tỷ lệ nợ xấu tăng và ngược lại. Tuy nhiên, giai đoạn 2016 - 2017 thì xu hướng thay đổi của hai đường là tương đồng nhau.
4.2.2.3. Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA)
Tỷ lệ này cho thấy khả năng sinh lời trên m i đồng tài sản. Số liệu cho thấy những năm gần đây khả năng sinh lời từ tài sản bình quân của các QTDND biến động chủ yếu theo hướng giảm dần. Tỷ lệ này thấp nhất vào năm 2016 với 1,48%, cao nhất vào năm 2014 với 1,62%. ROA có dấu hiệu tăng trong năm 2017, tuy nhiên tiếp tục giảm nhẹ trong năm 2018, tỷ lệ vẫn thấp hơn so với năm 2014.
Hình 4.7. Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản của các QTDND (2014 - 2018)
Nguồn:Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Hình 4.8. Mối quan hệ giữa ROA và tỷ lệ nợ xấu
Nguồn:Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Hình 4.8 thể hiện mối quan hệ giữa ROA bình quân và tỷ lệ nợ xấu của các QTDND. Trong giai đoạn 2014 - 2016, xu hướng thay đổi của ROA và tỷ lệ nợ xấu ngược chiều nhau, trong khi ROA giảm thì tỷ lệ nợ xấu tăng. Tuy nhiên hai tỷ lệ này gần như thể hiện mối quan hệ cùng chiều trong giai đoạn 2016 - 2018, ROA tăng tỷ lệ nợ xấu cũng tăng và ngược lại. Điều này có thể giải thích dù nợ xấu tăng, chi phí trích lập dự phòng rủi ro có thể được bù trừ bởi thu nhập từ l i nên lợi nhuận
ròng vẫn tăng (Nguyễn Trí Hiếu, 2019), hơn nữa quy mô tổng tài sản của QTDND trên địa bàn khá thấp nên ROA vẫn có thể tăng.
4.2.2.4. Tỷ lệ an toàn vốn (CAR)
Bảng 4.6. Tỷ lệ an toàn vốn của các QTDND (2014 - 2018)
Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 QTDND Mỹ Thạnh An 12,40 15,76 19,74 20,30 24,21 QTDND Định Thủy 9,34 8,21 11,77 12,5 18,60 QTDND Phước Hiệp 15,08 16,70 13,19 13,2 14,20 QTDND Đại Thành 21,67 24,82 26,77 20,87 16,97 QTDND Tân Thành Bình 15,70 18,80 17,00 15,3 18,70 QTDND An Thủy 10,10 9,00 9,73 11,9 14,30 QTDND Phú Long 8,31 9,42 9,64 11,80 14,80
Nguồn:Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Bảng 4.6 cho thấy tất cả các QTDND trên địa bàn đều bảo đảm tỷ lệ an toàn vốn cao hơn mức tối thiểu 8% theo quy định của Ngân hàng Nhà nước. Hầu hết các QTDND đều có xu hướng tăng tỷ lệ an toàn vốn trong giai đoạn 2014-2018, chỉ một vài QTDND có biến động tăng/giảm tỷ lệ an toàn vốn trong giai đoạn này. Như vậy, xét mối quan hệ với tỷ lệ nợ xấu, ta thấy tỷ lệ an toàn vốn của các QTDND gần như có xu hướng thay đổi cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu, cả hai đều có xu hướng tăng trong giai đoạn 2014 - 2018.
4.2.2.5. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
Cùng với việc tăng trưởng tín dụng, để đảm bảo hoạt động cho vay hiệu quả an toàn, động thái đầu tiên của các TCTD là trích lập dự phòng rủi ro. Tuy nhiên,
mức dự phòng cao sẽ gây ảnh hưởng đến lợi nhuận các TCTD. Thời gian qua, nhìn chung tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của các QTDND có xu hướng tăng, nhất là tăng nhanh trong giai đoạn 2014 - 2016, tỷ lệ dự phòng rủi ro cao nhất trong năm 2018 với 0,89%, tỷ lệ dự phòng rủi ro thấp nhất trong năm 2014 với 0,76%.
Hình 4.9. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của QTDND (2014 - 2018)
Nguồn:Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Tuy nhiên, việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro của một số QTDND trên địa bàn thời gian qua vẫn còn sai sót, Hội đồng xử l rủi ro chưa thực hiện xem xét việc phân loại nợ, trích lập dự phòng rủi ro tín dụng theo quy định. Vì thế, để hoạt động bền vững trong thời gian tới các QTDND cần kiểm soát chặt chẽ việc phân loại nợ, chủ động trích lập dự phòng rủi ro để ứng phó kịp thời khi xảy ra biến cố.
Xét mối quan hệ giữa tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro và tỷ lệ nợ xấu, hình 4.10 bên dưới cho thấy tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro có xu hướng thay đổi cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu rõ nét trong giai đoạn 2014 - 2016, tỷ lệ nợ xấu tăng nhanh, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro cũng tăng nhanh. Song mối quan hệ này có dấu hiệu đổi chiều trong giai đoạn 2016 - 2018, tỷ lệ nợ xấu tăng trong khi tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro giảm và ngược lại.
Hình 4.10. Mối quan hệ giữa LLR và tỷ lệ nợ xấu
Nguồn:Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
4.2.3. Các yếu tố bên ngoài QTDND 4.2.3.1. Tăng trƣởng kinh tế (GDPG) 4.2.3.1. Tăng trƣởng kinh tế (GDPG)
Hình 4.11. Tốc độ tăng trƣởng kinh tế (2014 - 2018)
Nguồn: Tổng Cục Thống kê (www.gso.gov.vn)
Trong giai đoạn 2014 - 2018, kinh tế Việt Nam khởi sắc với mức tăng trưởng kinh tế khá cao. Nhìn chung tốc độ tăng trưởng GDP có xu hướng tăng hàng năm, trong đó tốc độ tăng trưởng thấp nhất là 5,98% trong năm 2014, tốc độ tăng trưởng cao nhất đạt 7,08% và đạt mức cao nhất trong 10 năm trở lại đây.
Hình 4.12. Mối quan hệ giữa GDPGt-1 và tỷ lệ nợ xấu
Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập
Xét mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP năm trước với tỷ lệ nợ xấu, hình 4.12 cho thấy xu hướng thay đổi của tăng trưởng GDP năm trước gần như ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu, điều này thể hiện rõ nét nhất trong giai đoạn 2016 - 2018, tốc độ tăng trưởng GDP năm trước giảm trong khi tỷ lệ nợ xấu tăng và ngược lại. Tuy nhiên, giai đoạn 2015 - 2016 trước đó, xu hướng thay đổi của hai đường là cùng chiều nhau.
4.2.3.2. Lạm phát (INF)
Trong những năm gần đây, nhờ vào việc phối hợp chặt chẽ, linh hoạt và đồng bộ các công cụ chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa đ góp phần quan trọng gi p nước ta thực hiện tốt nhiệm vụ kiềm chế lạm phát, đưa lạm phát ở mức cao hai con số về mức một con số.
Điển hình trong giai đoạn 2014 - 2018, lạm phát được khống chế hiệu quả, đáng ch nhất là tỷ lệ lạm phát năm 2015 đạt con số ấn tượng 0,63%, đây là mức thấp nhất trong 10 năm trở lại đây. Sau đó, cùng với áp lực tăng trưởng kinh tế, sức ép lạm phát có xu hướng tăng và được duy trì ổn định, kiểm soát ở mức dưới 4% đến năm 2018.
Hình 4.13. Tỷ lệ lạm phát (2014 - 2018)
Nguồn: Tổng Cục Thống kê (www.gso.gov.vn)
Hình 4.14. Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu
Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập
Dựa vào hình 4.14, nhìn chung tỷ lệ lạm phát gần như có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu, biểu hiện rõ nhất trong giai đoạn 2015 - 2017, cả hai đều có xu hướng tăng. Tuy nhiên, trong giai đoạn 2014 - 2015 và giai đoạn 2017 - 2018 xu hướng của hai đường thể hiện mối quan hệ ngược chiều.
4.3. Kết quả nghiên cứu
4.3.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Trước khi phân tích kết quả thực nghiệm, bài luận văn đưa kết quả thống kê mô tả chung cho các biến sử dụng trong mô hình dựa trên 140 quan sát của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre trong giai đoạn 2014 - 2018 để gi p nắm được thực trạng vùng nghiên cứu (bảng 4.7).
Bảng 4.7. Kết quả mô tả các biến nghiên cứu Biến Số quan
sát
Trung
bình Trung vị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị Độ lệch chuẩn
NPLR (%) 140 0,524 0,322 0,000 4,433 0,662 CAR (%) 140 15,317 14,200 8,020 30,66 5,009 GDPGt-1 (%) 140 6,402 6,515 5,060 7,65 0,751 LGt-1 (%) 140 6,449 4,166 -10,114 46,219 9,887 INF (%) 140 2,955 3,365 0,63 4,96 1,488 LLR(%) 140 0,930 0,837 0,607 2,395 0,321 NPLRt-1 (%) 140 0,501 0,283 0,000 4,433 0,668 ROA (%) 140 0,520 0,437 -4,452 3,425 0,797 SIZE (trđ) 140 35.905 31.525 2.343 100.648 25.727
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Bảng 4.7 cho thấy tỷ lệ nợ xấu bình quân ở mức 0,5%, chỉ duy nhất 01 QTDND có tỷ lệ nợ xấu là 4,4%. Điều này cho thấy hệ thống QTDND ở tỉnh Bến Tre đang hoạt động tốt, đảm bảo thực hiện đ ng định hướng của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam về việc duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 3%. Tỷ lệ an toàn vốn trung bình là 15,3% và dao động từ 8,0% đến 30,7%, bảo đảm tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việ Nam (8%). Mức độ mở rộng quy mô hoạt động giữa các QTDND trên địa bàn khác nhau đáng kể. Tốc độ tăng trưởng dư nợ trung bình là 6,4%, có QTDND không tăng trưởng được dư nợ, có đơn vị tăng
trưởng với tốc độ hơn 46%. Dự phòng rủi ro trung bình chiếm 0,9% tổng dư nợ. Khả năng sinh lời trên m i đồng tài sản (ROA) ở mức thấp, trung bình chỉ đạt 0,5%. Các yếu tố kinh tế vĩ mô không biến động mạnh, mức tăng trưởng kinh tế trung bình là 6,4%, tỷ lệ lạm phát được kiểm soát tốt.
Nhìn chung trong giai đoạn 2014 - 2018, hệ thống QTDND hoạt động trong môi trường thuận lợi và phát triển khá ổn định. Ngoại trừ 1 QTDND có tỷ lệ nợ xấu cao, phần lớn các QTDND kinh doanh có lợi nhuận nhưng không cao, đảm bảo an toàn trong hoạt động.
Kết quả nghiên cứu cho thấy phần lớn các biến có giá trị trung bình khá gần giá trị trung vị nên mẫu được chọn có tính đại diện khá cao.
Bảng 4.8. Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến
NPLR CAR GDPGt-1 LGt-1 INF LLR NPLRt-1 ROA SIZE
NPLR 1,000 CAR 0,535 1,000 GDPGt-1 0,119 0,057 1,000 LGt-1 -0,255 -0,187 0,039 1,000 INF -0,061 0,024 -0,277 -0,020 1,000 LLR 0,311 0,142 -0,238 0,049 0,107 1,000 NPLRt-1 0,613 0,539 0,110 -0,147 -0,026 0,229 1,000 ROA -0,023 -0,089 -0,136 0,234 0,116 -0,086 -0,217 1,000 SIZE 0,129 0,036 0,133 -0,410 0,012 -0,300 0,130 -0,184 1,000
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Mối tương quan giữa các biến với nhau trong mẫu quan sát được trình bày ở bảng 4.8. Kết quả cho thấy giá trị của đường chéo là 1,000, nghĩa là các biến tương quan hoàn toàn với chính nó. Các biến độc lập trong mô hình đều có tương quan với biến phụ thuộc. Trong đó, hệ số tương quan cao nhất là giữa biến phụ thuộc (NPLR) và
biến độc lập NPLRt-1 (0,613) với tương quan dương, thấp nhất là biến ROA (-0,023) với tương quan âm.
Bảng 4.8 cũng chỉ ra giữa các biến độc lập trong mô hình vẫn tồn tại mối tương quan với nhau, đặc biệt là biến NPLRt-1và biến CAR có hệ số tương quan cao nhất là 0,539 (tương quan dương).
4.3.2. Kết quả kiểm định giả thuyết
4.3.2.1. Kiểm định tự tƣơng quan
Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi qui không còn đáng tin cậy. Tác giả tiến hành kiểm định giả thuyết không bị tự tương quan trên dữ liệu bảng bằng Kiểm định Breusch - Godfrey (BG) với giả thuyết sau:
H0: Không xảy ra hiện tượng tự tương quan H1: Xảy ra hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.9. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các biến
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.366 Probability 0.695 Obs*R-squared 0.789 Probability 0.674
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định cho kết quả nR2 = 0,789 có xác suất P-value = 0,674 > 0,05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0, tức là không xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
4.3.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau. Tác giả tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng hệ số phóng đại phương sai VIF với kết quả được trình bày trong bảng 4.10.
Bảng 4.10. Kiểm định đa cộng tuyến STT Biến VIF 1 CAR 1,456 2 GDPGt-1 1,203 3 LGt-1 1,306 4 INF 1,105 5 LLR 1,303 6 NPLRt-1 1,581 7 ROA 1,155 8 SIZE 1,406
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Kết quả kiểm định VIF cho thấy mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, thể hiện qua giá trị VIF của tất cả các biến đều nh hơn 10 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.3.2.3. Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi
Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có nghĩa, l c đó kiểm định hệ số hồi quy và R2 không dùng được. Tác giả tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định White với giả thuyết sau:
H0: Phương sai của sai số không đổi H1: Phương sai của sai số thay đổi
Bảng 4.11. Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi