NPLi,t-1, bằng chứng của các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng nợ xấu trước đây có thể ảnh hưởng đến nợ xấu hiện tại một cách đáng kể. Salas & Saurina (2002), Klein (2013) đã kiểm tra mối quan hệ giữa nợ xấu trong quá khứ với nợ xấu hiện tại, kết quả cho thấy nợ xấu trong quá khứ cao thể hiện khả năng quản trị rủi ro trong cho vay của ngân hàng kém và tác động cùng chiều với nợ xấu hiện tại. Jalan (2001) giải thích vấn đề về nợ xấu có thể phát sinh đáng kể từ sự yếu kém trong quá trình thu hồi nợ hiện có, nguồn dự phòng không tương xứng với các tài sản bị tịch thu, phá sản hay những khó khăn trong việc thi hành quyết định của toà án. Hay Roland Beck và cộng sự (2013) và Nguyễn Thị Thùy Dương (2016) cũng tìm thấy tỷ lệ nợ xấu kỳ trước tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu kỳ hiện tại.
Giả thuyết 1. Nợ xấu kỳ trước có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu kỳ này
SIZEi,t là quy mô của ngân hàng i hay tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t. Biến Size được tính bằng cách lấy log của tổng tài sản (Shrieves &Dahl, 1992). Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy có ý kiến trái chiều về mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và nợ xấu. Rajan và Dhal (2003), Salas và Saurina (2002), Hu và cộng sự (2006) cho rằng quy mô ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu, nghĩa là các ngân hàng lớn có chiến lược quản lý rủi ro tốt hơn nhờ đa dạng hóa danh mục cho vay do đó nợ xấu thấp hơn các ngân hàng có quy mô nhỏ. Tuy nhiên, các ngân hàng có quy mô lớn dễ rơi vào trạng thái “quá lớn để đổ vỡ” (too big to fail) hay các ngân hàng có quy mô lớn cho rằng chính phủ sẽ sẵn sàng hỗ trợ để họ không sụp đổ khi có bất ổn tài chính nào xảy ra vì kỷ luật thị trường không áp đặt cho các ngân hàng lớn (Stern & Feldman, 2004). Vì vậy mà các ngân hàng có quy mô lớn có mức độ chấp nhận rủi ro cao hơn trong việc lựa chọn khách hàng cho vay để đạt mức lãi suất hay lợi nhuận cao hơn. Trong những năm 1980, các ngân
hàng lớn ở Mỹ ủng hộ xu hướng có danh mục đầu tư rủi ro cao hơn do chính phủ khuyến khích chính sách “too big to fail”.
Giả thuyết 2: Quy mô ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu
ROAi,t là khả năng sinh lợi, thể hiện chất lượng quản trị của ngân hàng. Biến ROA được tính bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế chia cho tổng tài sản (Dahl& Shrieve, 1990). Berger và DeYoung (1997) đã xác định quản lý kém hay hiệu quả thấp quan hệ cùng chiều với sự gia tăng nợ xấu trong tương lai. Khi nghiên cứu các yếu tố tác động đến nợ xấu Godlewski (2004) đã sử dụng khả năng sinh lợi và cho thấy rằng tác động của lợi nhuận của các ngân hàng là ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Louzis và cộng sự (2012), Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013) cũng cho rằng chất lượng quản trị có quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết 3: Khả năng sinh lợi có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu
CAPi,t tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t.
Berger và DeYoung (1997) cho rằng các nhà quản trị ngân hàng sẽ chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn trong danh mục cho vay của mình khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng thấp hay tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao. Keeton và Morris (1987) cũng đã chỉ ra tỷ lệ tổn thất sẽ tăng cao đặc biệt ở các ngân hàng có tỷ lệ vốn hóa trên tổng tài sản thấp hay các ngân hàng có khuynh hướng chấp nhận nhiều rủi ro hơn, bao gồm hình thức cho vay vượt mức cuối cùng nhận tổn thất lớn hơn. Podpiera và Weill (2008) và Salas và Saurina (2002) cũng xác nhận mối tương quan cùng chiều giữa đòn bẩy tài chính và rủi ro tín dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm của mình.
Giả thuyết 4 : Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu
biến động của thu nhập hay tỷ lệ dự phòng rủi ro là một trong những cách để các ngân hàng kiểm soát rủi ro. Hasan và Wall (2004) khi nghiên cứu 24 quốc gia trong giai đoạn 1993-2000 đã tìm thấy mức độ cao của các khoản nợ xấu có mối quan hệ cùng chiều với mức độ cao của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng. Luận văn đo lường biến này bằng cách sử dụng tỷ lệ giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng năm t chia cho tổng dư nợ tín dụng năm (t-1). Đây là cách đo lường khác với các nghiên cứu trước (nghiên cứu trước đo lường bằng cách lấy tỷ lệ giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng năm t chia cho tổng dư nợ cho vay năm t). Sở dĩ luận văn đo lường theo cách này vì khách hàng vay thông thường không phát sinh rủi ro tín dụng ngay trong năm vay vốn nên việc trích lập dự phòng là trích lập cho các năm trước. Cách đo lường này cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Foos và các tác giả (2010), là một nghiên cứu chuyên sâu về rủi ro tín dụng.
Giả thuyết 5:Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu.
LGi,t đại diện cho tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay của ngân hàng i trong năm t. Biến này được tính bằng sự thay đổi phần trăm hàng năm trong danh mục cho vay của ngân hàng. Tăng trưởng tín dụng của các NHTM thường được xác định là một yếu tố quyết định quan trọng của nợ xấu. Berger và cộng sự (2004) cho thấy rằng việc tăng trưởng tín dụng nhanh sẽ ảnh hưởng đến khả năng quản trị rủi ro và quản lý thông tin khách hàng của ngân hàng làm cho rủi ro tín dụng có thể gia tăng. Hay tỷ lệ tăng trưởng dư nợ tín dụng cao thể hiện việc chấp nhận rủi ro quá mức góp phần làm cho nợ xấu cao hơn trong giai đoạn tiếp theo (Klein, 2013). Các nghiên cứu thực nghiệm khác cũng ủng hộ giả thuyết tăng trưởng tín dụng nhanh thường gắn liền với tỷ lệ nợ xấu cao (Salas và Saurina, 2002; và Jimenez và Saurina, 2005; Keeton và Morris, 1987; và Sinkey và Greenwalt, 1991; và Keeton, 1999).
GDPt đại diện cho sự tăng trưởng hàng năm của GDP thực tế tại thời điểm t. Mối quan hệ giữa môi trường kinh tế vĩ mô và chất lượng của khoản vay đã được nghiên cứu qua các giai đoạn của chu kỳ kinh tế. Ở giai đoạn kinh tế tăng trưởng, GDP cao đồng nghĩa với việc thu nhập tăng giúp cải thiện khả năng trả nợ của người vay, ngược lại khi kinh tế suy giảm thì nợ xấu có xu hướng tăng lên vì thất nghiệp gia tăng và khách hàng vay gặp nhiều khó khăn trong việc hoàn trả khoản nợ của mình (theo Salas và Saurina, 2002; Rajan và Dhal, 2003; Fofack, 2005; và Jimenz và Saurina, 2005). Công thức tính: GDPt ={( GDPt -GDPt-1) /GDPt }*100
Giả thuyết 7: Tăng trưởng GDP có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu.
LIRt là lãi suất cho vay trung bình của hệ thống ngân hàng trong từng năm. Biến này được lấy dữ liệu từ số liệu thống kê của World Bank. Sở dĩ biến lãi suất cho vay được đo lường theo cách này (mà không phải là lãi suất cho vay của từng ngân hàng) vì lãi suất cho vay của từng ngân hàng trong các năm tính toán rất khó và không đáng tin cậy. Ngoài ra lãi suất cho vay theo từng ngân hàng là lãi suất danh nghĩa công bố và đa số các ngân hàng đều cho vay với lãi suất ngang nhau, nhưng lãi suất thực tế các ngân hàng cho vay thì khác và không có nguồn đáng tin cậy để lấy. Các tác động của lãi suất lên nợ xấu đã được chứng minh trong nhiều nghiên cứu. Việc tăng lãi suất ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, đặc biệt là trong trường hợp các khoản vay có suất thả nổi (Louzis, Vouldis và Metaxas, 2010). Điều này ngụ ý rằng tác động của lãi suất lên nợ xấu là cùng chiều, và do đó, nợ xấu sẽ gia tăng do tiền lãi phải trả tăng (Bofondi và Ropele, 2011). Các nghiên cứu của Jimenez và Saurina (2005) và Fofack (2005) cũng cho kết quả rằng lãi suất cao làm nợ xấu gia tăng.
Bảng 3.1: Bảng tóm tắt các biến trong mô hình và dấu kỳ vọng
Biến phụ thuộc
Biến Mô tả Ký hiệu
Dấu kỳ vọng
Rủi ro tín
dụng Tỷ lệ nợ xấu (Dư nợ xấu/Tổng dư nợ) NPLi,t
Biến độc lập thể hiện đặc trưng của NHTM Rủi ro tín dụng
Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước (Dư nợ xấu kỳ
trước /Tổng dư nợ kỳ trước) NPLi,t-1 (+) Quy mô hoạt
động Quy mô tài sản (Ln(Tổng tài sản)) Sizeit (+) Tăng trưởng
tín dụng
Tăng trưởng dư nợ ((Dư nợ kỳ t - Dư
nợ kỳ t-1)/Dư nợ kỳ t-1)) LGi,t (+) Hiệu quả
quản trị
Khả năng sinh lời (ROA: LNST/Tổng
tài sản bình quân) ROAi,t (-) Cấu trúc vốn Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (Vốn chủ sở
hữu/Tổng tài sản) CAPi,t (-) Dự phòng rủi ro tín dụng Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (Giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng kỳ t /Tổng dư nợ kỳ t-1) LLRi,t (+) Biến độc lập vĩ mô Chu kỳ của
nền kinh tế Tốc độ tăng trưởng GDP thực GDPt (-) Lãi suất Lãi suất cho vay bình quân LIRt (+)
Chú thích: dấu + th hiện mối quan hệ tỷ lệ thu n với iến phụ thuộc và dấu - th hiện mối quan hệ tỷ lệ ngh ch với iến phụ thuộc.