2.3.1 Các nghiên cứu trên thế giới
Trên thế giới đã có nhiều công trình nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu
của các NHTM. Trong số đó, Keeton và Morris (1987) với nghiên cứu “Why do
banks‟ loan losses differ?” của được xem là một trong những nghiên cứu đầu tiên trong việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu các NHTM. Tác giả đã thực hiện nghiên cứu trên các NHTM bị thua lỗ tại Hoa Kỳ trong giai đoạn 1979 – 1985 đồng thời sử dụng tỷ lệ nợ xấu làm thước đo chính cho việc đo lường rủi ro tín dụng tại các ngân hàng này. Mô hình kiểm định đã chỉ ra rằng các điều kiện kinh tế riêng biệt địa phương cùng với sự yếu kém trong hoạt động quản lý ngân hàng là các nguyên nhân chính dẫn đến rủi ro tín dụng. Nghiên cứu này cũng cho thấy rằng các NHTM sẵn sàng cho những món mạo hiểm thường có rủi ro vỡ nợ cao hơn so với các ngân hàng khác.
Nghiên cứu của Marcello Bofondi và Tiziano Ropele (2011) sử dụng mô hình hồi quy chuỗi thời gian đơn để kiểm tra các yếu tố kinh tế vĩ mô quyết định đến chất lượng khoản vay tại các ngân hàng ở Ý trong 20 năm từ 1990 – 2010. Để đo lường chất lượng của các khoản vay, các tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu mới với số dư nợ kỳ trước (tỷ lệ NBL). Tác giả phân tích chất lượng của các khoản vay cho các hộ gia đình và doanh nghiệp trên cơ sở các biến kinh tế vĩ mô một cách riêng biệt vì cho rằng các biến kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến hai nhóm này khác nhau. Kết quả nghiên cứu cho thấy chất lượng khoản vay đối với hộ gia đình và các doanh nghiệp có thể được giải thích chỉ bởi một vài biến số kinh tế vĩ mô chủ yếu liên quan đến tình trạng chung của nền kinh tế, chi phí đi vay và gánh nặng nợ nần. Cụ thể, tỷ lệ NBL đối với các khoản vay từ các hộ gia đình tỷ lệ nghịch với tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm trong nước và giá nhà; trong khi thay đổi cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất danh nghĩa ngắn hạn. Đối với các doanh nghiệp, tỷ lệ NBL tăng cùng với tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ chi phí lãi ròng trên tổng lợi nhuận hoạt động.
Trong khi đó, nghiên cứu của Jin-li Hu, Yang Li và Yung-ho Chiu (2004) đã thiết
lập mô hình lý thuyết để dự đoán mối quan hệ giữa tỷ lệ nắm giữ cổ phần của chính phủ trong các NHTM và tỷ lệ NPLs. Nhóm tác giả đã thông qua bảng dữ liệu với 40 NHTM tại Đài Loan trong giai đoạn 1996 – 1999. Dựa vào kết quả của kiểm định Hausman, mô hình tác động ngẫu nhiên cho ra kết quả tốt hơn so với mô hình tác động cố định. Kết quả nghiên cứu cho thấy: (1) tỷ lệ nợ xấu giảm khi cổ phần của chính phủ trong một ngân hàng tăng lên (lên đến 63.51%), nhưng sau cũng tăng lên; (2) quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu; (3) đa dạng hóa nguồn thu không có tác dụng làm giảm tỷ lệ nợ xấu; (4) Tỷ lệ nợ xấu tăng đều từ năm 1996 đến 1999 và (5) các ngân hàng được thành lập sau khi bãi bỏ quy định có tỷ lệ NPL thấp hơn so với các ngân hàng được thành lập trước khi bãi bỏ quy định.
Saurina Jesus và Jimenez Gabriel (2006) đã phân tích yếu tố cạnh tranh giữa các ngân hàng tăng cùng với các vấn đề của các cơ quan có thể làm giảm các tiêu chuẩn tín dụng; cùng với chính sách tín dụng mở rộng làm cho tổn thất các khoản vay tăng lên. Các tác giả cho rằng nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng về mối quan hệ tích
cực (mặc dù khá chậm) giữa tăng trưởng tín dụng nhanh và các khoản nợ không thành công trong tương lai của các ngân hàng. Bên cạnh đó, các tác giả khám phá ra mối quan hệ trực tiếp giữa chu kỳ cho vay với chất lượng và tiêu chuẩn của các khoản vay. Các tiêu chuẩn tín dụng thấp cùng với sự yếu kém trong việc ra quyết định có thể dẫn đến rủi ro tín dụng tăng lên đáng kể.
Hay như nghiên cứu của Tarron Khemraj và Sukrishnalall Pasha (2009) đã chỉ
ra các yếu tố quyết định nợ xấu trong ngành ngân hàng của người Guyana bằng cách sử dụng dữ liệu bảng và mô hình hiệu ứng tác động cố định (FEM). Kết quả thực nghiệm ủng hộ quan điểm cho rằng các yếu tố vĩ mô chẳng hạn như tỷ giá hối đoái hữu hiệu và tăng trưởng GDP thực có ảnh hưởng lớn đến mức nợ xấu. Cụ thể, tỷ giá hối đoái hữu hiệu có sự liên kết chặt chẽ với mức nợ xấu do các NHTM báo cáo cho thấy bất cứ khi nào có sự suy giảm năng lực cạnh tranh quốc tế của nền kinh tế đều gây nên nợ xấu cao. Bên cạnh đó, các tác giả cũng tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa GDP và nợ xấu. Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm cho thấy lạm phát không phải yếu tố quan trọng của NPL trong hệ thống ngân hàng ở Guyana. Đối với các biến số ngân hàng cụ thể, tác giả thấy rằng các ngân hàng tính lãi suất thực tế cao và có khuynh hướng chấp nhận rủi ro có xu hướng gặp tình trạng nợ quá hạn. Tuy nhiên, trái với các nghiên cứu trước đó, kết quả cho thấy các ngân hàng lớn không thật sự có hiệu quả trong việc trong việc kiểm tra khách hàng vay vì không có mối quan hệ đáng kể giữa quy mô một tổ chức ngân hàng và mức nợ xấu. Đối với nghiên cứu “Bank size, functional distance and loss given default rate of bank loans” của Matteo Cotugno và Valeria Stefanelli (2011), tác giả sử dụng 2697 quan sát dựa trên hệ thống ngân hàng của Ý trong giai đoạn 2005 – 2008. Nghiên cứu cho thấy các ngân hàng lớn hơn, về mặt lý thuyết có đặc điểm phức tạp hơn về tổ chức, cũng là những ngân hàng báo cáo mức độ Loss Given Default Rate (LGDR) cao hơn. Trong khi đó, lợi nhuận của ngân hàng (ROA) dường như không ảnh hưởng đến tỷ lệ thu hồi nợ.
Tiếp tục phát triển nghiên cứu của mình, Keeton (1999) tiếp tục phát triển nghiên cứu trước đó của mình, ông sử dụng dữ liệu các năm 1982 – 1996 và mô hình véc tơ tự hồi quy, để phân tích tác động của tốc độ tăng trưởng tín dụng, quy trình tín dụng… với tình trạng quỵt nợ của khách hàng ở Mỹ. Nghiên cứu cho chúng ta bằng chứng về mối quan hệ chặt chẽ thuận chiều giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng với khả năng suy yếu của các tài sản cho vay. Cụ thể, Keeton cho thấy, tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh chóng kết hợp với các tiêu chuẩn tín dụng được hạ thấp đã gây ra thiệt hại nặng nề khi cho vay ở một số bang trên nước Mỹ. Trong nghiên cứu này, nợ xấu được định nghĩa là các khoản cho vay quá hạn quá 90 ngày hoặc các khoản vay không trả lãi. Các nghiên cứu ở các hệ thống tài chính khác cũng cho kết quả tương tự như các nghiên cứu ở Mỹ. Ví dụ, Bercoff và cộng sự (2002) nghiên cứu vấn đề nợ xấu đối với hệ thống NHTM Argentina trong giai đoạn năm 1993 – 1996, cho rằng các khoản nợ xấu bị ảnh hưởng nặng nề bởi cả hai yếu tố nội bộ ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô. Tác giả đã nghiên cứu riêng biệt các tác động của các yếu tố nội bộ ngân hàng và kinh tế vĩ mô xem mức độ ảnh hưởng của từng nhóm nhân tố như thế nào.
Monicah Wanjiru Muriithi (2013) với nghiên cứu “The causes of non-performing loans in commercial banks in Kenya” sử dụng phương pháp thống kê mô tả và áp dụng cả hai mô hình hồi quy đa biến trên dữ liệu thứ cấp để xác định mối quan hệ giữa các nguyên nhân gây ra nợ xấu trong các NHTM ở Kenya. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu cho giai đoan 2008 – 2012. Trong đó, tác dụng sử dụng các biến độc lập gồm lãi suất, lạm phát và tăng trưởng của các khoản vay. Mẫu nghiên cứu gồm 43 NHTM ở Kenya và được phân tích bằng phần mềm SPSS. Kết quả nghiên cứu chỉ ra các biến độc lập gây ra các khoản nợ xấu cho các NHTM ở Kenya. Trong đó, lạm phát có tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Trong khi đó, lãi suất thực và tăng trưởng của các khoản vay có tương quan âm đối với nợ xấu.
Đối với nghiên cứu của Rajiv Ranjan và Sarat Chandra Dhal (2003), tác giả đã
cố gắng phân tích thực nghiệm các khoản cho vay không hiệu quả của các ngân hàng ở Ấn Độ và điều tra sự phản ứng của NPL đối với các khoản tín dụng, quy mô
ngân hàng và điều kiện kinh tế vĩ mô. Phân tích thực nghiệm xác định rằng các biến số tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến các khoản nợ xấu của các ngân hàng khi có sự hiện diện của quy mô ngân hàng và các cú sốc kinh tế vĩ mô. Hơn nữa, các biện pháp thay thế quy mô ngân hàng có thể làm tăng tác động khác nhau lên các khoản nợ xấu của ngân hàng. Ví dụ, quy mô ngân hàng đo bằng tài sản, có ảnh hưởng tiêu cực đến các NPA, trong khi thước đo về quy mô vốn ngân hàng có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa đến các tổng NPA nhưng không đáng kể lên NPA ròng.
Ameni Tarchouna và các cộng sự (2017) đã nghiên cứu về mối quan hệ giữa quản trị ngân hàng và các khoản nợ xấu bằng cách sử dụng mẫu của 184 NHTM tại Hoa Kỳ trong giai đoạn 2000 – 2013. Dựa trên 3 biến liên quan đến cấu trúc của hội đồng quản trị, cụ thể là quy mô của hội đồng quản trị, tính độc lập của ban giám đốc và giám đốc điều hành và 2 biến số liên quan đến cơ cấu quyền sở hữu, tức là sở hữu đa số giám đốc và quyền sở hữu điều hành. Tác giả sử dụng phân tích thành phần chính (PCA) xây dựng một chỉ số quản trị doanh nghiệp (CGI) cho ba nhóm quy mô cũng như các mẫu ngân hàng thương mại của Mỹ. Qua đó đánh giá mức độ quản trị doanh nghiệp, về sở hữu vốn của người nắm giữ cổ phần và bởi các giám đốc cũng như đặc điểm của hội đồng, ảnh hưởng đến chất lượng khoản vay của các ngân hàng thương mại Mỹ. Kết quả của nghiên cứu này là các ngân hàng nhỏ được đặc trưng bởi một hệ thống quản trị doanh nghiệp lành mạnh và mạnh mẽ cho phép họ tránh những dự án rất rủi ro, và do đó giảm mức nợ xấu của họ. Ngược lại, quản trị doanh nghiệp không bảo vệ các ngân hàng thương mại trung bình và lớn của Hoa Kỳ khỏi tình trạng rủi ro quá mức dẫn đến tổn thất lớn, đặc biệt là trong cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. Phát hiện này có thể được giải thích bởi mức độ thanh khoản quá mức ở các ngân hàng vừa và lớn đẩy các giám đốc của họ tăng đầu tư và bỏ qua những rủi ro không mong muốn và những thiệt hại có thể xảy ra. Thêm vào đó, quản trị doanh nghiệp ở các ngân hàng vừa và lớn mất khả năng kiểm soát chất lượng các khoản vay do đặc điểm đa quốc gia của các ngân hàng này, đồng nghĩa với hiệu ứng domino giữa các công ty con và ngân hàng mẹ.
Và nghiên cứu của Makri, Tsagkanos và Bellas (2014) áp dụng mô hình kinh tế lượng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu trong khu vực đồng Euro, tập trung vào giai đoạn tiền khủng hoảng. Sử dụng bảng dữ liệu tổng hợp của 14 quốc gia cho giai đoạn 2000-2008 và áp dụng mô hình GMM khác nhau. Kết quả cho thấy mối tương quan giữa NPL với các yếu tố kinh tế vĩ mô và ngân hàng. Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu của năm trước, tỷ lệ vốn và ROE có ảnh hưởng mạnh đến tỷ lệ nợ không hoàn trả. Đồng thời, nợ công, GDP và thất nghiệp là ba yếu tố bổ sung ảnh hưởng đến chỉ số NPL, cho thấy tình trạng kinh tế của các quốc gia khu vực đồng tiền chung châu Âu rõ ràng liên quan đến chất lượng của danh mục cho vay.
2.3.2 Các nghiên cứu tại Việt Nam
Tại Việt Nam có thể tìm thấy một vài các nghiên cứu liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu như “Phân tích thực tiễn về những yếu tố quyết định đến nợ xấu
tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam” của Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức
Hùng (2013) được trình bày tại hội thảo Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách số 07 do Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách (VEPR) tổ chức. Nghiên cứu tổng hợp các lý thuyết về nợ xấu bao gồm định nghĩa, cách phân loại nợ xấu tại Việt Nam. Tác giả phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô và các nhân tố đặc thù liên quan đến hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam tác động đến nợ xấu. Bài nghiên cứu sử dụng các biến vĩ mô gồm tốc độ tăng trưởng (GDP) và lạm phát và các biến vi mô như tỷ lệ nợ xấu trước đó, sự thiếu hiệu quả, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, kết quả kinh doanh kém và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến đến nợ xấu trong giai đoạn từ 2005 – 2011. Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát và tăng trưởng kinh tế thực sự có ảnh hưởng lên tỷ lệ nợ xấu của các NHTM và sự ảnh hưởng này mang tính tức thời. Tỷ lệ nợ xấu năm trước, quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các NHTM. Trong khi đó, tăng trưởng tín dụng không làm tăng nợ xấu ngay lập tức và chỉ ảnh hưởng sau 1 năm. Sự thiếu hiệu quả tác động ngược chiều đến nợ xấu nghĩa là có sự đánh đổi giữa sự phân bổ nguồn lực cho bảo hiểm, giám sát các khoản vay với chi phí đo lường hiệu quả hay
những ngân hàng dành ít nỗ lực để đảm bảo chất lượng khoản vay sẽ có chi phí hoạt động thấp, đồng thời dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hơn về dài lâu.
Nghiên cứu “Yếu tố tác động đến nợ xấu các Ngân hàng thương mại Việt Nam” của
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) phân tích các yếu tố tác động đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2014. Tác giả sử dụng ba mô hình ước lượng dữ liệu bảng là hiệu ứng cố định FE, phương pháp momen tổng quát GMM dạng sai phân và GMM dạng hệ thống được sử dụng để kiểm định ảnh hưởng của các yếu tố đến nợ xấu NHTM Việt Nam. Kết quả nghiên cứu phát hiện suất sinh lời và tăng trưởng kinh tế là những nhân tố chính có tác động ngược chiều đến hệ thống NHTM Việt Nam. Trong khi đó, nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều đến nợ xấu. Đặc biệt, phương pháp GMM hệ thống cung cấp bằng chứng vốn chủ sở hữu và lạm phát tác động có ý nghĩa đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam.
Tiếp tục phát triển nghiên cứu trước đó, Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017) với nghiên
cứu “Nợ xấu của hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam” đã xác định các yếu tố quyết định đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam bằng cách thực hiện nghiên cứu trên 34 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2015. Bằng kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng động GMM của Arellano và Bover, nghiên cứu lần đầu tiên kiểm định mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả chi phí của các NHTM Việt Nam. Mối quan hệ ngược chiều cho thấy việc kiểm soát chi phí kém hiệu quả là một trong những nguyên nhân quan trọng dẫn đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam. Đồng thời, nghiên cứu phát hiện các nhân tố khác như vốn chủ sở hữu, tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng kinh tế là những nhân tố chính có tác động ngược chiều đến nợ xấu của hệ thống NHTM. Trong khi đó, nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng,