Rajan và Dhal (2003) đó dựa vào bộ dữ liệu của cỏc ngõn hàng trong 23 bang ở Ấn Độ trong giai đoạn 1981 – 1992 và giai đoạn 1993 – 2001. Sử dụng kỹ thuật phõn tớch hồi quy để nghiờn cứu về nợ xấu tại cỏc ngõn hàng khu vực cụng ở Ấn Độ (Public Sector Banks in India). Kết quả nghiờn cứu của cỏc tỏc giả cho thấy rằng, kỳ hạn tớn dụng (loan maturity) càng dài thỡ tỷ lệ nợ xấu càng giảm, hay núi cỏch khỏc biến tỷ lệ dư nợ cho vay ngắn hạn trờn tổng dư nợ cho vay (short term loan, STL) càng tăng thỡ nợ xấu càng tăng. Mặt khỏc, chi phớ lói vay tăng lờn 2,5% sẽ làm tỷ lệ nợ xấu tăng lờn 1%.
Sử dụng cơ sở dữ liệu Bankscope của cỏc ngõn hàng thuộc 30 nước cú nền kinh tế thị trường mời nổi thuộc ba khu vực địa lý là Trung và Đụng Âu, Chõu Á, Nam Mỹ trong giai đoạn 1996-2001. Thụng qua kỹ thuật hồi quy hai giai đoạn (two stage- least-square, 2SLS) và ba giai đoạn (three stage-least-square, 3SLS) để nghiờn cứu về vốn phỏp định và rủi ro tớn dụng. Godlewski (2004) đó cho thấy rằng tỷ suất lợi nhuận trờn tổng tài sản (ROA) cú mối tượng quan ngược chiều với nợ xấu của ngõn hàng.
Hu và ctg (2004) đó sử dụng dữ liệu bảng được thiết lập từ 40 ngõn hàng thương mại Đài Loan trong giai đoạn 1996-1999. Thụng qua phương phỏp bỡnh phương nhỏ nhất (OLS) và 3 kiểm định đú là: F-test, LM-test và Hausman-test để nghiờn
cứu về mối quan hệ giữa cơ cấu sở hữu và nợ xấu. Kết quả nghiờn cứu của nhúm tỏc giả cho thấy rằng những ngõn hàng mà chớnh phủ nắm cổ phần càng lớn thỡ nợ xấu càng giảm, quy mụ ngõn hàng (Size) cú mối tượng quan ngược chiều với nợ xấu.
Sử dụng 90 quan sỏt từ cỏc nước Chõu Phi hạ Sahara và dựa vào mụ hỡnh hồi quy dữ liệu bảng khụng cõn bằng (unbalanced panel) để nghiờn cứu cỏc yếu tố vĩ mụ tỏc động đến nợ xấu tại cỏc nước Chõu Phi hạ Sahara trong những năm 1990. Fofack (2005) đó cho thấy rằng tỷ lệ cho vay liờn ngõn hàng (inter-bank loans) và GDP cú tỏc động ngược chiều tới nợ xấu. Ngược lại, tỷ lệ lạm phỏt và nợ xấu cú mối quan hệ thuận chiều. Theo kết quả nghiờn cứu cho thấy, lạm phỏt cỏc nước Chõu Phi hạ Sahara gõy ra sự xúi mũn nhanh chúng tài sản của cỏc Ngõn hàng thương mại và làm tăng thờm rủi ro tớn dụng.
Ngược lại với kết quả nghiờn cứu của Hasan và Wall (2004). Boudriga và ctg (2009) cho rằng giữa LLR và nợ xấu cú mụi tương quan ngược chiều nhau. Cỏc tỏc giả đó sử dụng dữ liệu bảng của 295 quan sỏt thuộc 59 quốc gia trờn thế giới trong giai đoạn 2002-2006. Thụng qua phương phỏp hồi quy gộp (Pooling regression) để nghiờn cứu tỏc động của giỏm sỏt ngõn hàng tới nợ xấu. Kết quả nghiờn cứu của cỏc tỏc giả cho thấy rằng, một điều khoản giỏm sỏt cao hơn và tỷ lệ an toàn vốn cú thể làm giảm nợ xấu. Nhúm tỏc giả cũng gợi ý rằng, việc tăng cường hệ thống phỏp luật, tăng tớnh minh bạch và dõn chủ sẽ giảm nguy cơ rủi ro tớn dụng.
Dựa trờn nền tảng nghiờn cứu của Jimenez và Saurina (2006). Khemraj và Pasha (2009) đó sử dụng dữ liệu là cỏc bỏo cỏo thường niờn của 06 ngõn hàng thương mại Guyana trong giai đoạn 1994-2004. Dựa vào mụ hỡnh hồi quy dữ liệu bảng, cụ thể là mụ hỡnh cỏc ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model, FEM) để nghiờn cứu cỏc yếu tố quyết định đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngõn hàng Guyana. Kết quả nghiờn cứu của cỏc tỏc giả cho thấy, cỏc yếu tố: Tốc độ tăng trưởng khoản cho vay (Loans) ở hiện tại và trong quỏ khứ, tỷ lệ lạm phỏt của năm trươc (INFt-1) cú tỏc động ngược chiều đối với nợ xấu. Trong khớ đú, cỏc yếu tố: Nợ xấu trong quỏ khứ (NPLt-1), tỷ lệ dư nợ trờn tổng tài sản (LTA), Lói suất thực (real interest rate, RIR),
tỷ giỏ thực hiệu lực (real effective exchange rate; REER) cú lại cú tỏc động thuận chiều đối với nợ xấu. Tuy nhiờn, trỏi với những nghiờn cứu trước đú, cỏc tỏc giả cho thấy quy mụ ngõn hàng (SIZE) ảnh hưởng khụng đỏng kể tới nợ xấu và tốc độ tăng trưởng tớn dụng cao cú thể sẽ làm nợ xấu ớt đi.
Dash và Kabra (2010) đó sử dụng dữ liệu của cỏc ngõn hàng thương mại Ấn Độ trong giai đoạn 1998-2009, để nghiờn cứu yếu tố cú quyết định đến những tài sản khụng sinh lời tại NHTM Ấn Độ. Kết quả nghiờn cứu của cỏc tỏc giả đó cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP thực tế càng cao thỡ nợ xấu của ngõn hàng càng giảm, lói xuất thực (real interest rate, RIR) càng tăng thỡ nợ xấu càng tăng. Đồng thời cỏc tỏc giả cũn thấy tốc độ tăng trưởng tớn dụng (credit growth) và nợ xấu cú tương quan nghịch ở cỏc năm t, t-1, t-2.
Espinosa và Prasad (2010) đó sử dụng dữ liệu của 80 ngõn hàng ở cỏc nước hội đồng hợp tỏc vựng vịnh (GCC). Dựa vào mụ hỡnh tỏc động cố định ( fixed effect model) và phương phỏp moment tổng quỏt dạng sai phõn (Difference General Method of Moments - DGMM), để nghiờn cứu cỏc yếu tố vĩ mụ ảnh hưởng đến nợ xấu của hệ thống ngõn hàng của cỏc nước thuộc GCC. Kết quả nghiờn cứu của cỏc tỏc giả cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP thực (khụng tớnh dầu thụ) cú tỏc động mạnh mẽ đến nợ xấu, cụ thể ở đõy là tỏc động nghịch chiều. Cỏc tỏc giả cũn cho thấy rằng nếu thỳc đẩy cỏc ngành khỏc tăng trưởng (trừ ngành dầu hỏa) thỡ sẽ giỳp ngõn hàng giảm được nợ xấu và bền vững hơn.
Adebola và ctg (2011) đó sử dụng số liệu từ cỏc ngõn hàng hồi giỏo Malaysia trong giai đoạn 2007-2009. Thụng qua mụ hỡnh tự hồi quy phõn phối trễ (Auto- Regressive Distributed Lag; ARDL) để nghiờn cứu cỏc yếu tố quyết định đến nợ xấu của hệ thống ngõn hàng Malaysia. Kết quả nghiờn cứu của cỏc tỏc giả cho thấy, chỉ số giỏ sản xuất (Producer Price Index; PPI) cú mối tương quan ngược chiều đối với nợ xấu và lói suất cho vay cú tương quan thuận chiều đối với nợ xấu.
2.3.3. Cỏc cụng trỡnh nghiờn cứu tại Việt Nam.
Luận ỏn tiến sĩ của Lờ Thị Huyền Diệu (2010) với đề tài: "Luận cứ khoa học về xỏc định mụ hỡnh quản lý rủi ro tớn dụng tại hệ thống NHTM Việt Nam". Tỏc giả đó sử
dụng phương phỏp phõn tớch thống kờ so sỏnh, để phõn tớch thực trạng mụ hỡnh quản lý rủi ro tớn dụng của hệ thống NHTM Việt Nam. Sử dụng số liệu khảo sỏt tại 40 ngõn hàng Hội sở chớnh từ ngày 01/01/2009 đến 31/12/2009. Tỏc giả đó cho thấy rằng, đến thời điểm cuối năm 2009 đó cú 12,5% ngõn hàng đang manh nha ỏp dụng mụ hỡnh quản lý rủi ro tớn dụng dạng "kết hợp 1": đo lường định tớnh định lượng, tổ chức quản lý rủi ro tập trung, kiểm soỏt kộp; 37,5% ngõn hàng tiến hành mụ hỡnh quản lý rủi ro dạng "kết hợp 2": định tớnh, phõn tỏn, kiểm soỏt đơn; 50% ngõn hàng tiến hành mụ hỡnh quản lý rủi ro dạng "kết hợp 3": đo lường định tớnh, tổ chức quản lý tập trung, kiểm soỏt đơn. Chỉ cú 20% cỏc ngõn hàng ỏp dụng mụ hỡnh quản lý rủi ro tập trung, cũn 80% ngõn hàng ỏp dụng mụ hỡnh phõn tỏn. Tỏc giả đó chỉ ra những hạn chế của mụ hỡnh quản lý rủi ro tớn dụng tại Việt Nam đú là: Chưa đo lường chớnh xỏc được mức độ rủi ro đối với khoản vay; mụ hỡnh tổ chức tập trung nhưng vẫn nửa vời, chưa triệt để; mụ hỡnh kiểm soỏt rủi ro cũn nhiều hạn chế, chưa cú sự phối hợp chặt chẽ giữa cỏc bộ phận tham gia. Tỏc giả cũn tỡm kiếm và đề xuất một mụ hỡnh quản lý rủi ro tớn dụng thớch hợp với điều kiện của cỏc NHTM Việt Nam, đú là mụ hỡnh quản lý rủi ro dạng "kết hợp 1": đo lường định lượng, tổ chức quản lý rủi ro tập trung, kiểm soỏt kộp.
Trương Đụng Lộc (2014) đó sử dụng số liệu thu thập từ 202 hồ sơ vay của 4 Ngõn hàng thương mại nhà nước là Ngõn hàng Nụng nghiệp & Phỏt triển nụng thụn, Ngõn hàng Đầu tư & Phỏt triển, Ngõn hàng Cụng thương và Ngõn hàng Phỏt triển nhà Đồng bằng Sụng Cửu Long. Cỏc mẫu lựa chọn nhà những khoản vay đó phỏt sinh trước ngày 1/1/2008 và đến thời điểm 30/6/2008 cũn số dư để xỏc định cỏc nhõn tố ảnh hưởng đến rủi ro tớn dụng. Trong nghiờn cứu này tỏc giả sử dụng mụ hỡnh xỏc suất tuyến tớnh (logit) với phương trỡnh hồi quy với biến phụ thuộc là mức độ rủi ro của khoản vay (được đo lường bằng 2 giỏ trị 1 và 0, trong đú 1 là cú rủi ro và 0 là khụng cú rủi ro) và cỏc biến độc lập lần lượt là chỉ số thế hiện Khả năng tài chớnh của người đi vay; Đảm bảo nợ vay; Lĩnh vực ngành nghề chớnh tạo ra thu nhập để trả nợ; Kiểm tra - giỏm sỏt nợ vay; Kinh nghiệm của cỏn bộ tớn dụng; Kinh nghiệm của người đi vay. Kết quả nghiờn cứu cho thấy rủi ro tớn dụng sẽ tăng khi tỷ
lệ tiền vay trờn giỏ trị tài sản đảm bảo tăng, tương tự rủi ro tớn dụng cũng sẽ tăng khi mục đớch của người đi vay là nuụi trồng thủy sản và sản xuất nụng nghiệp. Tuy nhiờn rủi ro tớn dụng cú mối tương quan nghịch với cỏc yếu tố: Khả năng tài chớnh của người vay, quỏ trỡnh kiểm tra, giỏm sỏt của ngõn hàng, kinh nghiệm của cỏn bộ tớn dụng và kinh nghiệm của người vay.
Nguyễn Thựy Dương và Nguyễn Thanh Tựng (2013) đó sử dụng số liệu thu thập từ 490 khỏch hàng cú mối quan hệ với cỏc ngõn hàng thương mại Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2011. Trong nghiờn cứu này nhúm tỏc giả sử dụng mụ hỡnh xỏc suất tuyến tớnh (logit) với phương trỡnh hồi quy với biến phụ thuộc là khoản vay khụng trả nợ (được đo lường bằng 2 giỏ trị 1 và 0, trong đú 1 là khỏch hàng vay vốn khụng thực hiện được nghĩa vụ trả nợ đỳng hạn và khụng trả nợ trong vũng 90 ngày từ ngày đến hạn hợp đồng tớn dụng, 0 là khỏch hàng trả được nợ đỳng hạn hoặc chậm trả trong vũng 90 ngày từ ngày hợp đồng tớn dụng đến hạn) và cỏc biến độc lập lần lượt là: Điểm tớn dụng khỏch hàng; Giỏ trị khoản vay; Mục đớch của khoản vay; Bảo đảm tiền vay; Cỏc cam kết ràng buộc bổ sung trong hợp đồng tớn dụng; Mức độ quan hệ giữa ngõn hàng và doanh nghiệp; Số lượng ngõn hàng mà doanh nghiệp cú quan hệ; Khỏch hàng vay cú phải là tập đoàn doanh nghiệp nhà nước hay khụng. Kết quả nghiờn cứu cho thấy nhúm cỏc biến: Điểm tớn dụng khỏch hàng; Giỏ trị khoản vay; Mục đớch của khoản vay; Bảo đảm tiền vay; Cỏc cam kết ràng buộc bổ sung trong hợp đồng tớn dụng; Mức độ quan hệ giữa ngõn hàng và doanh nghiệp; Số lượng ngõn hàng mà doanh nghiệp cú quan hệ; Khỏch hàng vay cú phải là tập đoàn doanh nghiệp nhà nước hay khụng cú ảnh hưởng cựng chiều đến biến phụ thuộc và ngược lại biến số lượng ngõn hàng mà doanh nghiệp cú quan hệ vay vốn cú ảnh hưởng ngược chiều đến biến phụ thuộc. Đặc biệt, với mẫu nghiờn cứu đề tài, trong số khỏch hàng khụng hoàn trả nợ vay cho ngõn hàng đỳng hạn và sau 90 ngày, khỏch hàng là tập đoàn kinh tế Nhà nước chiếm tới gần 50% nhưng tổng giỏ trị cỏc khoản vay tương ứng chiếm hơn 70% trong giỏ trị khoản vay của mẫu nghiờn cứu và mục đớch cỏc mún vay đú chủ yếu dành cho xõy dựng và bất động
sản. Đõy là đối tượng cú mức độ rủi ro cao hơn hẳn so với khỏch hàng vay vốn khỏc.
Vừ Thị Quý và Bựi Ngọc Toản (2014) đó sử dụng số liệu từ 26 ngõn hàng thương mại trong giai đoạn 2009-2012. Thụng qua dữ liệu bảng với phương phỏp GMM để nghiờn cứu cỏc yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tớn dụng của hệ thống NHTM Việt Nam. Kết quả nghiờn cứu của hai tỏc giả đó chỉ ra rằng, tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tăng trưởng tớn dụng cú tương quan thuận chiều với rủi ro tớn dụng. Ngược lại, biến rủi ro tớn dụng của năm trước cú tương quan nghịch với rủi ro tớn dụng. Cụ thể, nếu rủi ro tớn dụng năm nay tăng 1% sẽ làm tăng rủi ro tớn dụng năm tới 0,615%; tăng trưởng GDP năm nay giảm 1% sẽ làm gia tăng rủi ro tớn dụng năm tới 0,224% và tăng trưởng tớn dụng năm nay giảm 1% sẽ làm tăng rủi ro tớn dụng của năm tới 0,1%. Cỏc tỏc giả đó đưa ra đề xuất, để giảm rui ro tớn dụng trong tương lại thỡ cỏc NHTM cần xử lý và kiểm soỏt tốt tỡnh trạng rủi ro tớn dụng ở thời điểm hiện tại, đồng thời tăng cường quan hệ tớn dụng với những khỏch hàng cú nền tảng kinh doanh cơ bản tốt và cú tỡnh hỡnh tài chớnh lành mạnh. Việc gia tăng cỏc khoản tớn dụng cú chất lượng tốt sẽ gúp phần làm tăng trưởng GDP cả nước, do đú cũng sẽ gúp phần làm giảm rủi ro tớn dụng của NHTM trong tương lai. Hạn chế của nghiờn cứu này đú là cỏc tỏc giả chưa đưa ra được cỏc giải phỏp cụ thể để cải thiện tỡnh hỡnh rủi ro tớn dụng của cỏc ngõn hàng. Do đú, cỏc tỏc giả đề xuất cỏc nghiờn cứu tiếp tục theo hướng nghiờn cứu này nờn được tiến hành trờn từng ngõn hàng cụ thể. Gần đõy nhất cú nghiờn cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), tỏc giả đó sử dụng số liệu từ bỏo cỏo tài chớnh của 22 ngõn hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2014. Thụng qua ba phương phỏp ước lượng dữ liệu bảng là hiệu ứng cố định (Fixed Effect), phương phỏp Mụmen tổng quỏt dạng sai phõn (Difference Generalized Mothod of Moments – DGMM) cà phương phỏp Mụmen tổng quỏt dạng hệ thống (System Generalized Method of Moments – SGMM) để nghiờn cứu về cỏc yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của cỏc NHTM Việt Nam. Kết quả nghiờn cứu của tỏc giả chỉ ra rằng, tỷ suất sinh lời và tăng trưởng kinh tế cú tỏc động đến nợ xấu. Trong khi đú, nợ xấu trong quỏ khứ, quy mụ ngõn hàng, tăng trưởng tớn dụng
cú tỏc động cựng chiều đến nợ xấu. Điểm hạn chế của nghiờn cứu đú là cỏc biến độc lập trong nghiờn cứu chưa phản ỏnh hoàn toàn cỏc nguyờn nhõn dẫn đến nợ xấu của NHTM Việt Nam. Tỏc giả chỉ ra hướng nghiờn cứu tiếp theo là phõn tớch cỏc yếu tố dựa trờn việc phõn loại cỏc khoản vay khỏc nhau và thu thập thờm một số biến vĩ mụ khỏc vào mụ hỡnh để làm rừ thờm cỏc nguyờn nhõn dẫn đến nợ xấu của NHTM Việt Nam.
2.4. Cỏc yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tớn dụng của cỏc ngõn hàng thương mại
Qua cỏc nghiờn cứu ở nhiều nước khỏc nhau trờn thế giới, chỳng ta cú thể thấy cú rất nhiều yếu tố tỏc động tới rủi ro tớn dụng. Nhúm cỏc yếu tố vĩ mụ thường được sử dụng để nghiờn cứu sự tỏc động đến rủi ro tớn dụng gồm: tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tỷ lệ thất nghiệp (UL), tỷ lệ lạm phỏt (INF), tỷ giỏ thực hiện lực (REER),... Nhúm cỏc yếu tố vi mụ thường được sử dụng gồm: dư nợ cho vay (LTD, LTA), dư nợ ngắn hạn (STL), dự phũng rủi ro (LLR/TL), nợ xấu năm trước (NPLt-1), quy mụ ngõn hàng (SIZE), suất sinh lời (ROA), tốc độ tăng trưởng khoản cho vay (Δloan), tốc độ tăng trưởng tớn dụng (Creditgr,Creditgrt-1),... Bảng dưới đõy là cỏc yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tớn dụng của NHTM phự hợp vơi điều kiện của Việt Nam được tổng hợp từ cỏc cụng trỡnh nghiờn cứu trước.
Tờn biến Mụ tả Cụng thức tớnh Dấu tỏc
động Nghiờn cứu trước
PPI Chỉ số giỏ sản
xuất
Logarit (Chỉ số
giỏ sản xuất) + Adebola và ctg (2011)
LTD Dư nợ cho vay
Dư nợ cho vay/nguồn vốn
huy động
+ Louzis và ctg (2012)
LTA Dư nợ cho vay vay/tổng tài sản Dư nợ cho + Khemraj và Pasha (2009)
STL Dư nợ ngắn
hạn
Dư nợ ngắn
hạn/tổng dư nợ - Rajan và Dhal (2003)
LLR/TL
Tỷ lệ dự phũng rủi ro
cho vay
Dự phũng rủi ro cho vay /tổng dư
nợ
- Messai và Jouni (2013);Boudriga
và ctg (2009)
+ Hasan và Wall (2004)
RIR Lói suất thực Lói suất thực
hàng năm +
Louzis và ctg (2012); Bofondi và Ropele (2011); Messai và Jouni
(2013); Dash và Kabra (2010) NPLt-1 Nợ xấu năm trước Nợ xấu/Tổng dư nợ + Jimenez và Saurina (2006); Khemraj và Pasha (2009) SIZE Quy mụ ngõn hàng Logarit (tổng tài sản) - Hu và ctg (2004) + Khemraj và Pasha (2009)