Việt Nam là một nước đang trong quá trình phát triển. Do đó, các khoản vay thường ở vốn đầu tư quy mô lớn và dài hạn, trái lại; các khoản huy động tiền gửi lại chỉ tập trung chủ yếu ngắn và trung hạn. Chính vì vậy, NH dễ rơi vào tính thế mất khả năng thanh toán tạm thời khi các khoản phải trả đến hạn. Xu hướng RRTK có chiều hướng đi lên khiến cho giả thiết trên có thể xảy ra .
Biến động tỷ lệ nợ xấu và rủi ro tín dụng 4,000% 0,800% 3,500%0,700% 3,000%0,600% 2,500%0,500% 2,000%0,400% 1,500%0,300% 1,000%0,200% 0,500%0,100% 0,000%0,000% 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Nợ xấu CR 4.1.1. Thực trạng rủi ro tín dụng
Hình 4.1: Biến động tỷ lệ nợ xấu và rủi ro tín dụng giai đoạn 2009-2014
Nhìn chung tỷ lệ nợ xấu và rủi ro tín dụng có sự biến động cùng chiều với nhau trong giai đoạn 2009 đến 2018. Trong đó, giai đoạn 2011-2013, tốc độ nợ xấu tăng lên làm cho rủi ro tín dụng tăng cao, đây được xem là giai đoạn hệ thống của các NHTM đối mặt với tình trạng chất lượng của các khoản tín dụng đi xuống và hậu quả của tăng
trưởng nóng trong những năm đó. Năm 2013, cùng sự thành lập của Công ty Quản lý tài sản của các TCTD (VAMC) và các NHTM tự chủ động trong việc đẩy mạnh giải quyết nợ xấu theo chỉ đạo của NHNN dựa trên Quyết định 780/QĐ-NHNN (23/4/1012) đã giúp tỷ lệ nợ xấu giảm dần xuống 3,1% và đến cuối năm 2017 là 2.2%. Nợ xấu thường tập trung cao vào hai lĩnh vực nhạy cảm có sự biến động của kinh tế vĩ mô là bất động sản và chứng khoán. Kể từ năm 2016, rủi ro tín dụng có xu hướng ổn định, phù hợp với khả năng hấp thụ vốn của nền kinh tế, cơ cấu tín dụng theo kỳ hạn cải thiện tích cực khi tín dụng ngắn hạn tăng trưởng tốt, tín dụng trung dài hạn có xu hướng tăng chậm phù hợp với khả năng cân đối nguồn vốn và sử dụng vốn, đảm bảo khả năng thanh khoản. Với việc tích cực triển khai quyết liệt, đồng bộ các giải pháp nhằm đẩy mạnh xử lý nợ xấu, kiểm soát chất lượng tín dụng và duy trì tỷ lệ nợ xấu theo mục tiêu đề ra, tỷ lệ nợ xấu năm 2018 tiếp tục được kiểm soát và duy trì ở mức 3%, tỷ lệ nợ xấu nội bảng của toàn hệ thống TCTD là 1,91% theo báo cáo tài chính thường niên của NHNN năm 2018 . Trong năm 2018, hệ thống TCTD xử lý được 163,14 nghìn tỷ đồng nợ xấu nội bảng (2017: 115,54 nghìn tỷ đồng); trong đó TCTD sử dụng dự phòng rủi ro để xử lý chiếm tỷ trọng 49%, khách hàng trả nợ chiếm 28% và bán cho VAMC chiếm 17%. Số liệu nợ xấu theo Nghị quyết số 42/2017/QH14, từ ngày 15/5/2017 (thời điểm Nghị quyết số 42/2017/QH14 có hiệu lực) đến cuối năm 2018, hệ thống TCTD đã xử lý được 198,5 nghìn tỷ đồng nợ xấu (2017: 85,09 tỷ đồng).
BIẾN ĐỘNG RRTD VÀ RRTK 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 2008200920102011201220132014201520162017 0,008 0,007 0,006 0,005 0,004 0,003 0,002 0,001 0 20182019 LR CR
Hình 4.2: Biến động rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng giai đoạn 2009-2014 Nhìn chung có thể thấy mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có biến động cùng chiều với nhau trong các giai đoạn nghiên cứu. Trong đó, năm 2009 rủi ro thanh khoản có tương đối tăng cao nguyên nhân có thể do tỷ lệ vốn thanh khoản/ tiền gửi huy động có giảm mạnh. Theo báo cáo tài chính của NHNN 12/2009 chỉ số này ở các nhóm NHTM Nhà nước giảm từ 34,5% xuống 25,8%, còn nhóm NHTM cổ phần giảm từ 47,2% xuống 43,4%. Từ năm 2010 đến 2011, rủi ro thanh khoản có xu hướng giảm xuống do tình hình khởi sắc của nền kinh tế trong và ngoài nước dẫn đến các hoạt động huy động vốn tăng trường nhanh và sự can thiệp kịp thời của NHNN dựa trên Thông tư 15/2009/TT-NHNN “ Quy định về tỷ lệ tối đa của nguồn vốn ngắn hạn được sử dụng cho vay trung và dài hạn đối với các TCTD” và Thông tư 13/2010 “ Quy định về các tỷ lệ bảo đảm an toàn vốn trong hoạt động của TCTD”. Sau năm 2011, rủi ro thanh khoản lại bắt đầu có xu hướng tăng lại nguyên nhân là do tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng nhanh hơn so với tốc độ tăng trưởng của huy động vốn, trong đó tỷ lệ tín dụng/ huy động vốn của toàn hệ thống tín dụng tăng từ 98,6% ở tháng 10/2010 lên đến mức 100,07% ở tháng 1/2011 và tiếp tục duy trì cao qua các năm sau đó. Từ năm 2012 đến 2018, rủi ro thanh khoản diễn biến tương đối ổn định, tỷ lệ tín dụng/ huy động vốn dao động ở mức 87,3% và tỷ lệ nguồn vốn ngắn hạn sử dụng cho vay trung và dài hạn bình quân giảm nhẹ khoảng 31,2 % năm 2017. Mặc khác, rủi ro thanh khoản hiện nay vẫn còn khá cao do một số các NHTM vẫn còn gặp khó khăn trong việc quản lí kỳ hạn giữa nguồn vốn và sử dụng vốn, vì vậy các
NHTM cần phải thận trọng trong việc cơ cấu lại nguồn vốn cũng như bảo đảm tỷ lệ an toàn vốn để chuẩn bị tăng vốn cấp 2 phù hợp với Basel II.
4.1.3. Mối quan hệ rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ở một số ngân hàngHiện nay, các TCTD đã có sự quan tâm nhiều hơn về RRTD cùng với việc Hiện nay, các TCTD đã có sự quan tâm nhiều hơn về RRTD cùng với việc quản lí chắc chẽ từ NHNN thông qua chính sách siết chặt tín dụng, đặt chỉ tiêu định hướng tín dụng cho 2019 chỉ ở mức 19% nhằm ưu tiên mục tiêu kiềm chế lạm phát, sẽ đẩy chỉ số CPI tăng. Bên cạnh đó, khi tham gia vào các sàn đấu kinh tế quốc tế thì các văn bản pháp luật cũng như các quy định được xây dựng một cách có hệ thống và cải thiện hơn như áp dụng thông tư số 41/2016/TT-NHNN quy định tỷ lệ an toàn (Basel II). Tuy nhiên, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM VN vẫn tăng cao so với các nước trong khu vực. Do đó, sự cần thiết phải nâng cao chất lượng hoạt động của NHTM nhất là tài sản đảm bảo tiền vay hầu hết đều là bất động sản. Điều đó, có ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng và nếu thiếu việc kiểm soát chặt chẽ sẽ kéo theo rủi ro thanh khoản.
000,80 0 000,60 0 000,40 0 000,20 0 000,00 0
Kien Long Bank
LR CR 000,005 000,004 000,003 000,002 000,001 000,000 0,7 0,65 0,6 0,55 Vietcombank 0,01 0,008 0,006 0,004 0,002 0,5 0 LR CR
Hình 4.3: Rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng ở NHTM Vietcombank và Kiên Long
Khi xem xét mối quan hệ giữa RRTK và RRTD của một số ngân hàng cụ thể ở Việt Nam, hai loại rủi ro này có chiều hướng tác động không đồng nhất qua các năm. Tuy nhiên, cả RRTK và RRTD có quan hệ cùng chiều với nhau. Đây được xem như dấu hiệu về tồn tại mối quan hệ giữa RRTK và RRTD như kì vọng của nghiên cứu.
4.2. Thống kê mô tả
Thông qua kết quả thống kê, ta có thể thấy được những đặc tính cơ bản của các biến trong mô hình như giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình và sai lệch giữa giá trị trung bình của các biến với giá trị thực cần phải phân tích thống kê mô tả mẫu nghiên cứu. Kết quả thống kê mô tả được trình bày ở bảng 4.1. dưới đây:
Bảng 4.1: Thống kê mô tả
Variable Observation Mean Std. Dev. Min Max
CR 300 0.0053609 0.0042273 -0.0048708 0.0192177 LR 300 0.5538562 0.1483671 0 0.816383 HHI 294 -0.589733 14.48899 -248.15771 0.499933 SIZE 294 7.947878 0.523726 6.522437 9.107751 EQUITY 294 0.96302 0.462873 0.062923 0.3323917 DTL 294 0.8190461 0.1132324 0.0828285 0.9856832 ROA 294 0.0074588 0.0070527 -0.0551175 0.0472891 GDP 300 11.22459 0.1135041 11.02537 11.37969 INF 300 0.06491 0.048377 0.0063 0.1858
Nguồn: tổng hợp của tác giả Nhìn chung dữ liệu có sự dao động ổn định, phần lớn độ lệch chuẩn của mẫu nghiên cứu có giá trị nhỏ trừ biến HHI, toàn bộ mẫu nghiên cứu khoảng 294-300 quan sát mỗi biến được xem như số lượng mẫu tương đối lớn trong thống kê. Dữ liệu phù hợp để chạy kiểm định thống kê và hồi quy trong mô hình.
4.2.1. Rủi ro tín dụng
Tỷ lệ RRTD trung bình là 0.53% với giá trị cao nhất là 1.92% (NH Agribank năm 2011) và giá trị thấp nhất là -0,49% ( NH Sài Gòn-Hà Nội, năm 2012). Có thể
thấy rằng hoạt động tín dụng của các ngân hàng đã có sự chú trọng hơn trong việc bảo đảm các khoản vay và không có nhiều chênh lệch RRTD so với các mẫu được thể hiện thông qua độ lệch chuẩn nhỏ 0.41%.
4.2.2. Rủi ro thanh khoản
Rủi ro thanh khoản đo lường tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, giá trị trung bình đạt 56,46% và giá trị cao nhất là 81,64% ( NH Sài Gòn- Công Thương, 2009), giá trị thấp nhất 17,21% ( NH Tiên Phong năm 2011); trong đó độ chênh lệch là 12,59% tương đối có thể thấy RRTK đối với NHTM VN khá cao và không có nhiều chênh lệch giữa các NH trong hệ thống.
4.2.3. Đa dạng hoá thu nhập
Mức độ đa dạng hoá thu nhập thể hiện các hoạt động tạo ra thu nhập từ hoạt động truyền thống đến phi truyền thống. Chỉ số HHI càng cao thì mức độ đa dạng hoá thu nhập của các ngân hàng càng cao. Dựa vào bảng thống kê có thể thấy được, giá trị trung bình của HHI là -0.5 cho thấy mức độ đa dạng hóa thu nhập thấp cho các ngân hàng thương mại trong khi giá trị tối đa là 0.5 cho thấy một số ngân hàng đã đạt được sự đa dạng hóa hoàn toàn trong các hoạt động tạo thu nhập của họ.
4.2.4. Quy mô ngân hàng
Quy mô của ngân hàng được mô tả thông qua tổng tài sản của các NHTM được khảo sát. Qua bảng thống kê, quy mô của ngân hàng có giá trị trung bình là 7.94 với giá trị tối đa là 9.1077 và độ lệch chuẩn là 0.523726.
4.2.5. Vốn chủ sở trên tổng tài sản
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu được đo thông qua vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của các ngân hàng có giá trị trung bình là 9.63% cho thấy phần lớn các ngân hàng đang sử dụng chính sách phòng ngừa rủi ro để tránh rủi ro nợ xấu cho vay, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 0.3323 và 0.00629. Giá trị tối đa của tỷ lệ vốn chủ sở hữu là 72%. Vì vậy, các ngân hàng cần gia tăng vốn chủ sở hữu để tăng hệ số an toàn vốn (CAR) để có thể thực hiện theo Basel II và mở rộng các hoạt động tạo ra nguồn thu nhập đa dạng như cung cấp các gói vay thế chấp kỳ hạn dài hơn, … (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.2.6. Cấu trúc tài trợ
Qua bảng số liệu cho thấy, cấu trúc tài trợ có giá trị trung bình là 81.9%, giá trị DLT thấp nhất là 0.828285 và cao nhất là 0.9856832 thể hiện nguồn thu của ngân hàng vẫn tập trung chủ yếu là từ hoạt động tiền gửi khách.
4.2.7. Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản
Kết quả thống kê mô tả cho thấy ROA bình quân trong giai đoạn 2009-2018 là 0.0074588, độ dao động của các giá trị còn lại xung quanh giá trị trung bình khoảng 0.0070527 , giá trị cao nhất là 0.047289 của SGB và thấp nhất là -0.0551175 thuộc về TP bank vào năm 2011.
4.2.8. Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Biến số vĩ mô GDP thể hiện khả năng tăng trưởng của nền kinh tế. Cụ thể là có giá trị trung bình 11.1311 với các giá trị nằm trong khoảng từ 11.02537 đến 11.37969 và độ lệch chuẩn là 0.1135041.
4.2.9. Tỷ lệ lạm phát (INF)
Biến số vĩ mô INF thể hiện tỷ lệ lạm phát của nền kinh tế. Cụ thể là có giá trị trung bình 0.06491 với các giá trị nằm trong khoảng từ 0.0063 đến 0.1858 và độ lệch chuẩn là 0.048377, có thể thấy rằng các giá trị của INF thấp hơn so với giá trị GDP.
4.3. Kết quả nghiên cứu theo mô hình panel VAR
4.3.1. Kiểm định tính đơn vị (Panel unit root test)
Mô hình panel VAR yêu cầu biến trong mô hình cần phải có tính dừng, dựa trên phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị ADF (Augmented Dickey- Fuller) của Dickey & Fuller (1981) thường được dùng để tìm các bậc tích hợp của các biến chuỗi thời gian tại các vùng riêng biệt. Với kiểm định đơn vị ADF truyền thống thường mắc phải vấn đề khả năng thấp trong việc từ chối giả thuyết tính ổn định của chuỗi thời gian, nhất là với kích thước mẫu nhỏ. Do đó, nghiên cứu sử dụng thêm kiểm định LLC (Levin & cộng sự, 2002) và IPS (Im & cộng sự, 2003) kiểm tra tính đơn vị hay tính dừng dữ liệu bảng.
Bảng 4.2: Kết quả kiểm tra đơn vị ( sai phân bậc 1)
CR LR
Statistic Prob. Statistic Prob.
ADF 99.2304 0.0003 80.8280 0.0166
IPS ( Im, Pesaran & Wstat)
-3.11642 0.0009 -1.44736 0.0739
LLC ( Levin, Lin & Chu) -7.59204 0.0000 -6.72169 0.0000
Nguồn: tác giả tính toán bằng Eview 10. tại sai phân bậc 1 Kết quả xử lý dữ liệu cho thấy: trong các biến CR và LR đều có giá trị tuyệt đối của thống kê t lớn hơn giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 1%. Điều này có nghĩa rằng chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0: CR rủi ro tín dụng có nghiệm đơn vị và LR rủi ro thanh khoản có nghiệm đơn vị hay nói cách khác dữ liệu của hai biến trên có tính dừng.
4.3.2. Ước lượng và kiểm định mô hình panel VAR
Kiểm tra đồng liên kết dữ liệu bảng giữa các biến (Panel co-integration test)
Sau khi kiểm tra được tính dừng của các biến, tiếp tục sẽ kiểm tra đồng liên kết dữ liệu bảng. Khi hồi quy hai biến số không dừng bằng OLS thì kết quả nghiên cứu có thể dẫn đến việc sai lệch hay hồi quy giả mạo; do đó nếu hai biến số có mối quan hệ đồng liên kết thì kết quả sẽ đáng tin cậy hơn. Việc phân tích này để xác định xem liệu rằng có mối quan hệ trong dài hạn giữa tập hợp các biến hay không. Trong trường hợp dữ liệu bảng, khái niệm gần giống với trong chuỗi thời gian nhưng sẽ có một số thống kê trung bình hoặc liên kết được xem xét. Trong kiểm định đồng liên kết, kiểm định Fisher dựa trên phương pháp Johansen phù hợp với chuỗi thời gian, trong đó, kiểm định Pedroni và Kao dựa trên Engle-Granger (1987) phù hợp với dữ liệu bảng.
Bảng 4.3: Kiểm định đồng liên kết ( panel Co-integration test)
t- statistic Prob.
CR -3.073031 0.0011
LR -2.271202 0.0116
Dựa trên kiểm định Kao kết quả đưa ra bác bỏ giả thuyết Ho: không có sự đồng liên kết giữa LR và CR với mức ý nghĩ 1% hay nói cách khác biến LR và CR có đồng liên kết với mức ý nghĩa 1%.
4.3.3. Kiểm định nhân quả ( Causality analysis)
Phân tích nhân quả ( Causality analysis) được sử dụng để kiểm chứng chiều hướng tác động của các cặp biến. Do các ràng buộc được áp dụng đối với bậc trễ của các biến đang được xem xét là nguyên nhân và nhân quả có ý nghĩa giá trị của biến trễ của biến số có ảnh hưởng đến giá trị hiện tại của một biến số khác. Bài nghiên cứu dựa trên kiểm định phi nhân quả dữ liệu bảng ( panel non-causality test) phát triển bởi Dumitrescu & Hurlin (2012), đây là sự mở rộng của kiểm định Granger (1969) cho mô hình dữ liệu bảng không đồng nhất. Kiểm định cho phép kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, nhưng vẫn bảo toàn tính không đồng nhất của đơn vị chéo. Kiểm định nhân quả cho kết quả sau:
Bảng 4.4: Kiểm định nhân quả (Wald test) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tác động nhân quả Prob.
Ho: LR does not cause CR 0.0000
Ho: CR does not cause LR 0.0000
Nguồn: tác giả tính toán bẳng Eview 10 Với giả thuyết LR không là nguyên nhân của CR, giá trị Prob < 5%, kết luận bác bỏ giả thuyết LR không là nguyên nhân của CR ở mức ý nghĩa 5%. Với giả thuyết CR không là nguyên nhân của LR, giá trị Prob < 5 %, kết luận bác bỏ giả thuyết CR không là nguyên nhân của LR. Đây được xem là mối quan hệ nhân quả hai chiều từ