EQUITY 0.130 0.0227** * 0.0297- 0.0197** 0.130 0.0227*** DTL 0.0903* * 5 0.0017 4 0.026 0.000225 * 0.0903* 5 0.0017 NPL - 0.0803 2 0.0058 0.0106- -0.000742 -0.0803 2 0.0058 ROA - 0.114 - 0.0724* 1.57 5 -0.140*** -0.114 -0.0724* GDP 0.213** * - 0.00166 0.479** * 0.00687 0.213** * -0.0016 INF 0.062 1 5 0.033 0.157- 0.00400 0.0621 0.0335 Constant - 2.526*** - 0.000765 - 4.269** * -0.0685* -2.526*** -0.000765 R2 0.6803 0.541 0.518 0.2823 0.4561 0.2163
Chibar2 (01) 73.33
Chibar2 (02) 1914.72
Prob > Chibar2 0.0000
Ghi chú: Biến phụ thuộc: LR và CR; ***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
- Kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp Pooled OLS
Đối với LR lên CR và độ trễ bậc 1 của LR có mức ý nghĩa 1%, độ trễ bậc 1 của CR có ý nghĩa 5%. Bên cạnh đó, hệ số hồi quy của Constant và GDP cũng có mức ý nghĩa 1%, hệ số hồi quy của SIZE, DTL ở mức ý nghĩa 5% và HHI là 10%. Mức độ giải thích của mô hình thấp (R2 = 68,3%) với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được 68,3 % biến thiên của biến phụ thuộc.
Đối với CR tác động lên LR và độ trễ bậc 1 của CR cho ý nghĩa 1%, trong khi đó độ trễ bậc 1 của LR lại có mức ý nghĩa 10%. Theo đó, hệ số hồi quy của SIZE và EQUITY có mức ý nghĩa là 1% và 10% giải thích ý nghĩa cho biến ROA. Mức độ giải thích của mô hình ở mức R2=54,1%.
- Kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp FEM
Đối với LR tác động lên biến CR và độ trễ bậc 1 của LR có mức ý nghĩa 1% và biến trễ bậc 1 của CR có ý nghĩa ở mức 5%. Trong khi đó, GDP và constant cũng có mức ý nghĩa 1% và còn lại SIZE có mức 10%. Mô hình được giải thích ở mức ý nghĩa 51,8%.
Đối với CR tác động lên biến LR và độ trễ bậc 1 của CR có ý nghĩa 1%. Trong khi đó, ROA, EQUITY, constant lần lượt có mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Mức độ giải thích
của mô hình thấp (R2 = 28.23%) với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được 28.23% biến thiên của biến phụ thuộc.
- Ket quả ước lượng mô hình theo phương pháp REM
Kết quả của REM đối với biến độc lập LR cho thấy CR, độ trễ bậc 1 của cả biến CR và LR có mức ý nghĩa 1%, hệ số hồi quy của HHI, SIZE, DTL có mức ý nghĩa là 5%. Trong khi đó, GDP và constant cũng có ý nghĩa mức 1 %. Mô hình được giải thích với mức độ 45.61%.
Đối với biến CR tác động LR và độ trễ bậc 1 của CR có mức ý nghĩa 1%, trong khi đó độ trễ bậc 1 của LR có ý nghĩa 10%. Hệ số hồi quy của SIZE và EQUITY có mức ý nghĩa là 1% còn lại ROA lại có mức ý nghĩa 10%. Mức độ giải thích của mô hình thấp (R2 = 21.63%) với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được 21.63% biến thiên của biến phụ thuộc.
Để kiểm định tính phù hợp nhằm đưa ra một mô hình hợp lý, nghiên cứu sử dụng kết quả kiểm định Hausman test với p-value 0.000 < 1% cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn.
4.6. Kiểm định phương sai của sai số thay đổi
Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định LM-Breusch and Pagan Multiplier để kiểm tra phương sai sai số thay đổi của mô hình, với các giả thiết sau:
H0: Phương sai qua các thực thể là không đổi H1: Phương sai qua các thực thể thay đổi
Variable VIF (01) LR 1.53 CR 1.48 HH 1.68 SIZE 310 EQUITY 3.06 DTL 1.15 NPL 1.19 ROA 2.21 GDP 1.99 INF 1.84 Mean VIF 1.92
Nguồn: Kết quả được tính toán từ phần mềm Stata, chi tiết tại hình 4.7
Với mức ý nghĩa α = 1%, kết quả cho thấy p-value = 0.0000 < 1%, bác bỏ H0. Vậy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.7. Kiểm định đa cộng tuyến
Bài nghiên cứu sử dụng công cụ Collinearity Diagnostics để kiểm định đa cộng tuyến cho kết quả như sau:
Biến LR CR LR 0.0106*** CR 6.096*** LRTj 0.591*** -0.00424* CR(1) -4.111*** 0.604*** HHI 0.000734** 0.00000198 SIZE 0.0338** 0.00185*** EQUITY 0.130 0.0227*** DTL 0.0903** 0.00175 NPL -0.0803 0.00582 ROA -0.114 -0.0724* GDP 0.213*** -0.00166 INF 0.0621 0.00335 Constant -2.526*** -0.000765
Nguồn: Kết quả được tính toán từ phần mềm Stata, chi tiết tại hình 4.9
Các biến độc lập đều có VIF nhỏ hơn 10 nên giả định về đa cộng tuyến không bị vi phạm. Vậy mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.8. Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi bằng phương pháp GLS
Sau khi lựa chọn mô hình FEM và thực hiện các kiểm định, kết quả cho thấy mô hình REM có xảy ra hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi nên tác giả nghiên cứu lựa chọn sử dụng hồi quy theo phương pháp GLS để khắc phục những hiện tượng trên, kết quả có được như sau:
Ghi chú: Biến phụ thuộc: LR và CR; ***, **, * mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Nguồn: Ket quả được tính toán từ phần mềm Stata, chi tiết tại hình 4.10
Kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp GLS cho thấy
Biến độc lập LR tác động lên CR và độ trễ bậc 1 của LR và CR có mức ý nghĩa thống kê 1%, trong khi đó hệ số hồi quy của biến HHI, SIZE và DTL đều có mức ý nghĩa 5%. Còn lại GDP và constant đều có mức ý nghĩa 1%.
Biến độc lập CR tác động lên LR và độ trễ bậc 1 của CR có ý nghĩa 1%, trong khi đó mức ý nghĩa 10% đối với hệ số hồi quy của độ trễ bậc 1 của biến LR. Hệ số hồi quy của SIZE và EQUITY đều có mức ý nghĩa 1% và cuối cùng là ROA có mức ý nghĩa 10%.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
•
Trong chương 4, bài nghiên cứu đã sử dụng hai mô hình đồng thời dựa trên hai biến rủi ro là rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản để xem xét mối quan hệ của hai loại trên đối với 30 ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Từ đó cho thấy rõ mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản. Bên cạnh đó, đa số các biến liên quan được đề cập đến như đa dạng hoá thu nhập, qui mô ngân hàng, tỷ lệ tiền gửi khách hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản đều có sự tác động với mối quan hệ của hai loại rủi ro của NHTM VN.
Mặc dù với kết quả tính toán thông qua ước lượng mô hình tự hồi quy vector bảng (panel VAR) có những ưu điểm nổi bật dựa trên các kiểm định đồng liên kết, nhân quả hay phản ứng đẩy cho thấy được mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản. Tuy nhiên, với phương pháp hồi quy bảng như OLS, FEM, REM lại phù hợp hơn đối với mô hình mà đề tài đưa ra cũng như dữ liệu bảng không đồng nhất. Kết quả nghiên cứu cũng đã đưa ra bằng chứng có sự hiện diện mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản; từ đó có thể đưa ra chính sách phù hợp để đảm bảo sự ổn định và khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Ngoài ra, với phương pháp hồi quy bảng còn có thể xem xét các yếu tố liên quan tác động lên từng loại rủi ro. Trong đó, hoạt động đa dạng hoá tại NHTM VN cũng sẽ làm tăng mức độ rủi ro thanh khoản và lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản lại tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng, cho thấy rủi ro tín dụng càng tăng càng làm lợi nhuận của ngân hàng càng giảm. Chỉ số đo lường về quy mô ngân hàng đều có tác động đến cả hai rủi ro.
Sau khi đã phân tích được rõ ràng được mối quan hệ của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản. Chương tiếp theo sẽ thảo luận những giải pháp nhằm ngăn ngừa cũng như quản lý của cả hai loại rủi ro đồng thời dựa vào tình hình kinh tế Việt Nam đưa ra một ý kiến để nâng cao chất lượng hoạt động của ngân hàng.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Giới thiệu
Việc xem xét mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng là một trong những vấn đề cần được quan tâm không chỉ đối với các NHTM mà còn với việc đưa ra các chính sách kinh tế phù hợp của NHNN trong việc đảm bảo khả năng thanh khoản và duy trì tính ổn định cho ngân hàng . Trong phần này, bài nghiên cứu dựa trên những kết quả thực nghiệm ở các chương đã được trình bày ở trên để có thể đưa ra các kiến nghị dựa vào mối quan hệ rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng.
5.1. Ket luận
Khoá luận này đã nghiên cứu được mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng ở các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2018. Trong đó, bài đã sử dụng theo phương pháp của mô hình panel VAR với hệ phương trình đồng thời và phương pháp ước lượng hồi quy OLS, FEM, REM . Kết quả cho thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng. Trong đó, theo kết quả kiểm định nhân quả mô hình panel VAR, rủi ro thanh khoản là nguyên nhân của rủi ro tín dụng và ngược lại hay nói cách khác đây là mối quan hệ nhân quả hai chiều từ rủi ro thanh khoản tác động đến rủi ro tín dụng và rủi ro tín dụng tác động đến rủi ro thanh khoản phù hợp với lý thuyết tài chính trung gian cổ điển người gửi tiền phản ứng trước những tình hình kinh tế tồi tệ hay thông tin sai lệnh và muốn rút tiền đột ngột ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng thanh khoản của ngân hàng gây ra gián đoạn hoạt động kinh tế xã hội dẫn đến ngân hàng khó có thể thu hồi được vốn làm gia tăng rủi ro tín dụng.
Bên cạnh đó, các biến trễ của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng đều tác động đến chính rủi ro đó. Kết quả còn cho thấy các biến kiểm soát cũng có tác động đến từng loại rủi ro đặc biệt là biến đa dạng hoá thu nhập, biến quy mô và cấu trúc ngân hàng đều có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản. Rủi ro tín dụng chiều tác động dương với các biến quy mô và biến vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và âm đối với lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản.
5.2. Một số kiến nghị
5.2.1. Đối với Ngân hàng Nhà nước
Dựa vào kết quả thực nghiệm ở các chương trước đã chứng tỏ có sự tồn tại cùng chiều giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng hay có thể nói nếu rủi ro tín dụng tăng, rủi ro thanh khoản tăng và ngược lại. Do đó, việc quản lí và kiểm soát phù hợp từ các chính sách của Ngân hàng Nhà nước sẽ làm hạn chế hậu quả đến từ cả rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng gây mất tính ổn định đối với nền kinh tế. Bài nghiên cứu đề xuất một vài kiến nghị sau:
Thứ nhất, liên quan tới rủi ro thanh khoản, ngoài nguyên nhân đến từ bản chất hệ thống tài chính bên trong ngân hàng ảnh hưởng đến RRTK thì có thể xuất phát từ khủng hoảng truyền thông đối với ngân hàng không được xác minh gây hệ luỵ đến từ áp lực rút tiền ồ ạt. Vai trò thanh khoản của NHTM chỉ thực hiện khi niềm tin người gửi tiền được vững vàng. Có thể nói tới trường hợp ACB xảy ra về khủng hoảng thanh khoản bắt nguồn từ vấn đề truyền thông mà không phải tới từ hoạt động kinh doanh.Tuy đây chỉ là giai đoạn ngắn tạm thời nhưng Ngân hàng Nhà nước cần tiếp tục thực hiện tốt công tác quản trị RRTK, trấn an người gửi tiền bằng cách xác minh nhanh chóng các tin đồn sai lệch và chuẩn bị các phương án đảm bảo an toàn tiền gửi cũng như khi các NHTM đối mặt với RRTK.
Thứ hai, NHNN cũng cần đưa ra các điều chỉnh hợp lý về mức lãi suất cũng như cơ chế, chính sách cần thiết nhằm nâng cao trình độ quản trị thanh khoản các NHTM có thể bằng cách xây dựng hệ thống chỉ số phản ánh thanh khoản của cả hệ thống. Hệ thống cảnh báo rủi ro sớm về thanh khoản cho toàn thị trường sẽ giúp cảnh báo các tình huống căng thẳng thanh khoản với biểu hiện là lãi suất thị trường tăng cao.Từ đó, NHNN giảm thiểu mức độ RRTK ảnh hưởng nghiêm trọng đến hệ thống chung của ngân hàng dẫn đến RRTD.
Thứ ba, liên quan tới rủi ro tín dụng, RRTD mang tính tất yếu trong hoạt động ngân hàng, do đó NHNN luôn phải đưa biện pháp kiểm soát chặt chẽ các khoản vay và trích lập dự phòng rủi ro cũng như giảm thiểu nợ xấu để duy trì sự ổn định cho hệ thống tài chính chung mà còn đảm bảo quyền lợi đối với người gửi tiền. Chỉ cần diễn ra sự bất ổn của một ngân hàng sẽ liên luỵ đến tâm lí người gửi tiền mất niềm tin vào hệ thống
ngân hàng kéo theo hàng loạt hậu quả nghiêm trọng và nguy cơ đổ vỡ cả hệ thống tài chính quốc gia.
5.2.2. Đối với công tác quản lý NHTM
Hoạt động cho vay vẫn là hoạt động chủ yếu đối với các NHTM tại Việt Nam. Do đó, sự gia tăng của rủi ro tín dụng thường liên quan đến tốc độ gia tăng của nợ xấu khi đó buộc các NHTM chi ra các khoản chi phí giám sát chất lượng khoản vay và chi phí dự phòng rủi ro. Nợ xấu tăng kéo theo những dấu hiệu ban đầu của sự bất ổn của hoạt động NHTM làm giảm hiệu quả kinh doanh cũng như ảnh hưởng đến lợi nhuận hoạt động. Qua đó, đưa ra một số kiến nghị cần lưu ý đối với quản lý rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng của NHTM:
Thứ nhất, dựa vào kết quả cho thấy quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến cả rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng. Do đó, các NHTM có quy mô càng lớn cần phải thận trọng hơn trong hoạt động cho vay mang tính rủi ro cao vì nó sẽ ảnh hưởng không chỉ đến chính ngân hàng đó mà còn đến toàn bộ hệ thống ngân hàng. Các NHTM không chỉ nên quá tập trung vào hoạt động cho vay đặc biệt đối với các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro như kinh doanh bất động sản, chứng khoán mà thay vào đó đa dạng hoá các danh mục đầu tư để có thể làm phân tán rủi ro tín dụng hay đa dạng hoá kỳ hạn để có thể chia nhỏ các nguồn vốn cho vay theo từng thời hạn một cách phù hợp để giảm bớt gánh nặng thanh toán cũng như đảm bảo tăng trưởng bền vững.
Thứ hai, yếu tố cấu trúc vốn có tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản. Mặc dù, tiền gửi khách hàng là nguồn tài trợ ổn định nhưng đa số đều là nguồn vốn ngắn và trung hạn; từ đó gây ra việc mất cân bằng giữa nguồn vốn tiền gửi và cho vay chênh lệch kỳ hạn do phần lớn tín dụng trung và dài chiếm tỷ trọng khá lớn ( 50%) dẫn đến việc gây áp lực lên huy động vốn trung và dài hạn cũng như gia tăng rủi ro thanh khoản. Các NHTM cần phải chủ động bảo đảm thanh khoản và tính toán thận trọng trong việc duy trì khả năng thanh khoản cao hơn, bảo đảm lượng tiền mặt để sẵn sàng ứng phó các yêu cầu về kinh doanh và chi trả.
Thứ ba, yếu tố của tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cùng chiều với rủi ro tín dụng. Khi các NHTM muốn duy trì mức vốn cao trong điều kiền chi phí cơ hội của