Biến độc lập
Biến vi mô
ROAlt Lợi nhuận
sau thuế trên tổng tài sản
của ngân
hàng i trong thời gian t
Lợi nhuận sau thuế / Tổng
tài sản - Dimitrios, Helen, & Mike(2016); Ekanayake & A.A.Azeez (2015); Phạm Duong Phuơng Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018)
LLPlt Tỷ lệ trích lập dự phòng cho vay khách hàng của ngân hàng i trong thời gian t Tỷ lệ dự phòng cho vay khách hàng / Tổng du nợ cho vay
+ Ekanayake & A.A.Azeez (2015);
- Phạm Duong Phuong Thảo
& Nguyễn Linh Đan (2018)
LAit Tỷ lệ các khoản cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng i trong thời gian t
Các khoản cho vay khách
hàng / tổng tài sản + Dimitrios, Helen, & Mike(2016); Ekanayake & A.A.Azeez (2015) OPEit Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập của ngân hàng i trong thời
Chi phí hoạt động / Tổng thu nhập
- Phạm Duong Phuong Thảo
& Nguyễn Linh Đan
(2018);
+ Ekanayake & A.A.Azeez (2015)
gian t SIZEit Logarithm tự nhiên của tổng tài sản ngân hàng i trong thời gian t
Log (Tổng tài sản) - Ekanayake & A.A.Azeez
(2015)
Biến vĩ mô
ΔGDPt Tốc độ tăng trưởng GDP của quốc gia trong thời
gian t
GDPt - GDPt-1 GDPt-1
- Dimitrios, Helen, & Mike (2016); Ekanayake & A.A.Azeez (2015); Louzis, Vouldis, & Metaxas (2011); Phạm Dương Phương Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018)
INFt Tỷ lệ lạm
phát của quốc gia trong thời
gian t
Current CPI — Initital CPI Current CPI
+ Phạm Dương Phương Thảo
& Nguyễn Linh Đan (2018)
UNEt Tỷ lệ thất nghiệp của
quốc gia trong thời
gian t
+ Dimitrios, Helen, & Mike (2016); Louzis, Vouldis, & Metaxas (2011)
Nguôn: Tác giả tự tông hợp • Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Biến tỷ lệ nợ xấu được xem là biến đặc thù của ngân hàng. Tỷ lệ nợ xấu được đo lường bằng cách lấy dư nợ nhóm 3, 4, 5 chia cho tổng dưa nợ cho vay của từng ngân
hàng. Các khoản dư nợ cho vay thuộc nhóm 3, 4, 5 được lấy từ báo cáo tài chính hằng năm, còn tổng dưa nợ cho vay được lấy từ bảng cân đối kế toán của Ngân hàng. Công thức tính được minh họa ở bảng 3.1
• Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản (ROA)
Biến đặc thù thứ hai là biến lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản (ROA). Đây là biến phản ánh hiệu quả sinh lời của ngân hàng và được tính bằng công thức dựa trên bảng
3.1. Trong đó, lợi nhuận sau thuế được lấy từ báo cáo hoạt động kinh doanh hằng năm của ngân hàng, còn tổng tài sản thì được lấy từ bảng cân đối kế toán.
• Tỷ lệ các khoản cho vay khách hàg trên tổng tài sản (LA)
Biến đặc thù thứ tư được nghiên cứu đề cập là tỷ lệ các khoản cho vay khách hàng trên tổng tài sản (LA). Công thức đo lường được đề cập ở bảng 3.1, trong đó dư nợ cho vay khách hàng và tổng tài sản được tác giả lấy trên bảng cân đối kế toán hằng năm của NHTM. Khóa luận cho rằng tỷ lệ cho vay khách hàng càng cao thì tỷ lệ nợ xấu của NHTM càng tăng trong giai đoạn 2010 - 2018.
• Tỷ lệ dự phòng cho vay khách hàng (LLP)
Biến đặc thù thứ năm là biến tỷ lệ dự phòng cho vay khách hàng trên tổng dư nợ cho vay. Công thức tính được minh họa ở bảng 3.1. Đây là biến đại diện cho khả năng bù đắp rủi ro tín dụng của ngân hàng. Trong đó, dư nợ cho vay và khoản trích lập dự phòng được lấy từ bảng cân đối kế toán của ngân hàng.
Tỷ lệ trích lập dự phòng cho vay khách hàng được kỳ vọng sẽ tác động cùng chiều với nợ xấu. Việc trích lập dự phòng được xem là khoản mục ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí dự phòng rủi ro các khoản cho vay, nghĩa là tăng khoản trích lập dự phòng cho vay khách hàng sẽ ảnh hưởng đến khoản chi phí hoạt động của ngân hàng. Fonseca & Gonzalez (2008) cho rằng các NHTM thường sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng như một công cụ để che giấu thu nhập vì hoạt động kinh doanh chính của ngân hàng là hoạt động tín dụng. Wahlen (1994) cho rằng các nhà quản lý dễ dàng điều chỉnh các khoản dự phòng này tăng lên vào thời điểm kinh doanh thuận lợi để giảm lợi nhuận báo cáo và chuyển lợi nhuận sang các năm có tình hình kinh doanh khó khăn.
• Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập (OPE)
Biến yếu tố vi mô đặc thù thứ 6 là biến tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập (OPE). Đây đuợc xem là biến nhằm đo luòng mức độ quản chi lý chi tiêu của NHTM là bao nhiêu, đồng thòi cũng là biến đo luòng mức hiệu quả trong việc quản lý chi phí của NHTM. Công thức đo luòng biến tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập đuợc minh họa ở bảng 3.1.
Karim, Chan, & Hassan (2010) cho rằng chi phí hoạt động của NHTM thuòng bao gồm các loại chi phí khác nhu (i) Chi phí giám sát bổ sung đối với những khách hàng vay nợ quá hạn; (ii) Chi phí phân tích và giám sát các khoản vay của khách hàng; (iii) Chi phí thu giữ, duy trì và xử lý tài sản thế chấp.
• Quy mô ngân hàng (SIZE)
Các nghiên cứu về tác động của yếu tố quy mô tài sản đuợc tổng hợp ở bảng 2.3. Phần lớn các công trình nghiên cứu truớc đây đều tìm thấy mối tuơng quan nguợc chiều giữa quy mô tài sản và nợ xấu, trong khi một số nghiên cứu lại không tìm thấy bất kỳ ảnh huởng nào giữa quy mô tài sản và nợ xấu. Bên cạnh đó vẫn có các công trình nghiên cứu tìm thấy mối tuơng quan cùng chiều giữa nợ xấu và quy mô tài sản (Louzis và ctg, 2011; Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều, 2015)
Bên cạnh các yếu tố tố vi mô trong ngân hàng, nợ xấu còn chịu tác động bởi các yếu tố vĩ mô. Mặc dù có thể không tuơng thích giữa biến vi mô và vĩ mô trong mô hình, nhung nếu thiếu biến vĩ mô thì dẫn đến việc thiếu xem xét nguyên nhân dẫn đến nợ xấu. Bên cạnh đó, có rất nhiều công trình nghiên cứu đã đề cập các yếu tố ảnh huởng đến tỷ lệ nợ xấu của một quốc gia. Cụ thể là nghiên cứu của Athanasoglou, Brissimis, & Delis (2008) nghiên cứu về yếu tố tác động vĩ mô đến ngân hàng Hy Lạp, Alper & Anbar (2011) nghiên cứu về ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ, Sufian (2009) nghiên cứu về các yếu tố vĩ mô tác động đến NHTM tại Mã Lai. Ekanayake & A.A.Azeez (2015) cho rằng nợ xấu chịu tác động bởi 4 yếu tố vĩ mô chính, đó là tốc độ tăng truởng GPD, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất cho vay. Do thòi gian có hạn nên khóa luận chỉ tập trung vào ba biến yếu tố tác động vĩ mô chính, đó là tốc độ tăng truởng GDP, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp
• Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Số thứ tự Tên viết tắt
Tên ngân hàng
Ghi chú
1 ACB Ngân hàng TMCP Á Châu
Tác giả sử dụng tốc độ tăng trưởng kinh tế quốc nội để phản ánh tốc độ tăng trưởng hằng năm của nền kinh tế. Công thức tính được đề cập ở bảng 3.1. Khi nền kinh tế tăng trưởng tốt sẽ giúp các doanh nghiệp bán hàng tốt hơn và giúp các nhà đầu tư mở rộng phạm vi đầu tư kinh doanh, do đó, nhu cầu cấp tín dụng ngày càng gia tăng. Khi doanh số bán hàng tăng, lợi tức của doanh nghiệp cộng với thu nhập cá nhân tăng giúp doanh nghiệp có khả năng trả nợ vay. Nếu nền kinh tế tăng trưởng trì trệ, suy thoái sẽ làm cho sức mua của người tiêu dùng giảm, do đó làm doanh số bán hàng của doanh nghiệp giảm. Điều này sẽ gây ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp. Nền kinh tế Việt Nam phụ thuộc vào khả năng cung cấp tín dụng của ngân hàng, vì vậy tốc độ tăng trưởng kinh tế cao sẽ làm tăng khả năng trả nợ vay của khách hàng và giảm tỷ lệ nợ xấu.
• Tỷ lệ lạm phát (INF)
Biến yếu tố tác động vĩ mô thứ 2 là yếu tố lạm phát. Lạm phát được đo lường bằng chỉ số CPI. Công thức đo lường tỷ lệ lạm phát được tác giả đề cập ở bảng 3.1.
Tác giả kỳ vọng lạm phát có tác động cùng chiều với nợ xấu. Khi tỷ lệ lạm phát càng cao thì sẽ làm cho lãi suất tăng lên, do đó làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của các thành phần trong nền kinh tế đến các NHTM. Điều này sẽ làm cho tỷ lệ nợ xấu của NHTM gia tăng nhanh chóng.
• Tỷ lệ thất nghiệp (UNE)
Bến yếu tố vĩ mô tác động đến tỷ lệ nợ xấu cuối cùng được tác giả đề cập là biến tỷ lệ thất nghiệp. Tỷ lệ thất nghiệp được tác lấy từ tổng cục thống kê Việt Nam (GSO) và IMF.
Tỷ lệ thất nghiệp được tác giả kỳ vọng có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Massai & Jouini (2013) cho rằng khi tỷ lệ thất nghiệp gia tăng thì nợ xấu của NHTM tăng lên, điều đó có nghĩa là khi khách hàng thất nghiệp phải chịu gánh nặng trong việc quản lý chi tiêu tài chính sinh hoạt hằng ngày như tiền điện, tiền nước,... Điều đó khiến khách hàng không có đủ thu nhập trong việc chi trả gốc và lãi vay. Do đó sẽ khiến tỷ lệ nợ xấu ngày càng gia tăng gây ra nhiều gánh nặng cho nền kinh tế.
32
3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được tác giả đề cập bao gồm 26 Ngân hàng TMCP tại Việt Nam được liệt kê ở bảng 3.1 trong giai đoạn 2010 - 2018. Bên cạnh đó, các biến vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF) và tỷ lệ thất nghiệp (UNE) được tác giả lấy từ các nguồn như Tổng cục thống kê Việt Nam (GSO), World Bank (WB), Vietstock, Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF).
2 ABB Ngân hàng TMCP An Bình
3 BID Ngân hàng TMCP Đầu tư vàPhát triển Việt Nam
Năm 2015 sáp nhập thêm NHTMCP Phát triển Nhà Đồng bằng sông Cửu Long
4 CTG Ngân hàng TMCP Công
thương Việt Nam 6 EIB Ngân hàng TMCP Xuất nhậpkhẩu Việt Nam
7 VCA Ngân hàng TMCP Bản Việt
9 HDB Ngân hàng TMCP Phát triểnViệt Nam
10 KLB Ngân hàng TMCP Kiên Long
11 MBB Ngân hàng TMCP Quân đội
12 MSB Ngân hàng TMCP Hàng hảiViệt Nam
Năm 2015 sáp nhập thêm NHTMCP Phát triển Mê Kông
13 NAB Ngân hàng TMCP Nam Á
14 NVB Ngân hàng TMCP Quốc Dân
Trước đây là NHTMCP Nam Việt
15 OCB Ngân hàng TMCP Phương Đông
16 PGB Ngân hàng TMCP Xăng dầuPetrolimex
18 SCB Ngân hàng TMCP Sài Gòn
Năm 2012 hợp nhất 3 NHTMCP Sài Gòn, Viet Nam Tín Nghĩa và Đệ Nhất
19 SEA Ngân hàng TMCP Đông NamÁ
20 SGB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương 21 SHB Ngân hàng TMCP Sài Gòn - __________Hà Nội__________ 22 STB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tin Năm 2015 sáp nhập thêm NHTMCP Phương Nam 23 TCB Ngân hàng TMCP Kỹ __________Thương__________ 24 VCB Ngân hàng TMCP Ngoại
thương Việt Nam
25 VIB Ngân hàng TMCP Quốc tếViệt Nam
26 VAB Ngân hàng TMCP Việt Á
Nguôn: Tác giả tông hợp
Theo báo cáo của NHNN Việt Nam, tính đến ngày 30/6/2018, hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam bao gồm có 31 ngân hàng thương mại cổ phần, 4 ngân hàng thương mại nhà nước, 2 ngân hàng chính sách xã hội, 1 ngân hàng hợp tác xã, 2 ngân hàng liên doanh, 9 ngân hàng 100% vốn nước ngoài, 48 chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam, 49 văn phòng đại diện của ngân hàng nước ngoài, 16 công ty tài chính, 11 công ty cho thuê tài chính, 4 tổ chức tài chính vi mô và 1 hệ thống quỹ tín dụng.
Các sự kiện tiêu biểu liên quan đến hoạt động sáp nhập, hợp nhất và đổi tên các NHTM trong thời gian nghiên cứu đề cập gồm:
- Ngày 27/7/2010. NHTMCP Các doanh nghiệp Ngoài quốc doanh đổi tên thành NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng
- Ngày 15/12/2011 hợp nhất 3 NHTMCP: NHTMCP Sài Gòn, NHTMCP Việt Nam Tín Nghĩa và NHTMCP Đệ Nhất thành NHTMCP Sài Gòn và chính thức hoạt động từ ngày 01/01/2012
- Ngày 23/11/2013 Sáp nhập NTHMCP Đại Á và NHTMCP phát triển TP.CHM
- Ngày 23/01/2014, NHTMCP Nam Việt chính thức đổi tên thành NHTCMCP Quốc dân
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện phân tích số liệu, tác giả sử dụng 2 phương pháp chính, đó là phương pháp dữ liệu bảng (panel data) và phương pháp Moment tổng quát GMM.
3.3.1. Khái quát dữ liệu bảng
Theo Brooks (2008), dữ liệu bảng hay còn được gọi bằng tên khác, như dữ liệu gộp chung (gộp chung các quan sát chéo và chuỗi thời gian), là sự kết hợp của dữ liệu chéo và chuỗi thời gian, dữ liệu bảng vi mô (micropanel data), dữ liệu dọc (longitudinal data) (đó là một nghiên cứu nào đó theo thời gian về một biến hay một nhóm đối tượng), phân tích lịch sử sự kiện, phân tích theo tổ (cohort analysis). Mô hình dữ liệu bảng được Brooks cụ thể như sau:
y i t = OC+ β X i t+u i t (3.1)
Trong đó y it là biến phụ thuộc, OC là hệ số chặn, β là k × 1 vecto tham số được ước lượng bằng biến giải thích, và Xi t là 1 × k vecto của số quan sát trong biến giải thích, t = 1,....,T; i = 1,...,,N2.
So với các dữ liệu chéo thì dữ liệu bảng có nhiều ưu điểm hơn, cụ thể như sau:
• Dữ liệu bảng chứa nhiều thông tin hơn, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến hơn, có nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn.
• Dữ liệu bảng phù hợp cho việc nghiên cứu động thái hay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo này, ví dụ như những tác động của thất nghiệp, tốc độ quay vòng việc làm, tính dịch chuyển của lao động được nghiên cứu tốt hơn khi có dữ liệu bảng.
• Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn các tác động mà người ta không thể quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo thuần túy.
• Dữ liệu bảng giúp tác giả có thể nghiên cứu các mô hình phức tạp hơn. Thí dụ, chúng ta có thể xử lý tốt hơn bằng dữ liệu bảng các hiện tượng như lợi thế kinh tế theo qui mô và thay đổi công nghệ so với dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian.
Tóm lại, dữ liệu bảng có thể giúp tác giả phân tích thực nghiệm phong phú hơn so với cách sử dụng dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian.
3.3.2. Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng
Hồi quy dữ liệu bảng sử dụng ba phương pháp chính, đó là phương pháp Pooled OLS, phương pháp tác động cố định (FEM) và phương pháp tác động ngẫu nhiên (FEM).
• Hồi quy theo mô hình Pooled OLS
Phương pháp Pooled OLS thực chất là việc sử dụng dữ liệu bảng để phân tích bằng hình thức sử dụng tất cả dữ liệu theo cách xếp chồng và không phân biệt từng đơn vị chéo riêng. Đây là phương pháp thông thường và đơn giản nhất, tương tự như việc phân tích OLS bình thường, không kể đến kích thước không gian và thời gian của dữ liệu. Mô hình Pooled OLS được cụ thể như sau:
Tt = o
1+ β
ι xI it + β2x2 i t+■ ■ + βkxkit + + uit (3.2)
Trong đó y it là biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t, xkit là biến độc lập của quan sát k trong thời kỳ k.
Mô hình này có một số nhược điểm, đó là nhận diện sai thể hiện ở Durbin - Watson (DW) và ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, điều này khó xảy ra so với thực tế. Vì thế, để khắc phục các nhược điểm trên, mô hình FEM và REM được sử dụng.
• Hồi quy theo mô hình tác động cố định - FEM
Để thể hiện tác động đặc trưng của mỗi đơn vị chéo đến biến phụ thuộc nhằm cho tung độ gốc thay đổi đối với mỗi đơn vị nhưng hệ số độ dốc không thay đổi. Phương pháp đó được gọi là phương pháp hồi quy theo mô hình tác động cố định (FEM),
nghĩa là tung độ gốc có thể khác nhau giữa các đơn vị chéo nhung không thay đổi theo thời gian.
Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh huởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tuơng quan này giữa phần du của mỗi đơn vị với