Phân tích hồi quy

Một phần của tài liệu Luận văn Thạc sĩ Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam (Trang 67 - 78)

CHƢƠNG IV : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.2. Kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hƣởng đến RRTD tại các NHTMCP

4.2.3. Phân tích hồi quy

4.2.3.1. Mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là NPL (Tỷ lệ nợ xấu)

Đối với mô hình 1

NPLit= β0 + β1(RGDP)t+ β2(INF)t+ β3(MC)t+ β4(RI)t + β5(ESI)t+ β6(EXI)t + β7(SIZE)it+ β8(ETA)it+ β9(LG)it+ β10(LDR)it+ β11(ROA)it+ β12(IIR)it+ εit

Kết quả hồi quy các yếu tố tác động theo Pooled OLS, FEM, REM đƣợc thể hiện trong bảng sau

Bảng 4. 5 Kết quả hồi quy các yếu tốtác động theo Pooled OLS, FEM, REM với biến phụ thuộc là NPL

Pool OLS FEM REM

Biến độc lập Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa RGDP -0.00529 0.104 -0.00589 0.066 -0.00529 0.104 INF -0.00614 0.177 -0.00730 0.102 -0.00614 0.177 MCGDP -0.00318 0.476 -0.00210 0.627 -0.00317 0.476 RI -0.00208 0.145 -0.00256 0.071 -0.00207 0.145 ESI -0.00072 0.057 -0.00810 0.028 -0.00715 0.057 EXI 0.00585 0.604 0.000478 0.663 0.005846 0.604 SIZE -0.00124 0.087 -0.001086 0.139 -0.00124 0.087 ETA -0.06657 0.000 0.044051 0.087 0.066567 0.000 LG 0.014358 0.004 0.01183 0.000 0.014355 0.000 LDR -0.01204 0.000 -0.01264 0.000 -0.012041 0.004 ROA -0.016561 0.000 -0.14421 0.000 -0.01656 0.000 IIR -0.128867 0.002 -0.068189 0.183 -0.128868 0.002 R-squared 0.7082 0.6935 0.7082 Số quan sát 217 217 217 Kiểm định Hausman Chi2 (4) |-2.36| Prob>chi2 0.000

Mô hình Pooled OLS có thể giải thích 70.82% sự thay đổi của các biến độc lập đến Tỷ lệ nợ xấu. Các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, 10% lần lƣợt là các yếu tố ESI, SIZE, ETA, LG, LDR, ROA, IIR ảnh hƣởng. Tác

giả sử dụng kiểm định F đểkiểm định xem có tồn tại tác động cố định của mỗi ngân hàng Việt Nam không. Kết quả cho thấy mô hình Pooled OLS là không thích hợp vì tác động cố định của mỗi ngân hàng Việt Nam (F= 0.00 và P-value = 0,000). Do đó mô hình hồi quy theo phƣơng pháp FEM và REM đƣợc thực hiện để thay thế POOL

OLS.

Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM. Kết quả bảng 4.6. cho thấy mô hình các yếu tố tác động ngẫu nhiên FEM là mô hình phù hợp cho nghiên cứu này vì Prob = 0.000< 0.05.

Dựa trên mô hình nghiên cứu đƣợc chọn là mô hình FEM, nghiên cứu ƣớc lƣợng tham số hồi quy. Hệ số hồi quy (Coef.) là hệ số tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Prob cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập. Khi giá trị này càng thấp thì biến độc lập đƣa vào mô hình càng an toàn, đặc biệt khi ở dƣới 5%. Tuy nhiên với mức ý nghĩa 10% vẫn có thể chấp nhận trong bối cảnh nghiên cứu của bài vì cỡ mẫu quan sát là khác nhỏ nên khó có thể đòi hỏi một mức ý nghĩa thấp hơn. Do đó trong bài này tác giả chấp nhận các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.

Kết quả từ Bảng 4.6 cho thấy biến độc lập RGDP có Prob = -.00589, RI có prob = -0.00256, ESI có prob = -0.00810, ETA có prob = 0.044051, LG có prob=0.01183, LDR có prob = -.01264, ROA có prob=-.014421, IIR có prob= -

.0014898 có ảnh hƣởng tới NPL với mức ý nghĩa 1%, LG có Prob = .0066255, IIR

có Prob = -.068189 có ảnh hƣởng tới với mức ý nghĩa 5%, 10%.

Nhƣ vậy, dựa vào kết quả tại bảng 4.6, hàm hồi quy với tác động ngẫu nhiên nhƣ

sau:

NPLit = 0.12378 – 0.00589*RGDP – 0.00256*RI – 0.00810*ESI -

0.044051*ETA + 0.01183*LG – 0.01264*LDG – 0.14421 * ROE – 0.068189*IIR

4.2.3.2. Mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là LLP (Trích lập dự phòng rủi ro)

Đối với mô hình 2

LLPit= β0 + β1(RGDP)t + β2(INF)t + β3(MC)t + β4(RI)t+ β5(ESI)t+ β6(EXI)t + β7(SIZE)it+ β8(ETA)it+ β9(LG)it+ β10(LDR)it+ β11(ROA)it+ β12(IIR)it+ εit

Kết quả hồi quy các yếu tố tác động theo Pooled OLS, FEM, REM đƣợc thể hiện trong bảng sau

Bảng 4. 6 Kết quả hồi quy các yếu tốtác động theo Pooled OLS, FEM, REM với biến phụ thuộc là LLP

Pool OLS FEM REM

Biến độc lập Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa RGDP -0.00163 0.144 -0.00189 0.086 -0.00163 0.144 INF -0.00193 0.218 -0.00235 0.126 -0.00193 0.218 MCGDP -0.00059 0.697 -0.00028 0.853 -0.00059 0.697 RI -0.00076 0.122 -0.00088 0.070 -0.00076 0.122 ESI -0.00024 0.061 -0.00027 0.030 -0.00024 0.061 EXI 0.000342 0.378 0.000306 0.417 0.000342 0.378 SIZE -0.0007 0.005 -0.00063 0.013 -0.0007 0.005 ETA 0.027289 0.000 0.017071 0.055 0.027289 0.000 LG 0.004831 0.000 0.004006 0.000 0.004831 0.000 LDR -0.00402 0.005 -0.00423 0.016 -0.00402 0.005 ROE -0.00663 0.000 -0.00575 0.000 -0.00663 0.000 IIR -0.04319 0.003 -0.02586 0.142 -0.04319 0.003 R- squared 0.7300 0.7161 0.7300 Số quan sát 217 217 217 Kiểm định Hausman Chi2 (4) 4.81 Prob>chi2 0.9639

Mô hình Pooled OLS có thể giải thích 73% sự thay đổi của các biến độc lập đến Trích lập dự phòng (LLP). Các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% lần lƣợt là các yếu tố ESI, SIZE, ETA, LG, LDR, ROA, IIR

ảnh hƣởng. Tác giả sử dụng kiểm định F để kiểm định xem có tồn tại tác động cố định của mỗi ngân hàng Việt Nam không. Kết quả cho thấy mô hình Pooled OLS là không thích hợp vì tác động cố định của mỗi ngân hàng Việt Nam (F= 0.00 và P-

value = 0,000). Do đó mô hình hồi quy theo phƣơng pháp FEM và REM đƣợc thực hiện để thay thế POOL OLS.

Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM. Kết quả bảng 4.7. cho thấy mô hình các yếu tố tác động ngẫu nhiên REM là mô hình phù hợp cho nghiên

cứu này vì Prob = 0.9639> 0.05.

Dựa trên mô hình nghiên cứu đƣợc chọn là mô hình REM, nghiên cứu ƣớc lƣợng tham số hồi quy. Hệ số hồi quy (Coef.) là hệ số tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Prob cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập. Khi giá trị này càng thấp thì biến độc lập đƣa vào mô hình càng an toàn, đặc biệt khi ở dƣới 5%. Tuy nhiên với mức ý nghĩa 10% vẫn có thể chấp nhận trong bối cảnh nghiên cứu của bài vì cỡ mẫu quan sát là khác nhỏ nên khó có thể đòi hỏi một mức ý nghĩa thấp

hơn. Do đó trong bài này tác giả chấp nhận các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.

Kết quả từ Bảng 4.7 cho thấy biến độc lập ESI có prob = -.00024, SIZE có prob = -.0007, ETA có prob = 0.027289, LG có prob = 0.004831, LDR có prob = - 0.00402, ROE có prob = -0.00663, LG có prob= 0.004831, IIR có Prob = -0.04319

tác động tới LLP với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%

Nhƣ vậy, dựa vào kết quả tại bảng 4.7 ta thấy rằng: Hàm hồi quy với tác động ngẫu nhiên nhƣ sau:

LLPit = 0.06452– 0.00024*ESI – 0.0007*SIZE + 0.027289*ETA +

0.004831*LG – 0.00402*LDG – 0.00663*ROE - 0.04319*IIR

4.2.3.3. Kết luận về các yếu tốảnh hưởng đến RRTD

Với kết quả xử lý mô hình REM và FEM ở trên, các phát hiện chính của nghiên cứu này là:

Thứ nhất, với các biến vĩ mô, duy nhất chỉ có biến số “mức độ tăng trưởng thị trường bất động sản” có tác động ngược tới rủi ro tín dụng. Các biến còn lại đều không có ý nghĩa thống kê. Do vậy nợ xấu và mức độ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tại Việt Nam phụ thuộc rất lớn vào các yếu tố thuộc về ngân hàng. Điều này cũng có thể đƣợc giải thích do các quan sát trong mẫu nghiên cứu đều chỉ tập trung

ở Việt Nam mà không có các quốc gia khác. Do vậy, tất cả các NHTMCP VN đều chịu tác động nhƣ nhau từ các biến vĩ mô

Thứ hai, các yếu tố thuộc về ngân hàng có tác động ngược đến rủi ro tín dụng xếp theo thứ tự mức độ tác động giảm dần gồm: Khả năng sinh lời trên tài sản, Lãi suất cho vay danh nghĩa, Tỷ lệ dư nợ/Vốn huy động, quy mô ngân hàng.

Thứ ba, các yếu tố có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng là tỷ lệ đòn bẩy

tài chính và tốc độ tăng trưởng tín dụng.

Bảng 4. 7 Tóm tắt kết quả hồi quy

Biến

độc lập

Mô hình FEM Mô hình REM

Dấu kỳ vọng Dấu thực tế Kết quả kiểm định giả thuyết Hệ số hồi quy LLP Mức ý nghĩa LLP Hệ số hồi quy NLP Mức ý nghĩa NLP ROA -0.14421 0.00000 -0.00663 0.00000 (-) (-) Chấp nhận IIR -0.06819 0.18300 -0.04319 0.00300 (+) (-) Bác bỏ ETA 0.04405 0.08700 0.02729 0.00000 (-) (+) Bác bỏ LDR -0.01264 0.00000 -0.00402 0.00500 (-) (-) Chấp nhận LG 0.01183 0.00000 0.00483 0.00000 (+) (+) Chấp nhận ESI -0.00810 0.02800 -0.00024 0.06100 (+) (-) Bác bỏ SIZE -0.00109 0.13900 -0.00070 0.00500 (-) (-) Chấp nhận

INF -0.00730 0.10200 -0.00193 0.21800 (+) (-) Không có ý nghĩa

RGDP -0.00589 0.06600 -0.00163 0.14400 (-) (-) Không có ý nghĩa

RI -0.00256 0.07100 -0.00076 0.12200 (+) (-) Không có ý nghĩa

MCGDP -0.00210 0.62700 -0.00059 0.69700 (-) (-) Không có ý nghĩa

EXI 0.00048 0.66300 0.00034 0.37800 (-) (+) Không có ý nghĩa

- ROA (Khả năng sinh lời trên tài sản)

Khả năng sinh lời trên tài sản có tác động ngƣợc chiều đến RRTD, đồng thuận với kết quả của Louzis, Dimitrios và cộng sự (2010), Ganic, Mehmed. (2014), Asamoah Adu, Lawrence (2015). Giả thuyết “Quản lý kém” của Berger và DeYoung (1997) phù hợp để giải thích mối tƣơng quan này. Ngân hàng có tỷ suất sinh lời thấp thƣờng liên quan đến các kỹ năng kém trong chấm điểm tín dụng, thẩm

định tài sản bảo đảm và cam kết giám sát khách hàng vay nợ, dẫn đến RRTD gia tăng. Ngƣợc lại, NHTMCP có tỷ suất sinh lời cao, kiểm soát tốt nợ xấu hay kiểm soát tốt chi phí kinh doanh thì RRTD có xu hƣớng giảm

- IIR (Lãi suất cho vay danh nghĩa)

Lãi suất cho vay danh nghĩa, thể hiện chính sách lãi suất của ngân hàng, có tác động ngƣợc chiều đển RRTD, điều này trái giả thuyết nghiên cứu. nhƣng lại đồng thuận với Fofack (2005), Das và Ghosh (2007).

Trong giai đoạn ngắn hạn, khi ngân hàng dự báo chính xác lạm phát, các ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất thích hợp để tăng doanh thu nhanh hơn so với chi phí mà xem nhẹ các tác động tiêu cực của lạm phát. Trong giai đoạn lạm phát tăng, các ngân hàng thƣờng không có ý định cho vay dài hạn mà tập trung cho vay những lĩnh vực quan trọng của nền kinh tế. Quá trình này làm cho khối lƣợng tín dụng giảm, và từ đó, giảm rủi ro tín dụng “

Nhìn lại những giai đoạn khủng hoảng hay suy thoái kinh tế, việc hạ lãi suất nhanh và cơ cấu lại nợ sẽ cứu đƣợc không ít doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu chính sách này kém minh bạch, hỗ trợ tràn lan, sai đối tƣợng... có thể khiến “nợ xấu chồng lên nợ xấu cũ”. Lãi suất cho vay danh nghĩa thấp, kích thích doanh nghiệp đi vay nhiều hơn trong khi chƣa có phƣơng án sản xuất kinh doanh phát triển bền vững, có thể khiến rủi ro tín dụng tăng cao. Nhìn lại cách đây 7-8 năm, một số ngân hàng nới lỏng lãi suất cho vay trƣớc sức ép của doanh nghiệp, của thị trƣờng, dẫn đến hệ lụy là có những cán bộ ngân hàng rơi vào vòng lao lý 3-4 năm sau đó. Chính vì vậy, việc hạ lãi suất, khoanh nợ và giãn nợ không thể làm một cách tràn lan, không thể hạ thấp chuẩn cho vay và đặc biệt, tránh sai đối tƣợng

- ETA (Tỷ lệ đòn bẩy tài chính)

Tỷ lệ đòn bẩy tài chính tác động cùng chiều đến RRTD, trái với giả thuyết nghiên cứu.

Điều này có thể đƣợc giải thích theo lập luận của Nguyễn Thị Gấm (2017).

Khi các NHTMCP tăng vốn chủ sở hữu để tăng năng lực tài chính, do quy định về mức vốn tối thiểu, một số ngân hàng đã tăng vốn bằng mọi giá mà không bằng

chính thực lực của mình, thực hiện luân chuyển vốn lòng vòng để có thể tăng vốn, gây ra khó khăn về tài chính, dẫn đến RRTD tăng. Mặt khác, NHTMCP có Tỷ lệ đòn bẩy tài chính càng thấp thì RRTD càng đƣợc giám sát hiệu quả bởi thị trƣờng, do đó, có xu hƣớng giảm.

- LDR (Tỷ lệ dư nợ/Vốn huy động)

Tỷ lệ dƣ nợ trên vốn huy động có tác động ngƣợc chiều đến RRTD. Điều này đúng với kỳ vọng của tác giả và kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Gấm (2018),

Zoubi và Khazali (2007), Ashour (2011)

Tỷ lệ cho vay so với tiền gửi thể hiện tính thanh khoản. Tỷ lệ LDR càng cao thì khả năng sinh lời của ngân hàng càng lớn, nhƣng đánh đổi là rủi ro thanh khoản cũng cao hơn. Khi ngân hàng càng có nhiều khoản tiền gửi dƣ thừa thì sẽ tìm kiếm ngƣời đi vay tiềm năng một cách bất chấp (Adrian và Shin (2010)). Theo lập luận của Zoubi và Khazali (2007) và Ashour (2011), khi tỷ lệ dƣ nợ cho vay cao hơn vốn huy động, để tránh thể hiện tình trạng đang muốn thu hút vốn từ bên ngoài của mình, ngân hàng sẽ có động cơ để giảm tỷ lệ dự phòng rủi ro.

Nhìn chung, LDR của các NHTMCP Việt Nam luôn ở mức cao, khoảng ở 80 -

90%. Tỷ lệ trung bình dƣới 100%, tức lƣợng cho vay thấp hơn lƣợng tiền gửi, nhƣng trên thực tế vẫn có một số ít ngân hàng, chỉ số này lớn hơn 100% nhƣ BIDV, VietinBank, VPBank… Theo thông tƣ 22/2019/TT-NHNN, Ngân hàng, chi nhánh

ngân hàng nƣớc ngoài phải duy trì LDR tối đa 85%. Mức quy định trên sẽ thắt chặt hơn đối với các NHTMCP Nhà nƣớc (theo thông tƣ cũ tối đa 90%) và nới lỏng đối với các NHTMCP cổ phần khác (theo thông tƣ cũ tối đa 80%). Có nghĩa là, các ngân hàng huy động đƣợc 100 đồng vốn, trƣớc đây đƣợc phép cho vay ra 80 đồng, nay đƣợc cho vay 85 đồng. Theo đó, ngân hàng có thêm nguồn vốn cho vay, một số ngân hàng sẽ không bị áp lực phải huyđộng vốn quyết liệt để đảm bảo tỷ lệ đó, nên quản lý đƣợc chi phí vốn tốt hơn, đảm bảo thanh khoản trong ngƣỡng cho phép, mà vẫn thận trọng hơn khi cho vay.

Biểu đồ 4.3 Tỷ lệ dƣ nợ trên vốn huy động trung bình của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012-2018

Nguồn: Tác giả tổng hợptừ dữ liệu nghiên cứu

- LG (Tăng trưởng tín dụng)

Tốc độ tăng trƣởng tín dụng có ảnh hƣởng tích cực đến RRTD, đúng nhƣ giả thuyết ban đầu.

Trong cơ chế gia tốc tài chính, Fisher (1933) và Keynes (1934) đã cho rằng

trong giai đoạn tăng trƣởng tín dụng nhanh, các dòng vốn đƣợc bơm vào nền kinh tế

liên tục khiến cho giá trị của tài sản liên tục tăng, các chỉ tiêu và lợi nhuận của các chủ thể kinh tế trở nên “đẹp” hơn so với thực tế. Điều này khiến cho các khoản tín dụng đƣợc cấp dễ dàng với mức độ RRTD cao hơn. Đồng thời trong quá trình phát triển kinh tế, các ngân hàng cạnh tranh gay gắt ở thị phần cho vay, khiến cho các tiêu chuẩn tín dụng bị suy giảm và RRTD trong tƣơng lai sẽ tăng lên. Nghiên cứu của Salas, V và J.Saurina (2002), Das, Abhiman & Ghosh, Saibal (2007), Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản (2014) chỉ ra rằng mối quan hệnày có độ trễ nhất định, từ 1-4 năm

Ở VN, dƣới áp lực cạnh tranh lớn giữa các NHTMCP, tăng trƣởng tín dụng luôn ở mức cao trong nhiều năm trở lại đây, trung bình là 20% trong giai đoạn

2012–2018. Tín dụng tăng trƣởng quá nhanh dễ dẫn đến sự suy giảm chất lƣợng tín dụng. Chạy đua lợi nhuận khiến ngân hàng trở nên thiếu kiểm soát hơn trong công

tác cho vay, dễ dàng hơn khi hƣớng dòng vốn vào các lĩnh vực dễ gặp rủi ro, khiến nợ xấu cũng tăng lên, do đó ngân hàng cần trích lập DPRRTD nhiều hơn.

- ESI (Tăng trưởng thị trường bất động sản)

Tăng trƣởng thị trƣờng BĐS có tác độngngƣợc chiều đến RRTD, điều này trái với giả thuyết ban đầu, khi tham khảo nghiên cứu của Lê Bá Trực (2017). Điều này phù hợp với đặc trƣng trong cho vay của các NHTMCP VN: tài sản bảo đảm đƣợc ƣa thích và chiếm tỷ trọng lớn nhất là bất động sản. Khi giá bất động sản tăng, mức độ trích lập dự phòng rủi ro giảm xuống do dự phòng cụ thể đƣợc tính theo công thức gắn với giá trị ròng của tài sản bảo đảm. Tỷ lệ nợ xấu cũng giảm xuống, do

NHTMCP tự tin hơn về khả năng thu hồi nợ tốt nếu trong trƣờng hợp xấu nhất phải bán tài sản bảo đảm. Do vậy, NHTMCP mở rộng cho vay nhiều hơn. Tuy vậy, điều này cũng có thể gây ra một số hệ lụy trong tƣơng lai.

“Nguồn vốn vay từ ngân hàng và các tổ chức tài chính đóng vai trò quan trọng

Một phần của tài liệu Luận văn Thạc sĩ Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam (Trang 67 - 78)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(106 trang)