RRTD GDP TN LP TT_HT NX(-1) ROE(-1) HQ QM TT ĐB CV RRTD 1 GDP -0.20 1 TN 0.05 0.15 1 LP 0.14 -0.27 0.00 1 TT_HT 0.07 -0.10 0.93 -0.03 1 NX(-1) 0.25 -0.18 -0.16 -0.04 -0.12 1 ROE(-1) 0.19 -0.17 0.16 0.41 0.15 -0.24 1 HQ -0.12 -0.03 -0.40 -0.28 -0.37 0.25 -0.53 1 QM 0.16 0.19 -0.14 -0.15 -0.19 -0.09 0.37 -0.14 1 TT 0.28 -0.07 0.46 -0.03 0.49 -0.04 0.07 -0.24 -0.11 1 ĐB -0.13 -0.22 0.04 0.19 0.08 0.11 -0.19 -0.11 -0.73 -0.07 1 CV -0.17 0.14 0.05 -0.30 0.05 -0.08 -0.05 -0.11 0.13 -0.13 0.10 1
Nguồn: Kết quả từ phần mềm eviews 8.1
Bảng 4.2 cho thấy kết quả kiểm định tương quan giữa rủi ro tín dụng với các yếu tố như tăng trưởng kinh tế, thất nghiệp, lạm phát, tăng trưởng tín dụng tồn hệ thống, nợ xấu, hiệu quả kinh doanh, sự yếu kém trong quản lý, quy mơ ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, địn bẩy tài chính và quy mơ cho vay lần lượt với hệ số tương quan là: -0.20; 0.05; 0.14; 0.07; 0.25; 0.19; -0.12; 0.16; 0.28; -0.13; -0.17. Như vậy, các biến độc lập như tăng trưởng kinh tế, thất nghiệp, lạm phát, tăng trưởng tín dụng tồn hệ thống, nợ xấu, hiệu quả kinh doanh, sự yếu kém trong quản lý, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, địn bẩy tài chính và quy mơ cho vay có mối tương quan với rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Do mối tương quan giữa TT-HT và TN là 0.93 > 0.08, nên có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định nhân tử phóng đại (VIF) cho thấy chỉ số VIF của biến TN > 10. Nên tác giả loại biến thất nghiệp ra khỏi mơ hình và chạy lại hồi quy.
2.2.2.3. Kết quả hồi quy
Bảng 2.3: Kết quả ước lượng mơ hình
Biến Mơ hình
OLS FEM REM
C -0.143729 1.564463 -0.895851 GDP -0.166942* -0.102080 -0.149048** LP 0.012278 0.017979 0.019119* TT_HT -0.002321 -0.005765 -0.001401 NX(-1) 0.123524*** 0.087367*** 0.100485*** ROE(-1) 0.006051 0.012337 0.009495 HQ -0.002913 0.006343 0.003293 QM 0.143317** -0.030668 0.136190* TT 0.007895*** 0.010241*** 0.009348*** ĐB 0.000449 0.004636 0.006450 CV -0.004933 0.005246 0.000897 R2 có hiệu chỉnh 0.232728 0.426730 0.216895 F-statistic 7.885326 5.566861 7.287173 Prob(F-Statistic) 0.000000 0.000000 0.000000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm eviews 8.1 Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%
2.2.2.4. Kiểm định lựa chọn mơ hình
Bảng 2.4: Kiểm định Redundant
Effects Test Statistic d.f Prob.
Cross-section F 3.719838 (27,190) 0.0000 Cross-section Chi-square 96.753604 27 0.0000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm eviews 8.1
Bảng 4.4 cho thấy kết quả kiểm định Redundant cho việc lựa chọn giữa mơ hình ước lượng theo phương pháp POOLED và mơ hình ước lượng theo phương pháp FEM. Kết quả giá trị F là 3.719838 với P-value = 0.0000 < α = 5% nên kết luận bác bỏ
giả thuyết H0 ( H0: nên chọn mơ hình ước lượng theo phương pháp POOLED). Như vậy, mơ hình ước lượng theo phương pháp FEM sẽ phù hợp hơn mơ hình ước lượng theo phương pháp POOLED.
Bảng 2.5: Kiểm định Hausman
Test Summary Chi-Sq.Statistic Chi-Sq. d.f Prob.
Cross-section random 13.034951 10 0.0217
Nguồn: Kết quả từ phần mềm eviews 8.1
Bảng 4.5 cho thấy kết quả trình bày kiểm định Hausman cho việc lựa chọn giữa mơ hình ước lượng theo phương pháp FEM và mơ hình ước lượng theo phương pháp REM. Kết quả giá trị Prob.Chi-Square = 0.0217 < α = 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 (H0: nên chọn mô hình ước lượng theo phương pháp REM). Như vậy, mô hình ước lượng theo phương pháp FEM sẽ phù hợp hơn mơ hình ước lượng theo phương pháp REM.
Từ các kiểm định Redundant và kiểm định Hausman, kết quả kiểm định lựa chọn mơ hình cho thấy mơ hình ước lượng theo phương pháp FEM là phù hợp nhất. Chính vì thế, tác giả sẽ chọn mơ hình ước lượng theo phương pháp FEM để phân tích kết quả nghiên cứu. Ngồi ra, đề tài cũng tiến hành kiểm định các vi phạm giả thuyết của mơ hình như phương sai của sai số thay đổi, tự tương quan, đa cộng tuyến và phân phối chuẩn của phần dư.
2.2.2.5. Kiểm định các vi phạm giả thuyết Kiểm định đa cộng tuyến Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 2.6: Kiểm định đa cộng tuyến Biến VIF=1/(1- R2phụ) Biến VIF=1/(1- R2phụ) GDP 2.440395 < 10 TN 14.90377 > 10 LP 1.798533 < 10 TT_HT 15.15508 < 10 NX(-1) 1.169528 < 10 ROE(-1) 2.132379 < 10 HQ 2.095885 < 10 QM 3.417747 < 10 TT 1.471277 < 10 ĐB 3.021541 < 10 CV 1.319426 < 10
Nguồn: Kết quả từ phần mềm eviews 8.1
Bảng 4.6 cho thấy kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thơng qua phương pháp nhân tử phóng đại (VIF). Cụ thể, chỉ số VIF của các biến độc lập đều bé hơn 10 ngoại trừ biến TN. Các biến độc lập trong mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sau khi loại bỏ biến TN và mơ hình tác giả xây dựng là phù hợp.
Kiểm định phương sai của sai số thay đổi
Tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi bằng kiểm định White. Nếu Prob. Chi-Square < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0 (H0: mơ hình khơng có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi).
Bảng 2.7: Kiểm định phương sai của sai số thay đổi Kiểm định phương sai của sai số thay đổi Kiểm định phương sai của sai số thay đổi
Obs*R-squared 104.9457
Prob.Chi-quare 0.0010
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews 8.1
Bảng 4.7 cho thấy kết quả kiểm định phương sai của sai số thay đổi thông qua kiểm định White. Kết quả cho thấy Prob.Chi-quare = 0.0010 < 0,05 nên ta bác bỏ giả
thuyết H0 (H0: mơ hình khơng có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi). Vì vậy, mơ hình có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
Kiểm định tự tương quan
Tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Breush & Godfrey, nếu Prob. Chi-Square < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 (H0: mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan).
Bàng 2.8: Kiểm định tự tương quan Kiểm định tự tương quan Kiểm định tự tương quan
Obs*R-squared 41.59328
Prob.Chi-quare 0.0000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews 8.1
Bảng 4.8 cho thấy kết quả kiểm định tự tương quan thông qua kiểm định Breush & Godfrey. Kết quả cho thấy Prob.Chi-quare = 0.0000 < 0,1 nên bác bỏ giả thuyết H0 (H0: mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan). Vì vậy, mơ hình có tồn tại tự tương quan chuỗi.
Kiểm định phân phối chuẩn phần dư
Tác giả thực hiện kiểm định phân phối chuẩn phần dư bằng biểu đồ Histogram và kiểm định hệ số Jarque - Bera, nếu Probability < α = 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0 (H0: Phần dư có phân phối chuẩn).
Biểu đồ 2.2: Phân phối chuẩn phần dư
0 4 8 12 16 20 24 28 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 Series: Residuals Sample 1 252 Observations 228 Mean -4.85e-16 Median -0.096943 Maximum 2.139149 Minimum -1.642738 Std. Dev. 0.570044 Skewness 0.991662 Kurtosis 4.975639 Jarque-Bera 74.44889 Probability 0.000000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews 8.1
Biểu đồ 4.1 cho thấy kết quả kiểm định phân phối chuẩn phần dư bằng biểu đồ Histogram và kiểm định hệ số Jarque - Bera. Kết quả cho thấy, hệ số Jarque - Bera = 74.44889 và Probaility = 0,00000 < 0,05, nên bác bỏ giả thuyết H0 (H0: Phần dư có phân phối chuẩn). Vì vậy, mơ hình khơng có phân phối chuẩn.
2.2.2.6. Hồi quy mơ hình theo phương pháp GMM
Với phương pháp ước lượng hồi quy bằng GMM trên dữ liệu bảng, các vấn đề về nội sinh, phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan đã được khắc phục. Phương pháp ước lượng hồi quy bằng GMM biến đổi từ một mơ hình vi phạm các giả thuyết (nội sinh, phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan) thành một mơ hình mới thỏa các giả thuyết. Do đó, các tham số ước lượng được từ mơ hình mới sẽ đáng tin cậy hơn. Chính vì thế, tác giả ước lượng mơ hình theo phương pháp GMM.
Bảng 2.9: Kết quả ước lượng mơ hình theo phương pháp GMM Biến Phương pháp GLS Biến Phương pháp GLS C 1.728411 GDP -0.119486** LP 0.014047** TT_HT -0.004856 NX(-1) 0.059123*** ROE(-1) 0.008113* HQ 0.005048* QM -0.016182 TT 0.007377*** ĐB 0.004073 CV 0.004105 R2 có hiệu chỉnh 0.521040
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews 8.1 Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%
Bảng 4.9 cho thấy kết quả ước lượng mơ hình theo phương pháp GMM. Kết quả cho thấy, mơ hình tác giả xây dựng giải thích được 52.10% sự biến động rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2017. Cụ thể, kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát, nợ xấu, hiệu quả kinh doanh, sự yếu kém trong quản lý và tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Ngược lại, tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Ngoài ra, các biến thất nghiệp, tăng trưởng tín dụng tồn hệ thống, quy mơ, địn bẩy tài chính và cho vay khơng có ý nghĩa thống kê.
2.3. Kết quả định lượng các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NTHMCP Việt Nam NTHMCP Việt Nam
Bảng 2.10: Kết quả nghiên cứu so với giả thuyết kỳ vọng Biến phụ thuộc Biến phụ thuộc Biến độc lập Rủi ro tín dụng (RRTD) Giả thuyết Nghiên cứu Kết quả
nghiên cứu Kết luận
Tăng trưởng kinh tế (GDP) - -0.119486** Phù hợp giả thuyết
Lạm phát (LP) + 0.014047** Phù hợp
giả thuyết
Nợ xấu NX (-1) + 0.059123*** Phù hợp
giả thuyết
Hiệu quả kinh doanh ROE (-1) + 0.008113* Phù hợp giả thuyết
Sự yếu kém trong quản lý (HQ) + 0.005048* Phù hợp giả thuyết
Tăng trưởng tín dụng (TT) + 0.007377*** Phù hợp giả thuyết
2.3.1. Tăng trưởng kinh tế
Kết quả nghiên cứu cho thấy tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam với mức ý nghĩa 1%. Hệ số hồi quy bằng là -0.119486 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi nền kinh tế tăng trưởng 1% thì rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam giảm 0.119486% (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi). Kết quả nghiên cứu này phù hợp với giả thuyết tác giả đặt ra dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của Chaibi và Ftiti (2014).
Khi nền kinh tế phát triển thuận lợi, các doanh nghiệp sẽ bán được nhiều hàng hóa, dịch vụ, doanh thu và lợi nhuận tăng trưởng, từ đó làm tăng khả năng hồn trả nợ vay và ít phát sinh rủi ro tín dụng. Khi kinh tế gặp suy thoái, người dân hạn chế chi tiêu mua sắm hàng hóa, dịch vụ dẫn đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp suy giảm thể hiện qua doanh thu, lợi nhuận của doanh nghiệp giảm, tồn kho của các doanh nghiệp gia tăng, điều đó làm phát sinh rủi ro tín dụng cho các ngân hàng. Mặt khác, nợ xấu tăng làm dịng vốn trong nền kinh tế khơng được lưu thông trôi chảy, các doanh nghiệp khó tiếp cận với nguồn vốn, mở rộng sản xuất kinh doanh.
Kết quả nghiên cứu phù hợp với thực tiễn ở Việt Nam. Các doanh nghiệp phá sản, mất khả năng trả nợ cơng với tình hình tín dụng tăng trưởng nóng làm gia tăng rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Trước tình hình nợ xấu tăng cao, Chính phủ đã thực hiện chính sách tái cấu trúc hệ thống ngân hàng, xử lý nợ xấu và từ đó giảm rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam.
2.3.2. Lạm phát
Kết quả cho thấy lạm phát có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam với mức ý nghĩa 5%. Hệ số hồi quy bằng 0.014047 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi lạm phát tăng 1% thì rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam tăng 0.014047%. Kết quả phù hợp với giả thuyết tác giả đặt ra dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của Fofack và Hippolyte (2005).
Lạm phát tăng làm giá cả hàng hóa tăng lên, điều này ảnh hưởng không nhỏ đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp. Để bù đắp chi phí, doanh nghiệp sẽ tăng giá bán, từ đó làm chậm việc tiêu thụ hàng hóa và ảnh hương đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Mặt khác, lạm phát tăng tác động đến lãi suất cũng tăng, từ đó
làm tăng áp lực tài chính cho các doanh nghiệp, giảm khả năng trả nợ từ đó làm rủi ro tín dụng của các ngân hàng gia tăng. Khi lạm phát tăng cao, để kiềm chế lạm phát thì NHNN thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt, giảm cung tiền, lãi suất cũng tăng, gây áp lực tài chính cho doanh nghiệp, từ đó gia tăng rủi ro tín dụng.
Khủng hoảng tài chính năm 2008 đã tác động đến lạm phát của Việt Nam, lạm phát đạt mức cao nhất là 18.68% năm 2011. Lạm phát cao đã ảnh hưởng tiêu cực đến doanh nghiệp, khiến các doanh nghiệp rơi vào tình trạng mất thanh khoản do áp lực trả nợ và khiến cho nợ xấu trong hệ thống ngân hàng tăng lên. Trước tình hình đó, Chính phủ kết hợp với NHNN thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt để kiềm chế lạm phát như giảm cung tiền, hút tiền từ thị trường mở và đặc biệt nhất là chính sách tái cấu trúc hệ thống để giảm nợ xấu trong hệ thống. Các chính sách vĩ mơ đã phát huy được hiệu lực khi mà lạm phát giảm, nợ xấu cũng đang về ngưỡng an toàn dưới 3%, điều này làm giảm rủi ro tín dụng và giúp các ngân hàng giảm trích lập dự phịng và từ đó gia tăng được lợi nhuận.
2.3.3. Nợ xấu
Kết quả cho thấy nợ xấu có tác động thuận chiều đến rủi ro tín dụng trong tương lai của các ngân hàng TMCP Việt Nam với mức ý nghĩa 1%. Hệ số hồi quy bằng 0.059123 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi nợ xấu tăng 1% thì rủi ro tín dụng trong tương lai của các ngân hàng TMCP Việt Nam tăng 0.059123%. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với giả thuyết tác giả đặt ra dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của Trần Trọng Phong và cộng sự (2015), Chaibi và Ftiti (2014), Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014)
Nợ xấu ảnh hưởng rất lớn đến kết quả hoạt động kinh doanh và nền tảng bền vững của các ngân hàng TMCP. Nợ xấu nếu khơng có giải pháp xử lý thì sẽ trở nên trầm trọng hơn ở năm kế tiếp. Nợ xấu trong quá khứ khơng hồn tồn bị xóa bỏ mà có thể chuyển sang năm kế tiếp và làm giảm lợi nhuận cũng như các tỷ lệ hoạt động an toàn vốn của các ngân hàng TMCP Việt Nam.
2.3.4. Hiệu quả kinh doanh
Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả kinh doanh có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng trong tương lai của các ngân hàng TMCP Việt Nam với mức ý nghĩa 10%.
Hệ số hồi quy bằng 0.008113 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi hiệu quả kinh doanh tăng 1% thì rủi ro tín dụng trong tương lai của các ngân hàng TMCP Việt Nam giảm 0.008113%. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với giả thuyết tác giả đặt ra dựa trên nghiên cứu của Assist. Prof. Dr. Mehmed Ganić (2014).
Để gia tăng thu nhập cho các cổ đơng thì các ngân hàng TMCP Việt Nam đẩy mạnh cho vay dẫn đến các khoản vay dưới chuẩn, thẩm định không kỹ lưỡng, cho vay khơng đúng quy trình và từ đó gia tăng rủi ro tín dụng tiềm ẩn cho các ngân hàng.
2.3.5. Sự yếu kém trong quản lý
Kết quả cho thấy sự yếu kém trong quản lý có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam với mức ý nghĩa 5%. Hệ số hồi quy bằng 0.005048 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi sự yếu kém trong quản lý tăng 1% thì rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam tăng 0.005048%. Kết quả phù hợp với giả thuyết tác giả đặt ra dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của Trần Trọng Phong và cộng sự (2015), Chaibi và Ftiti nghiên cứu ở Pháp (2014), Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015).
Các ngân hàng TMCP Việt Nam cho thấy sự yếu kém trong quản lý thể hiện qua