Từ bảng 4.3 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến đều thấp. Trong đó, hệ số tương quan giữa biến ROE với biến NPL là -0,28 với mức ý nghĩa 1%; cho ta thấy ROE và NPL có mối tương quan âm hay tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều nhau. Ngồi ra, các mức hệ số tương quan giữa ROE với CTI (-0,69), với SIZE (0,4) và CPI (0,16) đều có mức ý nghĩa 1%
Tương tự, hệ số tương quan giữa ROA với CTI là -0,72, với CPI là 0,28 với mức ý nghĩa 1%.
4.4.3. Kết quả phân tích hồi quy
Bài nghiên cứu lần lượt sử dụng biến phụ thuộc ROE/ROA để đại diện cho tỷ suất sinh lợi, biến độc lập NPL/LLPR để đại diện cho rủi ro tín dụng. Các biến độc lập trong mơ hình bao gồm: tỷ lệ nợ xấu NPL/tỷ lệ chi phí dự phịng rủi ro tín dụng LLPR, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản LTA, hiệu quả quản lý chi phí CTI, quy mơ tổng tài sản SIZE, chỉ số giá tiêu dùng CPI và tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP. Tổng cộng
có 2 mơ hình tương ứng với biến ROE, ROA được sử dụng và được đặt lần lượt là mơ hình 1 (biến đo lường ROE), mơ hình 2 (biến đo lường ROE)
Bằng các phương pháp định lượng, kết quả hồi quy được trình bày theo các bảng dưới đây:
Biến phụ thuộc = ROE
FEM REM POOLED OLS
Hệ số ước lượng Mức ý nghĩa (p-value) Hệ số ước lượng Mức ý nghĩa (p-value) Hệ số ước lượng Mức ý nghĩa (p-value) Constant -0.216 0.002 -0.156 0.005 -0.116 0.015 NPL -0.083 0.605 -0.130 0.415 -0.273 0.125 LLPR -2.120* 0.000 -1.889* 0.000 -1.412* 0.000 LTA 0.016 0.479 0.005 0.795 -0.007 0.690 CTI -0.309* 0.000 -0.296* 0.000 -0.281* 0.000 SIZE 0.028* 0.000 0.024* 0.000 0.021* 0.000 CPI 0.001* 0.001 0.001* 0.001 0.001* 0.003 GDP -0.006* 0.068 -0.005 0.125 -0.004 0.300
Hausman test Prob>chi2 = 0.1779
Breusch-Pagan Lagrangian test Prob > chibar2 = 0.000
(*) biểu thị cho mức ý nghĩa 5%
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy mơ hình 1 theo phương pháp POOLED OLS, FEM, REM và kết quả kiểm định Hausman, kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian
Biến phụ thuộc = ROA
FEM REM POOLED OLS
Hệ số ước lượng Mức ý nghĩa (p-value) Hệ số ước lượng Mức ý nghĩa (p-value) Hệ số ước lượng Mức ý nghĩa (p-value) Constant 0.027 0.007 0.037 0.000 0.042 0.000
NPL 0.030 0.182 0.022 0.312 0.006 0.789 LLPR -0.130* 0.007 -0.117* 0.009 -0.108* 0.014 LTA 0.002 0.387 0.001 0.642 0.001 0.935 CTI -0.036* 0.000 -0.034* 0.000 -0.034* 0.000 SIZE 0.001 0.611 -0.001 0.442 -0.001* 0.038 CPI 0.001* 0.017 0.001* 0.039 0.001 0.083 GDP -0.001* 0.032 -0.001* 0.049 -0.001 0.071
Hausman test Prob>chi2 = 0.5847
Breusch-Pagan Lagrangian test Prob > chibar2 = 0.000
(*) biểu thị cho mức ý nghĩa 5%
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy mơ hình 2 theo phương pháp POOLED OLS, FEM, REM và kết quả kiểm định Hausman, kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian
Từ kết quả bảng 4.4, 4.5 ta lần lượt xem xét kết quả các kiểm định Hausman và kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian để quyết định chọn phương pháp phù hợp nhất cho từng mơ hình. Đối với kiểm định Hausman, cả 4 mơ hình đều cho kết quả Prob > 0,05 (mức ý nghĩa 5%) tương ứng mơ hình 1 (Prob = 0.1779), mơ hình 2 (Prob = 0.5847), cho thấy cả 2 mơ hình được ước lượng theo phương pháp REM phù hợp hơn phương pháp FEM. Tiếp tục, kết quả của kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian để xét tính phù hợp giữa phương pháp POOLED OLS và phương pháp REM như sau: cả 2 mơ hình đều cho kết quả kiểm định với Prob = 0,000 < 0,05 (mức ý nghĩa 5%) cho thấy cả 2 mơ hình được ước lượng theo phương pháp REM phù hợp hơn phương pháp POOLED OLS. Từ kết quả của 2 kiểm định trên, phương pháp REM là phương pháp phù hợp để ước lượng cho mơ hình nghiên cứu (1) (2).
Sau khi lựa chọn được REM là phương pháp phù hợp nhất trong 3 phương pháp trên, bài nghiên cứu sử dụng các kiểm định để kiểm tra các khiếm khuyết của mơ hình như kiểm định tự tương quan, kiểm định đa cơng tuyến để xem xét mơ hình có vi phạm các giả định hồi quy hay khơng.
Mơ hình Biến phụ thuộc Thống kê F Prob > F
(1) ROE 99.616 0.0000
(2) ROA 13.414 0.0012
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định tự tương quan của mô hình
Để kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư trong mơ hình, bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Wooldridge với giả thiết H0: Khơng có hiện tượng tự tương quan. Từ kết quả của kiểm định ở bảng 4.6, cả 2 mơ hình đều cho kết quả Prob<0,05 (mức ý nghĩa 5%) nên ta bác bỏ giá thiết H0 nghĩa là cả 2 mơ hình đều xuất hiện hiện tượng tự tương quan.
Biến VIF 1/VIF
Mơ hình (1) NPL 1.21 0.825857 LLPR 1.31 0.765210 LTA 1.08 0.929088 CTI 1.27 0.789812 SIZE 1.23 0.810818 CPI 1.44 0.696508 GDP 1.25 0.802177 Mơ hình (2) NPL 1.21 0.825857 LLPR 1.31 0.765210 LTA 1.08 0.929088 CTI 1.27 0.789812 SIZE 1.23 0.810818 CPI 1.44 0.696508 GDP 1.25 0.802177
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập trong mơ hình, bài nghiên cứu xem xét đến hệ số nhân tử phóng đại phương sai VIF, kết quả bảng 4.7 thể hiện ở cả 2 mơ hình chỉ số VIP đều nhỏ hơn 3 cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình.
Từ các kết quả của kiểm định tự tương quan và đa cộng tuyến cho ta kết quả cả 2 mơ hình xuất hiện hiện tượng tự tương quan giữa các biến nên không thể sử dụng phương pháp ước lượng REM làm phương pháp tối ưu do vi phạm giả định hồi quy. Vì thế, bài nghiên cứu tiếp tục sử dụng phương pháp GLS (Generalized Least squares) cho mơ hình tác động ngẫu nhiên để thu được mơ hình chính xác hơn.
Biến phụ thuộc = ROE Biến phụ thuộc = ROA
Hệ số ước lượng Mức ý nghĩa (p-value) Hệ số ước lượng Mức ý nghĩa (p-value) Constant -0.116 0.013 0.042 0.000 NPL -0.273* 0.018 -0.006* 0.046 LLPR -1.412* 0.000 -0.108* 0.012 LTA -0.007 0.685 0.001 0.934 CTI -0.281* 0.000 -0.034* 0.000 SIZE 0.021 * 0.000 -0.001* 0.035 CPI 0.001* 0.002 0.001 0.078 GDP -0.004 0.292 -0.001 0.066
(*) biểu thị cho mức ý nghĩa 5%
Bảng 4.8. Kết quả hồi quy mơ hình 1, 2 theo phương pháp GLS Với mức ý nghĩa 5%, 2 mơ hình được viết lại như sau: Với mức ý nghĩa 5%, 2 mơ hình được viết lại như sau:
Mơ hình (1):
𝑅𝑂𝐸 = −0.116 − 0.273NPL − 1.412LLPR − 0.281CTI + 0.021SIZE + 0.001CPI
Mơ hình (2):
Mơ hình (1) thể hiện tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE có mối quan hệ với các biến độc lập là tỷ lệ nợ xấu NPL, tỷ lệ chi phí dự phịng rủi ro tín dụng LLPR, hiệu quả quản lý chi phí CTI, quy mơ tổng tài sản SIZE và chỉ số giá tiêu dùng CPI. Kết quả chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu NPL có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE do hệ số của biến NPL là −0.273 với mức ý nghĩa 5%. Do đó, khi tỷ lệ nợ xấu tăng/giảm sẽ làm cho tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE giảm/tăng tương ứng theo tỷ lệ 1/0.273. Tương tự, xét các biến độc lập còn lại cho ta thấy hiệu quản quản lý chi phí cũng cho mối quan hệ ngược chiều với ROE với hệ số của biến CTI là -0,281; cho kết quả mối quan hệ cùng chiều với ROE là biến SIZE với hệ số của biến là 0,021 hay biến CPI với hệ số của biến là 0,001.
Mơ hình (2) cũng thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản ROA với các biến độc lập là tỷ lệ nợ xấu NPL, tỷ lệ chi phí dự phịng rủi ro tín dụng LLPR đại diện cho rủi ro tín dụng, hiệu quả quản lý chi phí CTI, quy mơ tổng tài sản SIZE. Rủi ro tín dụng với đại diện là biến NPL và LLPR cho kết quả tương quan âm với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản ROA và tỷ lệ nợ xấu NPL hay tỷ lệ chi phí dự phịng rủi ro tín dụng LLPR với hệ số của biến là -0,006 và -0,108 với mức ý nghĩa 5%.
ROE ROA
NPL - -
LLPR - -
LTA Khơng có ý nghĩa thống kê Khơng có ý nghĩa thống kê
CTI - -
SIZE + -
CPI + Khơng có ý nghĩa thống kê
GDP Khơng có ý nghĩa thống kê Khơng có ý nghĩa thống kê Bảng 4.9. Kết quả tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc ROE/ROA
Theo kết quả ở bảng 4.9, mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng (NPL, LLPR) và tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (ROE, ROA) là mối tương quan âm hay rủi ro tín dụng
hợp với giả thuyết H1 và H2 và cũng đồng thuận với kết quả của các bài nghiên cứu trước của các nhóm tác giả như Achou và Tenguh (2008), Alexious và Sofoklis (2009), Hosna và cộng sự (2009), Felix và Claudine (2008), Kolapo cùng cộng sự (2012), Zou và cộng sự (2014), Mushtaq và cộng sự (2015), Alalade (2015), Young Tan (2016). Từ kết quả này cho thấy, rủi ro tín dụng là yếu tố tác động khá lớn đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng, khi rủi ro tín dụng tăng thì sẽ làm cho tỷ suất sinh lợi giảm và ngược lại khi kiểm soát được rủi ro tín dụng ở mức kỳ vọng sẽ gia tăng được tỷ suất sinh lợi.
Rủi ro tín dụng đại diện bởi hai chỉ số tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ chi phí dự phịng rủi ro tín dụng (LLPR) cho kết quả ngược chiều với tỷ suất sinh lợi (ROE hay ROA). Điều này cũng phù hợp với những lập luận được nhận định ở các chương trước đó là: Khi nợ xấu tăng thì ngân hàng phải tiêu tốn một khoản chi phí đáng kể trong việc quản lý và xử lý các khoản nợ này, cụ thể như chi phí quản lý và giám sát tài sản bảo đảm, chi phí tái thẩm định và phân tích khách hàng cũng như tái định giá tài sản bảo đảm, chi phí xử lý tài sản bảo đảm để thu hồi nợ như chi phí về pháp lý, kiện tụng, giải chấp, phát mãi, chi phí vốn bị chiếm dụng…Trong khi ngân hàng phải gia tăng chi phí cho việc xử lý nợ xấu thì đối với các khoản tín dụng hiện tại, ngân hàng cũng tăng cường quản lý đảm bảo không phát sinh thêm các khoản quá hạn mới. Chi phí gia tăng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận từ đó làm giảm tỷ suất sinh lợi của ngân hàng được thể hiện qua hai chỉ số ROA và ROE.
Biều đồ 4.1.Rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lợi (Nguồn: BCTC thường niên của các NHTMCP)
Mặt khác, kết quả cũng phù hợp với thực trạng các ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008-2018, cụ thể: trong giai đoạn từ 2009-2013 rủi ro tín dụng với tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ chi phí dự phịng rủi ro tín dụng tăng thì tỷ suất sinh lợi ROE, ROA giảm cịn trong giai đoạn từ năm 2013-2018 rủi ro tín dụng với với tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ chi phí dự phịng rủi ro tín dụng giảm thì tỷ suất sinh lợi ROE, ROA tăng.
Các biến độc lập khác như hiệu quả quản lý chi phí CTI có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi; điều này thể hiện rằng ngân hàng có chi phí hoạt động càng cao thì tỷ suất sinh lợi càng giảm. Biến quy mô tổng tài sản SIZE cho thấy tác động khác nhau đối với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE và tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản ROA, kết quả cho thấy quy mơ tổng tài sản SIZE có mối quan hệ cùng chiều giữa với tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE nhưng lại ngược chiều với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản ROA; điều đó cho thấy khi ngân hàng tăng quy mô tổng tài sản sẽ làm tăng tỷ suất sinh lợi ROE nhưng làm giảm tỷ suất sinh lợi ROA. Biến CPI cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa chỉ số giá tiêu dùng và tỷ suất sinh lợi của ngân hàng
0,00% 2,00% 4,00% 6,00% 8,00% 10,00% 12,00% 14,00% 16,00% 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 ROE ROA NPL LLPR
Kết luận chương 4
Trong chương này, bài nghiên cứu đã mô tả các biến và dữ liệu nghiên cứu qua đó thực hiện các phương pháp ước lượng và các kiểm định nhằm xác định phương pháp phù hợp.
Kết quả nghiên cứu tương tự một số nghiên cứu trước đây khi chỉ ra rằng rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi mà cụ thể hơn rủi ro tín dụng được đo lường bằng hai biến tỷ lệ nợ xấu NPL và biến tỷ lệ chi phí rủi ro tín dụng LLPR tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi ROE và ROA. Kết quả nghiên cứu này là cơ sở để tiến hành đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao tỷ suất sinh lợi, kiểm sốt rủi ro tín dụng được hiệu quả hơn.
Chương 5. Giải pháp nâng cao tỷ suất sinh lợi và kiểm sốt rủi ro tín dụng 5.1. Giải pháp đề xuất
Thông qua kết quả nghiên cứu từ chương 4 cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro tín dụng do đó muốn nâng cao tỷ suất sinh lợi phải gắn liền với các biện pháp kiểm sốt và giảm thiểu rủi ro tín dụng một cách có hiệu quả.
5.1.1. Kiểm sốt và giảm thiểu rủi ro tín dụng
Đầu tiên, đối với các khoản vay đã quá hạn và phát sinh nợ xấu ngân hàng cần tập trung đánh giá lại các khoản vay này để xác định đúng thực trạng nợ xấu, theo dõi từng khoản tín dụng và phân loại nợ phù hợp. Ra sốt lại tồn bộ nợ xấu, đánh giá hiện trạng tài sản bảo đảm và khả năng thu hồi phát mãi tài sản để thu hồi nợ nhằm giảm thiểu thiệt hại của món nợ xấu, thường xun thực hiện trích lập dự phịng rủi ro tín dụng đầy đủ cho các khoản nợ, thực hiện bán nợ xấu cho VAMC nhằm cùng phối hợp giải quyết nợ xấu.
Thứ hai, giảm thiểu nợ xấu nợ quá hạn phát sinh mới bằng việc tăng cường, hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng thơng qua các chỉ số cảnh báo sớm bằng việc thường xuyên theo dõi, kiểm tra sau khi cấp tín dụng để cập nhật kịp thời tính hình của khách hàng về triển vọng kinh doanh, tình hình tài chính, khả năng chi trả, tài sản bảo đảm, những thay đổi về mặt quản lý và chiến lược
Thứ ba, tăng cường chất lượng tín dụng thơng qua cơng tác thẩm định khoản cấp tín dụng ban đầu thơng qua việc tăng cường hai yếu tố đó là chính sách và nguồn lực
- Chính sách tín dụng: ban hành chính sách tín dụng, khẩu vị rủi ro phù hợp với tình hình phát triển của ngân hàng. Bên cạnh đó hồn thiện hệ thống văn bản quy định, quy trình, hướng dẫn cụ thể nhằm giúp cán bộ thẩm định và phát vay có đầy đủ cơ sở trong cơng tác thẩm định trước khi cấp tín dụng.
- Nguồn lực: Về công nghệ, ngân hàng cần cải tiến hệ thống kỹ thuật, thường xuyên nâng cấp bộ máy thông tin, hệ thống cơ sở dữ liệu khách hàng cũng như hệ thống thơng tin tín dụng để trang bị đầy đủ cho cán bộ nhân viên trong quá trình vận hành tín dụng. Về con người, thường xuyên trao dồi kiến thức, kỹ năng cho đội ngũ cán bộ nhân viên đảm bảo cán bộ nhân viên nắm vững và hiểu sâu quy trình, quy định
của ngân hàng và các kỹ năng nghiệp vụ cần thiết để phục vụ cơng việc. Bên cạnh đó, văn hóa tn thủ và đạo đức nghề nghiệp cần tăng cường được truyền thông để mỗi cán bộ nhân viên hiểu rõ qua đó hạn chế tối đa các khoản tín dụng sai phạm xuất phát từ phía chính ngân hàng.
5.1.2. Nâng cao tỷ suất sinh lợi
Để nâng cao tỷ suất sinh lợi thì tối đa hóa lợi nhuận là giải pháp ưu tiên hàng