VII. Nội dung nghiên cứu
1.4. Mơ hình nghiên cứu
Theo Basel II, việc lượng hóa rủi ro tín dụng hay ước lượng mức độ tổn thất tín dụng dựa vào 04 nhân tố chính bao gồm (i) Xác suất không trả được nợ của khách hàng – PD, (ii) Tỷ lệ mất vốn dự kiến – LGD, (iii) Dư nợ tại thời điểm khách hàng không trả được nợ – EAD và (iv) Thời hạn vay thực tế – EE. Trong đó, xác suất không trả được nợ là yếu tổ đầu tiên và rất quan trọng để ngân hàng tiếp cận và ước lượng các nhân tố khác trong mơ hình lượng hóa rủi ro tín dụng. Nghiên cứu đề xuất sử dụng mơ hình ordered probit do biến được hồi quy là nhóm nợ của một khoản vay phân loại dựa theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHN. Như vậy, biến phụ thuộc sẽ nhận các giá trị:
1 nếu khoản nợ thuộc nhóm 1 2 nếu khoản nợ thuộc nhóm 2 3 nếu khoản nợ thuộc nhóm 3 4 nếu khoản nợ thuộc nhóm 4 5 nếu khoản nợ thuộc nhóm 5
Như vậy, nếu một khoản nợ thuộc nợ nhóm 1, xác suất khơng trả được nợ của nhóm nợ đó là thấp nhất. Khi khoản nợ nằm ở các nhóm nợ tiếp theo, xác suất không trả được nợ tăng dần, xác suất khơng trả được nợ của nợ nhóm 5 là cao nhất. Điều này đồng nghĩa với rủi ro tín dụng của nợ nhóm 1 là thấp nhất và rủi ro tín dụng đối với nợ nhóm 5 là cao nhất.
Các biến độc lập được đưa vào trong mơ hình để nghiên cứu dựa trên cơ sở các nghiên cứu đã được thực hiện. Do hạn chế về mặt thu thập dữ liệu, nghiên cứu đưa một số biến đại diện cho các yếu tố vi mô. Cách thu thập dữ liệu của nghiên cứu này là dữ liệu chéo, do vậy, việc đưa các biến đại diện cho các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, cung tiền… không phù hợp.
Tên biến Loại biến Mô tả biến Tác động
dự kiến GRP Biến thứ bậc Nhóm nợ Biến phụ thuộc DUREE Biến định lượng Số tháng phát vay + TXI Biến định lượng
Lãi suất của khoản vay + OBJ Biến định tinh Mục đích khoản vay ( Cho vay vốn
lưu động, cho vay đầu tư dự án, cho vay tài trợ xuất nhập khẩu)
N/A
VIL Biến định tính Khoản vay đó được giải ngân tại vùng nào (Bắc, Trung, Nam)
N/A TAI Biến định tính Quy mơ doanh nghiệp có khoản vay
đó (DN lớn, DN vừa và nhỏ, DN khác)
N/A 𝑌𝑖 =
Lãi suất cho vay là một trong những yếu tố kinh tế quyết định chính của các khoản nợ xấu. Có bằng chứng thực nghiệm của mối tương quan giữa lãi suất và nợ xấu (Nkusu 2011; Adebola, Yusoff, & Dahalan, 2011; Louzis, Vouldis và Metaxas, 2011; Berge và Boye, 2007). Sự gia tăng lãi suất làm suy yếu khả năng thanh toán khoản vay của khách hàng vay do nợ xấu và nợ xấu đang tích cực tương quan với lãi suất (Nkusu, 2011). Theo đó lãi suất là có liên quan đóng vai trị rất quan trọng trong tốc độ tăng trưởng nợ xấu ở một đất nước / nền kinh tế. Hoque và Hossain (2008) đã kiểm tra vấn đề này và theo họ nợ xấu liên quan chặt chẽ với lãi suất cao làm tăng cường gánh nặng nợ của khách hàng vay. Espinoza và Prasad (2010) đã kiểm tra các yếu tố quyết định kinh tế vĩ mô của nợ xấu trong hệ thống ngân hàng ,theo họ lãi suất cao làm tăng giá trị mặc định cho khoản vay nhưng họ khơng tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê. Bloem và Gorter (2001) đã nghiên cứu nguyên nhân và giải pháp cho vấn đề nợ xấu, theo họ thay đổi thường xuyên trong chính sách lãi suất làm tăng các khoản nợ xấu. Asari và cộng sự (2011) cũng cho thấy mối quan hệ đáng kể giữa giá trị mặc định của khoản vay và lãi suất, họ cũng thấy sự gia tăng trong giá trị mặc định cho vay cũng gây ăn mòn tài sản của các ngân hàng và xói mịn sau đó vốn. Theo Dash và Kabra (2010) với các ngân hàng chính sách cho vay với lãi suất cao chịu nợ xấu lớn hơn. Collins và Wanjau (2011) cũng cho thấy lãi suất là một yếu tố chính thúc đẩy nợ xấu.
Keeton và Morris (1987) đã tiến hành một nghiên cứu ở Mỹ để xác định các yếu tố đang gây ra nợ xấu trong lĩnh vực ngân hàng của nước này bằng cách lấy dữ liệu 1979-85 và theo họ hiệu suất kém của lĩnh vực nông nghiệp và năng lượng cùng với bối cảnh kinh tế / các điều kiện nghèo là những yếu tố chính gây ra nợ xấu.
Kalirai và Scheicher (2002) được tìm thấy lãi suất cho vay, sản xuất của ngành công nghiệp, trở lại thị trường chứng khoán và chỉ số niềm tin kinh doanh là những yếu tố để xác định mức độ chất lượng cho vay tại Úc trong khi tiến hành một nghiên cứu lấy dữ liệu từ giai đoạn 1990-2001.
(Guida & Maggi, 2009) chỉ trích các nghiên cứu trước vì khơng đưa phân vùng địa lý vào để nghiên cưú các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu. (Guida & Maggi, 2009) nghiên cứu tính co dãn của chi phí đến nợ vay ở các vùng khác nhau của Italie và đưa ra hàm ý chính sách cho ngân hàng trung ương để giúp các chi nhánh ngân hàng ở các vùng khác nhau cungf đạt được mục đích kiểm sốt nợ xấu. Nghiên cứu này chỉ ra vai trò đặc biệt của các khía cạnh địa lý được tìm thấy có liên quan đến việc chuyển đổi và chức năng dự tốn chi phí nợ xấu. Điều này cho phép cân nhắc hiệu quả của việc quản lý chi phí.
Dựa trên dữ liệu hàng năm từ 1998-2005 từ văn phịng tín dụng (Central de Deudores) do Ngân hàng Trung ương quản lý, (Bebczuk & Sangiácomo, 2008) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của khoản cho vay thương mại (chia theo quy mô khách hàng vay và cơ cấu sở hữu của ngân hàng) để xác định các yếu tố kinh tế, vĩ mô và các yếu tố kinh tế vi mô ảnh hưởng đến chất lượng danh mục đầu tư cho vay. Mẫu bao gồm hơn 192.000 doanh nghiệp.
Kết quả chính như sau: (1) Khơng thể hiện một mối tương quan cao với chu kỳ kinh doanh, mặc dù tương quan này suy yếu tạm thời trong cuộc khủng hoảng 2002-2003; (2) Mặc dù tỷ trọng nợ xấu đã trở lại mức trước khủng hoảng, tỷ lệ của khách hàng khơng có khả năng trả nợ vẫn tăng cao. Trong năm 2005, khoảng 1 trên 3 khách hàng vay phải đối mặt với vấn đề trả nợ. Con số này là 1 trên 5 vào năm 1999, với tối đa là 1 trên 2 năm 2003; (3) Về quy mô của khách hàng vay, nợ xấu dường như theo một hình chữ U ngược, với các giá trị cao hơn xung quanh các khoản vay của khác hàng quy mơ trung bình; (4) Khách hàng vay trong năm 2000 và 2001 đã thể hiện một danh mục đầu tư chất lượng tốt hơn so với người đi vay khác, dẫn đến bác bỏ giả thuyết của rủi ro đạo đức liên quan đến sự mong đợi của các gói cứu trợ của chính phủ; (5) Tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng công tăng gấp đôi với các ngân hàng tư nhân và nước ngồi trung bình cho 1999-2005. Đáng chú ý, tuy nhiên, từ năm 2002 các ngân hàng nước ngồi có tỷ lệ khách hàng vay khơng thực hiện trả nợ cao hơn so với các ngân hàng công, và cả hai đều trên các ngân hàng tư nhân.
Các biến số khác nhau được sử dụng để ước tính khả năng khơng trả được nợ. Tập hợp các biến giải thích trong nghiên cứu này bao gồm: (a) Tổng số nợ với hệ thống ngân hàng; (b) Mức độ tài sản thế chấp trên tổng số nợ; (c) Số lượng các ngân hàng cho vay đối với khách hàng vay; (d) Các loại tín dụng (phân biệt trong trường hợp tín dụng ngắn hạn và dài hạn); (e) cơ cấu sở hữu Ngân hàng (tư nhân, nhà nước, và nước ngoài); (f) lĩnh vực hoạt động của khác hàng vay; và (g) Biến giả thể hiện năm .
Để nghiên cứu được xác suất các khoản nợ nằm trong nhóm nợ nào và để biết được xu hướng chuyển nhóm của khoản nợ đó khi các yếu tố tác động thay đổi, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy ordered probit có dạng như sau:
Yi*=y1DUREEi+y2TXIi+ ajOBJji j=1 2 å + ljVILji j=1 2 å + qjTAIji j=1 2 å +ei =x'b+e (1)
Với 𝑌𝑖∗ được gọi là biến ngầm định của 𝑌𝑖 (latent variable). Để quan sát được 𝑌𝑖 dựa trên 𝑌𝑖∗, ta kết hợp với các điểm cắt (Cut-off points) hay còn gọi là các tham số ngưỡng (threshold parameter).
t1<t2<t3<t4 (2) Khi kết hợp (1) và (2), ta có: 𝑌𝑖 = 1, nếu 𝑌𝑖∗≤ t1 𝑌𝑖 = 2, nếu t1<𝑌 𝑖∗≤ t2 𝑌𝑖 = 3, nếu t2<𝑌𝑖∗≤ t3 𝑌𝑖 = 4, nếu t3<𝑌𝑖∗≤ t4 𝑌𝑖 = 5, nếu t4<𝑌𝑖∗
Lúc này, ta có thể tính được các xác suất mà một khoản nợ nhất định rơi vào các nhóm nợ từ 1 đến 5:
Pr(Yi=1 |x)=Pr(x'b+e£t1) =Pr(e£t1-x'b) = F(t1-x'b) =1-F(x'b-t1) Pr(Yi=k|x)=Pr(tk-1<x'b+e£tk) =Pr(e£tk-x'b,e>tk-1-x'b) = F(x'b-tk-1)-F(x'b-tk) Với k = 2…4 Pr(Yi=5 |x)=Pr(t4 <x'b+e) =Pr(e>t4-x'b) = F(x'b-t4)
Khi giá trị của một biến độc lập thay đổi 1 đơn vị, tác động biên (marginal effect) được tính như sau:
¶Pr(Yi=1 |x)
¶xm =(-bm)f(x'b-t1)
¶Pr(Yi =k|x)
¶xm =(bm)f(x'b-t4)
Với các giá trị 𝑌𝑖 =2…4, tác động riêng phần được tính :
¶Pr(Yi=k|x)
¶xm =(bm)[f(x'b-tk-1)-f(x'b-tk)]
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Rủi ro có thể gây ra những tổn thất, mất mát, nguy hiểm nhưng cũng có thể mang đến những cơ hội, thời cơ. Nếu tích cực nghiên cứu, nhận dạng, đo lường rủi ro, chúng ta có thể tìm ra được những biện pháp phòng ngừa, hạn chế những tiêu cực và phát huy được những cơ hội tích cực mang lại từ rủi ro. “Rủi ro tín dụng là
rủi ro phát sinh trong q trình cấp tín dụng của ngân hàng, biểu hiện trên thực tế qua việc khách hàng không trả được nợ, hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng.”
Rủi ro tín dụng của một ngân hàng có thể xảy ra với nhiều mức độ khác nhau, nhẹ thì ngân hàng bị giảm lợi nhuận do không thu hồi được lãi vay, nặng hơn ngân hàng không thu được vốn lẫn lãi, nợ thất thu với tỷ lệ cao làm cho ngân hàng bị lỗ hoặc mất vốn. Nếu tình trạng này kéo dài sẽ làm cho ngân hàng bị phá sản, ảnh hưởng nghiêm trọng cho nền kinh tế nói chung và hệ thống ngân hàng nói riêng. Vì vậy, địi hỏi các nhà quản trị phải thận trọng và có giải pháp phù hợp nhằm ngăn ngừa và giảm thiểu rủi ro trong hoạt động tín dụng.
Bên cạnh đó, chương 1 cịn tóm tắt lại các nghiên cứu trên thế giới có liên quan và đề xuất mơ hình nghiên cứu thực nghiệm.
CHƯƠNG 2. THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á