CHƯƠNG 4 : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Các giả thuyết kỳ vọng
4.4.1. Rủi ro tín dụng ngân hàng trong quá khứ với độ trễ một năm
Nghiên cứu của Daniel Foos & ctg (2010) nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại 16 quốc gia của 16.000 ngân hàng giai đoạn 1997-2007 cho thấy rủi ro tín dụng trong quá khứ với độ trễ một năm có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng ngân hàng năm hiện hành.
Somanadevi Thiagarajan & ctg (2011) cũng cho kết quả tương tự khi nghiên cứu các yếu tố tác động tới rủi ro tín dụng trong giai đoạn 2001-2010 tại 37 ngân hàng Ấn Độ.
Giả thuyết H1: Rủi ro tín dụng ngân hàng trong quá khứ với độ trễ một năm và rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều.
4.4.2. Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng
Daniel Foos & ctg (2010) cho rằng tăng trưởng tín dụng khi các tiêu chuẩn cho vay lỏng lẻo có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng ngân hàng với độ trễ 2 tới 4 năm. Đồng quan điểm, nghiên cứu của Somanadevi Thiagarajan & ctg (2011) cũng chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng với độ trễ sau 2 năm.
Nghiên cứu của Bikker & ctg (2005) cũng tìm thấy ảnh hưởng tích cực của tăng trưởng tín dụng lên rủi ro tín dụng.
Khi tăng trưởng tín dụng tăng, tỷ lệ trích lập dự phịng trên tổng dư nợ sẽ giảm. Các doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn vay để sản xuất kinh doanh hiệu quả sẽ giảm rủi ro tín dụng. Ngược lại nếu tăng trưởng tín dụng tăng cao quá mức và các dịng vốn tín dụng này không đi hoạt động sản xuất kinh doanh mà chảy vào các dòng tiền đầu cơ trong bất động sản, vàng, ngoại tệ… sẽ gây ra những bất ổn trong nền kinh tế và nguy cơ rủi ro tín dụng tăng cao.
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ cùng chiều giữa tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng.
4.4.3. Tỷ lệ nợ xấu
Có rất nhiều nghiên cứu đều cho rằng nợ xấu là nhân tố chính tác động mạnh đến rủi ro tín dụng. Nghiên cứu của Hasan & Wall (2003), Chen & ctg (2005) đã tìm thấy nợ xấu có mối tương quan thuận với rủi ro tín dụng. Khi nợ xấu tăng thì rủi ro tín dụng cũng sẽ tăng.
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ nợ xấu và rủi ro tín dụng. 4.4.4. Quy mô ngân hàng
Hầu hết các nghiên cứu đều nhận định nhân tố quy mô ngân hàng được đo lường bằng tổng tài sản có tác động đến rủi ro tín dụng. Nghiên cứu của Stern & Feldman (2004) lại cho rằng càng lớn càng dễ thất bại do các ngân hàng càng lớn có thể chấp
cho vay mà những người này thường mong đợi một sự bảo vệ của Chính phú khi ngân hàng rơi vào bờ vực phá sản. Do đó các ngân hàng này thường đẩy mạnh gia tăng đòn bẩy, gia tăng các khoản vay kể cả đối với những khách hàng có chất lượng khơng tốt và từ đó làm gia tăng nợ xấu và rủi ro tín dụng.
Quy mô tài sản của ngân hàng thường lớn và tại Việt Nam có sự khác biệt đáng kể giữa các ngân hàng, do vậy chọn biến quy mô bằng logarit của tổng tài sản nhằm giảm sự phân tán thông qua xem xét một phần trăm thay đổi của tài sản tác động đến rủi ro tín dụng. Biến quy mơ ngân hàng (SIZE) = logarit (tổng tài sản).
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ cùng chiều giữa quy mơ ngân hàng và rủi ro tín dụng.
4.4.5. Khả năng sinh lợi
Bài nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2014) đã tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa khả năng sinh lợi và rủi ro tín dụng tại các ngân hàng ở Đức và Pháp. Đồng quan điểm với Chaibi và Ftiti (2014), Lousis và cộng sự (2010) cũng cho rằng rủi ro tín dụng và khả năng sinh lợi của ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều. Khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại cao là kết quả từ việc hoạt động kinh doanh tốt, làm giảm rủi ro tín dụng của ngân hàng.
Giả thuyết H5: Có mối quan hệ ngược chiều giữa khả năng sinh lợi và rủi ro tín dụng. 4.4.6. Tăng trưởng GDP
Luc Laeven & Giovanni Majnoni (2002), Theo Lousis & ctg (2010) đã tìm thấy rủi ro tín dụng ngân hàng và tốc độ tăng trưởng GDP có mối quan hệ ngược chiều, một sự gia tăng trong tốc độ tăng trưởng GDP sẽ làm sụt giảm rủi ro tín dụng và ngược lại. Nghiên cứu của Chaibi & Ftiti (2014) cũng cho rằng mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và rủi ro tín dụng của các ngân hàng là ngược chiều.
Theo kỳ vọng của tác giả, trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế, các khách hàng có đầy đủ khả năng để thanh tốn các khoản nợ, đồng thời tín dụng của ngân hàng tăng trưởng cao, do đó rủi ro tín dụng giảm.
Gabriel Jimenez & Jesus Saurina (2006) nghiên cứu các ngân hàng tại Tây Ban Nha trong khoảng thời gian 1984-2002 cũng tìm thấy tác động ngược chiều của tốc độ tăng trưởng GDP ở năm hiện hành và tốc độ tăng trưởng GDP với độ trễ một năm đến rủi ro tín dụng ngân hàng.
Giả thuyết H6: GDP và GDP với độ trễ một năm với rủi ro tín dụng có mối quan hệ ngược chiều.
4.4.7. Tỷ lệ lạm phát
Tỷ lệ lạm phát là thước đo sức mua của đồng tiền. Đây được xem là một trong những chỉ số quan trọng nhằm đánh giá thực trạng nền kinh tế cũng như đo lường rủi ro trong hoạt động kinh doanh. Khi lạm phát tăng, các chi phí hoạt động sản xuất kinh doanh tăng lên, ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh và áp lực trong việc trả nợ ngân hàng, từ đó rủi ro tín dụng gia tăng. Tuy nhiên, lạm phát cao có thể làm cho việc trả nợ dễ dàng hơn do việc giảm giá trị thực của các khoản vay. Do đó mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và lạm phát có thế là cùng chiều hoặc ngược chiều. Nkusu (2011) đã nghiên cứu thực nghiệm tại 26 quốc gia phát triển giai đoạn 1998 – 2009, kết quả cho thấy tỷ lệ lạm phát và rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều. Nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2014) lại cho rằng tỷ lệ lạm phát và rủi to tín dụng có mỗi quan hệ ngược chiều. Theo Castro (2013), lạm phát có ảnh hưởng hai chiều đến rủi ro tín dụng ngân hàng. Lạm phát cao có thể làm cho việc trả nợ dễ dàng hơn do việc giảm giá trị thực của khoản vay. Tuy nhiên lạm phát cao cũng có thể làm suy yếu khả năng trả nợ của người vay do việc giảm thu nhập thực tế.
Giả thuyết H7: Tỷ lệ lạm phát và rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều hoặc ngược chiều.
4.5. Thống kê mô tả dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 18 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2007-2015 với biến số được mô tả như sau:
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất LLR 162 1.735291 0.7993136 0.289969 5.114943 LG 162 40.62504 78.49482 -31.29246 748.6088 NPL 162 2.383095 1.929289 0.0835092 14.15436 SIZE 162 11.28331 1.123381 9.155567 13.65378 ROE 162 10.64924 6.206751 0.3042526 28.46445 GDP 162 6.231111 0.9293409 5.25 8.46 INF 162 9.622222 6.619414 0.6 23
Bảng 4.2: Thống kê mơ tả các biến
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata
Bảng thống kê mô tả các biến gồm các chỉ tiêu sau: số quan sát (Obs), trung bình (Mean), sai số chuẩn (Std.Dev), giá trị nhỏ nhất (Min) và giá trị lớn nhất (Max).
Thông qua bảng thống kê mô tả các biến, biến rủi ro tín dụng trung bình của 18 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2007 đến năm 2015 vào khoảng 1,73%. Ngồi ra rủi ro tín dụng thấp nhất là 0.29% (Ngân hàng TMCP Kỹ Thương năm 2007) và cao nhất là 5,11% (Ngân hàng TMCP An Bình năm 2007).
Xét biến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trung bình 18 Ngân hàng thương mại từ năm 2007 đến năm 2015 đạt 40,62%. Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn này khá cao. Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng thấp nhất là ngân hàng thương mại cổ phần Đông Nam Á năm 2008 là -31% và cao nhất là ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn – Hà Nội năm 2007 là 748%.
Tỷ lệ nợ xấu trung bình của 18 ngân hàng thương mại trong khoảng thời gian từ 2007 đến năm 2015 vào khoảng 2,38%, tương đối phù hợp với chiến lược của Ngân hàng Nhà nước đặt ra là duy trì tỷ lệ nợ xấu của các Ngân hàng thương mại ở dưới mức 3%. Ngoài ra, tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là 0,08% (Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu năm 2007) và cao nhất là 14,15% (Ngân hàng TMCP Kỹ Thương năm
2011). Tuy nhiên tỷ lệ nợ xấu trung bình này vẫn cịn cao so với các nước trong khu vực châu Á như: Trung Quốc, Nhật Bản, Thái Lan, Singapore…
Biến quy mô ngân hàng (SIZE) thể hiện năng lực cũng như tầm ảnh hưởng của ngân hàng đến nền kinh tế, biến Size được lấy logarit tự nhiên của tổng tài sản nhằm thu hẹp khoảng cách của số liệu tổng tài sản nhằm tránh hiện tượng phương sai thay đổi, quy mơ trung bình của 18 ngân hàng thương mại từ năm 2007 đến năm 2015 đạt 11,28, mức thấp nhất là 9,16 (Ngân hàng Việt Á năm 2007) và mức cao nhất là 13,65 (Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam năm 2015).
Biến khả năng sinh lợi (ROE) thể hiện tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, phản ánh hiệu quả quản trị của các ngân hàng thương mại, ROE trung bình của 18 NHTMCP trong giai đoạn 2007 đến 2015 đạt 10,65%, mức thấp nhất chỉ đạt 0,3% của Ngân hàng thương mại cổ phần xuất nhập khẩu năm 2015 và ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu năm 2008 cao nhất đạt mức 28,46%.
Tốc độ tăng trưởng GDP trung bình từ năm 2007 đến 2015 đạt 6,23%, tốc độ tăng trưởng GDP cao nhất đạt 8,46% vào năm 2007 và thấp nhất vào năm 2012 là 5,25%. Tỷ lệ lạm phát trung bình từ năm 2007 đến năm 2015 đạt 9,62%, tỷ lệ lạm phát cao nhất đạt 23% vào năm 2008 và thấp nhất đạt 0,6% vào năm 2015. Tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát của Việt Nam có thể được giải thích bởi nền kinh tế Việt Nam chịu ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng tài chính, suy thối tồn cầu năm 2008 và khủng hoảng nợ công châu Âu năm 2011 và cho đến nay, nền kinh tế Việt Nam vẫn chưa hoàn toàn hồi phục do những khó khăn tác động kéo dài của các cuộc khủng hoảng.
4.6. Kiểm định các giả thuyết của hồi quy tuyến tính (OLS)
4.6.1. Kiểm định hiện tượng tương quan
Giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không
bị tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0: khơng có sự tự tương quan bậc nhất.
Bảng 4.3 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập
bank year llr lg npl size roe gdp inf
bank 1.0000 year 0.0000 1.0000 llr -0.0076 0.0423 1.0000 lg -0.0112 -0.3626 0.1756 1.0000 npl 0.0891 0.1794 0.3416 -0.1981 1.0000 size -0.2048 0.4489 0.2982 -0.2455 -0.0071 1.0000 roe -0.0584 -0.3868 0.0746 0.0815 -0.3470 0.3030 1.0000 gdp 0.0000 -0.4218 -0.1046 0.4652 -0.2627 -0.2262 0.1158 1.0000 inf 0.0000 -0.5745 -0.1073 -0.1015 0.0787 -0.2366 0.2159 0.0144 1.0000
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata
Kết quả cho thấy hệ số cor của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.8 nên hiện tượng tự tương quan trong mơ hình là chấp nhận được.
4.6.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF với kết quả như sau:
Biến VIF 1/VIF INFit 3.21 0.31137 GDPi,t-1 2.7 0.37066 ROEit 1.95 0.51402 SIZEit 1.66 0.6027 LGi,t-1 1.61 0.61967 LGit 1.35 0.73971 LLRi,t-1 1.35 0.74129 NPLit 1.33 0.75274 GDPit 1.12 0.89353 Giá trị trung bình 1.81
Bảng 4.4: Kiểm định đa cộng tuyến
VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 5 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đánh giá là không nghiêm trọng.
4.6.3. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tượng ngộ nhận các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R2 khơng dùng được. Bởi vì phương sai của sai số thay đổi làm mất tính hiệu quả của ước lượng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg, với giả thuyết Ho (Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi). Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định Breusch-Pagan / Cook- Weisberg cho kết quả P-value =0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0, mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
4.6.4. Kiểm định hiện tượng biến nội sinh
Hiện tượng biến nội sinh sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS khơng vững. Mơ hình nghiên cứu sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc (LLRi,t-
1) làm biến độc lập nên theo Daniel Foos & ctg (2010), Abhiman Das & Saibal
Ghosh (2007), thì nghiên cứu thuộc dạng mơ hình với số liệu dạng bảng động (Dynamic panel data) và với biến trễ của biến phục thuộc (LLRi,t-1) là biến nội sinh.
4.6.5. Kết quả nghiên cứu
LLR Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t Beta
L.LLR 0.494577 0.0734336 6.740 0.000*** 0.5447858 LG 0.0106287 0.0017972 5.910 0.000*** 0.3921989 L.LG -0.0034551 0.0011445 -3.020 0.003*** -0.3818638 NPL 0.1045392 0.0441989 2.370 0.019** 0.2735494 SIZE 0.0896202 0.0435695 2.060 0.042** 0.1299279 ROE 0.001846 0.0099687 0.190 0.853 0.0154299 GDP -0.1328791 0.0825405 -1.610 0.110 -0.0917777 L.GDP 0.0815549 0.0684367 1.190 0.235 0.1055356 INF 0.0092357 0.0092099 1.000 0.318 0.0861863
Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Bảng 4.5: Kiểm định các giải thuyết hồi quy tuyến tính
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata
Kết quả hồi quy cho thấy rủi ro tín dụng ngân hàng trong quá khứ với độ trễ một năm (LLRi,t-1) có tác động cùng chiều và khá mạnh đến rủi ro tín dụng (p<0.01, β = 0.495). Điều này cho thấy rủi ro tín dụng trong q khứ khơng hồn tồn bị xóa bỏ mà có thể chuyển sang và ảnh hương khá mạnh trong năm tiếp theo.
Tăng trưởng tín dụng năm hiện hành (LGit) có tác động cùng chiều (β = 0.011) đến rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 1%.
Tăng trưởng tín dụng với độ trễ 1 năm (LGi,t-1) có tác động ngược chiều và khá yếu (p<0.01, β = -0.035) đến rủi ro tín dụng.
Biến nợ xấu (NPLit) có tương quan cùng chiều (β = 0.105) với rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa 5%.
Quy mơ ngân hàng (SIZEit) có tác động cùng chiều và khơng mạnh đến rủi ro tín dụng (p<0.05, β = 0.090).
Biến khả năng sinh lợi, tỷ lệ tăng trưởng GDP, tỷ lệ tăng trưởng GDP trong quá khứ với độ trễ một năm, tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng nhưng khơng có ý nghĩa thống kê.
4.7. Kiểm định mơ hình các ảnh hưởng cố định FEM
LLR Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>|t| Khoảng tin cậy 95% L.LLR 0.2208247 0.0631935 3.49 0.001*** 0.0956732 0.345976 LG 0.0104974 0.001632 6.43 0.000*** 0.0072653 0.013729 L.LG -0.0028746 0.0006022 -4.77 0.000*** -0.0040672 -0.00168 NPL 0.204973 0.0322124 6.36 0.000*** 0.141178 0.268768 SIZE -0.0838559 0.1111157 -0.75 0.452 -0.3039148 0.136203 ROE -0.0007176 0.0088808 -0.08 0.936 -0.0183056 0.01687 GDP -0.0170913 0.0760858 -0.22 0.823 -0.1677754 0.133593 L.GDP -0.02629 0.0648184 -0.41 0.686 -0.1546595 0.10208 INF 0.0067542 0.0091779 0.74 0.463 -0.0114221 0.024931
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata
Kết quả kiểm định FEM cũng cho thấy rủi ro tín dụng ngân hàng trong quá khứ với độ trễ một năm (LLRi,t-1) có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng. Tăng