CHƢƠNG 2 : TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG
4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
4.3.1. Thống kê mô tả các biến quan sát
Sau khi thu thập số liệu từ BCTC có kiểm toán của các ngân hàng trong giai đoạn từ 2008 – 2015, tác giả sử dụng phần mềm Stata 12 để thực hiện thống kê mơ tả mẫu dữ liệu. Phân tích mẫu thống kê mơ tả cho thấy được giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của các biến trong mơ hình. Kết quả thống kê mơ tả được trình bày trong bảng 4.3 dưới đây.
Bảng 4.3: Thống kê mô tả các biến quan sát trong mơ hình Biến quan sát Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất NPL 184 0.02357 0.01502 0.00335 0.11401 CG 184 0.24329 0.43651 -2.22224 1.64958 SIZE 184 17.96549 1.24002 14.89359 20.56153 LLR 184 0.01305 0.00590 0.00255 0.03780 GDPG 184 0.05954 0.00554 0.0518 0.0698 CPI 184 0.07394 0.06280 0.0013 0.1989 UEP 184 0.02313 0.00329 0.0181 0.0299
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata – Phụ lục 04)
Nhìn vào bảng thống kê mơ tả các biến quan sát trong mơ hình (Bảng 4.3) cho ta thấy, biến phụ thuộc tỷ lệ nợ xấu (NPL) đạt mức trung bình là 2.35% ở giai đoạn 2008-2015, tức tỷ lệ nợ xấu mà các ngân hàng bình quân phải chịu chiếm 2.35% trên tổng dư nợ. NPL đạt mức cao nhất là 11.4% (SCB 2010) và thấp nhất là 0.33% (ACB 2010). Độ lệch chuẩn tương ứng là 1.5%, cho thấy mức độ dao động, phân tán khá cao trong số liệu này, điều đó cho thấy mức độ ổn định là tương đối thấp của số liệu. Điều này có thể giải thích, tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP trong giai đoạn này có sự biến động thường xuyên, đặc biệt là giai đoạn tăng ở mức đáng báo động 2012-2013.
Xét 3 biến độc lập liên quan đến các đặc điểm của ngân hàng, tăng trưởng tín dụng (CG) có mức trung bình 24.32%, với độ lệch chuẩn 43.65%, đạt giá trị cao nhất là 164.95% ở PGB năm 2009. Quy mơ ngân hàng (SIZE) có mức trung bình là 17.965. Giai đoạn này, các NHTMCP Việt Nam đi theo xu hướng phát triển ngày càng rộng lớn về quy mô và phạm vi hoạt động với quy mô cao nhất là 20.561 ở BIDV năm 2015. Dự phòng RRTD (LLR) đạt mức trung bình 1.305% với độ lệch chuẩn là 0.59%. Điều này cho thấy, các NHTMCP Việt Nam có tỷ lệ trích lập dự phịng RRTD khá đồng đều với mức cao nhất là 3.78% ở VCB năm 2008 và mức thấp nhất là 0.255% ở VIETCAP năm 2008.
Xét các biến kinh tế vĩ mô, tăng trưởng GDP (GDPG) đạt mức trung bình là 5.95%, cao nhất là 6.98% và thấp nhất là 5.18%. Tỷ lệ lạm phát có mức trung bình là 7.39%, cao nhất là 19.89% và thấp nhất là 0.13%. Tỷ lệ thất nghiệp có mức trung bình là 2.31%, cao nhất là 2.99% và thấp nhất là 0.18%.
4.3.2. Ma trận hệ số tƣơng quan
Ma trận hệ số tương quan cho chúng ta biết sự tác động cũng như mức độ tác động của các biến độc lập với nhau theo từng cặp. Điều này cho ta biết biến độc lập nào có tương quan với nhau, tức là có ảnh hưởng tới nhau trong mơ hình.
Đầu tiên là giải thích các hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập trong mơ hình. Để kiểm tra có sự tương quan giữa các biến với nhau hay không ta xem xét bảng 4.4 ma trận hệ số tương quan giữa các biến.
Bảng 4.4: Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến
NPL CG SIZE LLR GDPG CPI UEP
NPL 1.000 CG -0.3755 1.000 SIZE -0.0940 -0.0281 1.000 LLR 0.5006 -0.2261 0.4024 1.000 GDPG -0.3379 0.0799 0.0389 -0.1961 1.000 CPI 0.2675 -0.0431 -0.1740 0.1072 -0.0135 1.000 UEP 0.1923 0.1507 -0.2055 0.0555 0.0876 0.1856 1.000
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata – Phụ lục 05)
Theo Gujarati (2004), để loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến, cần nghiên cứu kỹ hệ số tương quan giữa các biến, nếu chúng vượt q 0.8 thì mơ hình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng. Bảng 4.4 cho thấy hệ số tương quan của các cặp biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn 0.8, hệ số tương quan lớn nhất trong bảng 4.4 có giá trị là 0.5006 thể hiện mối tương quan giữa biến NPL và LLR. Như vậy, khơng có mối tương quan đáng kể giữa các biến độc lập trong mơ hình.
Tuy nhiên, để có thể đảm bảo độ tin cậy cao hơn cho kết luận về hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định thông qua hệ số phóng đại VIF. Bảng 4.5 trình bày hệ số VIF của các biến độc lập trong mơ hình.
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Biến quan sát VIF
NPL 2.00 CG 1.25 SIZE 1.48 LLR 1.85 GDPG 1.18 CPI 1.13 UEP 1.20 Mean VIF 1.44
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata – Phụ lục 06)
Bảng 4.5 cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn 5, tức là mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.3. Kết quả mơ hình hồi quy
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, tác giả tiến hành hồi quy 3 mơ hình: mơ hình POOL, mơ hình FEM, mơ hình REM. Bảng 4.6 dưới đây sẽ trình bày kết quả hồi quy biến phụ thuộc NPL theo 6 biến độc lập lần lượt là CG, SIZE, LLR, GDPG, CPI, UEP.
Bảng 4.6: Kết quả ƣớc tính các nhân tố tác động theo Pooled OLS, FEM, REM
MƠ HÌNH POOLED OLS FEM REM
CG -0.0095448*** -0.0092436*** -0.0095448*** SIZE -0.0025237*** -0.0002896 -0.0025237*** LLR 1.408928*** 1.706243*** 1.408928*** GDPG -0.5448579*** -0.4898078*** -0.5448579*** CPI 0.0270778** 0.0269175*** 0.0270778** UEP 0.6715647*** 0.720712*** 0.6715647*** Const 0.677472*** 0.0192509 0.677472*** Số quan sát 184 184 184 R-Square 49.12% 42.49% 49.12% Kiểm định F (P_value) 0.000 Kiểm định Hausman (P_value) 0.0073
Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata – Phụ lục 07, 08, 09)
Mơ hình Pooled OLS có thể giải thích 49.12% sự thay đổi các yếu tố đến NPL. Bảng trên cho thấy các biến CPI có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và có tác động cùng chiều với NPL, các biến cịn lại có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong đó CG, SIZE, GDPG có tác động ngược chiều NPL, LLR và UEP có tác động cùng chiều với NPL.
4.3.4. Lựa chọn mơ hình hồi quy phù hợp
Kiểm định để lựa chọn mơ hình hồi quy gộp (Pooled OLS) và mơ hình hồi
quy các nhân tố tác động cố định (FEM)
Để lựa chọn giữa hai mơ hình này, tác giả thực hiện kiểm định F-test với giả thuyết:
Giả thuyết H1: Lựa chọn mơ hình FEM
Cơ sở đưa ra chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết. Nếu p-value của mơ hình FEM có giá trị nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Ngược lại nếu p-value của mơ hình FEM có giá trị lớn hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H1 và chấp nhận giả thuyết H0.
Dựa vào bảng 4.6, ta thấy p-value = 0.0000 (Phụ lục 08) nhỏ hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Như vậy, với mức ý nghĩa 5% mơ hình FEM phù hợp với dữ liệu mẫu hơn mơ hình Pooled regression.
Kiểm định để lựa chọn mơ hình FEM và REM. Để lựa chọn giữa 2 mơ hình, tác giả thực hiện kiểm định Hausman với giả thuyết được đưa ra là:
Giả thuyết H0: Lựa chọn mơ hình REM Giả thuyết H1: Lựa chọn mơ hình FEM
Cơ sở đưa ra chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết. Dựa vào kết quả kiểm định Hausman, nếu p-value của kiểm định Hausman có giá trị nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Ngược lại, nếu p-value của kiểm định Hausman có giá trị lớn hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H1 và chấp nhận giả thuyết H0.
Hình 4.1: Kết quả kiểm định Hausman
Dựa vào kết quả kiểm định Hausman ta thấy, kết quả p-value = 0.0073 < 0.05, ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1. Điều này cho thấy mơ hình FEM phù hợp với mẫu dữ liệu hơn so với mơ hình REM.
4.3.5. Kiểm định khuyết tật của mơ hình
Từ kết quả kiểm định Hausman, mơ hình FEM đã được lựa chọn là mơ hình phù hợp. Để có kết luận đáng tin cậy nhất, bước tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật thường gặp của mơ hình.
4.3.5.1. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
Hình 4.2: Kết quả kiểm định Wald
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata)
P-value = 0.0000 < 0.05, do đó có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình.
4.3.5.2. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi
Hình 4.3: Kết quả kiểm định Wooldridge
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata)
P-value = 0.0030 < 0.05, do đó có hiện tượng tự tương quan chuỗi trong mơ hình.
4.3.5.3. Khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và hiện tƣợng tự tƣơng quan chuỗi
Để khắc phục hiện tượng này, tác giả sử dụng ước lượng Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) với mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan chuỗi.
Kết quả thu được là P-value đều bé hơn 0.05 ở tất cả các biến độc lập (Kết quả ở Phụ lục 10). Vì vậy, tất cả các biến độc lập đều tác động đến NPL.
Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kiểm định
MƠ HÌNH POOLED OLS FEM REM FGLS
CG -0.0095448*** -0.0092436*** -0.0095448*** - 0.0096647*** SIZE -0.0025237*** -0.0002896 -0.0025237*** - 0.0022516*** LLR 1.408928*** 1.706243*** 1.408928*** 1.115361*** GDPG -0.5448579*** -0.4898078*** -0.5448579*** - 0.4774392*** CPI 0.0270778** 0.0269175*** 0.0270778** 0.0363755*** UEP 0.6715647*** 0.720712*** 0.6715647*** 0.4229024*** Const 0.677472*** 0.0192509 0.677472*** 0.0670983*** Số quan sát 184 184 184 184 Kiểm định F (P_value) 0.000 Kiểm định Hausman (P_value) 0.0073 Kiểm định PSTĐ (P_value) 0.0000 Kiểm định tự tƣơng 0.0030
quan(P_value)
Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata – Phụ lục 07, 08, 09, 10)
Dựa vào kết quả tổng hợp từ bảng 4.10, tác giả thấy các biến độc lập CG, SIZE, LLR, GDPG, CPI, UEP đều có mức ý nghĩa thống kế 1%, nên đưa vào mơ hình là hồn tồn hợp lý.
Phương trình hồi quy có dạng:
NPL= 0.067 - 0.0096CG - 0,0022SIZE + 1,1153LLR - 0.4774GDPG +0.0363CPI + 0.4229UEP
4.3.6. Thảo luận kết quả hồi quy
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết nghiên cứu Biến quan sát Kỳ vọng dấu Kết quả ước lượng
H1 CG - - H2 SIZE - - H3 LLR + + H4 GDPG - - H5 CPI + + H6 UEP + +
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu) Kết quả ở bảng 4.11 đã cung cấp bằng chứng về mối quan hệ tương quan có ý nghĩa thống kê giữa tỷ lệ nợ xấu với các biến độc lập trong mơ hình.
Cụ thể như sau:
Giả thuyết H1: Tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu ở các NHTMCP Việt Nam. Giá trị hồi quy = - 0.0096 (sig = 0.000 < 0.05). Dấu âm của hệ số hồi quy cho thấy tăng trưởng tín dụng có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Như vậy, giả thuyết H1 được chấp nhận, điều này cho thấy rằng, tăng trưởng tín dụng cao (trong mức cho phép) thì RRTD sẽ giảm, đúng như kỳ vọng ban đầu.
dụng mà ngân hàng theo đuổi trong thời kỳ đó. Trong q trình phát triển kinh tế, các NHTMCP thường xuyên tham gia vào các cuộc cạnh tranh khóc liệt giành thị phần cho vay dẫn đến việc tăng trưởng tín dụng cao. Một cách dễ dàng để thu hút thị phần được các ngân hàng áp dụng là cho vay khách hàng có rủi ro cao, đây là một trong những nguyên nhân là gia tăng RRTD. Ngược lại, nếu chính sách tăng trưởng tín dụng của ngân hàng hợp lý, hiệu quả, an tồn thì sẽ kiểm sốt và hạn chế RRTD.
Thực tế tình hình hoạt động tại các NHTMCP Việt Nam cũng cho thấy, khi tình hình tín dụng tăng trưởng nóng, hầu hết các NHTMCP ồ ạt nhau cho vay mà khơng đặc biệt chú trọng đến chất lượng tín dụng. Và khi nền kinh tế có những dấu hiệu bất ổn, lạm phát tăng cao, hoạt động sản xuất kinh doanh của DN đình đốn, gặp nhiều khó khăn, hàng tồn kho nhiều đã làm ảnh hưởng mạnh mẽ tới khả năng trả nợ ngân hàng của DN, làm cho nợ xấu tăng cao, RRTD tăng cao.
Giả thuyết H2: Quy mô ngân hàng thể hiện qua logarit của tổng tài sản có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam. Giá trị hồi quy = - 0.0022 (sig = 0.000 < 0.05). Dấu âm của hệ số hồi quy cho thấy quy mô ngân hàng có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Như vậy, giả thuyết H2 được chấp nhận, điều này cho thấy rằng, quy mô ngân hàng lớn, tức tiềm lực tài chính lớn thì sẽ giúp NHTMCP kiểm soát nợ xấu tốt hơn, RRTD được hạn chế, đúng như kỳ vọng ban đầu.
Giả thuyết H3: Dự phịng RRTD có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam. Giá trị hồi quy = 1.1153 (sig = 0.000 < 0.05). Dấu dương của hệ số hồi quy cho thấy dự phịng RRTD có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Như vậy, giả thuyết H3 được chấp nhận, điều này cho thấy rằng, khi dự phịng RRTD tăng tức là hoạt động tín dụng của NHTMCP tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng theo, RRTD sẽ tăng, đúng như kỳ vọng ban đầu.
Giả thuyết H4: tốc độ tăng trưởng GDP, thể hiện qua tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam. Giá trị hồi quy = -0.4774 (sig = 0.000 < 0.05). Dấu âm của hệ
số hồi quy cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Như vậy, giả thuyết H4 được chấp nhận, điều này cho thấy rằng, khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng tức nền kinh tế tăng trưởng tốt, các DN đang hoạt động sản xuất kinh doanh thuận lợi, hiệu quả, khả năng trả nợ được nâng cao hơn góp phần làm giảm RRTD, đúng như kỳ vọng ban đầu.
Giả thuyết H5: Lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam. Giá trị hồi quy = 0.0363 (sig = 0.000 < 0.05). Dấu dương của hệ số hồi quy cho thấy lạm phát có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Như vậy, giả thuyết H5 được chấp nhận, điều này cho thấy rằng, khi lạm phát tăng kéo theo nhiều hệ lụy như lãi suất tăng, đồng tiền bị mất giá, chi phí sản xuất gia tăng, tạo ra khơng ít khó khăn cho hoạt động sản xuất kinh doanh của DN, dễ dẫn đến nguy cơ vỡ nợ, phá sản, làm cho các khoản vay có vấn đề tăng cao, tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng theo, RRTD sẽ tăng. Ngược lại, khi lạm phát được kiểm sốt, giá cả hàng hóa ở mức hợp lý sẽ giúp cho người đi vay dễ dàng thực hiện nghĩa vụ trả nợ đối với ngân hàng, làm cho nợ xấu giảm xuống, RRTD được kiểm soát tốt. Đúng như kỳ vọng ban đầu.
Giả thuyết H6: Tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam. Giá trị hồi quy = 0.4229 (sig = 0.005 < 0.05). Dấu dương của hệ số hồi quy cho thấy tỷ lệ thất nghiệp có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Như vậy, giả thuyết H6 được chấp nhận, điều này cho thấy rằng, khi tỷ lệ thất nghiệp tăng sẽ làm cho RRTD sẽ tăng, đúng như kỳ vọng ban đầu.
Như vậy, kết quả phân tích hồi quy cho thấy, tất cả các yếu tố (bao gồm các yếu tố kinh tế vĩ mô và các yếu tố thuộc đặc điểm ngân hàng) được đưa vào để xây dựng mơ hình hồi quy đều có tác động đến RRTD tại các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015, cụ thể như sau: yếu tố tăng trưởng tín dụng (CG), tăng trưởng GDP (GDPG) có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro tín dụng; dự phịng rủi ro tín dụng (LLR), lạm phát (CPI) có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng phù hợp với những phân tích định tính ở chương 3. Bên cạnh đó, tác giả cũng xác định được xu hướng tác động của 2 yếu tố quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ thất