Nguồn: Tác giả tự tính tốn.
Với 134 quan sát, trong các năm 2008–2014, tỷ trọng cho vay trung dài hạn trung bình là 41,76%. Tỷ lệ này cao nhất là 103,7%, của ngân hàng TM TNHH MTV Đại Dương (Ocean bank) năm 2010. Ngân hàng này đã bị NHNN mua lại với giá 0 đồng vào năm 2015 sau những thua lỗ tài chính nặng nề, vốn điều lệ xuống tới mức âm. Tỷ lệ cho vay trung dài hạn trên tổng cho vay thấp nhất là 16,89%, của ngân hàng TMCP phát triển TP Hồ Chí Minh (HD bank) năm 2012. Tỷ lệ cho vay trung dài hạn biến thiên khá mạnh giữa các ngân hàng.
42.88% 40.28% 42.40% 36.89% 38.04% 42.51% 52.34% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
TỶ LỆ CHO VAY TRUNG DÀI HẠN TRÊN TỔNG CHO VAY TRUNG BÌNH QUA CÁC NĂM
Hình 3.11 Thống kê mơ tả biến MLTD
Nguồn: Tác giả tự tính tốn. 3.2.6 Nợ xấu
Tỷ lệ nợ xấu trung bình tính theo báo cáo tài chính của các NHTM trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2008-2014 dao động trong khoảng từ 1,72% - 3,7%.
Hình 3.12 Tỷ lệ nợ xấu trung bình qua các năm
2.18% 1.72% 1.72% 2.27% 2.34% 3.70% 2.92% 2.27% 0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 2.50% 3.00% 3.50% 4.00% 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Tuy nhiên, con số nợ xấu trên báo cáo tài chính khơng phản ánh chính xác tình trạng nợ xấu thực của các NHTM, do các ngân hàng có xu hướng che giấu nợ xấu bằng hạch tốn một phần sang các khoản mục khác trên bảng cân đối kế toán. Theo Nguyễn Xuân Thành (2016) và Võ Phượng Hà Chiêu (2015), nợ xấu được che giấu một phần trong khoản mục tài sản có khác (bao gồm các tiểu mục “các khoản lãi, phí phải thu” và “tài sản có khác” trong bảng cân đối kế tốn). Hình 3.13 phản ánh tỷ lệ nợ xấu trung bình qua các năm, tính bằng cách cộng thêm giá trị hai tiểu mục trong khoản mục tài sản có khác vào giá trị nợ xấu ban đầu. Biến thiên của đồ thị trên hình 3.13 tương tự biến thiên của đồ thị trên hình 3.12. Ngồi ra, số liệu tính được theo cách này cũng sát với số liệu mà Fitch Rating công bố. Tỷ lệ nợ xấu theo Fitch Rating tháng 6/2011 là 13%, các tháng năm 2012 quanh quẩn ở mức từ 14% - 17% (Vũ Thành Tự Anh và đ.t.g, 2013). Điều đó cho thấy có thể sử dụng tỷ lệ nợ xấu và tài sản có khác như một thước đo nợ xấu.
Hình 3.13. Tỷ lệ nợ xấu và tài sản có khác trung bình qua các năm.
Nguồn: Tác giả tự tính tốn.
Trên phân phối thống kê, với 134 quan sát, tỷ lệ nợ xấu trung bình là 11,3%. Tỷ lệ này biến thiên khá mạnh giữa các ngân hàng. Tỷ nợ xấu cao nhất là 51,61%, của ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) năm 2013. SCB là ngân hàng thường xuyên thiếu hụt thanh khoản qua các năm, là
8.59% 7.94% 10.27% 12.99% 14.39% 13.75% 10.26% 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
một trong ba ngân hàng đầu tiên mà NHNN phải tiến hành tái cơ cấu. Tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là 2,47% của ngân hàng TMCP Sài Gịn Cơng thương năm 2008.
Hình 3.14 Thống kê mơ tả biến NPL
Nguồn: Tác giả tự tính tốn.
3.3 Mơ hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
3.3.1 Mơ hình nghiên cứu đề xuất
Mục tiêu của nghiên cứu tập trung vào phân tích tác động của các yếu tố đặc trưng ngân hàng, đặc biệt là các yếu tố liên quan đến hoạt động cho vay tác động tới thanh khoản của hệ thống NHTM Việt Nam. Trên cơ sở các nghiên cứu của Malik và Rafique (2013), Bonfim và Kim (2011), Vodova (2011), cùng với việc tiếp thu các nghiên cứu trước, mơ hình nghiên cứu sau được đề xuất:
LIQit = + SIZEi,t + CAPi,t + LGi,t + MLTDi,t + NPLi,t + ui Trong đó:
Các biến độc lập
SIZEi,t là quy mô tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t.
LGi,t là tỷ lệ tăng trưởng cho vay của ngân hàng i tại thời điểm t.
MLTDi,t là tỷ lệ cho vay trung dài hạn trên tổng cho vay của ngân hàng i tại thời điểm t. NPLi,t là tỷ lệ nợ xấu trên tổng cho vay của ngân hàng i tại thời điểm t.
Biến phụ thuộc
Thanh khoản (LIQ): LIQi,t là khả năng thanh khoản của ngân hàng i tại thời điểm t.
Trong nghiên cứu này, tác giả xem xét tác động của các yếu tố liên quan đến hoạt động cho vay phát sinh từ những điều chỉnh của Thơng tư 36, do đó tác giả sử dụng cách tính tỷ lệ dự trữ thanh khoản được quy định trong Thông tư 36 để đo lường thanh khoản.
LIQ = à ả ó í ả
ổ ợ ả ả *100%
Trong đó: Tổng nợ phải trả là khoản mục nợ phải trả trên bảng cân đối kế tốn của ngân hàng. Tài sản có tính thanh khoản cao bao gồm: Tiền mặt, vàng; Tiền gửi tại NHNN; Các loại giấy tờ có giá được sử dụng trong các giao dịch của NHNN; Tiền trên tài khoản thanh toán tại các ngân hàng đại lý, trừ các khoản đã cam kết cho mục đích thanh tốn cụ thể; Tiền gửi không kỳ hạn tại TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài khác ở trong nước và nước ngồi; Các loại trái phiếu, tín phiếu do Chính phủ các nước, Ngân hàng Trung ương các nước có mức xếp hạng từ AA trở lên phát hành hoặc bảo lãnh thanh tốn. (Thơng tư 36).
Như phân tích ở phần 2.2, có nhiều tỷ số đo lường thanh khoản khác nhau tuy nhiên chưa nhận được sự thống nhất của các nhà nghiên cứu. LCR và NSFR là hai tỷ số được Basel giới thiệu và được nhiều ngân hàng trên thế giới áp dụng, tuy nhiên việc tính tốn hai tỷ số này cần số liệu báo cáo nội bộ của ngân hàng. Theo Federico (2012), tỷ số phản ánh tương quan giữa tài sản có và nợ phải trả có tính tổng hợp và phù hợp hơn cả. Do đó, tác giả lựa chọn tỷ số dự trữ thanh khoản, và có điều chỉnh chi tiết các tài sản được xếp vào nhóm tài sản có tính thanh khoản cao (do giới hạn của thông tin trên báo cáo tài chính).
Bảng 3.1. Mơ tả các biến STT Ký STT Ký hiệu biến Mô tả biến Cách đo lường Kỳ vọng
Nghiên cứu trước
Biến phụ thuộc
1 LIQ Thanh
khoản
Tài sản có tính thanh khoản cao/ Tổng nợ phải trả
Biến độc lập
2 SIZE Quy mô
ngân hàng
Logarit tự nhiên của tổng tài sản. + Vodova (2011); Malik và Rafique (2013); Cucinelli (2013); Melese và Laximikantham (2015) 3 CAP Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản + Vodova (2011); Bunda và Desquilbet (2008); Cucinelli (2013) 4 LG Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng
(Tổng cho vay khách hàng năm t - Tổng cho vay khách hàng năm (t-1))/ Tổng cho vay khách hàng năm (t-1) _ Aspachs, Nier, Tisset, (2005); Melese, Laximikantham (2015). 5 MLTD Tỷ lệ cho vay trung, dài hạn trên _
tổng cho vay 6 NPL Tỷ lệ nợ
xấu
Nợ xấu/ Tổng dư nợ _ Vodova (2011); Muteanu (2012); Roman và Sargu (2013); Sudirman (2014)
3.3.2 Phương pháp ước lượng mơ hình
Hầu hết nghiên cứu đi trước về các yếu tố tác động tới thanh khoản ngân hàng đều sử dụng dữ liệu bảng để tiến hành phân tích. Về mặt lý thuyết, dữ liệu bảng thường được ước lượng bằng một trong ba phương pháp: mơ hình hồi quy dữ liệu gộp OLS (Pooled OLS), mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM) và mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM).
Dữ liệu bảng gồm hai chiều: cá nhân (đơn vị chéo) và thời gian. Mơ hình FEM dựa trên giả định: mỗi cá nhân đều có một số đặc điểm riêng biệt, các đặc điểm riêng biệt này khác nhau giữa các cá nhân nhưng không đổi theo thời gian; các đặc điểm riêng biệt được thể hiện trong phần dư, và có sự tương quan giữa phần dư với các biến giải thích. Theo Gujarati (2007), nếu số đơn vị chéo lớn và số dữ liệu chuỗi thời gian nhỏ, các đơn vị chéo trong mẫu không được lấy mẫu ngẫu nhiên, thì FEM là sự lựa chọn phù hợp hơn. Trong mẫu của nghiên cứu này, số đơn vị chéo là 24 ngân hàng; chuỗi thời gian là 7 năm; mẫu được lấy theo phương pháp thuận tiện; do đó FEM là lựa chọn phù hợp. FEM cũng là mơ hình được chọn trong nhiều nghiên cứu như Vodova (2011), Bonfim và Kim (2011), Malik và Rafique (2013), Trương Quang Thơng (2013). Do đó, nghiên cứu này chọn sử dụng hồi quy dữ liệu bảng với hiệu ứng FEM và chỉ xem xét tác động một chiều từ các đơn vị chéo.
Nghiên cứu tiến hành kiểm định vi phạm các giả thiết của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM) bao gồm: kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi. Còn hiện tượng tự tương quan, theo Torres-Reyna (2007), kiểm định tự tương quan chỉ áp dụng với dữ liệu bảng có chuỗi thời gian dài, trên 20-30 năm; còn với chuỗi thời gian ngắn, tự tương quan không phải vấn đề. Do đó, với chuỗi thời gian 7 năm, nghiên cứu này không đi kiểm định tự tương quan. Các ước lượng và kiểm định được thực hiện trên Stata 11.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH 4.1 Kết quả ước lượng và kiểm định mơ hình
Kết quả ước lượng mơ hình
Từ mơ hình nghiên cứu đề xuất, sử dụng phương pháp ước lượng các ảnh hưởng cố định, được kết quả hồi quy như sau:
Bảng 4.1 Kết quả ước lượng mơ hình
Biến Hệ số hồi quy Giá trị kiểm định P
Hằng số 18,183 0,486 SIZE 0,552 0,696 CAP 0,222* 0,097 LG -0,036* 0,066 MLTD -0,166*** 0,008 NPL -0,066 0,457 Số quan sát 134 R-Squared 0,7058 R-Squared điều chỉnh 0,6274 Giá trị kiểm định F F(5,105) = 2,61 Prob > F = 0,029
(*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, * có ý nghĩa thống kê ở mức 10%)
Nguồn: Tác giả tự tính tốn.
Kết quả hồi quy cho thấy các biến đều cho dấu phù hợp kì vọng: SIZE và CAP tương quan dương với LIQ, tức là tương quan đồng biến với thanh khoản; trong khi đó LG, MLTD, NPL tương quan âm với LIQ, tức là tương quan nghịch biến với thanh khoản. Hai biến CAP và LG là có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, biến MLTD có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Độ phù hợp
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
VIF (variance inflation factor) là chỉ tiêu được dùng để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình hồi quy. Nếu VIF > 10 sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến (Gujarati, 2007). Kết quả kiểm định cho VIF = 1,24 <10 (xem phụ lục 4). Đồng thời, căn cứ vào ma trận hệ số tương quan ta cũng thấy các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0.6 (xem phụ lục 5). Như vậy, hồn tồn khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình hồi quy.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Giả thuyết không là phương sai sai số không đổi, bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5% khi Pvalue < 0,05. Kết quả Wald test cho Prob > chi2 = 0,0000 < 0,05 (xem phụ lục 6), do đó ta có cơ sở bác bỏ giả thuyết không ở mức ý nghĩa 5%, như vậy mơ hình tồn tại vi phạm giả thuyết phương sai không đổi trong CLRM.
Kết quả ước lượng mơ hình sau khi khắc phục vi phạm
Các kiểm định cho thấy: mơ hình FEM ban đầu khơng có hiện tượng đa cộng tuyến; tuy nhiên tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. Điều đó dẫn đến các ước lượng vẫn tuyến tính, khơng chệch nhưng khơng cịn hiệu quả; các khoảng tin cậy rộng hơn, các kiểm định t và F thiếu chính xác. Để khắc phục vi phạm, sử dụng lệnh robust trên Stata. Kết quả mơ hình sau khi khắc phục như sau:
Bảng 4.2 Kết quả ước lượng mơ hình sau khi khắc phục các vi phạm
Biến Hệ số hồi quy Giá trị kiểm định P
Hằng số 18,183 0,597 SIZE 0,552 0,771 CAP 0,222 0,264 LG -0,036** 0,043 MLTD -0,166** 0,043 NPL -0,066 0,452 Số quan sát 134 R-Squared 0,7058 R-Squared điều chỉnh 0,6274
Nguồn: Tác giả tự tính tốn.
Kết quả ước lượng cho thấy: các biến độc lập trong mơ hình giải thích được 62,74% sự biến thiên của biến phụ thuộc LIQ.
Tác động của tăng trưởng cho vay đến thanh khoản: LG tương quan âm với LIQ, tức là tăng
trưởng cho vay tương quan nghịch biến với thanh khoản ở mức ý nghĩa 5%. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tăng trưởng cho vay tăng/ giảm 1% thì về mặt trung bình, thanh khoản giảm/tăng 0,036%.
Tác động của tỷ lệ cho vay trung dài hạn trên tổng cho vay đến thanh khoản: MLTD tương
quan âm với LIQ, tức là tỷ lệ cho vay trung dài hạn trên tổng cho vay tương quan nghịch biến với thanh khoản ở mức ý nghĩa 5%. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ cho vay trung dài hạn trong tổng dư nợ tăng/ giảm 1% thì về mặt trung bình, thanh khoản giảm/ tăng tương ứng 0,166%.
Các yếu tố khác: Kết quả ước lượng cho thấy, quy mơ ngân hàng và vốn chủ sở hữu có quan
hệ đồng biến với thanh khoản của ngân hàng, nợ xấu có tương quan nghịch biến với thanh khoản; tuy nhiên các mối quan hệ này khơng có ý nghĩa thống kê.
4.2 Phân tích và thảo luận kết quả
4.2.1 Tác động của tăng trưởng cho vay đến thanh khoản
Kết quả nghiên cứu cho thấy: tăng trưởng cho vay có tác động tiêu cực đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng. Tăng trưởng cho vay tăng lên thì khả năng thanh khoản yếu đi, hay rủi ro thanh khoản tăng lên. Điều này là hoàn toàn phù hợp với lý thuyết, bởi khi ngân hàng cho vay nhiều hơn thì đồng thời cũng làm giảm lượng tài sản thanh khoản cao, và tăng lượng tài sản kém thanh khoản mà ngân hàng nắm giữ; đồng thời khoảng trống về kì hạn giữa tiền gửi và tiền vay tăng. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Aspachs, Nier, Tiesset (2005). Nhìn lại giai đoạn khủng hoảng thanh khoản của hệ thống NHTM Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2011, có thể thấy rõ mối quan hệ ngược chiều này.
Năm 2007, tổng cho vay ra của toàn hệ thống ngân hàng đối với nền kinh tế tăng cao đột biến so với nhiều năm trước đó, lên tới hơn 50% (hình 4.1).
Hình 4.1 Tăng trưởng tín dụng qua các năm.
Nguồn: Trần Thị Quế Giang, Bùi Thị Phương Thảo (2013)
Ngun nhân của tình trạng tăng trưởng nóng này trước hết là do các NHTM đua nhau tăng vốn điều lệ, mở rộng mạng lưới nên buộc phải tăng dư nợ để tìm kiếm lợi nhuận. Đặc biệt, giai
23.0% 23.2% 25.5% 32.1% 37.1% 34.7% 24.7% 50.2% 27.7% 45.6% 31.9% 13.9% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
đoạn này, thị trường chứng khoán, bất động sản, tiêu dùng phát triển mạnh, tác động ngược trở lại vào hệ thống ngân hàng, khiến hoạt động cho vay của hệ thống ngân hàng cũng diễn ra sôi động theo. Luồng vốn tín dụng có sự chuyển dịch từ cho vay những ngành then chốt như hạ tầng, công nghiệp, thương mại – dịch vụ, xuất khẩu… sang cho vay đầu tư kinh doanh chứng khoán, bất động sản, vàng và cho vay tiêu dùng (vốn là những lĩnh vực tiềm ẩn nhiều rủi ro). Một số NHTM cổ phần cho vay chứng khoán vượt mức 3% theo Chỉ thị 03/2007/CT-NHNN; thay vì giảm cho vay lĩnh vực này, các ngân hàng lại cố gắng tăng dư nợ nhằm đảm bảo tỷ lệ cho vay chứng khoán đúng quy định (Nguyên Hương, 2007).
Tiếp sau tăng trưởng nóng năm 2007 là tình trạng căng thẳng thanh khoản năm 2008. Lãi suất huy động và cho vay biến động và leo thang chưa từng có trong lịch sử. Lãi suất huy động dân cư lên tới 19%/năm, cá biệt có ngân hàng áp 20%/năm. Căng thẳng thanh khoản tác động ngược trở lại, khiến hoạt động cho vay của nhiều NHTM cầm chừng, doanh nghiệp đi vay vừa khó khăn trong khả năng tiếp cận vốn vừa phải chịu lãi suất cao. Ngân hàng nhà nước phải