4.1. Mơ hình nghiên cứu
4.1.1. Xây dựng các giả thuyết nghiên cứu
Với phần lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm đã thực hiện tại nước ngoài cũng như trong nước tại mục 2.2, bài luận văn sẽ tiếp cận các nhân tố tác động đến nợ xấu của NHTM theo hướng có hai nhóm nhân tố: nhóm các nhân tố vĩ mơ của nền kinh tế và nhóm các nhân tố đặc thù của ngân hàng. Cụ thể, nhóm các nhân tố vĩ mơ của nền kinh tế, tác giả lựa chọn nhân tố “tăng trưởng GDP”, “tỷ lệ thất nghiệp” và “lãi suất thực”; nhóm các nhân tố đặc thù của ngân hàng, tác giả lựa chọn nhân tố “quy mơ ngân hàng”, “khả năng sinh lời”, “tăng trưởng tín dụng” và “dự phịng rủi ro tín dụng”.
4.1.1.1. Giả thuyết “tăng trưởng GDP”
Nghiên cứu của Louzis và cộng sự (2011) đưa ra lý thuyết: khi nền kinh tế đang trong giai đoạn tăng trưởng cao thì tỷ lệ nợ xấu sẽ thấp do khách hàng có thu nhập để thanh toán các khoản nợ ngân hàng. Nếu nền kinh tế tiếp tục tăng trưởng, hoạt động tín dụng ngày càng được mở rộng. Sự tăng trưởng nhanh chóng của hoạt động tín dụng làm cho chất lượng tín dụng khơng được đảm bảo do các ngân hàng chạy theo mục tiêu lợi nhuận mà cho vay đối với các khách hàng dưới chuẩn. Vì vậy, khi nền kinh tế rơi vào trạng thái suy thối, các ngân hàng khơng thu hồi được các khoản nợ đến hạn, dẫn đến nợ xấu tăng cao.
Nghiên cứu của Dash và Kabra (2010) cũng dẫn đến kết quả rằng tăng trưởng GDP có mối tương quan âm với nợ xấu. Tuy nhiên, Inekwe Murumba (2013) lại cho thấy mối tương quan dương giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng khi nền kinh tế tăng trưởng tốt, kết quả kinh doanh của khách hàng thuận lợi sẽ làm tăng khả năng trả nợ cho ngân hàng, do đó nợ xấu của ngân hàng sẽ giảm.
Theo Filip (2015), khi thất nghiệp xảy ra, thu nhập của người đi vay sẽ giảm, do đó khả năng hồn trả nợ gốc cũng như lãi vay của họ sẽ giảm, điều này dẫn đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng sẽ tăng lên.
Nghiên cứu của Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013), Louzis, Vouldis and Metaxas (2011), Bofondi và Ropele (2011) đã chỉ ra mối tương quan dương giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ nợ xấu.
Theo kỳ vọng của tác giả, khi nền kinh tế có tỷ lệ thất nghiệp cao sẽ làm gia tăng nợ xấu do khả năng trả nợ của khách hàng bị suy giảm.
Giả thuyết H2: Tỷ lệ thất nghiệp có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu.
4.1.1.3. Giả thuyết “lãi suất thực”
Nghiên cứu của Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013) cho rằng khi ngân hàng tăng lãi suất thực cho vay sẽ lập tức dẫn đến sự gia tăng nợ xấu, đặc biệt là các khoản vay với lãi suất thả nổi, do sự suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng đi vay.
Theo kỳ vọng của tác giả, lãi suất tăng sẽ làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng, do đó dẫn đến sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng.
Giả thuyết H3: Lãi suất thực có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu.
4.1.1.4. Giả thuyết “quy mô ngân hàng”
Theo Hu và cộng sự (2004), các ngân hàng có quy mơ lớn sẽ có nhiều nguồn lực hơn trong việc đánh giá và xử lý các khoản nợ. Điều này giúp cải thiện chất lượng các khoản cho vay và do đó sẽ giúp làm giảm nợ xấu cho ngân hàng. Ngược lại, những ngân hàng nhỏ do thiếu khả năng cạnh tranh trên thị trường cho vay, do đó điều kiện cho vay của những ngân hàng này thường dễ dàng hơn, vì vậy chất lượng các khoản vay cũng sẽ thấp hơn. Hơn nữa, những ngân hàng nhỏ thường thiếu nguồn lực đầu tư cho việc đánh giá, phân loại khách hàng, do đó rủi ro trong hoạt động tín dụng của chúng càng cao hơn so với các ngân hàng lớn.
Tuy nhiên, nghiên cứu của Dash và Kabra (2010) lại tìm thấy mối tương quan dương giữa quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu.
Theo kỳ vọng của tác giả, ngân hàng có quy mơ lớn thì tỷ lệ nợ xấu càng cao. Do những ngân hàng lớn thường có tâm lý ỷ lại với suy nghĩ ngân hàng càng lớn thì sự sụp đó của nó càng ảnh hưởng mạnh đến tồn bộ hệ thống tài chính, do đó Chính phủ sẽ sẵn sàng đứng ra giúp đỡ những ngân hàng này khi chúng gặp khó khăn. Sự ỷ lại này khiến các ngân hàng lớn tham gia các hoạt động rủi ro, dẫn đến nguy cơ nợ xấu ngày càng tăng lên.
Giả thuyết H4: Quy mơ ngân hàng có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu.
4.1.1.5. Giả thuyết “khả năng sinh lời”
Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, ngân hàng có khả năng sinh lời cao thì tỷ lệ nợ xấu cũng cao. Giả thuyết này được suy luận rằng các nhà quản trị ngân hàng đã áp dụng một chính sách tín dụng khoan dung để tăng thu nhập ở hiện tại, nhưng có thể dẫn đến sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu trong tương lai.
Nghiên cứu Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013) bằng việc sử dụng tỷ lệ ROA đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng đã cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa ROA và tỷ lệ nợ xấu. Các tác giả cho rằng một ngân hàng có khả năng sinh lời cao sẽ có ít động cơ tham gia vào các hoạt động cho vay với rủi ro cao. Ngược lại, những ngân hàng hoạt động kém hiệu quả sẽ cố gắng sinh lời bằng việc cấp các khoản tín dụng khơng đạt chuẩn, do đó tại các ngân hàng này dễ dàng nảy sinh các khoản nợ xấu hơn.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng ngân hàng có khả năng sinh lời cao sẽ có một tỷ lệ nợ xấu thấp và ngược lại.
Giả thuyết H5: Khả năng sinh lời có mối tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu.
4.1.1.6. Giải thuyết “tăng trưởng tín dụng”
Nghiên cứu của Ahmad và Bashir (2013) tại Pakistan cho thấy tăng trưởng tín dụng tác động tiêu cực đến chất lượng tín dụng, tức là tương quan dương làm tăng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng ngay trong năm nghiên cứu. Điều này có thể được giải thích rằng khi nền kinh tế đang trong giai đoạn tăng trưởng, các ngân hàng sẽ cho vay nhiều hơn,
thậm chí là các khoản vay chất lượng thấp vẫn được các ngân hàng chấp nhận, dẫn đến tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng cao. Đến khi nền kinh tế đột ngột suy thoái, người vay sẽ khơng có đủ thu nhập để hồn trả các khoản nợ gốc và lãi vay cho ngân hàng, dẫn đến gia tăng nợ xấu.
Với bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng sẽ tìm thấy bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ cùng chiều (tương quan dương) giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết H6: Tăng trưởng tín dụng có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu.
4.1.1.7. Giả thuyết dự phịng rủi ro tín dụng
Khi ngân hàng dự đoán được khả năng thu hồi các khoản nợ vay thấp, họ sẽ lập dự phòng nhiều hơn để giảm sự biến động thu nhập trong tương lai và tăng cường khả năng thanh toán trung hạn. Các nhà quản trị ngân hàng cũng có thể sử dụng dự phịng rủi ro tín dụng để thể hiện sức mạnh tài chính của mình (Ahmad và cộng sự, 1999). Dự phịng rủi ro tín dụng phản ánh quan điểm của ngân hàng trong việc quản lý rủi ro tín dụng. Nghiên cứu của Hasan và Wall (2004) cho thấy tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng có lên quan chặt chẽ với một tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng cao.
Với kỳ vọng của tác giả, một ngân hàng có tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng cao sẽ có tỷ lệ nợ xấu cao.
Giả thuyết H7: Dự phịng rủi ro tín dụng có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu.
4.1.2. Các biến nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng biến “tỷ lệ nợ xấu” là biến phụ thuộc, các biến kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất thực và các biến đặc thù của ngân hàng như quy mô ngân hàng, khả năng sinh lời, tăng trưởng tín dụng, dự phịng rủi ro tín dụng là các biến độc lập.
Nợ xấu là các khoản nợ đã quá hạn thanh toán gốc và lãi trên 90 ngày và khả năng trả nợ là đáng lo ngại. Theo quy định của NHNN, nợ xấu gồm nợ nhóm 3 (nợ dưới chuẩn), nợ nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn).
Tỷ lệ nợ xấu được tính theo cơng thức sau:
𝑇ỷ 𝑙ệ 𝑛ợ 𝑥ấ𝑢 = 𝐷ư 𝑛ợ 𝑛ℎó𝑚 3 + 𝑑ư 𝑛ợ 𝑛ℎó𝑚 4 + 𝑑ư 𝑛ợ 𝑛ℎó𝑚 5
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑥 100%
Trong đó:
- Các mục dư nợ nhóm 3, dư nợ nhóm 4 và dư nợ nhóm 5 được thu thập từ Bảng thuyết minh báo cáo tài chính.
- Khoản mục tổng dư nợ được thu thập từ Bảng cân đối kế toán.
4.1.2.1. Tăng trưởng GDP - GDP
GDP là tổng sản phẩm quốc nội của một quốc gia. Tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) hàng năm được tính theo cơng thức sau:
∆𝐺𝐷𝑃𝑡 = 𝐺𝐷𝑃𝑡 − 𝐺𝐷𝑃𝑡−1
𝐺𝐷𝑃𝑡−1 𝑥 100%
Trong đó, giá trị GDP hàng năm được tác giả thu thập tại website của Tổng cục thống kê Việt Nam.
4.1.2.3. Tỷ lệ thất nghiệp – UN
Tỷ lệ thất nghiệp là chỉ tiêu biểu hiện tỷ lệ so sánh số người thất nghiệp với lực lượng lao động (tổng dân số hoạt động kinh tế) trong kỳ.
Tỷ lệ thất nghiệp được tính theo cơng thức sau:
𝑇ỷ 𝑙ệ 𝑡ℎấ𝑡 𝑛𝑔ℎ𝑖ệ𝑝 = 𝑆ố 𝑛𝑔ườ𝑖 𝑡ℎấ𝑡 𝑛𝑔ℎ𝑖ệ𝑝
𝐿ự𝑐 𝑙ượ𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑜 độ𝑛𝑔 𝑥ã ℎộ𝑖 𝑥 100%
Trong bài nghiên cứu này, số liệu về tỷ lệ thất nghiệp được tác giả thu thập tại website của Tổng cục thống kê Việt Nam.
Lãi suất thực là lãi suất cho vay được điều chỉnh theo lạm phát được đo bằng chỉ số giảm phát GDP. Lãi suất thực được tính xấp xỉ theo công thức sau:
𝐿ã𝑖 𝑠𝑢ấ𝑡 𝑡ℎự𝑐 = 𝐿ã𝑖 𝑠𝑢ấ𝑡 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝑑𝑎𝑛ℎ 𝑛𝑔ℎĩ𝑎 − 𝑇ỷ 𝑙ệ 𝑙ạ𝑚 𝑝ℎá𝑡
Trong bài nghiên cứu này, số liệu lãi suất thực được tác giả thu thập tại website của Ngân hàng thế giới (Worldbank).
4.1.2.5. Quy mô ngân hàng – SIZE
Quy mô ngân hàng phản ánh qua tổng tài sản của ngân hàng đó. Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng giá trị tổng tài sản của ngân hàng để đại diện cho biến quy mô ngân hàng. Tuy nhiên, giá trị tổng tài sản lại quá lớn so với giá trị của các biến khác. Vì vậy tác giả sử dụng làm logarit tự nhiên của tổng tài sản làm biến đại diện cho quy mô ngân hàng. Đây là cách tiếp cận đã được sử dụng sử dụng trong nhiều nghiên cứu trước đó như nghiên cứu của Rajan và Dhal (2003), Dash và Kabra (2010). Như vậy quy mơ ngân hàng được tính như sau:
𝑄𝑢𝑦 𝑚ơ 𝑛𝑔â𝑛 ℎà𝑛𝑔 = 𝐿𝑛(𝑡ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛)
Trong đó, giá trị tổng tài sản được tác giả thu thập trên Bảng cân đối kế toán của các ngân hàng qua các năm.
4.1.2.6. Tăng trưởng tín dụng - LOAN
Tốc độ tăng trưởng tín dụng phản ánh khả năng mở rộng trong hoạt động tín dụng của ngân hàng qua các năm. Tốc độ tăng trưởng tín dụng được tính theo cơng thức sau:
∆𝐿𝑂𝐴𝑁𝑡 = 𝐿𝑂𝐴𝑁𝑡 − 𝐿𝑂𝐴𝑁𝑡−1
𝐿𝑂𝐴𝑁𝑡−1 𝑥 100%
Trong đó, giá trị biến LOAN: dư nợ cho vay được tác giả thu thập từ Bảng cân đối kế toán của các ngân hàng qua các năm.
4.1.2.7. Khả năng sinh lời – ROE
Có nhiều chỉ tiêu để đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng như: ROE – tỷ suất sinh lời của vốn chủ sở hữu, ROA – tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, NIM – tỷ suất lợi nhuận lãi cận biên,… trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng giá trị ROE đại
diện cho biến khả năng sinh lời của ngân hàng, như cách tiếp cận của Garcia Macro và Robles Fernandez (2008), Louzis, Vouldis and Metaxas (2011). Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của ngân hàng được tính theo cơng thức sau:
𝑅𝑂𝐸 = 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑠𝑎𝑢 𝑡ℎ𝑢ế
𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢 𝑥 100%
Trong đó, giá trị lợi nhuận sau thuế được tác giả thu thập trên Bảng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Giá trị vốn chủ sở hữu được thu thập trên Bảng cân đối kế toán.
4.1.2.8. Dự phịng rủi ro tín dụng – LLP
Dự phịng rủi ro tín dụng được trích lập và hạch tốn vào chi phí hoạt động để dự phịng cho những tổn thất có thể xảy ra đối với các khoản tín dụng (nợ) của ngân hàng. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng để đại diện cho biến dự phịng rủi ro tín dụng, được tính theo cơng thức sau:
𝐿𝐿𝑃 = 𝐷ự 𝑝ℎị𝑛𝑔 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑥 100%
Trong đó, các khoản mục dự phịng tín dụng và tổng dư nợ được tác giả thu thập từ Bảng cân đối ké toán của các ngân hàng qua các năm.
Bảng 4.1: Mô tả các biến được sử dụng trong mơ hình nghiên cứu
Loại biến
Tên biến
Ký hiệu
biến Cách đo lường
Kỳ vọng dấu Biến phụ thuộc Tỷ lệ nợ xấu NPL
𝐷ư 𝑛ợ 𝑛ℎó𝑚 3 + 𝑑ư 𝑛ợ 𝑛ℎó𝑚 4 + 𝑑ư 𝑛ợ 𝑛ℎó𝑚 5
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑥 100% Biến độc lập Tăng trưởng GDP GDP 𝐺𝐷𝑃𝑡 − 𝐺𝐷𝑃𝑡−1 𝐺𝐷𝑃𝑡−1 𝑥 100% -
Tỷ lệ thất nghiệp UN 𝑆ố 𝑛𝑔ườ𝑖 𝑡ℎấ𝑡 𝑛𝑔ℎ𝑖ệ𝑝 𝐿ự𝑐 𝑙ượ𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑜 độ𝑛𝑔 𝑥ã ℎộ𝑖 𝑥 100% + Lãi suất thực RIR 𝐿ã𝑖 𝑠𝑢ấ𝑡 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝑑𝑎𝑛ℎ 𝑛𝑔ℎĩ𝑎 − 𝑇ỷ 𝑙ệ 𝑙ạ𝑚 𝑝ℎá𝑡 + Quy mô ngân hàng SIZE 𝐿𝑛(𝑡ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛) + Tăng trưởng tín dụng LOAN 𝐿𝑂𝐴𝑁𝑡 − 𝐿𝑂𝐴𝑁𝑡−1 𝐿𝑂𝐴𝑁𝑡−1 𝑥 100% + Khả năng sinh lời ROE 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑠𝑎𝑢 𝑡ℎ𝑢ế 𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢 𝑥 100% - Dự phòng rủi ro tín dụng LLP 𝐷ự 𝑝ℎị𝑛𝑔 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑥 100% + Nguồn: tác giả tự tổng hợp 4.1.3. Dữ liệu nghiên cứu
- Số liệu về các biến kinh tế vĩ mô:
Biến “tăng trưởng GDP” và biến “tỷ lệ thất nghiệp” được thu thập từ website của Tổng cục thống kê Việt Nam.
Biến “Lãi suất thực” được thu thập từ website của Ngân hàng thế giới (Worldbank).
- Số liệu về các biến đặc trưng của ngân hàng: hầu hết các số liệu được tác giả thu thập từ Báo cáo tài chính và Báo cáo thường niên được cơng bố trên website của các ngân hàng. Tuy nhiên, trong quá trình thu thập số liệu, có một số ngân hàng không công bố báo cáo tài chính ở một số năm, vì vậy tác giả sử dụng nguồn số liệu từ cơ sở dữ liệu BankScope của BVD để bổ sung hoàn chỉnh.
Theo cơng bố của NHNN, tính đến ngày 31/12/2015, tồn hệ thống Ngân hàng Việt Nam có 35 NHTM (khơng tính Ngân hàng nước ngồi và Ngân hàng liên doanh), bao gồm 07 NHTM Nhà nước và 28 NHTM Cổ phần. Tuy nhiên với khả năng có hạn của mình, tác giả chỉ thu thập được số liệu nợ xấu của 22 NHTM trong giai đoạn 2006 – 2015 (danh sách ở Phụ lục 1). Riêng Ngân hàng TMCP Đông Á chưa công bố BCTC năm 2015 (tính đến thời điểm tác giả thực hiện nghiên cứu) nên số liệu của ngân hàng này được thu thập trong giai đoạn 2006 – 2014.
4.1.4. Đề xuất mơ hình nghiên cứu
Từ việc khảo sát các nhân tố có khả năng tác động đến nợ xấu của ngân hàng, nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính dữ liệu bảng được khuyến nghị và áp dụng thực hiện trong nghiên cứu của Messai và Jouini (2013) để tính tốn và xem xét sự tác động của các nhân tố này đến tỷ lệ nợ xấu:
𝑁𝑃𝐿𝑖,𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1∆𝐺𝐷𝑃𝑡+ 𝛽2𝑈𝑁𝑡+ 𝛽3𝑅𝐼𝑅𝑡+ 𝛽4𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖,𝑡 + 𝛽5∆𝐿𝑂𝐴𝑁𝑖,𝑡 + 𝛽6𝑅𝑂𝐸𝑖,𝑡+ 𝛽7𝐿𝐿𝑃𝑖,𝑡 + 𝜀𝑖,𝑡
Trong đó:
𝑈𝑁𝑡: 𝑡ỷ 𝑙ệ 𝑡ℎấ𝑡 𝑛𝑔ℎ𝑖ệ𝑝 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑛ă𝑚 𝑡. 𝑅𝐼𝑅𝑡: 𝑙ã𝑖 𝑠𝑢ấ𝑡 𝑡ℎự𝑐 năm t.
𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖,𝑡: 𝑞𝑢𝑦 𝑚ô 𝑐ủ𝑎 𝑛𝑔â𝑛 ℎà𝑛𝑔 𝑖 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑛ă𝑚 𝑡.
∆𝐿𝑂𝐴𝑁𝑖,𝑡: 𝑡ố𝑐 độ 𝑡ă𝑛𝑔 𝑡𝑟ưở𝑛𝑔 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑛𝑔â𝑛 ℎà𝑛𝑔 𝑖 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑛ă𝑚 𝑡. 𝑅𝑂𝐸𝑖,𝑡: 𝑡ỷ 𝑙ệ 𝑙ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑡𝑟ê𝑛 𝑣ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢 𝑐ủ𝑎 𝑛𝑔â𝑛 ℎà𝑛𝑔 𝑖 𝑡𝑟𝑜𝑛𝑔 𝑛ă𝑚 𝑡.