* Đa cộng tuyến
- Kiểm tra bằng hệ số tƣơng quan:
Ma trận hệ số tƣơng quan của các biến nghiên cứu đƣợc trình bày trong Bảng 4.4. Theo kết quả cho thấy các hệ số tƣơng quan giữa các cặp biến độc lập trong mơ hình tƣơng đối nhỏ. Các hệ số dao động từ -0.01 đến 0.42, khơng có hệ số tƣơng quan nào lớn hơn 0.8.
BẢNG 4. 4: MA TRẬN HỆ SỐ TƢƠNG QUAN CỦA CÁC BIẾN
Variable LGR DEPTA NPL CAP LIQ SIZE INR GGDP INF
LGR 1 DEPTA -0.01 1 NPL -0.10 -0.08 1
CAP 0.04 -0.56 0.10 1 LIQ 0.15 0.01 -0.05 0.03 1 SIZE -0.13 0.42 -0.09 -0.75 -0.13 1 INR 0.04 -0.18 0.10 0.26 0.40 -0.29 1 GGDP -0.08 0.18 -0.20 -0.12 -0.15 0.14 -0.25 1 INF -0.09 -0.16 0.08 0.27 0.34 -0.27 0.90 -0.17 1
Nguồn: Tác giả tính tốn từ báo cáo tài chính của các NHTM trên STATA 12
Kết quả này cho thấy giữa các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu có thể sẽ khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Tác giả cũng sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF để kiểm tra lại hiện tƣợng này.
Kiểm tra bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF: BẢNG 4. 5: HỆ SỐ VIF
Variable VIF 1/VIF
INR 5.95 0.16814 INF 5.51 0.181581 CAP 2.79 0.358392 SIZE 2.34 0.427003 DEPTA 1.51 0.66383 LIQ 1.24 0.809635 GGDP 1.14 0.874179
NPL 1.06 0.941886
Mean VIF 2.69
Nguồn: Tác giả tính tốn từ báo cáo tài chính của các NHTM trên STATA 12
Tác giả sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF để kiểm tra lại hiện tƣợng đa cộng tuyến. Theo Bảng 4.5 cho thấy, kết quả hệ số VIF có giá trị thấp, dao động từ 1.06 đến 5.95, giá trị trung bình của hệ số VIF chỉ là 2.69. Khơng có giá trị VIF nào lớn hơn 10 nên có thể kết luận giữa các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu khơng tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến.
* Phƣơng sai thay đổi
Sử dụng kiếm định Wald để kiểm tra hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, với giả thiết:
H0: phƣơng sai phần dƣ thuần nhất.
H1: phƣơng sai phần dƣ thay đổi.
Kết quả kiểm định có p-value <0.05. Kết luận phần dƣ của mơ hình có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (23) = 913.88
Prob>chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tính tốn từ báo cáo tài chính của các NHTM trên STATA 12
4.4.3. PHÂN TÍCH LỰA CHỌN MƠ HÌNH
Đầu tiên, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy dữ liệu bảng Pooled OLS để ƣớc lƣợng các phƣơng trình hồi quy và kiểm định một số giả thuyết về đa cộng tuyến và
phƣơng sai thay đổi. Sau đó, tác giả tiến hành ƣớc lƣợng bằng mơ hình hiệu ứng cố định FEM và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM. Vì phần dƣ của mơ hình có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (thông qua kiểm định Wald), nên tác giả ƣu tiên sử dụng phƣơng pháp FGLS để khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi trên dữ liệu bảng. Nhƣ vậy kết quả phân tích cuối cùng sẽ đảm bảo tính vững và hiệu quả khi dựa trên kết quả từ mơ hình hồi quy FGLS.
BẢNG 4. 6: BẢNG TỔNG HỢP CÁC KẾT QUẢ HỒI QUY
Variable
Pooled FEM REM FGLS
LGR LGR LGR LGR DEPTA 0.159 0.158 0.159 0.0127 [0.55] [0.57] [0.57] [0.55] NPL -2.317 -1.839 -2.382* -0.920*** [-1.63] [-1.17] [-1.67] [-33372.51] CAP -0.191 -0.304 -0.158 -1.351***
[-0.32] [-0.42] [-0.26] [-58.09] LIQ 0.395 0.398 0.379 0.245*** [1.54] [1.16] [1.40] [56366.55] SIZE -0.0447* -0.147** -0.0505* 0.000164*** [-1.71] [-2.44] [-1.72] [84.87] INR 0.0732*** 0.0609*** 0.0717*** 0.0181*** [3.34] [2.82] [3.38] [57381.50] GGDP -0.029 -0.00734 -0.0286 0.0275*** [-0.63] [-0.16] [-0.65] [42336.32] INF -0.0297*** -0.0303*** -0.0295*** -0.00479***
[-4.12] [-4.41] [-4.24] [-73391.12] _cons 0.637 2.484** 0.75 0 [0.93] [2.11] [1.05] . Kiểm định Chow (p-value) 0.0093 Kiểm định Hausman (p-value) 0.8968 Kiểm định Breusch-Pagan (p-value) 0.0261 N 179 179 179 179 R-sq 0.134 0.173 t statistics in brackets
* p<0.1, ** p<0.05 *** p<0.01
Nguồn: Tác giả tính tốn từ báo cáo tài chính của các NHTM trên STATA 12
4.4.4. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NG NGHIÊN CỨU
Biến nội tại ngân hàng:
Tỷ lệ huy động (DEPTA): kết quả hồi quy cho thấy biến DEPTA có mối quan
hệ cùng chiều với tăng trƣởng tín dụng, tuy nhiên chƣa tìm đƣợc ý nghĩa thống kê trong mỗi quan hệ này. Về mặt dấu tác động là đúng nhƣ kỳ vọng của tác giả, tuy nhiên vì chƣa tìm đƣợc ý nghĩa thống kê nên chƣa thể kết luận về sự ảnh hƣởng của tỷ lệ huy động đến tăng trƣởng tín dụng của các NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian nghiên cứu. Kết quả này khác với các nghiên cứu của Sharma và Gounder (2012) và Olokoyo (2011), trong đó chỉ ra rằng các khoản tiền gửi có tác động tích cực đến tăng trƣởng tín dụng ngân hàng và có ý nghĩa thống kê.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL): tìm thấy mối quan hệ ngƣợc chiều và có ý nghĩa thống kê
ở mức 1% trong mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và tăng trƣởng tín dụng. Kết quả tìm đƣợc phù hợp với những mong đợi của tác giả và kết quả nghiên cứu của Guo và Stepanyan (2011). Thông qua kết quả, có thể thấy rằng sự gia tăng trong tỷ lệ nợ xấu dẫn đến một sự suy giảm trong sức mạnh của ngành ngân hàng, khối lƣợng tín dụng đƣợc cấp và làm suy giảm tăng trƣởng tín dụng.
Tỷ lệ vốn (CAP): kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ ngƣợc chiều
giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tăng trƣởng tín dụng của ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê là 1%. Nhƣ vậy kết quả nghiên cứu cho thấy rằng: khi các ngân hàng có đƣợc tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản cao thì họ sẽ quản lý tài sản một cách hiệu quả và do đó sẽ làm giảm các tổn thất do việc cấp tín dụng; điều này sẽ làm giảm bớt khối lƣợng tín dụng và tăng trƣởng tín dụng tại ngân hàng. Kết quả nghiên cứu đúng nhƣ kỳ vọng ban đầu của tác giả và của (Olokoyo, 2011).
Tỷ lệ thanh khoản (LIQ): kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ cùng
chiều giữa tỷ lệ thanh khoản và tăng trƣởng tín dụng tại ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê là 1%. Kết quả này ngƣợc với kỳ vọng ban đầu của tác giả tỷ lệ thanh khoản cao sẽ làm giảm tăng trƣởng tín dụng tại ngân hàng. Lý giải cho vấn đề trên có thể là trong giai đoạn nghiên cứu, việc có đƣợc tỷ lệ thanh khoản cao sẽ khiến các ngân hàng đặt mục trong việc gia tăng khối lƣợng tín dụng và từ đó làm tăng trƣởng tín dụng tại ngân hàng.
Quy mô ngân hàng (SIZE): tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa quy mơ
ngân hàng và tăng trƣởng tín dụng với mức ý nghĩa thống kê là 1%. Kết quả này hoàn tồn phù hợp với những gì tác giả mong đợi và phù hợp với nghiên cứu của Chernykh và Theodossiou (2011). Nhƣ vậy các ngân hàng lớn sẽ có nhiều cơ hội để đa dạng hơn và với nguồn vốn lớn và khả năng tiếp cận nhiều đến các khách hàng, từ đó dƣ nợ tín dụng và tăng trƣởng tín dụng tại các ngân hàng sẽ cao hơn cao.
Biến vĩ mô:
Lãi suất danh nghĩa (INR): kết quả tìm đƣợc mối quan hệ cùng chiều với mức
ý nghĩa thống kê 1%. Kết quả nghiên cứu tìm đƣợc khơng đúng nhƣ kỳ vọng của tác giả khi cho rằng lãi suất cao hơn sẽ làm giảm tăng trƣởng tín dụng của ngân hàng.
Tăng trƣởng GDP (GDP): tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tăng trƣởng
kinh tế và tăng trƣởng tín dụng tại ngân hàng với mức ý nghĩa 1%. Kết quả tìm thấy hồn toàn phù hợp với mong đợi ban đầu của tác giả và một số các nghiên cứu khác nhƣ của Imran và Nishatm (2013), khi cho rằng sự tăng trƣởng kinh tế có tác động tích cực đến tăng trƣởng tín dụng của ngân hàng. Nhƣ vậy tốc độ tăng trƣởng cao phản ánh tốc độ cao trong hoạt động của nền kinh tế trong nƣớc và đi kèm với nó là sự gia tăng trong nhu cầu về kinh phí vốn vay.
Tỷ lệ lạm phát (INFL):kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có mối quan hệ ngƣợc
chiều giữa tỷ lệ lạm phát và tăng trƣởng dƣ nợ với mức ý nghĩa thống kê đƣợc tìm thấy ở 1%. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng của tác giả và nghiên cứu của Sharma
và Gounder (2012) khi cho ra rằng tỷ lệ lạm phát có tác động tiêu cực đến tốc độ tăng trƣởng tín dụng. Bởi vì sự tăng trƣởng trong khối lƣợng tín dụng có thể là do tỷ lệ lạm phát cao chứ khơng phải vì sự gia tăng giá trị thực tế của các khoản vay. Hoặc tỷ lệ lạm phát cao thƣờng dẫn đến sự gia tăng các mức lãi suất danh nghĩa đòi hỏi trên các khoản cho vay, từ đó gây sự suy giảm trong nhu cầu vay vốn.
BẢNG 4. 7: TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Biến Kỳ vọng dấu Kết quả tìm đƣợc Mức ý nghĩa
DEPTA + + NPL - - 1% CAP +/- - 1% LIQ - + 1% SIZE + + 1% INR - + 1% GGDP + + 1% INF - - 1% (Nguồn: Tác giả tổng hợp) Kết luận chƣơng 4
Trong chƣơng 4, đề tài đã tiến hành lựa chọn mơ hình phù hợp, tìm hiểu và phân tích những yếu tố tác động đến tăng trƣởng tín dụng của 23 NHTM Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2015. Tác giả đã lần lƣợt phân tích các kết quả của mơ hình hồi quy, thông qua dấu của các hệ số hồi quy, tác giả đã có những kết luận về sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc từ đó đƣa ra những khuyến nghị và giải pháp trong chƣơng tiếp theo.
CHƢƠNG 5: GIẢI PHÁP TĂNG TRƢỞNG TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM
5.1. KẾT LUẬN
Nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy trên dữ liệu bảng nhằm tìm hiểu các yếu tố tác động đến tăng trƣởng tín dụng ngân hàng. Sử dụng biến phụ thuộc đại diện cho tăng trƣởng tín dụng, các biến độc lập đƣợc sử dụng bao gồm các yếu tố nội tại ngân hàng và yếu tố vĩ mô. Dữ liệu ngân hàng đƣợc thu thập từ BCTC của 23 NHTM Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2015 và dữ liệu vĩ mô đƣợc thu thập từ ADB Indicator và Tổng Cục Thống kê. Các kết quả có đƣợc nhƣ sau:
Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngƣợc chiều với tăng trƣởng tín dụng ngân hàng. Khi các NHTM có tỷ lệ nợ xấu cao, vấn đề tăng trƣởng tín dụng cần phải xem xét vì nếu khơng quản lý tốt các khoản tín dụng thì sẽ gây ra thiệt hại cho ngân hàng.
Tìm thấy mối quan hệ ngƣợc chiều giữa tỷ lệ vốn và tăng trƣởng tín dụng. Các NHTM có đƣợc tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao sẽ quản lý tốt đƣợc các khoản tín dụng, từ đó giảm bớt việc tăng trƣởng tín dụng. Nhƣ vậy, việc tăng vốn có thể giảm rủi ro tín dụng cho ngân hàng vì ngân hàng có khoản đệm vốn tốt và khối lƣợng tín dụng giảm.
Tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ thanh khoản và tăng trƣởng tín dụng tại ngân hàng. Điều này cho thấy rằng khi các NHTM có tỷ lệ tài sản thanh khoản cao sẽ đặt mục tiêu tăng trƣởng tín dụng vì mục tiêu lợi nhuận. Nhƣ vậy khi tăng trƣởng tín dụng, các NHTM cần chú ý đến vấn đề quản lý nhằm tránh tổn thất cho ngân hàng.
Tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa quy mơ ngân hàng và tăng trƣởng tín dụng. Kết quả này cho thấy các ngân hàng có quy mơ lớn sẽ mở rộng tăng trƣởng tín dụng vì họ có nhiều cơ hội hơn và nguồn khách hàng đa dạng. Khối lƣợng tín
dụng chắc chắn sẽ tăng tại các ngân hàng lớn, vì vậy nhằm giảm thiểu rủi ro các ngân hàng nên cân nhắc trong vấn đề mở rộng tín dụng và kiểm sốt các khoản tín dụng.
Bên cạnh đó, tác giả cịn tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa lãi suất danh nghĩa, tăng trƣởng GDP với tăng trƣởng tín dụng ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy khi lãi suất danh nghĩa và GDP tăng sẽ khiến tăng trƣởng tín dụng tại ngân hàng tăng lên. Nhƣ vậy, Chính phủ và NHNN cần kiểm soát tốt tỷ lệ lãi suất và tốc độ tăng trƣởng kinh tế nhằm hạn chế việc tăng trƣởng tín dụng trong hệ thống NHTM. Hơn nữa, mối quan hệ ngƣợc chiều giữa tỷ lệ lạm phát và tăng trƣởng tín dụng gợi ý về việc kiểm soát tỷ lệ lạm phát nhằm đạt đƣợc mục tiêu kinh tế, tăng trƣởng tín dụng và an tồn của hệ thống NHTM.
5.2. GIẢI PHÁP TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH Về phía ngân hàng thƣơng mại: Về phía ngân hàng thƣơng mại:
Thứ nhất: Kết quả mơ hình tìm đƣợc rằng tỷ lệ nợ xấu cao sẽ ảnh hƣởng tiêu
cực đến tăng trƣởng tín dụng. Vì vậy, ngân hàng cần có những biện pháp nhằm điều chỉnh tỷ lệ nợ xấu giảm trong năm tiếp theo để hạn chế những tác động của nợ xấu đến tăng trƣởng tín dụng. Tỷ lệ nợ xấu càng cao thì tăng trƣởng tín dụng càng giảm, các NHTM cần phải tăng cƣờng các giải pháp hạn chế nợ xấu không chỉ giúp NHTM nâng cao chất lƣợng tín dụng mà còn giúp NHTM tăng lợi nhuận từ lãi và các khoản phí từ các khoản tín dụng.
Ngồi ra, các NHTM cần nâng cao công tác quản trị nợ xấu, đẩy mạnh công tác xử lý nợ xấu, tái cấu trúc lại danh mục tín dụng với các giải pháp nhƣ tích cực tham gia bán các khoản nợ xấu cho VAMC. Việc bán nợ cho VAMC sẽ giúp cho ngân hàng nhanh chóng làm sạch bảng cân đối kế toán, tự tái cơ cấu qua đó góp phần mở rộng tín dụng cho nền kinh tế. Đây là các hoạt động có mối liên hệ chặt chẽ, tác động trực tiếp và hệ quả. Trong đó nợ xấu làm cản trở q trình tăng trƣởng tín dụng. Địi hỏi phải xử lý nợ xấu để tăng trƣởng tín dụng. Tuy nhiên trong q trình đó, các NHTM cần tập trung các giải pháp để tăng trƣởng tín dụng hiệu quả,
tăng thu nhập, bù đắp chi phí và từng bƣớc khắc phục nợ xấu, tạo sự lan tỏa tích cực từ chính hoạt động tín dụng của mỗi NHTM.
Vì vậy, yêu cầu cấp thiết đặt ra là nâng cao vai trò của bộ phận kiểm tra, kiểm sốt cũng nhƣ cần có sự tách biệt giữa các bộ phận quan hệ khách hàng, bộ phận cho vay và bộ phận thu hồi nợ, bộ phận quản lý rủi ro tín dụng nhằm tạo cơ chế kiểm tra giám sát trong việc phòng ngừa rủi ro, xử lý rủi ro khi phát sinh, qua đó tạo ra cơ chế tích cực, kiên quyết trong việc xử lý và thu hồi các khoản tín rủi ro đến mức tối đa. Đặt biệt, cần phải phát huy vai trò to lớn của Công ty quản lý nợ và khai thác tài sản trong việc tăng cƣờng hiệu quả thu hồi nợ xấu, cũng nhƣ vai trò và trách nhiệm của bộ phận thu hồi nợ phải đƣợc quy định rõ ràng.
Bên cạnh việc hạn chế nợ xấu phát sinh trong tƣơng lai thì việc xử lý nợ xấu hiện tại là vấn đề trọng tâm của các NHTM. Do đó, nhằm nâng cao cơng tác quản xử lý nợ xấu, việc tái cấu trúc lại danh mục tín dụng hiện tại, tham gia cơ cấu và bán các khoản nợ xấu cho VAMC. Việc đẩy mạnh cơ cấu lại tổ chức, sắp xếp và định hƣớng lại dòng vốn, thống nhất đầu mối để quản lý, điều hành hiệu quả hơn thông qua hoạt động sáp nhập, hợp nhất cũng cần đƣợc xem xét.
Thứ hai: Quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến tăng trƣởng tín dụng của
các NHTM. Mối quan hệ này cho thấy các ngân hàng cần có lộ trình tăng quy mơ thơng qua việc tăng vốn chủ sở hữu, tăng tổng tài sản nhằm tạo ra hiệu ứng lợi thế theo quy mô. Khi quy mô của ngân hàng ngày càng lớn, điều đó sẽ giúp ngân hàng