Biến độc lập Mơ hình Kỳ vọng nghiên cứu Mơ hình 1 (FEM_IN) Sai số chuẩn Mơ hình 2 (REM_EX) Sai số chuẩn LiNPL-1 0,2911*** 0,0499 0,5437*** 0,0476 (+) Size 0,0848** 0,0421 0,0023 0,0427 (+) Equity 0,0177*** 0,0058 0,0027 0,0064 (+) ROE -0,0171*** 0,0049 -0,0207*** 0,0061 (-) LTD -0,0038*** 0,0013 -0,0018* 0,0010 (+) Creditgr -0,0031*** 0,0003 -0,0025*** 0,0005 (-) Creditgr-1 0,0006** 0,0003 0,0008** 0,0004 (+) STL -0,0098** 0,0038 -0,0149*** 0,0047 (-) STL-1 0,0093** 0,0038 0,0147*** 0,0048 (+) GDP -0,1045** 0,0448 (-) INF 0,0242*** 0,0063 (+) Số quan sát 232 232 R2 0,7240 0,5912 R2 hiệu chính 0,6714 0,5708 DW 2,2065 2,2238
Ghi chú: *** Ý nghĩa tại mức 1%, ** Ý nghĩa tại mức 5%, * Ý nghĩa tại mức 10%. Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả chạy mơ hình bằng phần mềm Eview.
3.4.4 Thực hiện các kiểm định cho hai mơ hình đã lựa chọn:
Từ kết quả lựa chọn mơ hình trong bảng nêu trên, tác giả tiếp tục thực hiện các kiểm định cho 02 mơ hình đã lựa chọn phù hợp như sau:
Theo kết quả thể hiện trong bảng 3.11, mơ hình 1 có tất cả 9 biến đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa chung là = 5%. Tác giả tiến hình kiểm định phương sai sai số thay đổi cho mơ hình 1 với kết quả như sau:
Bảng 3. 12 Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi cho mơ hình 1.
Wald Test:
Equation: HOIQUI_U_IN
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 1,6903 (9, 187) 0,0938
Chi-square 15,2131 9 0,0852
Nguồn: Tác giả trích xuất từ kết quả kiểm định bằng phần mềm Eview.
Kết quả kiểm định Wald trong trường hợp kiểm định phương sai sai số thay đổi cho kết quả giá trị Chi-square = 15,2131 và prob = 0,0852 > = 0,05, vậy giả thuyết H0 được chấp nhận, tức không xảy ra phương sai sai số thay đổi trong mơ hình 1.
Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định tương quan chuỗi cho mơ hình 1 với giả thuyết H0 là mơ hình xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi với kết quả như sau:
Bảng 3. 13 Kiểm định hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi cho mơ hình 1.
Wald Test:
Equation: HOIQUI_U1_IN
Test Statistic Value df Probability
t-statistic 4.755651 201 0.0000
F-statistic 22.61621 (1, 201) 0.0000
Chi-square 22.61621 1 0.0000
Nguồn: Tác giả trích xuất từ kết quả kiểm định bằng phần mềm Eview.
Kết quả kiểm định từ bảng 3.13 cho thấy, giá trị kiểm định tương quan chuỗi mơ hình 1 có giá trị Chi-square bằng 22,616 với Prob = 0,000 < α=0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi.
Cuối cùng, ta thấy R2 của mơ hình bằng 0,7240. Điều này có nghĩa là với mơ hình trên, các biến độc lập bên trong ngân hàng có thể giải thích được khoảng 72,40% cho sự biến thiên của NPL.
Thực hiện các kiểm định cho mơ hình 2:
Theo kết quả lựa chọn mơ hình phù hợp được thể hiện trong bảng 3.11, mơ hình 2 có 9 biến có ý nghĩa thống kê là LiNPL-1, ROE, LTD, Creditgr, Creditgr-1, STL, STL-1, GDP, INF với mức ý nghĩa chung là = 5%, riêng chỉ có biến LTD là có ý nghĩa ở mức 10%. Hai biến là Size và Equity khơng có ý nghĩa trong mơ hình do giá trị prob > = 10%. Tương tự tác giả cũng thực hiện các kiểm định cho mơ hình 2 đã lựa chọn, kết luận khơng xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tương quan chuỗi.
Bảng 3. 14 Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi cho mơ hình 2.
Wald Test:
Equation: HOIQUI_U_EX
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 1,4624 (11, 220) 0,1472
Chi-square 16,0867 11 0,1379
Nguồn: Tác giả trích xuất từ kết quả kiểm định bằng phần mềm Eview.
Bảng 3. 15 Kiểm định hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi cho mơ hình 2.
Wald Test:
Equation: HOIQUI_U1_EX
Test Statistic Value df Probability
t-statistic 7,9298 201 0,0000
F-statistic 62,8815 (1, 201) 0,0000
Chi-square 62,8815 1 0,0000
Nguồn: Tác giả trích xuất từ kết quả kiểm định bằng phần mềm Eview.
Cuối cùng, ta thấy R2 của mơ hình bằng 0,5912. Điều này có nghĩa là với mơ hình trên, các biến độc lập bên trong và bên ngồi ngân hàng có thể giải thích được
3.4.5 Phân tích kết quả nghiên cứu:
Từ kết quả lựa chọn trong bảng 3.11 và kết quả thực hiện các kiểm định cho 02 mơ hình lựa chọn phù hợp nêu trên, tác giả nhận thấy như sau:
Nợ xấu trong quá khứ (NPLt-1): có tác động cùng chiều với nợ xấu hiện tại ở
mức ý nghĩa 1%. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu
tăng 1 đơn vị (cũng có nghĩa là nợ xấu năm trước NPLt-1 tăng) thì
tăng 0,2911 đơn vị, tức là làm cho nợ xấu ở hiện tại tăng lên. Điều này phù hợp với giả thuyết H1 đã nêu ra và cũng phù hợp với các nghiên cứu của Salas và Saurina (2002), Jiménez và Saurina (2006) cho rằng nợ xấu trong quá khứ tác động đồng biến với nợ xấu ở hiện tại.
Quy mơ ngân hàng (Size): có tác động cùng chiều với nợ xấu hiện tại ở mức
ý nghĩa 5%. Khi các yếu tố khác không đổi nếu Size tăng 1 đơn vị thì tăng 0,0848 đơn vị, từ đó làm tăng NPL. Điều này cũng phù hợp với giả thuyết H2 đã nêu ra và cũng phù hợp với các nghiên cứu của Rajan và Dhal (2003), Dash và Kabra (2010) nhưng trái ngược với nghiên cứu của Salas và Saurina (2002), Hu và ctg (2004). Như vậy, đối với hệ thống NHTMVN thì ngân hàng nào có Size càng lớn thì sẽ có NPL càng cao. Có thể giải thích kết quả tác động này như sau: Ở Việt Nam, những ngân hàng có quy mơ lớn (tức tổng tài sản lớn) là những ngân hàng có hệ thống chi nhánh, phịng giao dịch, cơng ty con rất nhiều và có thể trình độ quản trị, khả năng kiểm soát nợ xấu tại những đơn vị cấp dưới bị hạn chế làm nợ xấu tăng lên. Điển hình là Agribank, với tổng tài sản lớn nhất trong hệ thống ngân hàng (đạt 634.505 tỷ đồng vào cuối năm 2013), nhưng lại cũng là ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao nhất (12,7% năm 2013).
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (Equity): có tác động cùng chiều với
nợ xấu hiện tại ở mức ý nghĩa 1%. Khi các yếu tố khác không đổi nếu Equity tăng 1 đơn vị thì tăng 0,0177 đơn vị, dẫn đến tăng NPL. Điều này phù hợp với giả thuyết H3, tuy nhiên trái ngược với các tác giả Louzis, Vouldis và Metaxas (2010)
cứu, ta thấy rằng các ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn lại có nợ xấu tăng qua thời gian.
Tỷ lệ lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE): có tác động ngược chiều với nợ xấu hiện tại ở mức ý nghĩa 1%. Khi các yếu tố khác không đổi nếu ROE tăng 1 đơn vị thì giảm 0,0117 đơn vị, dẫn đến giảm NPL. Điều này phù hợp với giả thuyết H4 và cũng phù hợp với nghiên cứu của các tác giả Louzis, Vouldis và Metaxas (2010). Kết quả này cho thấy những ngân hàng nào kinh doanh tốt, suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu cao sẽ làm giảm nợ xấu; đây cũng là điều dễ hiểu vì có kiểm soát tốt nợ xấu, kiểm sốt tốt chi phí kinh doanh thì suất sinh lợi mới cao được. Khi ngân hàng giảm trích lập dự phịng, tức làm tăng lợi nhuận hay ROE chứng tỏ nợ xấu đang giảm.
Tỷ lệ cho vay trên vốn huy động (LTD): có tác động ngược chiều với nợ xấu
hiện tại ở mức ý nghĩa 1%. Khi các yếu tố khác khơng đổi nếu LTD tăng 1 đơn vị thì giảm 0,0038 đơn vị, từ đó làm giảm NPL. Điều này khơng phù hợp với giả thuyết H5 đã nêu ra: tỷ lệ cho vay trên vốn huy động tác động cùng chiều lên tỷ lệ nợ xấu. Tuy nhiên, đối với bộ dữ liệu thu thập được thì khơng đủ cơ sở để chấp nhận giả thuyết nghiên cứu nêu trên. Thực tế theo thống kê mô tả thì trong giai đoạn 2006 – 2013, trừ năm 2011 và 2013, các giai đoạn cịn lại LTD ln tỷ lệ nghịch với NPL. Điều này cũng phù hợp với nghiên cứu của Louzis, Vouldis và Metaxas (2010) cho rằng đối với các khoản cho vay thế chấp thì LTD có mối tương quan nghịch với NPL.
Tỷ lệ dư nợ ngắn hạn (STL): có tác động ngược chiều với nợ xấu hiện tại ở
mức ý nghĩa 5%. Khi các yếu tố khác không đổi nếu tỷ lệ dư nợ ngắn hạn tăng 1 đơn vị thì giảm 0,0098 đơn vị, từ đó làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Điều này phù hợp với giả thuyết H6, trái ngược với nghiên cứu của Rajan và Dhal (2003) cho rằng kỳ hạn tín dụng (Loan Maturity) có tác động có ý nghĩa lên tỷ lệ nợ xấu: kỳ hạn tín dụng càng dài thì tỷ lệ nợ xấu càng giảm, hay nói cách khác tỷ lệ dư nợ cho vay ngắn hạn trên tổng dư nợ cho vay (Short term Loans, STL) càng tăng thì nợ xấu
(NPL) càng tăng. Tuy nhiên, điều này phù hợp với thực tế tại Việt Nam: các khoản cho vay ngắn hạn tăng cao làm tăng nhanh tổng dư nợ cho vay ngay trong năm đó và các khoản cho vay này chưa biến thành nợ xấu ngay trong kỳ, kết quả nợ xấu trong kỳ chưa tăng kịp theo tổng dư nợ làm tỷ lệ nợ xấu giảm xuống.
Khi xét đến biến trễ của STL (STL-1) thì lại thấy có sự phù hợp với kết luận của Rajan và Dhal (2003). Kết quả nghiên cứu cho thấy STL-1 tác động cùng chiều đến nợ xấu hiện tại ở mức 5%. Khi các yếu tố khác không đổi nếu STL-1 tăng 1 đơn vị thì
tăng 0,0093 đơn vị, từ đó làm tăng tỷ lệ nợ xấu, tức là các khoản nợ ngắn hạn trong quá khứ góp phần làm tăng nợ xấu hiện tại. Điều này phù hợp với giả thuyết H7 đã nêu ra. Các khoản nợ ngắn hạn đều sẽ đáo hạn trong một năm tài chính tiếp theo. Trong điều kiện kinh tế khó khăn như hiện nay dẫn đến dòng tiền vào của các doanh nghiệp bị sụt giảm, tăng rủi ro thanh khoản và giảm khả năng thanh toán nợ đến hạn gây ra nợ xấu cho các ngân hàng.
Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (Creditgr): có tác động ngược chiều với nợ xấu
hiện tại ở mức ý nghĩa 1%. Khi các yếu tố khác không đổi tỷ lệ tăng trưởng tín dụng tăng 1 đơn vị thì
giảm 0,0031 đơn vị, từ đó làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Điều này phù hợp với giả thuyết H8 đã nêu ra và ủng hộ các nghiên cứu của các tác giả Mario (2006) và Pasha, Khemraj (2010).
Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm quan trọng hơn cả là khẳng định giả thuyết H9: có tác động thuận chiều giữa tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trong quá khứ (Creditgr-
1) và tỷ lệ nợ xấu hiện tại ở mức ý nghĩa 5%. Khi các yếu tố khác khơng đổi nếu tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trong quá khứ tăng 1 đơn vị thì
tăng 0,0006 đơn vị, từ đó làm tăng tỷ lệ nợ xấu. Mặc dù mức tăng này không làm nợ xấu tăng nhiều nhưng nó cũng cho thấy xu hướng tác động của tăng trưởng tín dụng lên nợ xấu: tín dụng càng tăng trưởng sẽ làm cho nợ xấu ở năm sau càng tăng. Kết quả này tương đồng với đa số các nghiên cứu về nợ xấu, như nghiên cứu của Keeton (1999), Salas và Saurina (2002), Jiménez và Saurina (2006), Jiménez, Lopez và Saurina (2010) và Klein (2013). Kết quả này cũng phù hợp với thực tế tại Việt Nam trong những năm
vừa qua khi tín dụng liên tục tăng trưởng cao liên tục, cùng với nợ xấu tăng cao qua các năm.
Khi đưa các biến độc lập bên ngồi vào mơ hình nhằm nghiên cứu đồng thời tác động của các biến độc lập bên trong và bên ngoài đến nợ xấu, tác giả nhận thấy đối với các biến LTD, Creditgr, Creditgr-1, STL và STL-1 khơng có khác biệt nhiều giữa hai mơ hình. Tuy nhiên, đối với các biến còn lại, mặc dù dấu tác động vẫn không thay đổi nhưng mức độ tác động có sự thay đổi lớn (đều tăng lên đối với hai biến NPL-1 và ROE). Sự tác động của hai biến vĩ mô đưa thêm vào mô hình đều trùng khớp với các giả thuyết nghiên cứu, cụ thể:
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): có tác động ngược chiều với nợ xấu hiện
tại ở mức ý nghĩa 5%. Khi các yếu tố khác không đổi, khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng 1 đơn vị thì
giảm 0,1046 đơn vị, từ đó làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Điều này phù hợp với giả thuyết H10 và cũng phù hợp với nghiên cứu của các tác giả Salas và Saurina (2002); Rajan và Dhal (2003); Jiménez và Saurina (2005); Fofack (2005). Khi nền kinh tế tăng trưởng tốt, các doanh nghiệp và hộ gia đình trong nền kinh tế hoạt động hiệu quả, tăng khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn cho các ngân hàng nên làm cho tỷ lệ nợ xấu giảm xuống.
Tỷ lệ lạm phát (INF): có tác động cùng chiều với nợ xấu hiện tại ở mức ý
nghĩa 1%. Khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ lạm phát tăng 1 đơn vị thì tăng 0,0243 đơn vị, từ đó làm tăng tỷ lệ nợ xấu. Điều này củng cố thêm cho sự phù hợp với giả thuyết H11 và cũng phù hợp với nghiên cứu của tác giả Fofack (2005). Khi nền kinh tế có tỷ lệ lạm phát cao, để thực hiện mục tiêu ổn định kinh tế vĩ mơ nên chính phủ thường áp dụng chính sách tài khóa và tiền tệ thắt chặt như: khống chế tốc độ tăng trưởng tín dụng, tăng tỷ lệ dự trữ bắt buộc,… gây khó khăn cho người đi vay và các khoản nợ đến hạn của các ngân hàng, góp phần làm cho nợ xấu ngân hàng tăng lên.
Ngoài ra, khi đưa các yếu tố bên ngồi vào mơ hình để xem xét tác động đồng thời của các yếu tố lên tỷ lệ nợ xấu, tác giả thấy rằng quy mô ngân hàng và tỷ
lệ vốn chủ sở hữu khơng có ý nghĩa tác động đến NPL trong phạm vi nghiên cứu của bài luận văn này.
3.5 Kết luận:
Trong chương 3, tác giả đã trình bày sơ nét về tình hình hoạt động của hệ thống NHTMVN, kết quả thống kê mơ tả các biến ban đầu trong mơ hình để thấy được xu hướng ảnh hưởng của từng biến độc lập với biến phụ thuộc, kết quả mơ hình hồi quy, thực hiện các kiểm định cho các mơ hình lựa chọn và thảo luận kết quả nghiên cứu ở cuối chương. Tiếp theo chương 4, tác giả trình bày kết luận và kiến nghị dựa trên kết quả phân tích thu được từ chương 3.
CHƢƠNG 4
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu của chương 3 đã xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM tại Việt Nam, chương này sẽ trình bày những kết luận của đề tài và kiến nghị chính sách đến NHNN và các NHTM nhằm khống chế và giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu để tạo động lực ổn định và phát triển nền kinh tế Việt Nam. Đồng thời, chương này cũng nêu ra những đóng góp cũng như hạn chế của nghiên cứu và đề nghị hướng nghiên cứu tiếp theo.
4.1. Kết luận
Dựa vào cơ sở lý thuyết về nợ xấu, kết quả các nghiên cứu trước, luận văn tập trung nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam. Đề tài nghiên cứu được thực hiện dựa trên dữ liệu thứ cấp với 232 mẫu thông qua số liệu từ 29 NHTM trong 8 năm từ năm 2006 đến năm 2013. Nghiên cứu đã nêu lên được các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMVN và chiều hướng tác động.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua phần mềm kinh tế lượng Eview 7.0 đối với từng mơ hình nghiên cứu và cho kết quả như sau:
Đối với mơ hình hồi quy NPL theo các yếu tố bên trong ngân hàng thì mơ hình tác động cố định (mơ hình 1) là phù hợp, kết quả thực nghiệm cho thấy 09 biến độc lập đều có tác động ý nghĩa đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, bao gồm: tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ (NPL-1), qui mô ngân hàng (Size), tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tồng tài sản (Equity), tỷ lệ cho vay/vốn huy động (LTD), lợi nhuận ròng/vốn chủ sở hữu (ROE), tốc độ tăng trưởng tín dụng (Creditgr), tốc độ tăng trưởng tín dụng trong quá khứ (Creditgr-1), tỷ lệ cho vay ngắn hạn (STL), tỷ lệ cho vay ngắn hạn trong quá khứ (STL-1).
Mơ hình 1 được biểu diễn tuyến tính theo các yếu tố bên trong của hệ thống