3.3. Kết quả nghiêncứu
3.3.2.2. Kết quả ước lượng mơhình nghiêncứu
Kiểm định Likelihood lựa chọn mơ hình hồi quy giữa Pool OLS và Fixed Effects:
Sau khi ước lượng mơ hình Pooled OLS và Fixed Effects, để lựa chọn mơ hình phù hợp kiểm định Likelihood đã được sử dụng để kiểm định sự khác nhau về hệ số chặn giữa các ngân hàng với nhau. Kết quả cho thấy mơ hình Fixed Effects phù hợp cho việc nghiên cứu của tác giả.
Bảng 3.11: Kiểm định Likelihood
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Ubtitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 24.9333830 (19,88) 0.000000 Cross-section Chi-square 222.444868 19.000000 0.000000
(Nguồn: Từ kết quả hồi quy)
Kết quả cho thấy giá trị P_value = 0.000000 < 0.05 (lấy mức ý nghĩa 5%) nên ta có thể kết luận có sự khác nhau về hệ số chặn giữa các ngân hàng. Mơ hình Fixed Effects phù hợp với các biến nghiên cứu của mơ hình.
Kết quả mơ hình hồi quy Fixed Effects và mơ hình hồi quy Generalized Method of moments - GMM
Tác giả tiến hành mơ hình hồi quy Fixed Effects và mơ hình hồi quy GMM để so sánh kết quả đồng thời đưa ra kết luận mơ hình nào là tốt nhất.
Bảng 3.12: Mơ hình hồi quy Fixed Effects
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.026782 0.891432 3.395417 0.0010 LnNPLi,t-1 0.140236 0.029332 4.780974 0.0000 LnL_Ai,t 0.105494 0.070322 1.500161 0.1372 SIZEi,t -0.001464 0.011393 -0.128502 0.8980 ∆LOANSi,t 0.000612 0.000406 1.505833 0.1357 ∆LOANSi,t-1 -0.000018 0.000116 -0.151788 0.8797 ROEi,t -0.015129 0.003234 -4.678535 0.0000 LnRIRt 0.819217 0.206892 3.959636 0.0002 LnRIRt-1 -1.029105 0.254776 -4.039247 0.0001 INEFi,t 0.005944 0.001085 5.480144 0.0000 ∆GDPt -0.211711 0.071563 -2.958386 0.0040 ∆GDPt-1 -0.136120 0.026660 -5.105737 0.0000 ∆M2t -0.017431 0.002458 -7.092786 0.0000
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.969655 Mean dependent var 0.685748 Adjusted R-squared 0.958965 S.D. dependent var 0.494060 S.E. of regression 0.100082 Akaike info criterion -1.542482 Sum squared resid 0.881438 Schwarz criterion -0.799151 Log likelihood 124.5489 Hannan-Quinn criter. -1.240612 F-statistic 90.70934 Durbin-Watson stat 2.161756 Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: Từ kết quả hồi quy)
Ta thấy tham số của biến LnL_Ai,t, SIZEi,t, ∆LOANSi,t,∆LOANSi,t-1 có p_value lớn hơn 10%, thực hiện kiểm định bỏ biến Wald ta có:
Bảng 3.13: Kết quả kiểm định Wald loại bỏ biến SIZEi,t ra khỏi mơ hình
Test Statistic Value Df Probability
t-statistic -0.128502 87 0.8980
0.8980 F-statistic 0.016513 (1, 88)
Chi-square 0.016513 1 0.8978
Null Hypothesis: C(4)=0 Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(3) -0.001464 0.011393
Restrictions are linear in coefficients.
(Nguồn: Từ kết quả hồi quy)
Giả thiết:
H0: C(4)= 0: Biến SIZEi,t khơng cần thiết trong mơ hình H1: C(4)≠ 0: Biến SIZEi,t cần thiết trong mơ hình
P_value = 0.8980 > 0.05. Ta chấp nhận giả thiết H0 tức là biến SIZEi,t không cần thiết trong mơ hình.
Sau khi loại biến SIZEi,t ra khỏi mơ hình, ta có mơ hình như sau:
Bảng 3.14: Kết quả mơ hình hồi quy sau khi loại bỏ biến SIZEi,t
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.987935 0.833961 3.582824 0.0006 LnNPLi,t-1 0.139585 0.028731 4.858415 0.0000 LnL_Ai,t 0.108270 0.066550 1.626900 0.1073 ∆LOANSi,t 0.000616 0.000403 1.529968 0.1296 ∆LOANSi,t-1 -0.000017 0.000115 -0.150219 0.8809 ROEi,t -0.015278 0.003002 -5.089134 0.0000 LnRIRt 0.818110 0.205567 3.979767 0.0001 LnRIRt-1 -1.022383 0.247967 -4.123064 0.0001 INEFi,t 0.005937 0.001077 5.511937 0.0000 ∆GDPt -0.210123 0.070098 -2.997570 0.0035 ∆GDPt-1 -0.135962 0.026484 -5.133699 0.0000 ∆M2t -0.017472 0.002423 -7.210158 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.969649 Mean dependent var 0.685748 Adjusted R-squared 0.959419 S.D. dependent var 0.494060 S.E. of regression 0.099527 Akaike info criterion -1.558961 Sum squared resid 0.881604 Schwarz criterion -0.838859 Log likelihood 124.5376 Hannan-Quinn criter. -1.266524 F-statistic 94.77979 Durbin-Watson stat 2.158902 Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: Từ kết quả hồi quy)
Mặc dù đã loại bỏ biến SIZEi,t ra khỏi mơ hình, nhưng vẫn cịn biến LnL_Ai,t, ∆LOANSi,t, ∆LOANSi,,t-1, có p_value của tham số lớn hơn 0.05, ta tiếp tục loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa thống kê bằng kiểm định Wald.
Bảng 3.15: Mơ hình hồi quy bằng mơ hình Fixed Effects sau khi loại bỏ các biến SIZEi,t, ∆LOANSi,t,∆LOANSi,t-1 ra khỏi mơ hình
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.864673 0.822676 3.482138 0.0008 LnNPLi,t-1 0.146904 0.021456 6.846598 0.0000 LnL_Ai,t 0.130894 0.065140 2.009420 0.0475 ROEi,t -0.014347 0.002951 -4.861946 0.0000 LnRIRt 0.825798 0.205684 4.014893 0.0001 LnRIRt-1 -1.015770 0.247575 -4.102882 0.0001 INEFi,t 0.005884 0.001066 5.520362 0.0000 ∆GDPt -0.213260 0.070018 -3.045795 0.0030 ∆GDPt-1 -0.135030 0.026548 -5.086239 0.0000 ∆M2t -0.016857 0.002388 -7.058517 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.968802 Mean dependent var 0.685748 Adjusted R-squared 0.959202 S.D. dependent var 0.494060 S.E. of regression 0.099792 Akaike info criterion -1.564754 Sum squared resid 0.906221 Schwarz criterion -0.891110 Log likelihood 122.8852 Hannan-Quinn criter. -1.291184 F-statistic 100.9230 Durbin-Watson stat 2.243002 Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: Từ kết quả hồi quy)
Hồi quy mơ hình GMM:
Để mơ hình có tính bền vững cao thì cần phải khơng tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mơ hình nên Hansen năm 1982 đã phát triển mơ hình GMM đưa thêm biến cơng cụ (có quan hệ chặt với biến độc lập nhưng khơng có
quan hệ với phần dư). Trong bài tác giả đưa ra giả thuyết sử dụng biến công cụ là LnNPLi,t-1 cũng là biến nội sinh nhưng có độ trễ bậc 1. Tác giả sẽ sử dụng mơ hình GMM
để hồi quy các biến trong mơ hình nghiên cứu, và tác giả cũng dùng mơ hình hồi quy GMM để kiểm định mơ hình hồi quy Fixed Effects có tồn tại khuyết tật hay khơng?
Bảng 3.16: Kết quả hồi quy mơ hình GMM từ mơ hình Fixed Effect sau khi đã loại bỏ biến khơng có ý nghĩa thống kê (1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LnNPLi,t-1 0.083968 0.027952 3.004002 0.0034 LnL_Ai,t 0.526278 0.137429 3.829461 0.0002 ROEi,t -0.010835 0.002386 -4.540665 0.0000 LnRIRt 0.746674 0.134705 5.543045 0.0000 LnRIRt-1 -0.842296 0.206025 -4.088320 0.0001 INEFi,t 0.004718 0.001339 3.522637 0.0007 ∆GDPt -0.176119 0.047982 -3.670487 0.0004 ∆GDPt-1 -0.157091 0.019623 -8.005307 0.0000 ∆M2t -0.022062 0.001523 -14.48247 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (first differences)
Mean dependent var 0.083438 S.D. dependent var 0.274182 S.E. of regression 0.160446 Sum squared resid 2.342614
J-statistic 11.51034 Instrument rank 20
Prob(J-statistic) 0.401550
(Nguồn: Từ kết quả hồi quy)
Từ mơ hình, hầu hết các biến độc lập đều có p_value <0.05, tức là các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê. Kiểm định Hansen test ta thấy giá trị P_value là 0.401550>0.05, nghĩa là mơ hình hồi quy khơng có khuyết tật (hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan), biến công cụ LnNPLi,t-1 mà tác giả đưa vào mơ hình hồn tồn phù hợp với mơ hình.
Sau khi đã dùng mơ hình hồi quy GMM kể kiểm định mơ hình khuyết tật của mơ hình Fixed Effects, tác giả nhận thấy rằng mơ Fixed Effect không tồn tại khuyết tật. Tác giả tiếp tục dùng mơ hình hồi quy GMM để hồi quy các biến của mơ hình Fixed Effects ban đầu để so sánh xem kết quả hồi quy có tương đồng nhau hay không. Tác giả dùng kiểm định Wald để loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa thống kê ra khỏi mơ hình.
Bảng 3.17: Kết quả hồi quy mơ hình GMM sau khi loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa thống kê ra khỏi mơ hình (2)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LnNPLi,t-1 0.115393 0.035366 3.262846 0.0016 LnL_Ai,t 0.469369 0.139032 3.375976 0.0011 ∆LOANSi,t 0.002319 0.000902 2.571464 0.0117 ROEi,t -0.015309 0.004516 -3.390199 0.0010 LnRIRt 0.474422 0.112680 4.210367 0.0001 LnRIRt-1 -0.298191 0.097926 -3.045051 0.0030 INEFi,t 0.008126 0.001557 5.218953 0.0000 ∆GDPt-1 -0.096444 0.023879 -4.038897 0.0001 ∆M2t -0.024806 0.002038 -12.16907 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (first differences)
Mean dependent
var 0.083438 S.D. dependent var 0.274182 S.E. of regression 0.176785 Sum squared resid 2.844012 J-statistic 6.347646 Instrument rank 20 Prob(J-statistic) 0.849191
(Nguồn: Từ kết quả hồi quy)
Từ mơ hình, hầu hết các biến độc lập đều có p_value <0.05, tức là các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê. Kiểm định Hansen ta thấy giá trị P_value là 0.849191>0.05, nghĩa là mơ hình hồi quy là phù hợp.
Tác giả tiến hành so sánh kết quả hồi quy mơ hinh (1) và mơ hình (2) để lựa chọn kết quả hồi quy tối ưu nhất
Bảng 3.18: Bảng so sánh kết quả mơ hình hồi quy (1) và (2)
Mơ hình (1) Mơ hình (2) Coefficient Coefficient Prob. Prob. LnNPLi,t-1 0.083968 0.0034 0.115393 0.0016 LnL_Ai,t 0.526278 0.0002 0.469369 0.0011 ∆LOANSi,t - - 0.002319 0.0117 ROEi,t -0.010835 0.0000 -0.015309 0.0010 LnRIRt 0.746674 0.0000 0.474422 0.0001 LnRIRt-1 -0.842296 0.0001 -0.298191 0.0030 INEFi,t 0.004718 0.0007 0.008126 0.0000 ∆GDPt -0.176119 0.0004 - - ∆GDPt-1 -0.157091 0.0000 -0.096444 0.0001 ∆M2t -0.022062 0.0000 -0.024806 0.0000 Prob(J-statistic) 0.401550 0.849191
(Nguồn: Từ mơ hình hồi quy)
Tuy hồi quy phương trình nghiên cứu bằng mơ hình hồi quy GMM đều cho ra kết quả tốt biến công cụ LnNPLi,t-1 mà tác giả đưa vào là hoàn toàn phù hợp, thế nhưng tác giả vẫn đưa ra những nhận định để chọn mơ hình tốt nhất. Kiểm định Hansen ta có P_value của mơ hình (2) lớn hơn rất nhiều so với P_value của mơ hình (1), hơn nữa trong mơ hình (2) biến tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác động đến nợ xấu mà trong mơ hình (1) biến này bị loại khỏi mơ hình. Từ những nhận xét trên tác giả sử dụng mơ hình (2) là mơ hình tốt nhất.
Kết quả mơ hình nghiên cứu:
LnNPLi,t= 0.115393*LnNPLi,t-1+ 0.469369*LnL_Ai,t+ 0.002319*∆LOANSi,t - 0.015309*ROEi,t + 0.474422*LnRIRt - 0.298191*LnRIRt-1 +0.008126*INEFi,t -
0.096444*∆GDPt-1 - 0.024806*∆M2t Kiểm định giả thuyết: Giả thuyết Diễn giải Kỳ vọng Kết quả H1 Tốc độ tăng trưởng GDP có tác
động ngược chiều đến nợ xấu (-)
Chấp nhận giả thuyết, tác động âm, p_value < 0.05 H2 Tỷ lệ lạm phát (CPI) tác động (+) Khơng có mối quan hệ
cùng chiều đến nợ xấu nào giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu
H3 Lãi suất tiền gửi kỳ hạn 12 tháng
tác động cùng chiều đến nợ xấu (+)
Chấp nhận giả thuyết, tác động dương, p_value <
0.05 H4 Tăng trưởng cung tiền tác động
ngược chiều đến nợ xấu (-)
Chấp nhận giả thuyết, tác động âm, p_value < 0.05 H5
Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước tác động cùng chiều đến nợ xấu kỳ hiện
tại
(+)
Chấp nhận giả thuyết, tác động dương, p_value <
0.05 H6 Quy mô ngân hàng tác động
cùng chiều đến nợ xấu (+)
Khơng có mối quan hệ nào giữa quy mô ngân
hàng và nợ xấu H7 Tăng trưởng tín dụng tác động
cùng chiều đến nợ xấu (+)
Chấp nhận giả thuyết, tác động dương, p_value <
0.05 H8 Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản
tác động cùng chiều đến nợ xấu (+)
Chấp nhận giả thuyết, tác động dương, p_value <
0.05
H9
Kết quả hoạt động kinh doanh kém tác động ngược chiều đến
nợ xấu
(-) Chấp nhận giả thuyết, tác động âm, p_value < 0.05
H10 Hiệu quả quản lý tác động cùng
chiều đến nợ xấu (+)
Chấp nhận giả thuyết, tác động dương, p_value <
0.05
Phân tích ý nghĩa của hệ số hồi quy: GDP – Tốc độ tăng trưởng GDP:
Qua mơ hình hồi quy cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP năm trước (một năm so với thời điểm hiện tại) đều có tác động đến nợ xấu. Ở bảng 3.17, hệ số của biến GDP của
năm trước là -0.096444 (có mức ý nghĩa thống kê là 5%), điều này cho biết khi nền kinh tế năm trước tăng trưởng chậm (giảm 1%/năm) thì mức độ nợ xấu ở thời điểm hiện tại tăng lên 0.096%. Như vậy kết quả hồi quy từ mơ hình nghiên cứu nhất quán với các nghiên cứu của Rajiv Rajan and Sarat Chandra Dhal (Winter 2003), Saurina (2006) và Pasha và Tarron Khemraj (2009) rằng tốc độ trăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, có nghĩa là khi nền kinh tế tăng trưởng chậm sẽ tác động làm tỷ lệ nợ xấu tăng lên. Kết quả nghiên cứu của tác giả phản ánh đúng thực tế của hệ thống ngân hàng Việt Nam từ giai đoạn 2007 – 2013, đặc biệt giai đoạn 2011 – 2012, nền kinh tế Việt Nam tăng trưởng chậm và đối mặt với nhiều thách thức, mặt bằng lãi suất tăng cao, nhập siêu lớn, cán cân thanh toán quốc tế thâm hụt…, gây áp lực lên thị trường tiền tệ, giá vàng trên thị trường biến động bất thường, giá lương thực thực phẩm tăng cao, sản xuất kinh doanh gặp nhiều khó khăn, tỷ lệ nợ xấu tăng lên trong giai đoạn này (từ 3.3% năm 2011 sang năm 2012 là 8.6%). Có thể nói khi nền kinh tế tăng trưởng và phát triển, các doanh nghiệp trong nền kinh tế hoạt động hiệu quả, cá nhân và các doanh nghiệp đi vay có khả năng trả nợ tốt hơn, nên tỷ lệ nợ xấu giảm. Ngược lại, khi nền kinh tế suy thoái, việc trả nợ vay của các doanh nghiệp và cá nhân ngày càng khó khăn hơn nên tỷ lệ nợ xấu tăng cao.
RIR – Lãi suất
Lãi suất là biến đại diện cho hệ thống ngân hàng nói riêng và thị trường tài chính nói chung. Mối tương quan giữa lãi suất và nợ xấu là ngược chiều. Ở bảng 3.17, hệ số của biến lãi suất thời điểm hiện tại là 0.474422 (có mức ý nghĩa thơng kê ở mức ý nghĩa 5%), điều này cho biết khi lãi suất tăng lên 1% sẽ làm cho nợ xấu tăng lên 0.47%. Như vậy kết quả nghiên cứu phù hợp với kết quả nghiên cứu của Saurina (2006) và Pasha và Tarron Khemraj (2009) rằng lãi suất tác động tích cực đến nợ xấu. Tuy nhiên, hệ số của biến lãi suất ở năm trước (độ trễ là một năm so với năm hiện tại) là -0.298191, nghĩa là khi lãi suất năm trước tác động ngược chiều với nợ xấu, lãi suất năm trước tăng lên 1% thì nợ xấu năm hiện tại giảm 0.298%. Tuy nhiên, mức độ tác động của lãi suất năm trước lên nợ xấu lại ít hơn mức độ tác động của lãi suất năm hiện tại lên nợ xấu, vì thế tuy kết quả là ngược chiều nhau nhưng yếu tố lãi suất vẫn tác động đến nợ xấu. Kết quả nghiên
cứu cũng phản ảnh đúng thực tế thị trường tài chính Việt Nam, trong giai đoạn 2007 – 2008, lãi suất huy động tăng từ 8.8%/năm đến 13.46%/năm, tình trạng bong bóng bất động sản bị vỡ, đa số những bất động sản thế chấp ngân hàng đều không bán được dẫn đến nợ xấu tăng lên từ 1.55% năm 2007 lên đến 2.17% năm 2008. Giai đoạn 2010 – 2011, Chính phủ đã áp dụng chính sách tài khóa và tiền tệ chặt chẽ thơng qua Nghị quyết 11 nhằm kìm chế lạm phát, NHNN đã thực hiện chính sách tăng lãi suất huy động từ 11.5% lên đến 13%, làm ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp vay vốn ngân hàng, lợi nhuận doanh nghiệp giảm dẫn đến khách hàng khơng có khả năng thanh tốn nợ vay đến hạn làm nợ xấu tăng lên từ 2.5% năm 2010 lên đến 3.3% năm 2011.
M2 – Tăng trưởng cung tiền
Cung tiền (M2) một trong những cơng cụ của chính sách tiền tệ mà NHNN dùng để điều tiết nền kinh tế. Mối tương quan giữa tốc độ tăng trưởng cung tiền và tỷ lệ nợ xấu là ngược chiều. Ở bảng 3.17, hệ số biến tốc độ tăng trưởng cung tiền là - 0.024806 (có mức ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%), điều này cho thấy khi tốc độ tăng trưởng tín cung tiền (M2) tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu giảm 0.0248%. Như vậy kết quả hồi quy từ mơ hình nghiên cứu của tác giả phù hợp với nghiên cứu của Munib Bardar và Yasmin Javid (2013) tỷ lệ nợ xấu và tăng tưởng cung tiền (M2) là ngược chiều. Kết quả nghiên cứu của tác giả phản ánh đúng thực tế mối quan hệ cung tiền và nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam, đặc biệt giai đoạn 2010 – 2011, nền kinh tế toàn cầu đang trên đà phục hồi nhưng cịn nhiều khó khăn, những biến động của thị trường kinh tế thế giới đã tác động đến thị trường kinh tế Việt Nam. Thực hiện Nghị quyết số 11/NQ-CP, NHNN Việt Nam đã điều hành chính sách tiền tệ thắt chặt để đảm bảo an toàn hệ thống, thực hiện mạnh mẽ các biện pháp điều hành nhằm kiểm sốt tốc độ tăng trưởng tín dụng dưới 20%. Cung tiền đã giảm từ 33.3% năm 2010 xuống còn 12.1% năm 2011, cung tiền giảm, các ngân hàng buộc phải giảm nguồn vốn tín dụng cho nền kinh tế, doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tiếp cận vốn để hoạt động sản xuất kinh doanh, các doanh nghiệp hoạt động phụ thuộc nguồn vốn vay của ngân hàng không thể tiếp tục vay vốn, hoạt động sản xuất kinh
doanh bị đình trệ, doanh nghiệp khơng trả được nợ vay khi đáo hạn làm tỷ lệ nợ xấu tăng lên từ 2.5% năm 2010 lên đến 3.3% năm 2011.
NPLi,t-1 – Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước:
Từ mơ hình cho thấy nợ xấu ở kỳ trước (độ trễ bậc 1) tác động cùng chiều với nợ xấu hiện tại. Bảng 3.17, hệ số của biến nợ xấu kỳ trước là 0.115393 (có mức ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%), điều này cho biết một ngân hàng ở thời điểm hiện tại có tỷ lệ nợ xấu cao thì tỷ lệ nợ xấu ở năm tiếp theo sẽ bị ảnh hưởng theo chiều hướng tăng thêm 0.115%. Kết quả nghiên cứu tác giả phù hợp với nghiên cứu của Sauria (2006), Pasha và Tarron Khemraj (2009) các nhà nghiên cứu này cho rằng trong năm tài khóa hiện tại, các NHTM không xử lý tốt các khoản nợ xấu phát sinh, thì năm tài khóa tiếp theo tỷ lệ nợ xấu sẽ cao thêm do các khoản nợ xấu năm trước để lại. Các NHTM Việt Nam chưa kịp thu hồi vốn vay của các khoản nợ xấu ở năm hiện tại có thể là do thời gian xử lý tài sản đảm bảo bị kéo dài, chưa có sự thỏa thuận hợp lý giữa người đi vay và ngân hàng cho vay, các khoản trích lập dự phịng chưa tương xứng với các khoản vay nên khi nợ xấu phát sinh thì tỷ lệ trích lập dự phịng khơng đủ bù đắp cho khoản vay của khách