Nguồn: tính tốn và tổng hợp của từ báo cáo tài chính quý của các ngân hàng từ Q4/2006 đến Q4/2015
Trong giai đoạn kinh tế khó khăn 2007 – 2012, hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp gặp khó khăn, thu nhập từ hoạt động kinh doanh không ổn định đã ảnh hưởng đến nguồn hoàn trả cho các khoản vay tại ngân hàng. Do đó, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của các ngân hàng tăng mạnh trong giai đoạn này. Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của BIDV, Vietinbank, Eximbank, Vietcombank trung bình lần lượt là 3,27%/quý, 1,69%/quý, 1,96%/quý, 3,27%/quý. Bên cạnh việc nợ xấu cao trong giai đoạn này, cơ cấu nợ xấu của các ngân hàng cũng cho thấy nhiều bất ổn. Nợ nhóm 5 chiếm tỷ lệ cao nhất trong 3 nhóm nợ xấu tính trên tổng dư nợ của các ngân hàng. Cụ thể, trong giai đoạn 2007 – 2012, tỷ lệ nợ nhóm 5 trên tổng dư nợ của BIDV, Vietinbank, Eximbank, Vietcombank trung bình lần lượt là 1,84%/quý, 1,68%/quý, 1,58%/quý, 1,74%/quý. Điều này cho thấy trong giai đoạn 2007 – 2012, không chỉ tỷ trọng nợ xấu của các ngân hàng thương mại cao mà trong đó nợ có khả năng mất vốn cịn chiếm tỷ trọng lớn.
Biểu đồ 3.7. Cơ cấu nợ xấu giai đoạn quý 4/2006 – quý 1/2015
Nguồn: tính tốn và tổng hợp của từ báo cáo tài chính quý của các ngân hàng từ Q4/2006 đến Q4/2015
Tuy nhiên đây mới chỉ là những số liệu được các ngân hàng lớn này công bố và số liệu nợ xấu thực tế có thể cịn cao hơn. Nguyên nhân là do, trong giai đoạn này hầu hết các ngân hàng thương mại đang phân loại nợ dựa trên hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của từng ngân hàng. Theo đó, việc phân loại nợ đối với từng khách hàng sẽ căn cứ vào việc chấm điểm xếp hạng tín dụng đối với khách hàng đó
mà khơng cần quan tâm đến việc khách hàng đó đã quá hạn bao nhiêu này. Việc này dẫn đến thực tế là một khách hàng quá hạn trên 180 ngày và nếu phân loại theo quyết định 493/2005/QĐ-NHNN hay thơng tư 02/2013/TT-NHNN thì khách hàng phải được xếp vào nợ nhóm 4 tuy nhiên hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ lại xếp khách hàng vào nợ nhóm 1. Mặt khác, trong giai đoạn này Ngân hàng Nhà nước còn ban hành quyết định 780/QĐ-NHNN cho phép các ngân hàng thương mại được gia hạn nợ cho khách hàng nhưng vẫn giữ nguyên nhóm nợ. Do đó, số liệu thực tế về nợ xấu của các ngân hàng thương mại lớn có thể cao hơn so với số liệu được công báo.
Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ có chiều hướng tăng trong giai đoạn này, đặc biệt tăng mạnh trong 2 năm 2011 và 2012 là hệ quả của việc tăng trưởng tín dụng nóng bất chấp những quy định an tồn trong cho vay của hệ thống ngân hàng. Tình trạng trên cho thấy những bất ổn trong hoạt động của ngân hàng và vấn đề này cần phải được giải quyết triệt để và quyết liệt. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tính đến thời điểm 31/12/2012, đa số những ngân hàng thương mại ở trong nhóm lớn nhất duy trì tỷ lệ nợ xấu ở mức an tồn là dưới 3%. Tuy nhiên, vẫn có những ngân hàng có nợ xấu rất cao, điển hình như Agribank với nợ xấu chiếm 5,8% trên tổng dư nợ và con số tuyệt đối là 27.803 tỷ đồng. Nợ xấu của Agribank tương đương với tổng nợ xấu của Vietcombank, BIDV, Vietinbank, SHB và ACB cộng lại.
Kể từ năm 2013, tình hình kinh tế bắt đầu có những dấu hiệu hồi phục. Hoạt động sản xuất kinh doanh của các cá nhân và doanh nghiệp thuận lợi, điều này giúp nguồn thu nhập của các thành phần này ổn định. Các khoản nợ của các thành phần này tại ngân hàng được đảm bảo thanh tốn. Do đó, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của các ngân hàng trong giai đoạn này giảm. Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của Vietcombank, BIDV, Vietinbank, Eximbank trung bình lần lượt là 2,29%/quý, 1,18%/quý, 1,29%/quý, 2,77%/quý.
Trong giai đoạn này, các ngân hàng thương mại và ngân hàng Nhà nước đã có nhiều nỗ lực để giải quyết nợ xấu. Việc ra đời công ty quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) đã giải quyết được một khối lượng nợ xấu lớn cho hệ thống ngân hàng. Theo thời báo ngân hàng (2014), tính đến 23/12/2014,
VAMC đã mua 123.000 tỷ đồng nợ xấu gốc của các tổ chức tín dụng. Trong đó, riêng năm 2014, Công ty này đã mua được hơn 80 nghìn tỷ đồng nợ xấu.
Tuy nhiên, đến quý 1 năm 2015, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của các ngân hàng thương mại này lại gia tăng đột ngột. Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của Vietcombank, BIDV, Vietinbank, Eximbank trong quý 1 năm 2015 lần lượt là 2,32%/quý, 1,8%/quý, 2,47%/quý, 2,67%/quý, tương ứng tăng lần lượt là 10%, 61%, 0,4%, 16% so với quý 4 năm 2014. Nguyên nhân là do theo quy định tại Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 và Thông tư 09/2014/TT-NHNN ngày 18/03/2014, kể từ 01/01/2015 các tổ chức tín dụng phải thực hiện tham chiếu kết quả phân loại nợ đối với từng khách hàng từ Trung tâm Thơng tin tín dụng quốc gia Việt Nam (CIC) để phân loại lại nhóm nợ của khách hàng theo nhóm nợ cao nhất nếu khách hàng đó đang vay ở nhiều tổ chức tín dụng. Do đó từ q 1 năm 2015, số liệu nợ xấu phản ánh chính xác hơn về chất lượng tín dụng của các tổ chức tín dụng, khơng cịn khác biệt nhiều giữa số liệu tổ chức tín dụng báo cáo và số liệu giám sát của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Vì lý do trên, tỷ lệ nợ xấu theo báo cáo của các ngân hàng thương mại lớn trong quý 1 tăng cao so với quý 4 năm 2014, nhưng về bản chất, nợ xấu đang có xu hướng giảm đi khi so sánh với tỷ lệ nợ xấu trong giai đoạn trước.
Tóm tắt chương 3.
Do chịu ảnh hưởng từ những khó khăn chung của nền kinh tế cũng như hệ thống ngân hàng, rủi ro tín dụng của Eximbank, Vietinbank, Vietcombank, BIDV tương đối cao thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ biến động bất thường. Tuy nhiên, so với các ngân hàng trong cùng hệ thống, bốn ngân hàng thương mại lớn vẫn đang dẫn đầu hệ thống về lợi nhuận và vẫn khẳng định được vị thế là ngân hàng giữ vai trò chủ đạo trong hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Trong chương 3, tác giả đã tiến hành phân tích tình hình biến động kinh tế vĩ mơ trong giai đoạn nghiên cứu, đồng thời phân tích rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại lớn trong mẫu nghiên cứu.
Trong chương 4, tác giả sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu, cách thức thu thập dữ liệu và kết quả kiểm định sức chịu đựng đối với rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại lớn tại Việt Nam.
CHƯƠNG 4
PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU
VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Giới thiệu chương.
Trong chương này, tác giả tiến hành nêu lên trình tự các bước và phương pháp được sử dụng để thực hiện nghiên cứu thực nghiệm. Bên cạnh đó, tác giả cũng trình bày cách thức thu thập mẫu và sự phù hợp của kích thước mẫu được thu thập.
Mơ hình nghiên cứu đươc tác giả đề xuất trên cơ sở các nghiên cứu Stress Testing đã thực hiện tại các quốc gia trên thế giới. Tác giả sử dụng các phương pháp ước lượng dành cho dữ liệu bảng như tác động cố định (Fixed Effects), tác động ngẫu nhiên (Random Effects), ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS) nhằm xây dựng mơ hình đo lường rủi ro tín dụng thơng qua các biến số kinh tế vĩ mô bằng phần mềm Stata với dữ liệu bảng (Panel Data), đồng thời kết hợp với phần mềm Crystal Ball để phân tích mơ phỏng Montle Carlo nhằm xác định khả năng rủi ro tín dụng của các ngân hàng vượt quá mức cho phép theo các kịch bản được xây dựng.
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm kiểm định sức chịu đựng đối với rủi ro tín dụng tại 4 ngân hàng Eximbank, Vietinbank, Vietcombank, BIDV sẽ được tác giả trình bày và thảo luận trong chương này.
4.1. Mơ hình nghiên cứu.
Trên cơ sở nghiên cứu Stress Testing được thực hiện tại các nước trên thế giới, tác giả đề xuất các biến được đưa vào mơ hình. Cụ thể:
Dựa trên nghiên cứu Stress Testing đối với hệ thống Ngân hàng Nga của Fungáčová & Jakubík (2013), tác giả đề xuất phương pháp nghiên cứu Top- down và các biến được đưa vào mơ hình là tốc độ tăng trưởng GDP và tốc độ tăng trưởng tín dụng, giá nhà.
Dựa trên nghiên cứu Stress Testing đối với hệ thống ngân hàng Gana của Settor Amediku (2006), tác giả đề xuất biến chỉ số giá tiêu dùng được đưa vào mơ hình để đại diện cho lạm phát.
Dựa trên nghiên cứu đánh giá tác động của rủi ro thị trường và rủi ro tín dụng đối với ngành ngân hàng Áo của Elsinger, Lehar và Summer (2002), tác giả đề
xuất các biến được đưa vào mơ hình là lãi suất, tỷ giá hối đoái và các biến động của thị trường chứng khốn, Vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi.
Dựa trên nghiên cứu Stress Testing độ nhạy đối với rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Trung Quốc của Lu & Yang (2012), tác giả đưa vào mơ hình biến giá nhà.
Các nghiên cứu trên đều sử dụng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ (NPL) làm biến đại diện cho rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại.
Tuy nhiên do các biến này khác nhau về độ lớn và đơn vị nên tác giả chuyển tất cả các biến số thành dạng phần trăm thay đổi của quý sau so với quý trước nhằm tạo sự thống nhất về dữ liệu giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu. Như vậy, các biến trong mơ hình nghiên cứu thực nghiệm cụ thể là:
NPL: phần trăm thay đổi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ, đây là biến phụ thuộc của mơ hình.
NPL(-1): đây là giá trị trễ một giai đoạn của biến NPL, biến này được đưa vào mơ hình để xem xét ảnh hưởng của tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ trong quá khứ đến tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ hiện tại.
GDP: đây là biến tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội hằng quý. Nếu tốc độ tăng trưởng GDP giảm sút chứng tỏ nền kinh tế đang trong thời kỳ suy thoái, điều này gây ảnh hưởng xấu đến khả năng trả nợ của người đi vay và làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ. Do đó, hệ số của biến này được kỳ vọng là mang dấu âm (-).
CPI: đây là phần trăm thay đổi chỉ số giá tiêu dùng, đại diện cho lạm phát của nền kinh tế. Tỷ lệ lạm phát tăng cao cho thấy tình hình kinh tế vĩ mơ đang bất ổn, làm giảm khả năng trả nợ của người vay và kéo theo đó là tỷ lệ nợ xấu tăng lên. Từ đó, hệ số của biến này được kỳ vọng sẽ mang dấu dương (+).
R: đây là phần trăm thay đổi của lãi suất tái cấp vốn của ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Khi lãi suất này tăng sẽ kéo theo lãi suất cho vay của các ngân hàng thương mai gia tăng, nghĩa vụ trả nợ của người đi vay do đó sẽ trở nên nặng nề hơn, điều này sẽ làm giảm ý chí trả nợ của khách hàng, cùng với đó là nợ xấu sẽ gia tăng. Mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ lệ nợ xấu cịn được thể hiện thơng qua các lý thuyết về “kiềm chế tín dụng tự nguyện” như “lựa chọn nghịch” và “rủi ro đạo đức”. Trong mơi trường lãi suất cao, sẽ chỉ có những người làm ăn mạo hiểm mới dám đi vay và
những người này sẽ có nhiều khả năng nhận được khoản vay từ ngân hàng (lựa chọn nghịch). Sau khi nhận được khoản vay với lãi suất cao, người đi vay càng có động cơ thực hiện các dự án mạo hiểm để có thể hồn trả cả gốc và lãi cao của khoản vay vừa nhận được. Kết quả chung của các hiện tượng lựa chọn nghịch và rủi ro đạo đức là khi lãi suất tăng lên thì tỷ lệ nợ xấu cũng sẽ tăng lên theo. Vì vậy, hệ số của biến này được kỳ vọng sẽ có dấu dương (+).
EXR: đây là phần trăm thay đổi tỷ giá danh nghĩa VND/USD. Khi đồng nội tệ mất giá (tỷ giá tăng lên) sẽ khiến cho những khách hàng trong nước đi vay bằng USD gặp khó khăn hơn trong việc trả nợ. Việc gia tăng tỷ giá cũng tác động gián tiếp đối với những người vay bằng đồng nội tệ nhưng sử dụng các khoản vay đó trong các hoạt động thương mại quốc tế. Chẳng hạn một công ty phải nhập khẩu nguyên vật liệu để sản xuất hàng tiêu dùng trong nước. Đồng nội tệ mất giá sẽ khiến cho chi phí ngun vật liệu đầu vào của cơng ty đó tăng lên dẫn tới phải tăng giá bán hoặc giảm biên lợi nhuận, trong cả hai trường hợp lợi nhuận của cơng ty đều có nhiều khả năng bị giảm sút. Vì những lẽ đó, hệ số của biến này được kỳ vọng sẽ mang dấu dương (+).
VNI: đây là phần trăm thay đổi chỉ số VN-INDEX. Sự gia tăng của thị trường chứng khốn có tác động trực tiếp đến các khoản vay đầu tư chứng khoán của khách hàng tại các ngân hàng thương mại. Sự gia tăng của chỉ số VN-INDEX phản ánh sự gia tăng tài sản của các khách hàng, điều này dẫn đến khả năng trả nợ của khách hàng gia tăng và do đó nợ xấu sẽ giảm. Ngồi ra, với vai trị là “phong vũ biểu” của nền kinh tế, sự gia tăng của chỉ số VN-INDEX cho thấy sự tăng trưởng của nền kinh tế, điều này có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của người đi vay và làm giảm tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ. Do đó, hệ số của biến này được kỳ vọng là mang dấu âm (-).
CRE: đây là tốc độ tăng trưởng tín dụng, tính bằng phần trăm. Xét trong ngắn hạn, sự gia tăng của hoạt động tín dụng sẽ làm giảm tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ. Do đó, hệ số của biến này được kỳ vọng là mang dấu âm (-).
Như vậy, mơ hình nghiên cứu có dạng:
4.2. Phương pháp nghiên cứu.
Với đặc điểm cho phép so sánh kết quả thực hiện Stress Testing giữa các ngân hàng, phương pháp Top-down là cơng cụ thích hợp đối với ngân hàng Nhà nước hoặc các cơ quan giám sát. Phương pháp này giúp các cơ quan của chính phủ có cái nhìn tổng quan về hệ thống ngân hàng, từ đó có những chính sách phù hợp theo định hướng phát triển của nền kinh tế. Từ quan điểm trên, luận văn thực hiện Stress Testing theo phương pháp Top-down vĩ mơ, trong đó liên kết dữ liệu báo cáo tài chính của ngân hàng với mơi trường kinh tế vĩ mô dưới những kịch bản khác nhau. Các giả định, kịch bản được áp dụng thống nhất để tính rủi ro tín dụng dựa trên mơ hình (1) đã được ước lượng.
Mơ hình (1) được ước lượng bằng các phương pháp ước lượng dữ liệu bảng. Cụ thể:
Trên dữ liệu bảng, xét mơ hình có dạng
Trong đó: Z là biến đại diện cho đặc điểm riêng (ở đây ta xét đặc điểm riêng của ngân hàng thứ i, bao gồm đặc điểm quản lý, triết lý kinh doanh,…). Tùy vào việc xem xét tác động của đặt điểm riêng Zilên mơ hình sẽ hình thành các mơ hình khác nhau trên dữ liệu bảng.
Tác động tính tốn được, xác định được thì ta sử dụng mơ hình fixed effects. Ngược lại, tác động khơng tính tốn được và là ngẫu nhiên thì ta sử dụng, mơ hình random effects.
Mơ hình tác động cố định (Fixed effects- FEM).
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh