CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
2.2. Ảnh hưởng của các yếu tố đặc trưng ngân hàng và kinh tế vĩ mô đến rủ
2.2.1.7. Khả năng sinh lợi
Chaibi và Ftiti (2014) trong bài nghiên cứu của mình đã phân tích được mối
quan hệ ngược chiều giữa khả năng sinh lợi và RRTD ngân hàng ở các ngân hàng ở nước Đức và Pháp. Kết quả mang ý nghĩa thống kê cao và theo tác giả, kết quả này là hoàn toàn phù hợp với giả thuyết “quản lý kém” của Berger và DeYoung (1995). Theo Chaibi và Ftiti (2014), khả năng quản lý ngân hàng càng tốt sẽ đem lại khả
năng sinh lợi cao và kiểm soát được RRTD.
Đồng quan điểm với Chaibi và Ftiti (2014), Louzis và cộng sự (2010) cũng cho rằng có một mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa giữa khả năng sinh lợi (đặc trưng bởi biến ROA và ROE) và RRTD ngân hàng, kết quả này có được từ việc thực hiện nghiên cứu ở 9 NHTM lớn nhất ở Hy Lạp trong khoảng thời gian từ Quý 1 năm 2003 đến Quý 3 năm 2009.
2.2.2. Ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mơ đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại
2.2.2.1. Tốc độ tăng trưởng GDP thực
Theo Chaibi và Ftiti (2014), việc phân tích mối quan hệ giữa tốc độ tăng
trưởng GDP thực và RRTD của các ngân hàng được dựa trên các giai đoạn của chu kỳ kinh tế. Cụ thể là, trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế, các khách hàng cá nhân và doanh nghiệp có đầy đủ nguồn vốn và các quỹ để thanh toán các khoản nợ, nhưng trong giai đoạn suy thoái, khả năng trả nợ bị sụt giảm. Do đó, việc cấp tín dụng của ngân hàng thường xảy ra đối với những người đi vay có chất lượng thấp, kết quả là nợ xấu gia tăng. Chaibi và Ftiti (2014) sử dụng mơ hình dynamic panel data với phương pháp ước lượng GMM để nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố đặc trưng ngân hàng và kinh tế vĩ mô đến RRTD. Bài nghiên cứu thực hiện trên 147 NHTM ở Pháp (hệ thống tài chính của Pháp chủ yếu dựa vào nền kinh tế thị trường)
và 133 NHTM ở Đức (hệ thống tài chính của Đức chủ yếu dựa vào hệ thống ngân hàng) trong cùng khoảng thời gian từ năm 2005 đến năm 2011. Tác giả sử dụng nhóm các biến đặc trưng ngân hàng đại diện bởi: Tỷ lệ dự phòng RRTD, tỷ số hiệu quả hoạt động, tác động địn bẩy, tỷ số khả năng thanh tốn, thu nhập ngồi lãi, quy mơ, khả năng sinh lời và nhóm các biến kinh tế vĩ mô đại diện bởi: Tốc độ tăng trưởng GDP thực, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá hối đoái và lãi suất thực. Kết quả hồi quy của nhóm tác giả cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP thực có ý nghĩa thống kê và có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Việc phân tích mơi trường kinh tế vĩ mô là cần thiết, đặc biệt là phân tích mức độ ảnh hưởng của GDP đối với sự biến động của RRTD. Việc phân tích tác động của GDP đối với RRTD cũng được đặt trong các giai đoạn của chu kỳ kinh tế
(Louzis và cộng sự (2010)). Theo các tác giả, các giai đoạn tăng trưởng kinh tế
thường được đặc trưng bởi một tỷ lệ tương đối thấp của các khoản nợ xấu, bởi vì cả người tiêu dùng và các doanh nghiệp đều có một dịng thu nhập và các khoản thu đầy đủ để chi trả các khoản nợ của họ. Tuy nhiên, nếu thời kỳ bùng nổ kinh tế vẫn tiếp tục diễn ra, tín dụng sẽ được mở rộng đến những người đi vay có chất lượng tín dụng thấp hơn và kết quả là khi nền kinh tế rơi vào giai đoạn suy thối, nợ xấu ngân hàng sẽ có xu hướng gia tăng. Do đó, theo Louzis và cộng sự (2010) thì RRTD ngân hàng và tốc độ tăng trưởng GDP thực có mối quan hệ ngược chiều, nghĩa là một sự gia tăng trong tốc độ tăng trưởng GDP thực sẽ làm RRTD ngân hàng sụt giảm và ngược lại.
Các nghiên cứu thực nghiệm khác của Castro (2013) sử dụng kết hợp các mơ hình: Mơ hình pooled regression, mơ hình FEM, mơ hình REM và mơ hình dynamic panel data để phân tích mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và RRTD ở 5 ngân hàng châu Âu (Hy Lạp, Ireland, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha và Ý) trong khoảng thời gian từ năm 1997 đến năm 2011, kết quả cũng cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP thực và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều nhau.
Zribi và Boujelbène (2011) nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ
khoảng thời gian từ năm 1995 đến năm 2008 và kết quả hồi quy dữ liệu bảng với mơ hình FEM và REM cũng cho thấy mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP thực và tỷ lệ nợ xấu là ngược chiều.
2.2.2.2. Tỷ lệ lạm phát
Lạm phát ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người đi vay thông qua các kênh khác nhau và mối quan hệ với nợ xấu có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều. Lạm phát cao có thể làm cho việc trả nợ dễ dàng hơn do việc giảm giá trị thực của các khoản vay nợ hoặc đơn giản là bởi vì lạm phát cao sẽ làm cho tỷ lệ thất nghiệp giảm do tác động của đường cong Phillips. Tuy nhiên, lạm phát cao cũng có thể là giảm khả năng trả nợ của người vay do việc giảm thu nhập thực tế của khách hàng. Hơn nữa, khi xem xét đến lãi suất cho vay, lạm phát có thể làm giảm khả năng trả nợ của người vay bởi vì người cho vay sẽ điều chỉnh lãi suất để duy trì thu nhập thực tế hoặc đơn giản là để vượt qua sự gia tăng trong lãi suất chính sách là kết quả của việc thực thi chính sách tiền tệ để chống lại lạm phát (Nkusu (2011)). Trong bối cảnh này, mối quan hệ giữa nợ xấu và lạm phát có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều. Bằng nghiên cứu thực nghiệm ở 26 quốc gia phát triển từ năm 1998 đến năm 2009 và kết quả hồi quy từ việc sử dụng mơ hình vectơ tự hồi quy, Nkusu (2011)
tìm thấy giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ cùng chiều.
Castro (2013) cũng cho rằng, lạm phát có ảnh hưởng hai chiều đối với
RRTD. Lạm phát cao có thể làm cho việc trả nợ dễ dàng hơn do việc giảm giá trị thực của các khoản vay. Tuy nhiên, lạm phát cao cũng làm suy yếu khả năng trả nợ của người vay do việc giảm thu nhập thực tế. Do đó, mối quan hệ giữa lạm phát và RRTD có thể cùng chiều hoặc ngược chiều.
Các nghiên cứu thực nghiệm khác của Ahmad và Bashir (2013) nghiên cứu sự tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mơ và trong đó có biến tỷ lệ lạm phát lên RRTD ở các NHTM Pakistan từ năm 1990 đến năm 2011. Bằng mơ hình pooled regression, các tác giả đã cho rằng giữa tỷ lệ lạm phát và RRTD có mối quan hệ ngược chiều. Kết quả này cũng được ủng hộ bởi nghiên cứu của các tác giả Chaibi
2.2.2.3. Lãi suất thực
Lãi suất là một yếu tố quan trọng trong việc phân tích mối quan hệ với RRTD bởi vì nó ảnh hưởng đến gánh nặng nợ nần của người đi vay. Điều này có nghĩa là mối quan hệ giữa lãi suất và RRTD là cùng chiều. Sự thật là, sự gia tăng gánh nặng nợ là kết quả của sự gia tăng trong lãi suất dẫn đến sự gia tăng trong RRTD ngân hàng (Castro (2013)).
Đồng quan điểm với Castro (2013), cả Louzis và cộng sự (2010) và Nkusu (2011) đều cho rằng, lãi suất và RRTD có mối quan hệ cùng chiều. Louzis và cộng
sự (2010) và Nkusu (2011) cịn phân tích thêm rằng, lãi suất thả nổi sẽ tác động rõ
nét nhất đến RRTD, vì họ cho rằng, chính sự thả nổi lãi suất này sẽ tạo nên nhiều áp lực hơn cho người đi vay trong việc trả nợ theo quy định.
2.2.2.4. Tỷ lệ thất nghiệp
Tỷ lệ thất nghiệp cung cấp thêm thông tin về tác động của các điều kiện kinh tế. Một sự gia tăng trong tỷ lệ thất nghiệp làm ảnh hưởng tiêu cực đến dòng tiền của các hộ gia đình và làm gia tăng gánh nặng nợ nần. Còn đối với các doanh nghiệp, sự gia tăng trong tỷ lệ thất nghiệp có thể báo hiệu một sự sụt giảm trong sản xuất là hệ quả của sự sụt giảm nhu cầu tiêu dùng. Điều này có thể dẫn đến một sự sụt giảm trong doanh thu và tình trạng nợ ngân hàng rất mong manh (Castro (2013)). Trong bài nghiên cứu về tỷ lệ nợ xấu ở 5 NHTM ở châu Âu, Castro (2013) cũng tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ nợ xấu.
Liên quan đến tỷ lệ thất nghiệp, Messai và Jouini (2013) cho rằng những khách hàng thất nghiệp không thể đáp ứng các cam kết của họ và hoàn trả các khoản vay cho ngân hàng, điều này làm cho RRTD gia tăng. Một sự gia tăng trong tỷ lệ thất nghiệp làm giới hạn sức mua hàng hóa trong hiện tại và tương lai và điều này cũng thường gắn liền với việc sụt giảm trong năng lực sản xuất hàng hóa và dịch vụ. Cũng đồng quan điểm với Castro (2013), hai tác giả này cho rằng, tỷ lệ
thất nghiệp ảnh hưởng tiêu cực đến dịng tiền của các hộ gia đình và làm gia tăng gánh nặng nợ nần. Do đó, theo Messai và Jouini (2013) tỷ lệ thất nghiệp và RRTD có mối quan hệ cùng chiều. Messai và Jouini (2013) nghiên cứu sự tác động của các
yếu tố đặc trưng ngân hàng và kinh tế vĩ mô đến RRTD ở 85 NHTM ở 03 nước Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha trong khoảng thời gian từ năm 2004 đến năm 2008. Tác giả lựa chọn 03 quốc gia này bởi vì các quốc gia này đại diện cho các nước rơi vào khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008 và nền kinh tế gặp rất nhiều khó khăn, ảnh hưởng nhiều đến hoạt động tín dụng của nền kinh tế. Trong bài nghiên cứu, các tác giả đã sử dụng mơ hình pooled regression để hồi quy biến phụ thuộc (tỷ lệ nợ xấu) theo các biến độc lập (tốc độ tăng trưởng GDP thực của năm trước; tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất thực, tỷ lệ dự phịng RRTD và tốc độ tăng trưởng tín dụng) và kết quả hồi quy này cho thấy, tỷ lệ thất nghiệp có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Kết quả này cũng giống như các nghiên cứu của Louzis và cộng sự (2010) trong các nghiên cứu ở các NHTM Hy Lạp và Bofondi và Ropele (2011) trong các nghiên cứu ở các NHTM Ý.
2.2.2.5. Tỷ giá hối đối
Tỷ giá hối đối có những tác động hỗn hợp. Một mặt, tỷ giá hối đoái làm suy yếu khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp định hướng xuất khẩu và ảnh hưởng xấu đến khả năng trả nợ. Mặt khác, nó có thể cải thiện khả năng trả nợ của những người đi vay với các khoản vay bằng đồng ngoại tệ. (Nkusu (2011)). Các dấu hiệu về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đối và RRTD là khơng xác định.
Cũng đồng quan điểm trên, Castro (2013) sử dụng biến tỷ giá hối đối để
phân tích năng lực cạnh tranh bên ngồi. Một sự gia tăng trong tỷ giá hối đối có nghĩa là đồng tiền trong nước đang được định giá cao, làm cho hàng hóa và dịch vụ sản xuất trong quốc gia đó rẻ hơn một cách tương đối. Tác giả sử dụng tỷ giá hối đoái thực đa phương làm thước đo tỷ giá hối đoái, và theo kết quả hồi quy từ việc nghiên cứu tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến RRTD ở nhóm 5 NHTM Châu Âu, tác giả tìm thấy tỷ giá hối đối và RRTD có mối quan hệ cùng chiều.
Kết quả nghiên cứu của hai tác giả Chaibi và Ftiti (2014) cho rằng tỷ giá hối đối và RRTD có mối quan hệ hỗn hợp. Cụ thể, mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và RRTD là cùng chiều trong trường hợp nghiên cứu ở Pháp và kết quả trên hoàn toàn ngược lại cho các nghiên cứu ở Đức.
Tổng hợp kết quả thực nghiệm về những ảnh hưởng của các yếu tố đặc trưng ngân hàng và kinh tế vĩ mô đến RRTD của các NHTM
Bảng 2.1. Bảng tổng hợp kết quả thực nghiệm
STT Các biến số Diễn giải
Tác động cùng chiều (+)/ngược chiều (-) Tên tác giả A Biến phụ thuộc - Tỷ lệ nợ xấu B Biến độc lập
I Các biến số đặc trưng ngân hàng
1 Tỷ lệ dự phòng RRTD Tỷ lệ dự phòng RRTD/Tổng tài sản + Ahmed và cộng sự (1998) Hasan và Wall (2003); 2 Tỷ số hiệu quả hoạt động
Chi phí hoạt động/Thu
nhập hoạt động +/- Berger và DeYoung (1995) 3 Tác động đòn bẩy Tổng nợ phải trả/Tổng tài
sản + Chaibi và Ftiti (2014) 4 Tỷ số khả năng thanh toán Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản - Berger và DeYoung (1995) 5 Thu nhập ngoài lãi
Thu nhập ngoài lãi/Tổng
thu nhập - Louzis và cộng sự (2010)
6 Quy mô Logarit tự nhiên của tổng
tài sản +/-
Stern và Feldman (2004); Zribi và Boujelbène (2011)
7 Khả năng sinh lợi Lợi nhuận sau thuế/Vốn
chủ sở hữu -
Louzis và cộng sự (2010); Chaibi và Ftiti (2014)
II Các biến số kinh tế vĩ mô
1 Tốc độ tăng trưởng GDP thực Tỷ lệ tăng trưởng hàng năm của GDP thực - Louzis và cộng sự (2010); Castro (2013); Chaibi và Ftiti (2014) 2 Tỷ lệ lạm phát Tỷ lệ lạm phát hàng năm +/- Nkusu (2011); Castro (2013)
3 Lãi suất thực Lãi suất thực hàng năm +
Louzis và cộng sự (2010); Nkusu (2011); Castro (2013) 4 Tỷ lệ thất nghiệp Tỷ lệ thất nghiệp hàng năm + Bofondi và Ropele (2011); Castro (2013); Messai và Jouini (2013)
5 Tỷ giá hối đoái Tỷ giá hối đoái hàng năm +/- Nkusu (2011);
Castro (2013)
Kết luận chương 2
RRTD là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng, biểu hiện trên thực tế qua việc khách hàng không trả được nợ hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng. RRTD xảy ra sẽ để lại nhiều hậu quả nghiêm trọng không chỉ cho bản thân ngân hàng mà còn cho nền kinh tế. Thông qua việc định nghĩa, phân loại, phân tích nguyên nhân xảy ra RRTD và hậu quả của RRTD sẽ giúp cho việc tìm hiểu những yếu tố ảnh hưởng đến RRTD được dễ dàng hơn để từ đó giúp cho các nhà làm chính sách và cơ quan giám sát ngân hàng đưa ra được những giải pháp nhằm hạn chế RRTD. Có nhiều nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đã phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến RRTD ngân hàng nhưng tựu trung lại có hai nhóm yếu tố như sau: Nhóm các yếu tố đặc trưng ngân hàng: Tỷ lệ dự phòng RRTD,
tỷ số hiệu quả hoạt động, tác động đòn bẩy, tỷ số khả năng thanh toán, thu nhập ngồi lãi, quy mơ, khả năng sinh lợi và nhóm các yếu tố kinh tế vĩ mô: tốc độ tăng trưởng GDP thực, tỷ lệ lạm phát, lãi suất thực, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá hối đoái.
CHƯƠNG 3. THỰC TRẠNG ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC YẾU TỐ ĐẶC TRƯNG NGÂN HÀNG VÀ KINH TẾ VĨ MƠ ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
3.1. Thực trạng nền kinh tế vĩ mô Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2014
Bảng 3.1. Một số chỉ tiêu về tình hình nền kinh tế vĩ mơ Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2014 Năm Chỉ tiêu 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Tốc độ tăng trưởng GDP thực (%) 8,50 6,20 5,30 6,80 5,90 5,20 5,40 6,00 Tỷ lệ lạm phát (%) 8,30 23,00 6,90 9,20 18,70 9,20 6,60 4,10 Lãi suất thực (%) 1,40 -5,60 3,60 0,90 -3,60 2,30 5,40 4,80 Tỷ lệ thất nghiệp (%) 2,30 2,40 2,60 2,60 2,00 1,80 2,00 2,40 Tỷ giá hối đoái
USD/VND 16.105 16.302 17.065 18.613 20.510 20.828 20.935 21.159 (Nguồn: http://www.adb.org/publications/series/asian-development-outlook;
http://data.worldbank.org/indicator; http://finance.vietstock.vn/du-lieu-vi-mo)
3.1.1. Tốc độ tăng trưởng GDP thực
Biểu đồ 3.1. Tốc độ tăng trưởng GDP thực từ năm 2007 đến năm 2014
(Nguồn: http://www.adb.org/publications/series/asian-development-outlook) 8,50% 6,20% 5,30% 6,80% 5,90% 5,20% 5,40% 6,00% 0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00% 8,00% 9,00% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Tốc độ tăng trưởng GDP thực
Tốc độ tăng trưởng GDP thực trong khoảng thời gian từ năm 2007 đến năm 2014 biến động không nhiều, mức cao nhất đạt 8,50% vào năm 2007 và mức thấp