CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
3.5. Kết luận chương 3
Những điểm chính trong chương này được tóm tắt lại như sau:
Thứ nhất, hệ thống NHTM Việt nam đã có những bước phát triển nhất định từ khi thành lập đến này và đạt được nhiều kết quả trong hoạt động tín dụng.
Thứ hai, rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam có xu hướng tăng lên trong giai đoạn 2006 - 2014, tỷ lệ nợ xấu đạt mức cao ở 2 năm 2007 và 2012. Điều này cho thấy chất lượng các khoản tín dụng của ngân hàng đang xấu đi và khả năng thu hồi nợ thấp.
Thứ ba, luận văn đã phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố với rủi ro tín dụng và minh họa bằng đồ thị để thấy được cái nhìn trực quan hơn về mối tương quan này, cụ thể: Tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ cùng chiều với lạm phát, dự phòng rủi ro tín dụng; Tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng GDP có ảnh hưởng trái chiều lên tỷ lệ nợ xấu. Ngồi ra, qua phân tích thực trạng chưa thể rút ra kết luận rõ ràng về mối tương quan của quy mô ngân hàng và tỷ lệ thất nghiệp với tỷ lệ nợ xấu.
Các mối liên hệ trên sẽ được kiểm định lại cụ thể hơn qua mơ hình nghiê cứu được thiết lập trong chương 4.
CHƯƠNG 4. KIỂM ĐỊNH CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Trên cơ sở các đánh giá sơ bộ về thực trạng nợ xấu tại Việt Nam, từ việc rút ra các nhận xét chung về các mơ hình, các phương pháp ước lượng mà các nghiên cứu thực nghiệm ở nước ngoài đã thực hiện và trên cơ sở thực tiễn dữ liệu có thể thu thập được ở NHTM Việt Nam, trong chương 4, luận văn sẽ tiến hành nêu ra các giả thuyết nghiên cứu phù hợp, hệ thống biến quan sát và đưa ra mơ hình nghiên cứu cơ bản để thực hiện nghiên cứu kiểm định giả thuyết tại mẫu NHTM Việt Nam. Từ kết quả hồi quy có được, phần cuối của chương sẽ tiến hành phân tích các kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và đưa ra các gợi ý chính sách cho việc quản lý kiểm sốt nợ xấu nói chung trong hệ thống NHTM Việt Nam.
4.1. Xây dựng mơ hình nghiên cứu 4.1.1. Xác định biến số nghiên cứu
Trong luận văn này, dựa vào nghiên cứu đã đưa ra trong chương 2 để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của NHTM, tác giả chọn ra 7 biến, trong đó có 1 biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu và 6 biến cịn lại là biến giải thích (biến độc lập). Các biến độc lập gồm 2 nhóm yếu tố, nhóm yếu tố kinh tế vĩ mơ và nhóm yếu tố bên trong ngân hàng. Cơ sở để lựa chọn các biến vĩ mơ trong mơ hình chủ yếu dựa trên cơng trình nghiên cứu của Louzis và các cộng sự (2012) kết hợp đa dạng các yếu tố vĩ mô (GDP, tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên, lãi suất vay, nợ công) và các giả thuyết mô tả ảnh hưởng của tác động từ phía hoạt động ngân hàng đến nợ xấu. Và các nghiên cứu trước đây của các tác giả Clair (1992), Ranjan và Dhal (2003), Hu et al. (2004) là các tiền đề cơ bản để hình thành nên các biến độc lập về đặc điểm ngân hàng.
4.1.1.1. Tỷ lệ nợ xấu
Trong khi Hasan & Wall (2004), Ahlem Selma & cộng sự (2013) đều đo lường NPL qua tỉ lệ nợ xấu trên tổng tài sản thì các nghiên cứu khác đo lường bởi tỉ
lệ nợ xấu trên dư nợ cho vay. Tỷ số nợ xấu trên dư nợ cho vay phản ánh chất lượng khoản mục cho vay, còn tỉ lệ nợ xấu trên tổng tài sản cho phép đánh giá chất lượng tổng tài sản. Nghiên cứu đo lường biến nợ xấu theo cách:
NPL = Nợ xấu x 100%
Tổng dư nợ tín dụng
4.1.1.2. Tăng trưởng tín dụng
Tăng trưởng tín dụng là sự gia tăng giá trị khoản vay qua các năm. Đây là biến được nhiều nghiên cứu tìm thấy có mối quan hệ với RRTD.
Nghiên cứu của Sukrishnalall Pasha và Tarron Khemraj (2009) tìm thấy mối quan hệ tiêu cực giữa tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu. Tác giả cho rằng các NHTM mở rộng hoạt động tín dụng giúp cho các doanh nghiệp, hộ kinh doanh dễ dàng hơn trong việc tiếp cận nguồn vốn vay, người đi vay làm ăn có lãi, hoạt động kinh doanh tốt, khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán nợ vay dễ dàng hơn nên rủi ro tín dụng giảm xuống.
Theo Cavallo và Majnoni (2002), tăng trưởng tín dụng có mối tương quan ngược chiều với RRTD. Đồng quan điểm, Packer & cộng sự (2012) cũng tìm thấy ảnh hưởng trái chiều của tăng trưởng tín dụng lên RRTD. Các nghiên cứu chỉ ra rằng, rủi ro tín dụng có xu hướng thấp khi tăng trưởng tín dụng tăng.
4.1.1.3. Quy mơ ngân hàng
Bên cạnh yếu tố tăng trưởng tín dụng, quy mơ ngân hàng cũng được quan tâm khi nghiên cứu các yếu tố tác động đến RRTD ở nhiều khu vực trên thế giới. Quy mô của ngân hàng được thể hiện qua tổng tài sản của một ngân hàng. Về mặt lí thuyết, các ngân hàng lớn có nhiều cơ hội đa dạng hóa, và do đó có thể làm giảm nguy cơ rủi ro tổng thể tốt hơn so với các ngân hàng nhỏ khơng có nhiều cơ hội để đa dạng hóa danh mục cho vay.
Saunders & cộng sự (1990), Chen & cộng sự (1998), Cebenoyan & cộng sự (1999), và Megginson (2005) tiến hành nghiên cứu về mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và RRTD. Các nhà nghiên cứu trên đều tìm ra kết quả quan hệ nghịch
chiều giữa RRTD và quy mô ngân hàng. Nguyên nhân là các ngân hàng lớn thường có hệ thống quản lí rủi ro tốt và đương nhiên họ có nhiều cơ hội để nắm giữ danh mục cho vay ít rủi ro nhất.
Theo Chen & cộng sự (1998), Megginson (2005) quy mô ngân hàng được đo bằng logarit cơ số tự nhiên của tổng tài sản. Quy mô tài sản của ngân hàng thường lớn và tại VN có sự khác biệt đáng kể giữacác ngân hàng, do vậy chọn biến quy mô bằng Ln (tổng tài sản) nhằm giảm sự phân tán thông qua xem xét một phần trăm thay đổi của tài sản tác động đến LLR.
4.1.1.4. Dự phịng rủi ro tín dụng
Mối quan hệ giữa nợ xấu và dự phịng rủi ro tín dụng đã được đề cập nhiều trong các nghiên cứu trước đây của Larry D. Wall và Ifterkhar Hasan (2003), Laeven và cộng sự (2003), Ashour M.O (2011).
Nghiên cứu của Larry D. Wall và Ifterkhar Hasan (2003) phân tích các yếu tố quyết định đến rủi ro tín dụng chỉ ra rằng, mức trích lập dự phịng rủi ro tín dụng có ảnh hưởng tích cực đến nợ xấu. Trong khi đó, theo kết quả của Ashour M.O (2011), ngân hàng có điều kiện tài chính tốt thường chủ động tăng dự phịng, những ngân hàng đang gặp khó khăn tài chính sẽ giảm dự phịng đến mức thấp nhất.
Nhìn chung, các nghiên cứu đều cho rằng mức trích lập dự phịng rủi ro tín dụng là nhân tố tác động mạnh đến nợ xấu. Mức trích lập tăng lên nhằm đảm bảo an toàn trong hoạt động của ngân hàng, do hoạt động tín dụng đang có nhiều rủi ro hơn.
4.1.1.5. Tăng trưởng GDP
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là một trong những chỉ tiêu chủ yếu để đo lường sức khỏe của nền kinh tế một quốc gia. Tổng sản phẩm quốc nội là chỉ tiêu phản ánh giá trị bằng tiền của tất cả sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm.
Khi nền kinh tế tăng trưởng, biểu thị thơng qua GDP tăng, điều đó cho thấy các doanh nghiệp trong nền kinh tế đang hoạt động hiệu quả, hàng hóa và dịch vụ sản xuất ra có thị trường tiêu thụ sẽ thúc đẩy các doanh nghiệp gia tăng hiệu quả hoạt động, tái sản xuất và đầu tư, từ đó gia tăng lợi nhuận, khả năng trả nợ của các doanh nghiệp được nâng cao. Các doanh nghiệp trả nợ đúng hạn, nợ xấu thấp nên trích lập dự phịng rủi ro tín dụng thấp. Ngược lại khi nền kinh tế rơi vào suy thối, biểu thị thơng qua GDP giảm, điều đó cho thấy các doanh nghiệp làm ăn không hiệu quả, không bán được hàng hóa, các khoản nợ vay trước đó ở các ngân hàng khó có khả năng trả đúng hạn, từ đó nợ xấu tăng lên và trích lập dự phịng rủi ro cũng tăng lên.
Có nhiều bằng chứng cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu trong nhiều bài nghiên cứu trước như Salas và Suarina (2002); Rajan & Dhal (2003); Jimenez và Saurina (2005); Fofack (2005); Dash và Kabra (2010); Clair (1992).
Clair (1992) đã có bằng chứng tại Texas chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng thơng qua các khoản vay của khách hàng mới hoặc hiện hữu thì ban đầu sẽ tác động tích cức đến chất lượng tín dụng nhưng sẽ làm giảm chất lượng tín dụng sau một độ trễ nhất định.
Dash and Kabra (2010) thực hiện nghiên cứu một số biến kinh tế vĩ mơ và nhóm các yếu tố bên trong của ngân hàng ảnh hưởng như thế nào đến nợ xấu. Tác giả dựa trên dữ liệu của hệ thống ngân hàng Ấn Độ từ năm 1998-2009, nghiên cứu đã đưa ra bằng chứng cho thấy rằng có mối tương quan âm cao giữa GDP và NPL và thêm vào đó là những ngân hàng có lãi suất cao hơn kèm theo tỷ lệ nợ xấu cao hơn.
Inekwe Murumba (2013) với tựa đề “Mối quan hệ giữa GDP và nợ xấu: Bằng chứng từ Nigeria (1995-2009)”. Dựa trên hệ số tương quan Pearson r, chuỗi thời gian phân tích. Kết quả của bài này là tìm ra mối quan hệ có ý nghĩa và cùng
chiều giữa GDP thực tế và nợ xấu trong ngành ngân hàng Nigeria. Điều này trái với những phát hiện của những nghiên cứu trước đây.
4.1.1.6. Lạm phát
Trong nghiên cứu của Fofack & Hippolyte (2005), các tác giả đã tìm ra mối qua hệ tích cực giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu.
Lạm phát tăng cao đã làm suy yếu, thậm chí phá vỡ thị trường vốn, ảnh hưởng lớn đến hoạt động của các NHTM. Sự không ổn định của giá cả, bao gồm cả giá vốn, đã làm suy giảm lòng tin của các nhà đầu tư và dân chúng, gây khó khăn cho sự lựa chọn các quyết định của khách hàng cũng như các thể chế tài chính - tín dụng. Bên cạnh đó, lạm phát tăng sẽ kéo theo các hệ lụy lãi suất tăng, đồng tiền bị mất giá dẫn đến chi phí sản xuất gia tăng, sản xuất gặp nhiều khó khăn, một số doanh nghiệp mất khả năng thanh khoản, nguy cơ vỡ nợ cao. Cơ sở lý thuyết này cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu về mối tương quan thuận chiều giữa nợ xấu với tỷ lệ lạm phát của các tác giả Hoggarth và cộng sự (2005), Baboucek và Jancar (2005).
4.1.1.7. Tỷ lệ thất nghiệp
Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013) sử dụng số liệu hàng quý của các ngân hàng Anh từ 1988 đến 2004 đánh giá mối quan hệ giữa nợ xấu và các nhân tố vĩ mô cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng tăng sau khi lạm phát giá bán lẻ, lãi suất danh nghĩa và tỷ lệ thất nghiệp tăng. Tương tự, Baboucek và Jancar (2005) lượng hoá tác động của các cú sốc bên ngoài lên chất lượng cho vay của các ngân hàng Czech giai đoạn từ 1993 đến 2006 và tìm thấy bằng chứng về mối tương quan thuận chiều giữa nợ xấu với tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát giá hàng tiêu dùng.
4.1.2. Lựa chọn mơ hình nghiên cứu
Các nghiên cứu được thực hiện trên thế giới về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng hầu hết đều sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính. Điều đó có thể thấy rằng mơ hình hồi quy tuyến tính cho kết quả khá tốt trong nghiên cứu
về ảnh hưởng đến RRTD của ngân hàng. Vì vậy, người nghiên cứu sẽ sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến để xem xét ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Dữ liệu chuỗi thời gian được sử dụng trong nghiên cứu. Theo những thảo luận trên ta có thể xây dựng phương trình cho tỷ lệ các khoản nợ xấu của ngân hàng giai đoạn 2009-2014:
NPL= β0 + β1CREDGR + β2SIZE + β3LLR + β4GDPGR + β5CPI + β6UEP +ε
Biến phụ thuộc: NPL : Tỷ lệ nợ xấu
Biến độc lập:
CREDGR: Tăng trưởng tín dụng SIZE: Quy mơ ngân hàng
LLR: Dự phòng RRTD
GDPGR: tốc độ tăng trưởng GDP CPI: Chỉ số giá tiêu dùng
UEP: Tỷ lệ thất nghiệp
β0 : hằng số của mơ hình
ε : hệ số hồi quy, là phần dư của phương trình hồi quy (đại diện cho sai số và các biến không xuất hiện trong mơ hình)
Các dữ liệu thu thập để nghiên cứu trong các cơng trình nghiên cứu trước mà tác giả đã tham khảo đều sử dụng dữ liệu bảng. Số lượng quan sát trong đa phần các bài nghiên cứu khá lớn, trong đó số lượng quan sát lớn nhất là 11.903 quan sát trong nghiên cứu của Clair (1992) và thấp nhất với 160 quan sát là của Hu, Li, & Chiu (2004). Các bài nghiên cứu đa phần thu thập số liệu từ một lượng lớn các ngân hàng trong thời gian dài.
Bảng 4.1. Tổng hợp các yếu tố nghiên cứu
Tên biến Cách đo lường Dấu kỳ
vọng Bằng chứng thưc nghiệm
Tăng trưởng tín dụng
CREDGR =
(Tổng dư nợ năm t - Tổng dư nợ năm (t-1))/ Tổng dư nợ năm (t-1)
- Sukrishnalall Pasha
& Tarron Khemraj (2009); Cavallo & Majnoni (2002); Packer et al. (2012); Bofondi & Ropele (2011); Louzis et al. (2012); Ahlem Selma, Messai & Fathi Jouini (2013)
Quy mô ngân hàng
SIZE = ln (Tổng tài sản) - Saunders et al. (1990);
Chen et al. (1998); Cebenoyan et al. (1999); Megginson (2005); Hu et al. (2004) Dự phòng RRTD LLR = Dự phịng RRTD trích lập/ Tổng dư nợ tín dụng
+ Larry D. Wall & Ifterkhar Hasan (2003); Grace T. Chen et al. (2005); Asokan Anvàarajan et al. (2005); Eng & Nabar (2007); Ashour M.O (2011). Tăng trưởng GDP GDP = Tỷ lệ tăng trưởng GDP thực
- Salas & Suarina (2002); Rajan & Dhal (2003); Jimenez & Saurina (2005); Fofack (2005); Dash & Kabra (2010); Clair (1992).
Chỉ số giá tiêu dùng
CPI + Baboucek & Jancar (2005);
Fofack & Hippolyte (2005)
Tỷ lệ thất nghiệp
UEP + Louzis, Vouldis & Metaxas
(2011), Hoggarth et al. (2005), Baboucek & Jancar
(2005); Ahlem Selma
Messai & Fathi Jouini (2013)
(Nguồn: Tổng hợp nghiên cứu của các tác giả)
4.1.3. Xây dựng giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên các giả thuyết đưa ra từ các cơng trình nghiên cứu ngồi nước mà tác giả đã tham khảo và các kết quả mà họ nhận được về mối tương quan giữa nợ xấu và các yếu tố kinh tế vĩ mô và các yếu tố xuất phát từ phía hoạt động ngân hàng, trong giới hạn về nguồn dữ liệu thu thập được, người nghiên cứu lựa chọn các yếu tố tác động đến RRTD mà người nghiên cứu có khả năng xác định và tính tốn để xây dựng và đo lường biến độc lập và các biến phụ thuộc, để từ đó hình thành mơ hình nghiên cứu.
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ ngược chiều giữa quy mơ ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ cùng chiều giữa dự phòng RRTD và tỷ lệ nợ xấu.
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ xấu.
4.2. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp phân tích nghiên cứu sử dụng là hồi quy với dữ liệu bảng (panel data). Phương pháp hồi quy với dữ liệu bảng đã được thực hiện trong rất nhiều nghiên cứu trước đó như nghiên cứu của Clair (1992), Lis et al. (2001), Hu et al. (2004), Ahlem Selma, Messai và Fathi Jouini (2013).
Nghiên cứu sử dụng thống kê mơ tả để phân tích sơ bộ thơng tin cơ bản từ mẫu.Để xác định mối tương quan giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc, nghiên cứuước lượng tham số hồi quy cho mơ hình các nhân tố tác động với hai bước: (i) Lựa chọn mơ hình hồi quy thích hợp bằng cách so sánh giữa hai mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) với kiểm định Hausman; (ii) Phân tích hồi quy mơ hình các nhân tố tác động đến NPL.
4.3. Dữ liệu nghiên cứu
Kích thước mẫu nghiên cứu là vấn đề quan tâm trong luận văn này. Trong phân tích hồi quy bội, kích thước mẫu phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố như: mức