LLR NPL LTA CREDGR EBTP SIZE GDPGR RATE VIF
LLR 1 NPL 0.529 1 1.19 LTA -0.043 0.054 1 1.23 CREDGR -0.359 -0.324 -0.082 1 1.38 EBTP 0.034 -0.003 0.375 0.008 1 1.22 SIZE 0.369 -0.003 -0.179 -0.239 -0.217 1 1.18 GDPGR -0.335 -0.300 -0.086 0.367 0.097 -0.194 1 1.50 RATE 0.308 0.249 -0.071 -0.417 -0.151 0.252 -0.519 1 1.56
Nguồn: Bao gồm 180 số quan sát, được thể hiện qua 30 NHTMCP Việt Nam trong thời gian 2006-2012.
Với: LLR: dự phịng rủi ro tín dụng; NPL: ; LTA: h
; CREDGR: ; EBTP: thu nhập trước thuế và trích lập
dự phịng; GDPGR: ng GDP; SIZE: quy mô ; RATE: lãi suất (đo lường các biến được mô tả trong Bảng 3.1 ở trang 50)
Kinh nghiệm cho thấy khi hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập > 0.8 thì vấn đề cộng tuyến trở nên nghiêm trọng. Hệ số tương quan lớn nhất trong Bảng 3.4 có giá trị là 0.519 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến là khơng đáng kể.
Bảng 3.4 cũng trình bày chỉ số VIF; nếu chỉ số này lớn hơn 5, đó là dấu hiệu cho biết có hiện tượng đa cộng tuyến cao. Đặc biệt, nếu chỉ số VIF xấp xỉ 10, dấu hiệu cho biết có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Gujarati, 2004). Chỉ số VIF lớn nhất trong Bảng 3.4 có giá trị là 1.56, cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến là không đáng kể.
Kiểm định phƣơng sai của sai số thay đổi và tự tƣơng quan của sai số
Tiếp theo, trong Bảng 3.5, ở Bảng A kiểm định White và Bảng B kiểm định Breusch-Godfrey cho thấy chỉ số Prob. Chi-Square ở cả hai bảng đều nhỏ hơn 5%. Kết quả này khuyến nghị mơ hình có hiện tượng phương sai của sai số không đồng nhất và tự tương quan của sai số. Dưới đây là Bảng 3.5 mô tả kết quả kiểm định phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan của sai số.
Bảng 3.5 Bảng kiểm định phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan của sai số
(Phụ lục 6 và phụ lục 7)
Bảng A Kiểm định White:
F-statistic 2.770276 Prob. F(35,144) 0.0000
Obs*R-squared 72.43012 Prob. Chi-Square(35) 0.0002
B ả ng B Ki ểm đị nh Breusch-Godfrey:
F-statistic 13.34858 Prob. F(1,171) 0.0003
Obs*R-squared 13.03370 Prob. Chi-Square(1) 0.0003
Nguồn: Kết quả kiểm định từ phần mềm Eview 7.0
Bảng 3.5 đã chỉ ra khuyết tật của mơ hình. Do đó luận văn sẽ áp dụng phương pháp ước lượng mơ hình hồi quy một cách thích hợp để khắc phục các khuyết tật như vừa đề cập trên.
Sau khi xem xét mức độ tương quan giữa các biến, phương sai của sai số thay đổi và tự tương quan của sai số, mơ hình hồi quy sẽ được thực thi. Bảng 3.6 trình bày kết quả hồi quy bằng cách sử dụng phương pháp mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM). Phương pháp này rất hữu dụng khi kiểm soát được hiện tượng phương sai của sai số không đồng nhất và hiện tượng tự tương quan. Kết
quả hồi quy từ mơ hình sẽ là cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ các giả thuyết nghiên cứu đã được xây dựng trong phần 3.1. Kết quả hồi quy được thể hiện trong Bảng 3.6 dưới đây như sau:
Bảng 3.6 Bảng kết quả hồi quy (phương pháp Random Effect Model) (Phụ lục 12)
Biến quan sát Hệ số t-Statistic Prob
Hằng số -0.014447 -1.014341 0.3118 NPL 0.196527 *** 5.903341 0.0000 LTA -0.002807 -1.355850 0.1769 CREDGR -0.000603 ** -2.083332 0.0387 EBTP 0.047837 0.882336 0.3788 GDPGR -0.113838 ** -2.314113 0.0218 SIZE 0.001592 ** 2.133594 0.0343 RATE 0.018441 0.680982 0.4968 Số quan sát 180 R2 adj 0.426512 Durbin-Watson 1.814263 *** p< 0.01; ** p< 0.05; * p< 0.10
Nguồn: Bao gồm 180 số quan sát, được thể hiện qua 30 NHTMCP Việt Nam trong thời gian 2006-2012.
Với: LLR: dự phòng rủi ro tín dụng; NPL: ; LTA: h ;
CREDGR: ; EBTP: thu nhập trước thuế và trích lập dự phịng; GDPGR: ; SIZE: quy mơ ; RATE: lãi suất (đo lường các biến được mô tả trong Bảng 3.1 ở trang 50)
M Bảng 3.6
-0.113838; p < 1
Giả thuyết H2 cho rằng nợ xấu (NPL) sẽ tác động tích cực đến dự phịng rủi ro tín dụng. Từ mơ hình ở Bảng 3.6 cho thấy hệ số của biến NPL có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% (0.196527; p < 0.01).
2, khi nợ xấu
tăng.
Cũng trong Bảng 3.6 cho thấy, ngược CREDGR
lên dự phịng rủi ro tín dụng 5% (-0.000603; p
< 0.05 4: có mối quan hệ ngược
chiều giữa tăng trưởng tín dụng và dự phịng rủi ro tín dụng.
Giả thuyết H7 cho rằng quy mơ ngân hàng (SIZE) sẽ tác động tích cực đến dự phịng rủi ro tín dụng. Từ mơ hình ở Bảng 3.6 cho thấy hệ số của biến SIZE có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (0.001592; p < 0.05).
7, khi quy mô ngân hàng
tăng.
Trong mơ hình cho thấy biến LTA khơng có ý nghĩa thống kê (-0.002807, p > 0.10). Kết quả này cho thấy chưa có cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H3. Nói cách khác, khơng có mối quan hệ nào giữa tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản và dự phịng rủi ro tín dụng.
Trong Bảng 3.6 cho thấy biến thu nhập trước thuế và trích lập dự phịng (EBTP) khơng có ý nghĩa thống kê (0.047837, p > 0.10). Kết quả này cho thấy chưa có cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H5. Nói cách khác, khơng có mối quan hệ nào giữa thu nhập trước thuế và trích lập dự phịng với dự phịng rủi ro tín dụng.
Bảng 3.6 cho thấy biến lãi suất (RATE) khơng có ý nghĩa thống kê (0.018441, p > 0.10). Kết quả này cho thấy chưa có cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H5. Nói cách khác, khơng có mối quan hệ nào giữa lãi suất với dự phịng rủi ro tín dụng.
Sử dụng phương pháp REM, kết quả hồi quy cho thấy mối tương quan giữa các nhân tố và dự phịng rủi ro tín dụng có nhiều kết quả khác nhau. Mối tương quan này gồm có: (i) mối tương quan cùng chiều, (ii) mối tương quan ngược chiều, (iii) khơng có mối tương quan. Các mối tương quan này sẽ được trình bày tóm tắt như sau:
Mối tương quan cùng chiều: Nợ xấu và quy mô ngân hàng có mối tương
quan cùng chiều với dự phịng rủi ro tín dụng. Nợ xấu và quy mô ngân hàng tăng.
Mối quan hệ ngược chiều: Tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng GDP có mối
tương quan ngược chiều với dự phịng rủi ro tín dụng. Tăng trưởng tín dụng và tăng
trưởng GDP giảm.
Khơng có mối tương quan: Trong luận văn này, giả thuyết về sự tác động của
hệ số rủi ro tín dụng, thu nhập và lãi suất đến dự phòng rủi ro tín dụng khơng có cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ. Nói cách khác, khơng có mối quan hệ nào giữa hệ số rủi ro tín dụng, thu nhập và lãi suất với dự phịng rủi ro tín dụng.
Mơ hình ước lượng có R2 hiệu chỉnh bằng 0.426512 cho thấy các biến số tăng trưởng GDP, nợ xấu, tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng đã giải thích được khoảng 42.65% sự thay đổi của biến dự phịng rủi ro tín dụng. Điều này cho thấy dự phịng rủi ro tín dụng cịn phụ thuộc vào các nhân tố khác như tài sản đảm bảo, tỷ lệ an toàn vốn, khả năng quản lý của các nhà quản lý NHTMCP và rủi ro đạo đức. Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến nợ xấu, tăng trưởng GDP, tăng trưởng tín dụng và quy mơ ngân hàng có ảnh hưởng mạnh đến dự phịng rủi ro tín dụng. Các hệ số ước lượng trong mơ hình hồi quy là hệ số góc của dự phịng rủi ro tín dụng theo các nhân tố. Nếu các yếu tố khác khơng đổi thì:
Qua mơ hình hồi quy cho thấy nợ xấu có tác động cùng chiều với dự phịng rủi ro tín dụng. Ở bảng 3.6, hệ số của biến nợ xấu là 0.196527 (có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%), điều này cho biết khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên 1% thì dự phịng rủi ro tín dụng (chỉ số LLR) tăng 19.65%. Như vậy kết quả hồi quy từ mơ hình nghiên cứu nhất qn với các nghiên cứu của Eng và Nabar
(2007), Sood (2011), Ahmed và các tác giả (1999) rằng tỷ lệ nợ xấu tác động tích cực đến dự phịng rủi ro tín dụng của ngân hàng, có nghĩa là khi tỷ lệ nợ xấu tăng sẽ làm tăng trích lập dự phịng rủi ro. Kết quả này đã phản ánh đúng thực tế của hệ thống ngân hàng Việt Nam thời gian từ năm 2006- 2012, đặc biệt là từ năm 2006-2008, nền kinh tế Việt Nam phát triển nóng và đến đỉnh điểm là cuộc khủng hoảng tài chính lan rộng khắp nơi (2008), tỷ lệ nợ xấu bình quân của các ngân hàng NHTMCP gia tăng trong giai đoạn này (từ 1.58% năm 2006 tăng lên 2.14% năm 2008) và thống kê cho thấy chỉ số LLR bình quân cũng tăng tương ứng. Từ năm 2009, tỷ lệ nợ xấu được khắc phục do Ngân hàng Nhà nước có những biện pháp mạnh tay trong việc kiểm soát các khoản nợ xấu, tuy nhiên từ năm 2010 đến năm 2012 tỷ lệ nợ xấu bình quân của các NHTMCP lại tăng liên tục (từ 1.68% năm 2009 tăng lên 3.25% năm 2012) và điều này làm dự phịng rủi ro tín dụng cũng tăng liên tục ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận ngân hàng.
Tăng trưởng tín dụng thể hiện lượng tiền cho vay của hệ thống các NHTM của kỳ này so với cùng kỳ năm trước. Mối tương quan giữa tăng trưởng tín dụng và dự phịng rủi ro tín dụng là ngược chiều. Ở bảng 3.6, hệ số của biến tăng trưởng tín dụng là -0.000603 (có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%), điều này cho biết khi tăng trưởng tín dụng tăng 1% so với cùng kỳ năm trước sẽ làm cho dự phịng rủi ro tín dụng giảm 0.0603%. Như vậy kết quả hồi quy từ mơ hình nghiên cứu nhất quán với các nghiên cứu của Packer và các tác giả (2012) rằng, tăng trưởng tín dụng có mối tương quan ngược chiều với dự phịng rủi ro tín dụng. Nghiên cứu chỉ ra rằng, dự phịng rủi ro tín dụng có xu hướng thấp khi tăng trưởng tín dụng tăng. Khi tăng trưởng tín dụng tăng, tỷ lệ các khoản nợ xấu trên tổng dư nợ sẽ giảm. Đồng thời, các doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn này để sản xuất kinh doanh hiệu quả sẽ giảm tỷ lệ nợ xấu, do đó trích lập dự phịng rủi ro cũng giảm.
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. Tăng trưởng GDP có tác
động trái chiều lên dự phịng rủi ro tín dụng. Ở bảng 3.6, hệ số của biến tăng trưởng GDP là -0.113838 (có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%), điều này cho biết khi tăng trưởng GDP tăng 1%/năm sẽ làm cho dự phịng rủi ro tín dụng giảm 11.38%. 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, vì vậy các ngân hàng trích lập dự phịng rủi ro giảm. Ngược lại, khi nền kinh tế suy thoái, việc trả nợ vay của cá nhân và doanh nghiệp ngày càng khó khăn hơn nên tỷ lệ nợ xấu tăng cao.
Hệ số của biến quy mơ ngân hàng là 0.001592 (có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%), điều này nói lên rằng có mối tương quan cùng chiều giữa quy mơ ngân hàng với dự phịng rủi ro tín dụng của NHTMCP Việt Nam. Điều này có thể giải thích là do các ngân hàng thương mại lớn ở Việt Nam chưa đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ; sản phẩm mang lại lợi nhuận nhiều nhất cho các ngân hàng vẫn là sản phẩm tín dụng truyền thống. Các ngân hàng thường mạo hiểm hơn trong hoạt động tín dụng, thường tập trung đầu tư nhiều vào một loại hình doanh nghiệp, một ngành kinh tế hoặc một nhóm khách hàng. Trong thời gian từ năm 2005-2007 các ngân hàng Việt Nam đã đầu tư khá nhiều vốn vào ngành bất động sản; tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trung bình năm 2006 so với năm 2005 là 65.14%, đặc biệt tỷ lệ này tăng đột biến vào năm 2007 với mức 181.35%. Đến năm 2008, cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu đã kéo tất cả các nền kinh tế trên thế giới đi xuống, Việt Nam cũng không ngoại lệ. Hàng loạt các ngân hàng và định chế tài chính khổng lồ trên thế giới sụp đổ làm cho các ngành nghề khác trong nền kinh tế khủng hoảng theo. Vì vậy, các ngân hàng khó có khả năng thu hồi nợ trong tình hình khủng hoảng chung tồn thế giới. Do đó, quy mơ ngân hàng có mối tương quan cùng chiều với nợ xấu; khi nợ xấu tăng thì trích lập dự phịng cũng tăng.
3
Những điểm chính trong chương này được tóm tắt lại như sau:
ộng của các nhân tố đến dự
phịng rủi ro tín dụ ồ tóm tắt các
nhân tố tác động đến dự phịng rủi ro tín dụng. ồ
ề tác động của các nhân tố đến dự phịng rủi ro.
ứu và mơ hình nghiên cứ ợ
Thứ ba, kết quả nghiên cứu thực nghiệm cũng đượ
ẽ trình bày phần ứng dụ đề xuất giải
pháp về dự phịng rủi ro tín dụng, những giới hạn trong nghiên cứu và định hướng cho những nghiên cứu chuyên sâu hơn thông qua việc nghiên cứu và phát triển luận văn này.
CHƢƠNG 4
ỨNG DỤNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP VỀ DỰ PHỊNG RỦI RO TÍN DỤNG
Chương này sẽ trình bày một số đề xuất đối với Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước trong việc điều hành các chính sách nhằm giữ sự ổn định cho hệ thống ngân hàng và nền kinh tế. Đồng thời, một số đề xuất đối với các ngân hàng thương mại cũng được đưa ra nhằm đảm bảo an toàn cho hoạt động của ngân hàng đồng thời mang lại lợi nhuận cho ngân hàng.
4.1 Đối với Chính phủ
Các nhân tố kinh tế vĩ mô là các nhân tố kinh tế cơ bản của một nền kinh tế và chịu sự chi phối chủ yếu bởi các chính sách tài khóa, chính sách tiền tệ cũng như các chính sách liên quan đến tỷ giá hối đối. Do đó, để đảm bảo được tính ổn định của các nhân tố kinh tế vĩ mơ thì các chính sách tài khóa, tiền tệ, tỷ giá hối đoái cũng cần phải ổn định và nhất quán. Để tránh gây ra những cú sốc bất ngờ, các chính sách kinh tế vĩ mơ cần phải được điều hành theo nguyên tắc cân bằng thị trường tài chính thay vì các biện pháp hành chính. Cân bằng thị trường tài chính ở đây là sự phát triển đồng bộ, hiệu quả thị trường tài chính dựa trên 3 trụ cột là thị trường tiền tệ, thị trường chứng khoán và thị trường ngoại hối trên nền tảng là sự phối hợp hài hịa giữa mục tiêu chính sách tiền tệ với các chính sách kinh tế khác, đặc biệt là chính sách tài khóa và ổn định cán cân thanh tốn.
Trong các năm qua tình trạng thừa tiền trong ngân hàng đã diễn ra trên diện rộng do các doanh nghiệp có "sức khoẻ tốt" khơng dám vay để mở rộng sản xuất kinh doanh vì tổng cầu yếu, doanh nghiệp "sức khoẻ kém" thì khơng đủ điều kiện để ngân hàng cho vay tiếp; người dân cũng khơng dám vay tiêu dùng vì họ cũng khơng có nhu cầu chi tiêu trong bối cảnh lãi suất cho vay cao mà thu nhập vẫn khơng tăng. Vì vậy, giải pháp trước mắt là phải gia tăng tổng cầu vì tổng cầu có tác động đến dự phịng rủi
ro tín dụng. Để tăng tổng cầu, Chính phủ phải đẩy mạnh đầu tư cơng nhằm vào những mục tiêu lớn như xây dựng cơ sở hạ tầng, bệnh viện, trường học...
Chính phủ cần có chính sách hợp lý để thực hiện nhất quán mục tiêu tăng cường ổn định kinh tế vĩ mơ, kiểm sốt lạm phát, tăng trưởng GDP đạt mức tăng trưởng cao hơn năm 2013.
Tiếp tục tập trung tháo gỡ khó khăn cho sản xuất kinh doanh, bảo đảm tăng trưởng hợp lý, nhất là các chính sách giãn, hỗn, miễn, giảm thuế và chính sách hỗ trợ tín dụng...
Tăng cường vai trị của cơng ty mua bán nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp trực thuộc Bộ Tài chính.
Hồn thiện cơ chế pháp lý trong việc xử lý tài sản đảm bảo.