6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu
1.2. Các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM
1.2.2.2. Nghiêncứu tập trung vào tương quan của các yếu tố vi mơ từ phía
Nghiên cứu của (Hu et al., 2004): Nghiên cứu ảnh hƣởng của cơ cấu vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng đến nợ xấu.
Khác với các nghiên cứu trƣớc, một đóng góp khơng nhỏ vào các cơng trình nghiên cứu khoa học về các yếu tố tƣơng quan đến nợ xấu, Hu và các cộng sự năm 2004 đã công bố nghiên cứu của họ với mục tiêu chính là tìm hiểu cơ cấu vốn sở hữu ảnh hƣởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thƣơng mại Đài Loan nhƣ thế nào, tức là giải thích cổ phần của chính phủ (vốn nhà nƣớc) tác động đến
tỷ lệ nợ xấu nhƣ thế nào thông qua vấn đề tham nhũng dân sự, vận động hàng lang.
Các tác giả đã sử dụng dữ liệu của 40 ngân hàng thƣơng mại Đài Loan trong giai đoạn 1996 - 1999. Mơ hình đƣợc đƣa vào bài nghiên cứu là mơ hình phi tuyến tính ở dạng bậc 2. Biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thƣơng mại, biến độc lập bao gồm tỷ lệ sở hữu nhà nƣớc, quy mô ngân hàng, chỉ số đa dạng hóa. Với phƣơng pháp chạy dữ liệu là phƣơng bình phƣơng tối thiểu OLS, phƣơng pháp hiệu ứng cố định FE và phƣơng pháp tác động ngẫu nhiên RE. Một số thử nghiệm thống kê đƣợc thực hiện để lựa chọn phƣơng pháp tốt nhất để thực hiện phân tích thực nghiệm.
Kết quả cho thấy các hệ số ƣớc lƣợng không chỉ ảnh hƣởng đáng kể đến nợ xấu, mà còn phù hợp với những dự kiến ngoại trừ hệ số chỉ số đa dạng hóa là khơng có ý nghĩa. Có tác động bậc hai của các hệ số cổ phần của chính phủ đến các khoản nợ xấu, có nghĩa là tỷ lệ nợ xấu giảm khi cổ phần của chính phủ trong một ngân hàng càng cao lên đến 63,51%, sau đó thì tăng. Những kết quả này hỗ trợ dự đoán lý thuyết của nhóm tác giả là các ngân hàng hỗn hợp (vốn nhà nƣớc và tƣ nhân) có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất trong các loại hình Ngân hàng ở Đài Loan (Ngân hàng vốn nhà nƣớc, ngân hàng khơng có vốn nhà nƣớc và ngân hàng hỗn hợp) (Hu, Li, & Chiu, 2004). Quy mô của các ngân hàng tác động nghịch đến tỷ lệ nợ xấu, hỗ trợ lập luận của các tác giả là các ngân hàng lớn có nhiều nguồn lực để nâng cao chất lƣợng các khoản vay. Hệ số chỉ số đa dạng hóa là khơng có ý nghĩa đáng kể, lời giải thích có thể là doanh thu của các ngân hàng này chủ yếu đến từ các khoản vay (Hu, Li, & Chiu, 2004).
Nghiên cứu của Ahmad & Bashir (2013): Nghiên cứu thực hiện kiểm định các giả thuyết về tác động vi mô trong hoạt động Ngân hàng đến nợ xấu:
Nghiên cứu gần đây nhất là bài nghiên cứu tại Pakistan do Ahmad & Bashir (2013) thực hiện với mục đích chính là để điều tra khả năng giải thích của biến
đặc tính ngân hàng đến việc quyết định tỷ lệ nợ xấu (NPLs). Kế thừa từ việc sử dụng bốn giả thuyết của Berger và DeYoung (1997), Ahmad & Bashir (2013) cũng đã phát triển giả thuyết khác từ các nghiên cứu hiện có. Các giả thuyết đƣợc xây dựng bao gồm: Giả thuyết khả năng đầu tƣ mang tính rủi ro cao khi nguồn lực tài chính thấp với lập luận rằng khả năng tài chính thấp dẫn đến sự tăng trƣởng trong tỷ lệ nợ xấu trong tƣơng lai, bởi vì các ngân hàng biết rằng họ đang ít vốn nhƣng vẫn có xu hƣớng tăng lợi nhuận thông qua việc tăng rủi ro của danh mục cho vay; Giả thuyết Quản lý tệ theo quan điểm II (Bad Management II Hypothesis), với những suy luận rằng nhà quản lý của các ngân hàng thơng qua chính sách tín dụng khoan dung để tăng thu nhập hiện tại do đó mà hiệu suất hiện tại tốt có khả năng dự báo việc tăng nợ xấu. Giả thuyết Chính sách tín dụng mang tính chu kỳ đƣợc gợi ý rằng các ngân hàng áp dụng chính sách tín dụng tự do trong thời kỳ bùng nổ và áp dụng chính sách thắt chặt trong giai đoạn suy thối do đó kết quả tăng trƣởng tín dụng trong hiện tại có thể dẫn tăng trƣởng của nợ xấu trong tƣơng lai (Ahmad & Bashir, 2013); và các giả thuyết khác.
Tác giả thu thập dữ liệu bảng với số liệu đƣợc tổng hợp từ 30 Ngân hàng trong 6 năm (từ năm 2006 đến năm 2011). Mơ hình hồi quy trong bài nghiên cứu không xem xét tác động trễ của các biến độc lập nhƣ các nghiên cứu trên mà ta đã xem xét nên các kỹ thuật xử lý và phƣơng pháp ƣớc lƣợng không quá phức tạp. Ahmad & Bashir (2013) đã sử dụng các biện pháp kỹ thuật để kiểm định và xử lý tất cả các giả định vi phạm đến mơ hình của bộ dữ liệu nhƣ là xử lý hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, kiểm tra tính dừng, kiểm tra về đa cộng tuyến. Sau đó, tác giả cũng đã sử dụng các phƣơng pháp kỹ thuật thơng lệ để lựa chọn mơ hình phù hợp nhất giữa các mơ hình xử lý dữ liệu bao gồm mơ hình hiệu ứng thơng thƣờng, ngẫu nhiên hay cố định; bên cạnh đó là việc kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan thông qua chỉ số thống kê Durbin-Watson. Trong bài viết này tác giả đã mô tả chi tiết các bƣớc xử lý dữ liệu thông qua thực hiện kiểm định các
giả định vi phạm mà nó sẽ ảnh hƣởng đến kết quả hồi quy và giải thích việc sử dụng kết quả của mơ hình xử lý dữ liệu nào để phân tích. Những mơ tả chi tiết về phƣơng pháp hồi quy nhƣ vậy của Ahmad & Bashir (2013) khá hiếm thấy trong các nghiên cứu khác.
Kết quả nghiên cứu cung cấp tính hợp lệ của ba giả thuyết là giả thuyết khả năng đầu tƣ mang tính rủi ro cao khi nguồn lực tài chính thấp, giả thuyết quản lý kém theo quan điểm II và giả thuyết chính sách tín dụng chu kỳ bằng những kết quả về mối tƣơng quan có ý nghĩa của các biến đặc tính ngân hàng tƣơng ứng với tỷ lệ nợ xấu và bác bỏ năm giả thuyết (bao gồm: Giả thuyết quản lý kém I, giả thuyết tiết kiệm, quy mô, hạn chế ngân sách và ảnh hƣởng lãi suất tiền gửi) bằng cách cung cấp các mối tƣơng quan khơng có ý nghĩa của các biến đo lƣờng với tỷ lệ nợ xấu. Ngoài ra giả thuyết tác động của tỷ lệ tiền gửi/ cho vay bị từ chối bằng cách cung cấp tƣơng quan tích cực có ý nghĩa với tỷ lệ nợ xấu; điều này đƣợc lập luận là tỷ lệ tiền gửi/ cho vay tăng do dự kiến sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu trong tƣơng lai vì các khoản cho vay hiện tại là cho các khách hàng vay có chất lƣợng thấp do quản lý kém và Ngân hàng ngừng cho vay để ngăn chặn sự phát triển hơn nữa trong tƣơng lai của tỷ lệ nợ xấu (Ahmad & Bashir, 2013).
1.2.2.3. Nghiên cứu kết hợp xem xét tƣơng quan của các yếu tố yếu tố vĩ mô và các yếu tố vi mơ xuất phát từ phía hoạt động Ngân hàng đến nợ xấu:
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 mơ tả ảnh hƣởng của tác động từ phía hoạt động Ngân hàng đến nợ xấu thông qua các tỷ số (chỉ tiêu) đo lƣờng và kiểm định. Các nghiên cứu khác chủ yếu tập trung vào tác động của môi trƣờng kinh tế vĩ mô mà đặc biệt là yếu tố tăng trƣởng GDP. Về xem xét giữa nợ xấu và các vấn đề liên quan đến môi trƣờng vi mô bên trong các Ngân hàng, các nghiên cứu khác đa phần tập trung vào các
vấn đề liên quan đến tăng trƣởng tín dụng của Ngân hàng, một vài nghiên cứu xem xét về quy mô ngân hàng hoặc vấn đề đa dạng hóa.
Khác với phần lớn các cơng trình nghiên cứu khác, bài nghiên cứu của Louzis và các cộng sự (2012) đã thực hiện kiểm tra các yếu tố quyết định đến các khoản nợ xấu trong ngành ngân hàng Hy Lạp riêng biệt cho từng loại hình cho vay (bao gồm cho vay tiêu dùng, cho vay kinh doanh và các khoản vay có thế chấp) chứ khơng tập trung vào nghiên cứu mức tổng nợ xấu. Việc chia ra nghiên cứu cho từng loại hình khoản vay nhƣ vậy đƣợc thực hiện dựa trên giả thuyết rằng hiệu ứng tác động của các yếu tố liên quan đến môi trƣờng kinh tế vĩ mô và các yếu tố liên quan đến đặc trƣng hoạt động cụ thể của từng ngân hàng (yếu tố vi mô) là khác nhau đối với từng loại hình cho vay khác nhau; và mục tiêu của các tác giả là để xác định xem các yếu tố vi mơ nào là có ảnh hƣởng quan trọng nhất đến tỷ lệ nợ xấu, sau khi kiểm sốt các yếu tố vĩ mơ.
Trong khi đa phần các nghiên cứu khác sử dụng dữ liệu theo năm, bài nghiên cứu của Louzis, Vouldis, & Metaxas (2012) sử dụng dữ liệu bảng với số liệu thu thập theo quý trong khoảng thời gian từ quý I năm 2003 đến quý III năm 2009. Tuy nhiên số lƣợng ngân hàng thuộc mẫu khá ít, số liệu chỉ thu thập đƣợc từ 9 ngân hàng thƣơng mại Hy Lạp.
Tác giả xây dựng mơ hình và chuyển hóa thành dạng sai phân bậc 1 để thực hiện hồi quy và sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng GMM theo nghiên cứu phƣơng pháp xử lý dữ liệu bảng của Arellano & Bond (1991). Đây là mơ hình động ở dạng phân phối trễ trong đó tác giả có xem xét đến tác động dài hạn của một số biến đặc trƣng ngân hàng.
Ban đầu các tác giả thực hiện hồi quy một mơ hình cơ bản, trong đó chỉ bao gồm các chỉ số kinh tế vĩ mơ nói chung theo giả thiết rằng tình hình kinh tế vĩ mơ và chu kỳ kinh doanh tạo thành yếu tố quyết định cơ bản của nợ xấu và sau đó kiểm tra xem việc bổ sung từng biến vi mơ thì sẽ góp phần vào khả năng giải thích
của mơ hình nhƣ thế nào. Sự lựa chọn của các biến vi mô mô tả hoạt động cụ thể của ngân hàng đƣợc dựa trên những giả thiết mà các tác giả xây dựng đƣợc thông qua các cơng trình nghiên cứu trƣớc đó, bao gồm tất cả 8 giả thuyết và 7 biến đo lƣờng để kiểm tra các giả thuyết. Các biến kinh tế vĩ mô đƣợc tác giả sử dụng bao gồm tăng trƣởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất và tỷ lệ nợ quốc gia so với GDP. Biến đo lƣờng nợ quốc gia (“debt”) đƣợc đƣa vào mơ hình để kiểm định cho giả thuyết nợ quốc gia tác động đến nợ xấu thông qua các kênh truyền dẫn mà Louzis và các cộng sự (2012) tổng hợp từ các nghiên cứu trƣớc đó.
Kết quả cho thấy đầu tiên các biến kinh tế vĩ mô, đặc biệt là tỷ lệ tăng trƣởng GDP thực, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất cho vay và nợ cơng có ảnh hƣởng mạnh mẽ đến nợ xấu. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng tác động định lƣợng của các yếu tố vĩ mô đến nợ xấu cũng khác nhau phụ thuộc vào từng thể loại cho vay. Đặc biệt, nợ xấu trong cho vay tiêu dùng là nhạy cảm nhất với những thay đổi trong lãi suất cho vay và cho vay kinh doanh nhạy cảm với tốc độ tăng trƣởng GDP thực, trong khi các khoản vay thế chấp là ít bị ảnh hƣởng nhất từ nền kinh tế vĩ mô (Louzis et al., 2012).
Thứ hai, các biến đặc trƣng ngân hàng về chất lƣợng quản lý nhƣ hiệu suất và hiệu quả hoạt động (Biến hiệu suất trên vốn chủ sở hữu ROE và hiệu quả chi phí INEF) làm tăng thêm sức mạnh giải thích mơ hình cơ sở (mơ hình các yếu tố vĩ mô), hỗ trợ giả thuyết quản lý kém (“bad management”). Tức là hiệu quả hoạt động tƣơng quan nghịch với nợ xấu trong tƣơng lai; hay hiệu quả quản trị chi phí hoạt động thấp (chi phí hoạt động cao) tƣơng quan cùng chiều với nợ xấu trong tƣơng lai, điều này đƣợc lý giải liên quan đến chất lƣợng quản lý kém do kỹ năng kém trong chấm điểm tín dụng, thẩm định tài sản bảo đảm và giám sát khách hàng vay (Louzis et al., 2012).
Thứ ba, bài nghiên cứu cũng cung cấp bằng chứng cho sự tồn tại của tác động “quá lớn để phá sản” (“too-big-to-fail”) đối với các khoản vay thế chấp và các khoản vay tiêu dùng. Theo giải thuyết này thì các ngân hàng lớn chấp nhận rủi
ro q mức bằng cách tăng địn bẩy của mình vì suy cho cùng nếu thất bại thì Chính phủ cũng sẽ giải cứu.
““Too big to fail” là một thành ngữ dùng để chỉ một trƣờng hợp đặc biệt trong kinh tế, đó là những cơng ty hay tập đồn lớn, có quy mơ hoạt động rộng và liên kết với nhiều thành phần kinh tế khác, có tầm ảnh hƣởng nhất định đến nền kinh tế của 1 quốc gia, một khi có sự đổ vỡ hay phá sản xảy ra dù vì lý do gì, chính phủ nƣớc đó sẽ khơng để tập đồn đó phải sụp đổ bằng những biện pháp giải cứu nhƣ hỗ trợ vốn, trả nợ hoặc sát nhập với các tập đồn khác hoặc là chính nhà nƣớc sẽ mua lại tập đồn đó, nhằm đảm bảo giữ vững hoạt động của tập đoàn này. Tránh một sự sụp đổ dây chuyền với các cơng ty có liên kết với tập đồn này, gây ảnh hƣởng lớn đến hoạt động của nền kinh tế nƣớc đó” (Hồng Xn Hiếu, 2009).
Nhận xét chung về các mơ hình, phƣơng pháp hồi quy của các nghiên cứu thực nghiệm đã tham khảo:
Về dữ liệu:
Các dữ liệu thu thập để nghiên cứu trong các cơng trình nghiên cứu trƣớc mà tác giả đã tham khảo đều sử dụng dữ liệu bảng. Số lƣợng quan sát trong đa phần các bài nghiên cứu khá lớn, trong đó số lƣợng 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 lƣợng lớn các Ngân hàng trong thời gian dài, trong đó có ba nghiên cứu có số lƣợng Ngân hàng và giai đoạn lấy số liệu thấp nhất bao gồm: Nghiên cứu của Ahmad & Bashir (2013) với mẫu 30 ngân hàng trong giai đoạn 6 năm, nghiên cứu của Hu, Li, & Chiu (2004) với mẫu 40 ngân hàng trong giai đoạn 4 năm và nghiên cứu của Louzis, Vouldis, & Metaxas (2012) với mẫu 9 ngân hàng lấy dữ liệu trong giai đoạn 7 năm.
Tại Việt Nam theo công bố của Ngân hàng nhà nƣớc đến 31/12/2012, toàn hệ thống Ngân hàng tại Việt Nam có 05 Ngân hàng thƣơng mại nhà nƣớc, 05 Ngân hàng 100% vốn nƣớc ngoài, 50 Chi nhánh Ngân hàng nƣớc ngoài, 04 Ngân hàng liên doanh, 34 Ngân hàng thƣơng mại cổ phần. Nhƣ vậy xét về số lƣợng Ngân hàng thƣơng mại nhà nƣớc và cổ phần tại Việt Nam thì tồn hệ thống có 39 Ngân hàng thƣơng mại. Thông qua xem xét thu thập dữ liệu Báo cáo tài chính (BCTC) của các Ngân hàng thƣơng mại cho thấy BCTC không đƣợc công bố đầy đủ trong thời gian dài. Điều này cho thấy dữ liệu thu thập tại Việt Nam cơ bản sẽ giống nhƣ 02 nghiên cứu thực hiện tại 02 quốc gia Châu Á của Hu và các cộng sự (2004) thực hiện tại Đài Loan (Taiwan) và của Ahmad & Bashir (2013) thực hiện tại Pakistan với số lƣợng Ngân hàng thƣơng mại thấp và dữ liệu lấy trong khoảng thời gian hạn chế do việc công bố thơng tin của các Ngân hàng.
Dạng mơ hình nghiên cứu:
Các quan sát trong 02 bài nghiên cứu của Hu, Li, & Chiu (2004) và Ahmad & Bashir (2013) là số liệu đƣợc lấy trong thời gian ngắn với 4 năm và 6 năm, trong khi đó các nghiên cứu cịn lại có số lƣợng quan sát trong thời gian dài với số năm quan sát cao nhất là 19 năm nhƣ nghiên cứu của Jiménez & Saurina (2006). Do đó trừ nghiên cứu của Hu, Li, & Chiu (2004) và Ahmad & Bashir (2013), tất các mơ hình nghiên cứu trong các nghiên cứu còn lại đều là mơ hình động ở dạng mơ hình tự hồi quy và dạng mơ hình trễ phân phối.
Trong phân tích hồi quy, mơ hình trễ phân phối là mơ hình hồi quy khơng chỉ bao gồm các giá trị hiện tại mà còn bao gồm các giá trị trễ (giá trị quá khứ) của các biến giải thích. Nếu nhƣ trong số các biến giải thích của mơ hình bao gồm một hay nhiều giá trị trễ của biến phụ thuộc thì đó đƣợc gọi là mơ hình tự hồi quy (Kim Chi và Đinh Cơng Khải , 2012).
Dạng biến trong mơ hình hồi quy:
Trong các nghiên cứu tham khảo, một số nghiên cứu đã thực hiện hồi quy mơ hình động với các biến ở dạng sai phân bậc 1 nhƣ nghiên cứu của Lis và các cộng sự (2001) hay Louzis và các cộng sự (2012). Các nghiên cứu này thu thập số liệu ở chuỗi thời gian dài, việc lấy sai phân nhằm mục đích giảm sự biến động của chuỗi dữ liệu khơng có tính dừng hoặc/ và kiểm soát hiện tƣợng tự