Biến Định nghĩa Kỳ vọng dấu
NPL Tỷ lệ nợ xấu
GDP Tốc độ tăng trưởng GDP thực (-)
INF Tỷ lệ lạm phát (+)
UNL Tỷ lệ thất nghiệp (+)
M2 Tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 (-)
SIZE Quy mô ngân hàng (+)
ROE Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (-)
LOAN Tốc độ tăng trưởng tín dụng (-) LPP Tỷ lệ dự phịng cho vay trên tổng dư nợ (+)
4.2. Phương pháp nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng kỹ thuật hồi quy bảng để kiểm tra mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (NPL) với các biến vĩ mô (tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và tốc độ tăng trưởng cung tiền M2) và các biến vi mô (quy mơ ngân hàng, tỷ lệ ROE, tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ trích lập dự phịng tín dụng).
Tác giả sử dụng mơ hình hồi quy ảnh hưởng cố định (FEM: Fix Effect Model) và mơ hình hồi quy ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM: Random Effect Model) với phương pháp bình phương bé nhất (OLS).
Bên cạnh đó, tác giả sử dụng kiểm định Hausman để chứng minh được mơ hình thích hợp nhất trong việc giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
4.3. Thu thập và xử lý dữ liệu
Từ những quan điểm xác định kích thước mẫu nghiên cứu của Tabachnick và Fidell (2007), tác giả tiến hành chọn mẫu nghiên cứu gồm 23 NHTM ở Việt Nam trong giai đoạn từ 2005 – 2014 với tổng 230 quan sát để đảm bảo kích thước mẫu tương đối lớn, đại diện tốt cho mẫu tổng thể.
Dữ liệu thứ cấp sử dụng trong bài nghiên cứu được thu thập từ BCTC của các NHTM Việt Nam và các trang điện tử đáng tin cậy.
4.4. Các kiểm định
Thống kê mô tả
Bảng 4.2 : Bảng thống kê mô tả giá trị các biến trong mơ hình
NPL GDP UNP INF M2 SIZE ROE LOAN LLP Mean 2.222870 6.329000 2.253000 9.659000 24.47300 17.50152 10.39261 53.67990 1.064565 Median 2.150000 6.120000 2.170000 7.605000 22.70000 17.61500 10.16000 25.92500 0.990000 Maximum 8.820000 8.230000 2.900000 19.90000 46.10000 20.34000 27.53000 1131.720 2.780000 Minimum 0.080000 5.030000 1.960000 1.840000 12.51000 11.88000 0.08000031.29000 0.030000- Std. Dev. 1.232478 1.058603 0.263901 5.382377 9.937727 1.506364 6.331901 108.9524 0.631537 Skewness 1.417270 0.753259 1.479626 0.708310 0.7233000.506205 0.450515 6.373151 0.653354- Kurtosis 7.635195 2.328836 3.992034 2.450269 2.805136 3.258272 2.662111 53.49834 3.002279 Jarque- Bera 282.8966 26.06725 93.35419 22.12809 20.41849 10.46191 8.874412 25995.28 16.36346 Probabilit y 0.000000 0.000002 0.000000 0.000016 0.000037 0.005348 0.011829 0.000000 0.000280 Sum 511.2600 1455.670 518.1900 2221.570 5628.790 4025.350 2390.300 12346.38 244.8500 Sum Sq. Dev. 347.8517 256.6269 15.94843 6634.127 22615.68 519.6312 9181.292 2718372. 91.33411 Observati ons 230 230 230 230 230 230 230 230 230
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Eviews
Dựa vào kết quả bảng 4.2:
- Giá trị trung bình của tỷ lệ nợ xấu của toàn bộ 23 ngân hàng được quan sát là 2.222870% với độ lệch chuẩn là 1.232478%. Tỷ lệ nợ xấu thấp nhất của các ngân hàng này đạt giá trị thấp nhất là 0.08% (ACB, 2007) và tỷ lệ nợ xấu cao nhất là 8.82% (SHB, 2002).
- Giá trị trung bình của tốc độ tăng trưởng GDP thực hàng năm là 6.329% với độ lệch chuẩn là 1.058603%. Tốc độ tăng trưởng GDP thực hàng năm đạt giá trị thấp nhất là 5.03% (năm 2012) và đạt giá trị cao nhất là 8.23 % (năm 2006).
- Giá trị trung bình của tỷ lệ thất nghiệp là 2.253% với độ lệch chuẩn là 0.263901%. Tỷ lệ thất nghiệp đạt giá trị thấp nhất là 1.96% (năm 2012) và đạt giá trị cao nhất là 2.9% (năm 2009).
- Giá trị trung bình của tỷ lệ lạm phát là 9.659% với độ lệch chuẩn là 5.382377%. Tỷ lệ lạm phát đạt giá trị thấp nhất là 1.84% (năm 2014) và đạt giá trị cao nhất là 19.9% (năm 2008).
- Giá trị trung bình của tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 là 24.473% với độ lệch chuẩn là 9.937727%. Tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 đạt giá trị thấp nhất là 12.51% (năm 2011) và giá trị cao nhất là 46.1% (năm 2007).
- Giá trị trung bình của quy mô ngân hàng là 10.39261 với độ lệch chuẩn là 1.506364 %. Quy mô ngân hàng đạt giá trị thấp nhất là 11.88 (Navibank, 2005) và giá trị cao nhất là 20.33717 (Vietinbank, 2014).
- Giá trị trung bình của tỷ lệ ROE là 10.39261% với độ lệch chuẩn là 6.331901%. Tỷ lệ ROE đạt giá trị thấp nhất là 0.08% (Navibank, 2012) và đạt giá trị cao nhất là 27.53 % (ACB, 2008).
- Giá trị trung bình của tốc độ tăng trưởng tín dụng là 53.67990% với độ lệch chuẩn là 108.9524%. Tốc độ tăng trưởng tín dụng thấp nhất đạt giá trị là -31.29% (Seabank, 2008) và cao nhất đạt giá trị là 1131.720% (Navibank, 2007).
- Giá trị trung bình của tỷ lệ LLP là 1.064565% với độ lệch chuẩn là 0.631537%. Tỷ lệ LLP đạt giá trị thấp nhất là 0.03% (Techcombank, 2008) và đạt giá trị cao nhất là 2.78% (Seabank, 2012).
Ma trận tự tương quan
Bảng 4.3 Ma trận tự tương quan giữa các biến trong mơ hình
NPL GDP UNP INF M2 SIZE ROE LOAN LLP NPL 1.000000 GDP - 0.465022 1.000000 UNP 0.461405 - 0.509457 1.000000 INF 0.058290 - 0.417833 0.327804 1.000000 M2 - 0.539310 - 0.060017 1.000000 0.475669 0.546822 SIZE 0.288904 - 0.236269 - - 1.000000 0.488793 0.031562 0.480722 ROE - 0.124096 - 0.192031 0.313754 0.143954 1.000000 0.290758 0.084516 LOAN - 0.199169 - 0.027753 0.324092 - 0.024357 1.000000 0.233702 0.184162 0.322089 LLP 0.519053 - 0.288591 - - 0.396129 - - 1.000000 0.407993 0.083551 0.459370 0.142967 0.294145
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Eviews
Dựa vào kết quả của bảng 4.4 cho thấy các biến giải thích đều có mối tương quan với biến độc lập. Trong đó, biến LLP có mối tương quan chặt chẽ nhất với tỷ lệ NPL với mức tương quan 51.9053% và mối tương quan này là cùng chiều. Tuy nhiên, các hệ số tương quan giữa các biến có mối tương quan có giá trị tuyệt đối thấp. Do đó, hiện tượng đa cộng tuyến sẽ khơng bị xảy ra. Bên cạnh đó, bảng ma trận hệ số tương quan cho thấy:
Đối với các biến vĩ mơ: biến INF có mối tương quan thấp theo chiều dương (5.8290%), tức là khi có sự gia tăng của lạm phát thì tỷ lệ nợ xấu sẽ gia tăng với tỷ lệ thấp. Biến UNP cũng có mối tương quan theo chiều dương với tỷ lệ nợ xấu nhưng sự tác động mạnh hơn (46.1405%). Mặt khác, biến GDP và M2 có tương tương cao (44.1534% và 47.5669%) với tỷ lệ nợ xấu theo chiều âm.
Đối với các biến vi mô: các biến SIZE, ROE, LOAN và LLP đều có mối tương quan cao lần lượt là 28.8904%, 29.0758%, 23.3702% và 51.8845% với tỷ lệ nợ xấu.
Tuy nhiên, biến SIZE và LLP có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu, cịn biến ROE và LOAN có mối tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu.
Để tìm hiểu tác động của các yếu tố vĩ mô và vi mô đến tỷ lệ nợ xấu, tác giả tiếp cận hai cách ước lượng mơ hình tổng qt: mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM).
Kết quả hồi quy theo Fixed Effect Model
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy NPL theo Fixed Effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -2.963923 1.962503 -1.510277 0.1326 GDP 0.025527 0.079604 0.320681 0.7488 UNP 0.919554 0.150906 6.093538 0.0000 INF 0.010482 0.010997 0.953147 0.3417 M2 -0.012955 0.006947 -1.864875 0.0637 SIZE 0.170519 0.075949 2.245170 0.0259 ROE -0.020632 0.010801 -1.910250 0.0575 LOAN -0.001633 0.000642 -2.540948 0.0118 LLP 0.457458 0.076653 5.967937 0.0000
R-squared 0.717794 Mean dependent var 2.875779
Adjusted R-squared 0.675251 S.D. dependent var 1.681081 S.E. of regression 0.804367 Sum squared resid 128.7543
F-statistic 16.87197 Durbin-Watson stat 1.392089
Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Eviews
Dựa vào bảng kết quả đối với hồi quy tác động cố định (FEM), tỷ lệ nợ xấu chịu ảnh hưởng cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp với mức ý nghĩa là 0.00001%, quy mô ngân hàng với mức ý nghĩa là 2.59% và tỷ lệ LLP với mức ý nghĩa 0.00001%. Ngược lại, tỷ lệ nợ xấu chịu ảnh hưởng ngược chiều với tốc độ tăng trưởng M2 với mức ý nghĩa là 6.37%, tỷ lệ ROE với mức ý nghĩa 5.75% và tốc độ tăng trưởng GDP với mức ý nghĩa là 1.18%.
Kết quả mơ hình theo Random Effect Model
Bảng 4.5 : Kết quả hồi quy NPL theo Random Effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -3.851155 2.144498 -1.795831 0.0739 GDP 0.059803 0.070413 0.849318 0.3966 UNP 1.361535 0.160873 8.463435 0.0000 INF 0.011616 0.006162 1.885157 0.0607 M2 -0.007605 0.005000 -1.520901 0.1297 SIZE 0.137685 0.081983 1.679424 0.0945 ROE -0.029886 0.010777 -2.773121 0.0060 LOAN -0.000829 0.000411 -2.016657 0.0449 LLP 0.608054 0.094477 6.436023 0.0000
R-squared 0.459115 Mean dependent var 1.234261
Adjusted R-squared 0.439535 S.D. dependent var 1.136102 S.E. of regression 0.850534 Sum squared resid 159.8731
F-statistic 23.44871 Durbin-Watson stat 1.294745
Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Eviews
Dựa vào bảng kết quả đối với hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), tỷ lệ nợ xấu chịu ảnh hưởng cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp với mức ý nghĩa là 0.00001%, tỷ lệ lạm phát 6.07%, quy mô ngân hàng với mức ý nghĩa là 9.45% và tỷ lệ LLP với mức ý nghĩa là 0.00001%. Ngược lại, tỷ lệ nợ xấu chịu ảnh hưởng ngược chiều với tỷ lệ ROE.
So sánh kết quả của 2 mơ hình:
Bảng 4.6 So sánh kết quả hồi quy NPL theo FEM và REM.
Biến FEM REM
Hệ số (β) Ý nghĩa Hệ số (β) Ý nghĩa GDPt-1 0.025527 0.7488 0.059803 0.3966 UNPt 0.919554 0.0000 1.361535 0.0000 INFt 0.010482 0.3417 0.011616 0.0607 M2t -0.012955 0.0637 -0.007605 0.1297 SIZEi,t 0.170519 0.0259 0.137685 0.0945 ROEi,t -0.020632 0.0575 -0.029886 0.0060 LOANt -0.001633 0.0118 -0.000829 0.0449 LLPi,t 0.457458 0.0000 0.608054 0.0000
Tốc độ tăng trưởng GDP của năm trước tác động ít đến sự thay đổi tỷ lệ nợ xấu, khi tốc độ tăng trưởng GDP của năm trước tăng 1% thì nợ xấu tăng 2.5527% đối với mơ hình FEM và tăng 5.9803% đối với mơ hình REM. Cả 2 mơ hình FEM và REM đều có ý nghĩa thống kê. Kết quả này ngược với kết quả kì vọng ban đầu của tác giả.
Tỷ lệ thất nghiệp tác động mạnh đến tỷ lệ nợ xấu, khi tỷ lệ thất nghiệp tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 91.9554% đối với mơ hình FEM, mức ý nghĩa 0.00001% và tăng 136.1535 % đối với mơ hình REM, mức ý nghĩa 0.00001%. Kết quả này trùng với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
Tỷ lệ lạm phát tác động ít đến sự thay đổi tỷ lệ nợ xấu, khi tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 1.0482 % đối với mơ hình FEM và tăng 1.1616% đối với mơ hình REM. Cả hai mơ hình đều khơng có ý nghĩa thống kê.
Quy mơ ngân hàng có tác động đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, khi quy mô ngân hàng tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 17.0519% đối với mơ hình FEM, mức ý nghĩa 2.59% và tăng 13.7685% đối với mơ hình REM, mức ý nghĩa 9.45%. Kết quả này trùng với kì vọng ban đầu của tác giả.
Tỷ lệ ROE tác động ít đến tỷ lệ nợ xấu: khi tỷ lệ ROE tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu giảm 2.0632% đối với mơ hình FEM, mức ý nghĩa 5.57% và giảm 2.9886% đối với mơ hình REM, mức ý nghĩa 0.60%. Kết quả này trùng với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
Tốc độ tăng trưởng tín dụng tác động ít đến tỷ lệ nợ xấu: khi tỷ lệ ROE tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu giảm 0.1633% đối với mơ hình FEM với mức ý nghĩa 1.18% và giảm 0.0829% đối với mơ hình REM với mức ý nghĩa 4.49%. Kết quả này trùng với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
Tỷ lệ LLP tác động mạnh đến tỷ lệ nợ xấu: khi tỷ lệ LLP tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 45.7458% đối với mơ hình FEM, mức ý nghĩa 0.0001% và tăng 60.8054% đối với mơ hình REM, mức ý nghĩa 0.0001%. Kết quả này trùng với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
Kiểm định Hausman Test
Để lựa chọn mơ hình thích hợp giữa mơ hình hồi quy theo FEM và REM, tác giả thực hiện kiểm định Hausman Test với giả thiết:
H0: REM là mơ hình thích hợp hơn FEM H1: FEM là mơ hình thích hợp hơn REM
Nếu p_value <0.5: bác bỏ Ho, tức FEM là mơ hình phù hợp hơn
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Hausman Test trong hồi quy NPL
Correlated Random Effects - Hausman Test
Test Summary StatisticChi-Sq. Chi-Sq. d.f. Prob.
R-squared 0.606850 Mean dependent var 2.222870 Adjusted R-squared 0.547581 S.D. dependent var 1.232478 S.E. of regression 0.828991 Akaike info criterion 2.587575 Sum squared resid 136.7579 Schwarz criterion 3.050968 Log likelihood -266.5711 Hannan-Quinn criter. 2.774498
F-statistic 10.23894 Durbin-Watson stat 1.487946
Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Eviews
Dựa vào kết quả ở bảng 4.6: Prob =1>0.05 nên chấp nhận giả thuyết Ho là REM là mơ hình phù hợp hơn FEM.
Mơ hình phù hợp là:
NPL= -3.851155 + 0.059803GDP + 1.361535UNP + 0.011616INL – 0.007605 M2 + 0,137685SIZE – 0.029886ROE – 0.000829LOAN+ 0.608054LLP
Trong mô hình hồi quy trên, hệ số Durbin – Watson stat đạt giá trị 1.487946 nằm trong khoảng giá trị từ 1 đến 3. Do đó hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập không xảy ra.
Để chắc chắn khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình, tác giả tiếp tục kiểm tra giá trị hệ số nhân tử phóng đại phương sai (Variance Tnflation Factor-VIF). Theo nghiên cứu của Wooldridge (2002), khi giá trị của hệ số VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến sẽ xảy ra.
Hệ số VIF được tính dựa vào cơng thức: VIF =−−−−−−−−−−−−−−−1 2 1
Với R = 0.459115, ta có: VIF = 1
1−0.4591152 = 1.26708 <10
4.5 Giải thích ý nghĩa các hệ sớ hồi quy
Tỷ lệ nợ xấu chịu tác động bởi các yếu tố vĩ mô, các yếu tố đặc trưng riêng của ngân hàng và các yếu tố thuộc về phía khách hàng. Tuy nhiên do hạn chế về thời gian và số liệu thu thập nên bài nghiên cứu không đề cập đến các yếu tố liên quan từ phía khách hàng.
Về nhóm yếu tố vĩ mơ: Tác giả sử dụng 4 yếu tố vĩ mô là: tốc độ tăng trưởng GDP năm trước, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng cung tiền M2. Tuy nhiên, kết quả thống kê cho thấy chỉ tỷ lệ thất nghiệp và tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 tác động đến tỷ lệ nợ xấu theo chiều dương.
Tốc độ tăng trưởng GDP năm trước:
Tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế giai đoạn trước có mối quan hệ tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu trong giai đoạn này. Kết quả này ngược với kỳ vọng ban đầu của tác giả cũng như kết quả nghiên cứu của Sala và cộng sự (2002); Khemraj và Pasha (2009); Louzis, Vouldis và Metaxas (2011). Tuy nhiên, kết quả trùng với kết quả nghiên cứu của Dask và Kabra (2010). Quan hệ tương quan dương cho thấy khi tốc độ tăng trưởng GDP năm trước càng tăng thì tỷ lệ nợ xấu càng tăng. Điều này có thể lý giải do khi tốc độ tăng trưởng GDP kỳ trước tăng lên, các doanh nghiệp mở rộng sản xuất kinh doanh, nhu cầu vốn gia tăng. Do đó, các ngân hàng tăng cường cho vay. Tuy nhiên, việc thiếu chú trọng quản lý chất lượng tín dụng của các NHTM Việt Nam và tăng trưởng GDP ở nước ta trong giai đoạn qua chưa bền vững dẫn đến tỷ lệ nợ xấu gia tăng. Ta có thể thấy tốc độ tăng trưởng GDP năm 2007 tăng cao đi cùng với tỷ lệ nợ xấu của các NHTM cũng gia tăng. Nguyên nhân của tăng trưởng GDP năm 2007 là do sự phát triển của thị trường chính khốn, BĐS cùng với việc gia nhập WTO. Sự tăng trưởng không bền này đã dẫn đến tỷ lệ xấu gia tăng.
Tỷ lệ thất nghiệp:
Tỷ lệ thất nghiệp của nền kinh tế có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu trong cùng thời kỳ. Kết quả này trùng với kỳ vòng ban đầu của tác giả cũng như kết quả nghiên cứu của Louzis, Vouldis và Metaxas (2011) và Bonfodi và Ropele (2011).
Kết quả này có thể được giải thích rằng khi nền kinh tế khó khăn, tỷ lệ thất