Xác định Mô hình

Một phần của tài liệu Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại NHTMCP hàng hải việt nam khoá luận tốt nghiệp 745 (Trang 59 - 64)

hình ước lượng

2.3.2.1. Xác định Mô hình

Phương pháp hồi quy tuyến tính được sử dụng để ước lượng mơ hình đánh giá rủi ro tín dụng đại diện bởi tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng NPL. Tỷ lệ nợ xấu được xác định bằng dư nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay của Maritime Bank. Trên cơ sở đó ngân hàng sẽ điều chỉnh các nhân tố ảnh hưởng theo hướng điều chỉnh làm cho tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng giảm. Phương pháp OLS ( Least Squares - Phương pháp bình phương nhỏ nhất) sẽ được sử dụng để ước lượng mơ hình. Mơ hình ước lượng ảnh hưởng của các nhân tố: tăng trưởng kinh tế (GDP); chỉ số giá tiêu dùng (CPI); tỷ lệ cho vay DNNN (DNNN); tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LOANGR), tỷ lệ cho vay

Từ hàm số trên, mơ hình kinh tế lượng sẽ được kiểm định như sau:

NPL= c + /?1GDP_SA + /?2CPI + /Í3LOANGR +^4DNNN +

β 5CVTCKT + /?ỒVTKB + 07NPL1LAG + e

Trong mơ hình trên các biến sẽ được định nghĩa như sau:

- Biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu của Maritime Bank được xác đinh bằng dư nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay vì vậy giá trị nhỏ nhất là 0% và theo quyết định 493/2005 của NHNN, tỷ lệ nợ xấu này phải nhỏ hơn 5%. Tỷ lệ nợ xấu được coi là chỉ tiêu đại diện đánh giá mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng.

- Các biến độc lâp

Các biến độc lập được giả định ảnh hưởng đến biến phụ thuộc NPL theo nội dung sau:

(1) Nhóm biến vĩ mô: bao gồm chỉ số GDP phản ánh chu kỳ của nền kinh tế, CPI

phản ánh lạm phát qua các thời kỳ. Biến GDP là biến phản ánh tỷ lệ tăng trưởng GDP qua các kỳ khác nhau. Biến GDP kỳ vong sẽ có mối quan hệ chặt chẽ và ngược chiều với NPL, được giải thích bởi khi nền kinh tế tăng trưởng thì khả năng dòng tiền thặng dư của khách hàng vay vốn có xu hướng tăng, thu nhập dự kiến tăng cao, lợi nhuận kỳ vọng tăng vì vậy khả năng khách hàng trả nợ cho ngân hàng tăng nên NPL có xu hướng giảm. Biến CPI là biến phản ánh chỉ số giá tiêu dùng (lấy giá gốc là năm 1994). Biến CPI được kỳ vọng có mối quan hệ cùng chiều với NPL, được giải thích khi nền kinh tế giá cả có xu hướng tăng, đối với khách hàng là doanh nghiệp, giá cả tăng chi phí vì thế hiệu quả sản xuất suy giảm, hơn nữa giá cả tăng cao thì tiêu dùng sẽ giảm vì vậy rủi ro sẽ tăng.

Biến Định nghĩa biến Chiều hướng ảnh hưởng kỳ vọng

Biến phụ

thuộc

NPL Tỷ lệ nợ xấu trong tổng dư nợ cho vay của Maritime Bank

Thứ nhất, LOANGR (được xác định=(dư nợ kỳ này /dư nợ kỳ trước)-1) là biến

tỷ lệ tăng trưởng dư nợ cho vay của kỳ này. Tỷ lệ tăng trưởng cho vay cho biết tỷ lệ tăng trưởng kỳ này tăng bao nhiêu phần trăm so với kỳ trước. Với giả định tốc độ tăng trưởng này sẽ ảnh hưởng đến chất lượng khoản vay và được kỳ vọng là cùng chiều với NPL.

Thứ hai, tỷ lệ nợ xấu kỳ trước cũng được giả định có tác động đến NPL và có

ảnh hưởng cùng chiều. Bởi vì NPL là tỷ lệ nợ loại 3, loại 4, loại 5, trong đó chủ yếu là các khoản nợ có mà thời gian quá hạn trên 90 ngày, vì thế NPL q trước có ảnh hưởng nhiều bởi vì thêm một quý tức là 90 ngày những khoản nợ quá hạn đó vẫn tiếp tục có thể chưa được hồn trả và vẫn làm cho NPL quý mới tăng. Với giả định như vậy, biến độc lập này được kỳ vọng cùng chiều với biến phụ thuộc.

Thứ ba, tỷ trọng cho vay lĩnh vực vận tải kho bãi. Đối với Maritime Bank đây là

lĩnh vực hoạt động chủ yếu và lợi thế cạnh tranh của mình, vì vậy việc tập trung vào cho vay lĩnh vực này có thể có độ tín dụng tốt hơn. Biến đại diện được sử dụng là tỷ trọng dư nợ cho vay vận tải kho bãi trong tổng dư nợ cho vay của Maritime Bank. Với giả định như trên, biến độc lập này được kỳ vọng sẽ biến thiên ngược chiều với NPL

Thứ tư, tỷ lệ cho vay các tổ chức kinh tế. Cho vay tổ chức kinh tế của Maritime

Bank là lĩnh vực cho vay chủ yếu, chiếm hơn 90% dư nợ cho vay của Maritime Bank, vì vậy việc tập trung vào cho vay lĩnh vực này có thể có độ tín dụng tốt hơn. Biến này được kỳ vọng ngược chiều với NPL

Thứ năm, tỷ lệ cho vay doanh nghiệp nhà nước. Thực tế cho thấy, nguyên nhân

chính của nợ xấu là nằm ở dư nợ khu vực doanh nghiệp nhà nước, do doanh nghiệp nhà nước vận hành chậm, lợi nhuận đạt được q thấp, vì vậy khả năng khơng trả được nợ cho ngân hàng là rất lớn. Biến độc lập này được biểu hiện là tỷ lệ dư nợ cho vay doanh nghiệp nhà nước trên tổng dư nợ cho vay. Với giả định trên thì biến độc lập này được kỳ vọng cùng chiều với biến phụ thuộc NPL.

GDP Tỷ lệ tăng trường GDP qua các kỳ -

CPI Chỉ số giá tiêu dùng (giá gốc 1994) +

LOANGR Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng kỳ này -

DNNN Tỷ lệ dư nợ tín dụng đối với doanh nghiệp + nhà nước

VTKB Tỷ lệ dư nợ tín dụng lĩnh vực vận tải kho + bãi

CVTCKT Tỷ lệ dư nợ cho vay bằng VND -

C 1.957594 0.611246 3.202631 0.0049CPI 0.021235 0.008525 2.490759 0.0227 CPI 0.021235 0.008525 2.490759 0.0227 DNNN 0.040527 0.024166 1.677036 0.1108 GDP_SA -0.055311 0.026113 -2.118123 0.0483 LOANGR -0.012783 0.005554 -2.301620 0.0335 NPL1LAG 0.339523 0.135586 2.504105 0.0221 CVTCKT -0.031960 0.009117 -3.505497 0.0025 VTKB 0.087039 0.029073 2.993813 0.0078 R-squared 0.955211 Mean dependent var 1.998148

Adjusted R-squared 0.935305 S.D. dependent var 0.407431 S.E. of regression 0.103631 Akaike info criterion -

1.434760 Sum squared resid 0.193309 Schwarz criterion -

1.002815 Log likelihood 28.36926 Hannan-Quinn criter. -

1.306320 F-statistic 47.98581 Durbin-Watson stat 2.309484 Prob(F-statistic) 0.000000

Một phần của tài liệu Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại NHTMCP hàng hải việt nam khoá luận tốt nghiệp 745 (Trang 59 - 64)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(97 trang)
w