Đơn vị: triệu đồng
Năm Thu nhập lãi thuần
Mức chênh nhạy cảm với lãi suất dưới 1 tháng NVB EIB NVB EIB 2011 740,112 5,303,626 -8,358,145 -16,093,659 2012 731,703 4,901,459 -6,463,037 3,143,235 2013 596,040 2,736,344 -6,628,524 -3,609,806 2014 600,482 2,710,233 -1,935,422 6,833,862
Nguồn: BCTC của ngân hàng EIB qua các năm
Mức chênh nhạy cảm với lãi suất của ngân hàng NVB luôn ở trạng thái âm trong các năm trở lại đây, trong khi đó ngân hàng EIB có mức chênh nhạy cảm với lãi suất biến động qua các năm. Trong năm 2011, mức chênh nhạy cảm với lãi suất của ngân hàng EIB âm và đạt mức hơn -16,093 tỷ đồng. Mức chênh nhạy cảm này lại tiếp tục âm trong năm 2013 với giá trị -3,609 tỷ đồng. Như vậy, với diễn biến tình hình như trên, trong những năm gần đây, hoạt động kinh doanh của ngân hàng NVB và EIB cho thấy hai ngân hàng này đang gặp phải rủi ro lãi suất.
Bảng 3.19: Một số chỉ tiêu về rủi ro lãi suất của ngân hàng Đơng Á, An Bình, SGB
Đơn vị: triệu đồng
Năm Thu nhập lãi thuần
Mức chênh nhạy cảm với lãi suất dưới 1 tháng Đơng Á An Bình SGB Đơng Á An Bình SGB 2011 2,467,060 1,872,076 841,947 -9,201,799 2012 2,494,395 1,717,326 966,599 -5,069,548 2013 2,227,582 1,257,899 685,861 -4,594,074 -13,181,112 -3,580,532 2014 1,483,569 1,486,473 671,388 -18,597,963 -3,716,263
Xem xét đến các ngân hàng khác, các ngân hàng Đơng Á, An Bình và SGB đang có những dấu hiệu cho thấy các ngân hàng này đang gặp rủi ro lãi suất khi kể từ năm kể từ năm 2011 thu nhập lãi thuần đang bắt đầu sụt giảm. Mặc dù trong năm 2011, ngân hàng Đơng Á có thu nhập lãi thuần cao hơn ngân hàng An Bình (cụ thể của ngân hàng Đơng Á là hơn 2,467 tỷ đồng, của ngân hàng An Bình là hơn 1,872 tỷ đồng), tuy nhiên thu nhập lãi thuần của Đông Á đã liên tục giảm trong 3 năm sau đó và đến năm 2014, mức thu nhập lãi thuần của ngân hàng này chỉ còn hơn 1,483 tỷ đồng. Thu nhập lãi thuần của ngân hàng An Bình cũng giảm kể từ năm 2011 đến năm 2013 và chỉ tăng nhẹ trong năm 2014. Tương tự, kể từ năm 2012, thu nhập lãi thuần của ngân hàng SGB cũng đang trong xu hướng giảm.
Mức chênh nhạy cảm với lãi suất dưới 1 tháng của ngân hàng Đông Á âm trong 3 năm gần đây. Xem xét mức chênh nhạy cảm với lãi suất dưới 1 tháng của ngân hàng An Bình và SGB trong năm 2013 và 2014 cũng cho thấy hai ngân hàng đều có giá trị âm. Một lần nữa, với những dấu hiệu trên có thể kết luận ngân hàng Đơng Á, An Bình và SGB đang có những dấu hiệu gặp rủi ro lãi suất.
Tóm lại, với những rủi ro tài chính mà các ngân hàng đang gặp phải như đã phân tích ở trên, có thể thấy trong những năm vừa qua hệ thống NHTM Việt nam đã bộc lộ nhiều yếu kém, các rủi ro xảy ra làm nợ xấu tăng cao, thu nhập lãi thuần suy giảm, sụt giảm lợi nhuận, thanh khoản giảm sút, giá trị thực của vốn chủ sỡ hữu âm và nhiều vấn đề nghiêm trọng khác. Những tác động kể trên sẽ đẩy các ngân hàng vào khả năng phá sản nếu khơng có các biện pháp phịng ngừa và vực dậy kịp thời. Trước những áp lực mà các ngân hàng đang gánh chịu thì trong khoản thời gian qua đã và đang chứng kiến một loạt các trường hợp các ngân hàng bị mua lại bởi NHNN, các cuộc sáp nhập, hợp nhất giữa các ngân hàng trong nước. Chi tiết các thương vụ nổi bật được đề cập cụ thể trong phần phụ lục 2.
Kết luận chương 3
Trong chương 3, đề tài đã tiến hành phân tích thực trạng rủi ro tài chính tại các NHTM Việt Nam, trên cơ sở phân chia rủi ro tài chính thành: rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất. Tỷ lệ nợ xấu tăng cao, chi phí dự phịng rủi ro tín dụng
liên tục tăng là hai chỉ tiêu quan trọng cho thấy ngân hàng đang gặp rủi ro tín dụng. Tài sản thanh khoản sụt giảm, mức chênh lệch thanh khoản ròng âm, tỷ lệ cho vay/huy động ngắn hạn tăng cho thấy các ngân hàng đang gặp rủi ro thanh khoản. Rủi ro lãi suất tại các ngân hàng được thể hiện qua sự sụt giảm thu nhập lãi thuần và mức chênh nhạy cảm với lãi suất âm qua nhiều năm. Rủi ro tài chính xảy ra làm ngân hàng sụt giảm lợi nhuận là điều có thể nhận thấy đầu tiên. Ảnh hưởng rủi ro tài chính đến khả năng phá sản các ngân hàng thương mại Việt Nam thông qua các thương vụ mua lại, hợp nhất, sáp nhập cũng đã được đề cập.
Với những kết quả đạt được trong chương 3, tác giả sẽ sử dụng mơ hình định lượng trong chương 4 nhằm đo lường ảnh hưởng của rủi ro tài chính đến khả năng phá sản các NHTM Việt Nam từ năm 2004 đến năm 2014.
CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Lập luận chọn biến 4.1 Lập luận chọn biến
4.1.1 Biến phụ thuộc:
Khả năng phá sản ngân hàng: Z-score
Cho đến thời điểm hiện tại, Z-score của Roy (1952) được xem như là một chỉ số về dự báo khả năng phá sản của ngân hàng được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu trước. Chỉ số Z-score cao hơn cho thấy khả năng phá sản thấp hơn (Lepetit và Strobel, 2014).
Z-scoreit = [Ei(ROAAit) + Ebpit/Abqit]/ σi(ROAAit)
Trong đó:
▪ ROAAit: Suất sinh lợi trên tổng tài sản bình quân ngân hàng (i), năm (t). ▪ Ei(ROAAit): Trung bình ROAA ngân hàng (i).
▪ σi(ROAAit): Độ lệch chuẩn ROAA của ngân hàng (i).
▪ Ebqit/Abqit: Tỷ lệ vốn chủ sỡ hữu bình quân trên tổng tài sản bình quân của ngân hàng (i) vào năm (t).
4.1.2 Các biến độc lập
Các biến độc lập đại diện cho các loại rủi ro tài chính, bao gồm: rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất trong ngân hàng là LLR, LTD, LAD và mốt số biến kiểm sốt như NIR, LEV, CTL. Địn bẩy LEV thể hiện cơ cấu vốn của ngân hàng, biến CTL thể hiện chi phí hoạt động. Biến vĩ mô là GDP và CPI cũng được đưa vào mơ hình để xem xét tác động vĩ mơ. Cụ thể cách tính các biến như sau:
Rủi ro tín dụng
Biến LLRit: Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng
LLRit = Dự phịng rủi ro tín dụng/Dư nợ cho vay của ngân hàng (i) vào năm (t). Về mặt lý thuyết, khi LLR càng cao cho thấy rủi ro tín dụng càng cao, chất lượng tài sản giảm, nợ xấu tăng cao làm ảnh hưởng đến lợi nhuận từ đó gây ra khả năng phá sản
của ngân hàng. Trong thực tế, bài nghiên cứu của Whalen (1988) tìm thấy rằng tỷ lệ dự phịng nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay đồng biến với rủi ro, nợ xấu tăng cao làm dự phịng rủi ro tín dụng tăng. Cịn theo kết quả của Halling (2006), tỷ lệ dự phòng nợ xấu của năm trước nghịch biến với rủi ro với lý giải: tại những ngân hàng có điều kiện tài chính tốt thường chủ động tăng dự phòng nợ xấu cho những năm tiếp theo, từ đó giảm thiểu được rủi ro tín dụng; cịn những ngân hàng đang gặp khó khăn tài chính sẽ giảm dự phịng đến mức thấp nhất từ đó làm cho ngân hàng gặp rủi ro cao hơn. Trong mối quan hệ này, tác giả kỳ vọng LLR sẽ nghịch chiều với Z-score.
Giả thuyết H1: LLRit có mối quan hệ nghịch chiều (-) với Z-score.
Rủi ro thanh khoản: được đại diện bằng 2 biến
Biến LTDit: Tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn
LTDit = Dư nợ cho vay/Huy động ngắn hạn của ngân hàng (i) vào năm (t). Tổng huy động ngắn hạn bao gồm tiền gửi và vay mượn ngắn hạn từ các TCTD khác. Tỷ lệ này dùng để đo lường cung – cầu thanh khoản của ngân hàng, tỷ lệ này tăng thì rủi ro thanh khoản tăng vì sự mất cân đối giữa cung – cầu thanh khoản, từ đó dẫn tới gia tăng khả năng phá sản của ngân hàng. Theo nghiên cứu của Montgomery (2004), tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi có quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản cho cả Nhật Bản và Indonesia. Với lý giải rằng khi ngân hàng gặp khó khăn thì ngân hàng thường tập trung tăng trưởng tín dụng để tìm kiếm lợi nhuận và có khuynh hướng cho vay những đối tượng có rủi ro cao hơn với lãi suất cho vay cao hơn. Còn theo PWC (2006, 2012) tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng huy động giúp đánh giá thanh khoản đồng thời giúp xác định xu thế cũng như trạng thái thanh khoản ngân hàng trong kỳ hoạt động.
Giả thuyết H2: LTDit có mối quan hệ nghịch chiều (-) với Z-score.
Biến LADit: Tỷ lệ tài sản thanh khoản
LADit = (Tài sản thanh khoản - Huy động ngắn hạn)/Tổng huy động của ngân hàng (i) vào năm (t). Tài sản thanh khoản xem như là khoản dự trữ của ngân hàng để
đối phó tình huống khách hàng đổ xô đến rút tiền hàng loạt tại ngân hàng một nguyên nhân nào đó. Tỷ lệ càng cao cho thấy thanh khoản của ngân hàng càng tốt, từ đó sẽ hạn chế được khả năng phá sản. Theo nghiên cứu của Montgomery (2004), LAD có quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản nhưng khơng có ý nghĩa thống kê. Theo PWC (2006, 2012) tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng huy động ngắn hạn giúp đánh giá thanh khoản đồng thời giúp xác định xu thế cũng như trạng thái thanh khoản ngân hàng trong kỳ hoạt động.
Giả thuyết H3: LADit có mối quan hệ cùng chiều (+) với Z-score.
Rủi ro lãi suất
Biến NIRit: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần
NIRit = Thu nhập lãi thuần/Tổng tài sản bình quân của ngân hàng (i) vào năm (t). Dùng để thể hiện tác động của rủi ro lãi suất đến khả năng phá sản của ngân hàng vì thu nhập từ lãi là nguồn thu nhập chính. Tỷ lệ này tăng do thu nhập lãi thuần tăng (do kiểm soát cơ cấu tài sản – nguồn vốn nhạy cảm với lãi suất hiệu quả) hoặc do tổng tài sản giảm (liên quan đến việc giảm đầu tư, cho vay đối với các khoản mạo hiểm) hay do cả hai đều có thể giảm rủi ro cho ngân hàng. Tỷ lệ này giảm, cho thấy ngân hàng đang gặp nhiều rủi ro khi thu nhập lãi thuần giảm hoặc đầu tư và cho vay vào các khoản mạo hiểm. Theo nghiên cứu của Halling (2006), tỷ lệ lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh trên tổng tài sản đồng biến với rủi ro ngân hàng. Theo Nguyễn Thanh Dương (2013), NIR có quan hệ nghịch chiều với Z-score.
Giả thuyết H4: NIRit có mối quan hệ cùng chiều (+) với Z-score.
Biến kiểm sốt khác
Biến LEVit : Tỷ lệ địn bẩy vốn
LEVit = Vốn chủ sở hữu/Tổng huy động của ngân hàng (i) vào năm (t). LEV vừa thể hiện góc nhìn về tổng huy động so với VCSH để đánh giá ngân hàng tuân theo quy định của NHNN, vừa có góc nhìn về mức độ vốn như là khoảng đệm bảo vệ ngân hàng
trước những tình huống khó khăn. Khi ngân hàng huy động nhiều có thể chịu rủi ro thanh khoản và rủi ro lãi suất, nếu vốn chủ sở hữu ít thì khoản đệm dự phịng sẽ mỏng và khiến ngân hàng gặp khó khăn trước những tình huống nguy kịch. Theo nghiên cứu của Montgomery (2004), tỉ lệ đòn bẩy LEV đồng biến với rủi ro ngân hàng, tuy nhiên khơng có ý nghĩa thống kê. Trong khi đó tỷ lệ vốn điều lệ trên dư nợ tiền gửi đồng biến với rủi ro ngân hàng. Còn kết quả nghiên cứu của Jordan (2011) cho thấy rằng với tỷ lệ đòn bẩy đo bằng tỷ lệ vốn cấp 1 trên tổng tài sản lại có quan hệ nghịch biến với rủi ro, có nghĩa là địn bẩy càng cao thì rủi ro phá sản giảm. Và trong nghiên cứu của Logan (2001) cũng kết luận rằng địn bẩy càng thấp do huy động nhiều thì rủi ro càng cao.
Giả thuyết H5: LEVit có mối quan hệ cùng chiều (+) với Z-score.
Biến CTIit : Tỷ lệ chi phí hoạt động
CTIit = Chi phí hoạt động/Thu nhập lãi thuần của ngân hàng (i) vào năm (t). Theo Whallen (1988), tỷ lệ CTI đồng biến với rủi ro ngân hàng thể hiện hiệu quả hoạt động kinh doanh. Tỷ lệ này tăng tức là chi phí tăng làm giảm hiệu quả kinh doanh từ đó gia tăng rủi ro cho ngân hàng, tỷ lệ này giảm có thể là do chi phí giảm hoặc do thu nhập lãi thuần tăng (do chênh lệch lãi suất cao sẽ tăng hiệu quả khả năng sinh lời). Theo kết quả nghiên cứu của Halling (2006), tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản và tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập kỳ vọng đồng biến với rủi ro ngân hàng nhưng không có ý nghĩa thống kê. Theo Cihak (2008) thì tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập đồng biến với độ bất ổn của ngân hàng.
Giả thuyết H6: CTIit có mối quan hệ nghịch chiều (-) với Z-score.
Biến GDPt: Tăng trưởng kinh tế
Sử du ̣ng biến tăng trưởng GDP để kiểm soát cho các chu kỳ kinh tế vĩ mô. Trong suốt thời kỳ nền kinh tế tăng trưởng tốt, ngân hàng và khách hàng có điều kiện hoạt động kinh doanh thuận lợi. Xét về hai phía, ngân hàng sẽ gặp ít rủi ro hơn, khả năng
phá sản sẽ thấp hơn. Nhưng trong thờ i kỳ suy thoái, khi điều kiện kinh doanh bất lợi, ngân hàng sẽ có ít khách hàng hơn, mặt khác khách hàng cịn có thể kinh doanh thua lỗ dẫn tới khả năng không thực hiện các nghĩa vụ với ngân hàng. Rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản lúc này sẽ xuất hiện và đưa ngân hàng đến tình trạng mất khả năng thanh toán và phá sản rất dễ xảy ra.
Giả thuyết H7: GDPt có mối quan hệ cùng chiều (+) với Z-score.
Biến INFt: Tỷ lệ lạm phát
Lạm phát có thể có những tác động hỗn hợp đến khả năng phá sản của ngân hàng. Một mặt, lạm phát cao hơn có thể gây ra khả năng phá sản của ngân hàng khi khi thu nhập thực tế khách hàng vay bị giảm đi, từ đó khiến họ khơng có khả năng trả nợ, thu nhập của ngân hàng sụt giảm. Hơn thế nữa, thu nhập thực tế của ngân hàng cũng có thể bị giảm đi vì tác động của lạm phát hoặc ngân hàng có thể gặp rủi ro lãi suất do lạm phát quá cao làm ảnh hưởng tới lãi suất thực. Mặt khác, lạm phát cao cũng có thể làm cho việc trả nợ vay của khách hàng dễ dàng hơn cho ngân hàng, vì làm phát làm giảm giá trị thực củ a khoản vay, cộng thêm việc tỷ lệ thất nghiệp thấp như đường cong của Phillips (Hasna Chaibi, 2015), tình hình sản xuất kinh doanh của khách hàng thuận lợi hơn từ đó khả năng phá sản của ngân hàng sẽ ít hơn. Do đó, mối quan hệ giữa lạm phát và khả năng phá sản có thể là tích cực hoặc tiêu cực.
Giả thuyết 8: INFt có mối quan hệ cùng (+) hoặc ngược chiều (-) với Z-score.
4.2 Mô hình nghiên cứu
Như đã đề cập trong phần tổng quan các nghiên cứu trước, bên cạnh việc sử dụng mơ hình hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là chỉ số Z-score của Roy (1952), biến độc lập là các biến đại diện cho các loại rủi ro nhằm tiên đoán và đánh giá khả năng phá sản của ngân hàng. Các nhà nghiên cứu cịn sử dụng mơ hình hồi quy Logit với biến phụ thuộc nhận giá trị 0 (ngân hàng không phá sản) hoặc 1 (ngân hàng phá sản) và biến độc lập cũng là các biến đại diện cho các loại rủi ro nhằm xem xét các yếu tố
nào xảy ra làm cho ngân hàng phá sản. Từ đó xem xét và xây dựng hệ thống chỉ báo xớm nhằm phòng ngừa rủi ro cho ngân hàng.
Tuy nhiên, việc sử dụng mơ hình hồi quy Logit (với biến phụ thuộc nhận giá trị 0 hoặc 1) để tìm ra các chỉ báo sớm nhằm dự báo khả năng phá sản chỉ thực sự có ý nghĩa đối với các quốc gia mà tại đó các ngân hàng phá sản và khơng phá sản được phân biệt rõ ràng. Còn đối với các quốc gia việc phá sản ngân hàng chưa được phân biệt rõ thì việc áp dụng mơ hình hồi quy Logit trong việc xác định biến phụ thuộc gặp nhiều khó khăn.
Đối với các quốc gia này, sử dụng Z-score của Roy (1952) làm biến phụ thuộc