Năm Tỷ ệ thu nhập n o i ãi Ngân hàng
2011 -0.02632 MDB 2012 -0.01827 MDB 2013 -0.08214 MDB 2014 -0.12086 MDB 2010 -0.03408 Oceanbank 2011 -0.0286 Oceanbank 2012 -0.09131 Oceanbank 2012 -0.05812 Lienviet 2013 -0.05806 Lienviet 2014 -0.07766 Lienviet 2015 -0.1404 Lienviet
Nguồn: Tác giả tính tốn từ BCTC của các NHTM
Tại một số ngân hàng khác, vẫn tồn tại một số năm có tỷ lệ thu nhập ngồi lãi âm. Cụ thể như năm 2008 có ngân hàng Bản Việt; năm 2010 có ngân hàng iên Long; năm 2011 có ngân hàng Phát triển nhà TP.HCM, ngân hàng Quân đội, ngân hàng Quốc tế, ngân hàng An Bình; năm 2012 có ngân hàng Á Châu và ngân hàng Phương Đông. Đa phần các ngân hàng này đã cân bằng lại được tỷ lệ thu nhập ngồi
lãi trong những năm sau đó. Qua đó có thể giảm thiểu được rủi ro gặp phải khi có được nguồn thu nhập khơng bị sụt giảm trong những năm tới.
3.2.2.6 Dự phịn rủi ro tín ụn
Dự phịng rủi ro tín dụng là một trong những yếu tố tác động không nhỏ đến rủi ro của các NHTM thông qua sự sụt giảm lợi nhuận. hi nợ xấu của các ngân hàng gia tăng, vấn đề xử lý và trích lập dự phòng theo định hướng tái cơ cấu của NHNN cần phải được thực hiện. Do đó các NHTM sẽ phải hy sinh lợi nhuận để trích lập dự phịng rủi ro cho các khoản nợ xấu. Chi phí dự phịng q lớn sẽ khiến lợi nhuận ngân hàng sụt giảm, từ đó khiến ngân hàng gặp rủi ro nhiều hơn.
Tiêu biểu cho việc trích lập dự phịng rủi ro tín dụng để xử lý nợ xấu là trường hợp của ngân hàng Bản Việt từ năm 2009, có số chi phí trích lập dự phịng cao hơn rất nhiều so với những năm trước đó, cụ thể trong năm 2008 là 3,307 triệu đồng thì đến năm 2009 lên tới 17,877 triệu đồng. Đối với ngân hàng Eximbank trong năm 2014, chi phí trích lập dự phịng rủi ro của ngân hàng này là 1,022 tỷ đồng, cao gần gần gấp 2 lần so với năm 2013 và giảm nhẹ về mức 869 tỷ đồng trong năm 2015
(Nguồn: Báo cáo tài chính của các NHTM).
Nếu xem xét mức dự phịng theo số tuyệt đối thì có thể nhận thấy dự phịng rủi ro tín dụng của các NHTM lớn đều ở mức khá cao. Tiêu biểu như BIDV, trong năm 2015 trích lập 7,517 tỷ - tăng 13.5% so với năm 2014 hay Vietcombank trích lập 8,609 tỷ đồng dự phòng trong năm tài chính 2015 - tăng so với năm trước. Tại VietinBank, trích lập dự phịng rủi ro tín dụng của ngân hàng này cũng tăng so với năm trước.
ết uận hƣơn 3
Trong chương ba, tác giả đã tiến hành phân tích rủi ro của các NHTM Việt Nam thông qua hai chỉ số là Z-score và tỷ lệ nợ xấu. Bên cạnh đó, các yếu tố khách quan như tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát cũng đã được phân tích nhằm cho thấy tác động của điều kiện vĩ mô đến hoạt động kinh doanh và rủi ro của hệ thống
tổng tài sản, dự phịng rủi ro tín dụng, quản lý chi phí hoạt động, quản lý thu nhập ngồi lãi, hiệu quả trên tổng tài sản và hiệu quả trên vốn chủ sở hữu cũng đã được phân tích cụ thể.
Tiếp theo trong chương 4, tác giả sẽ trình bày, mơ hình, phương pháp dữ liệu và kết quả nghiên cứu định lượng nhằm tìm ra bằng chứng thống kê về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro của hệ thống NHTM.
CHƢƠNG 4: HẢO SÁT, IỂM ĐỊNH MƠ HÌNH NGHI N CỨU CÁC Y U TỐ ẢNH HƢỞNG Đ N RỦI RO TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM
4.1 Mơ hình n hi n ứu
Những năm gần đây, có nhiều cơng trình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro của ngân hàng. Trong đó, đã có nhiều nhà nghiên cứu lựa chọn mơ hình hồi quy đa biến với dữ liệu bảng như: Mark Swinburne và cộng sự (2007), Pejman Ab edifar và cộng sự (2013), Samir Srairi (2013). Để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng thương mại, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy OLS trên dữ liệu bảng. Mơ hình hồi quy trên dữ liệu bảng có thể được xem là một trong những cách tiếp cận phù hợp để tiến hành nghiên cứu vấn đề này.
Sau khi thu thập dữ liệu, trên cơ sở tiếp thu nghiên cứu của Samir Srairi (2013) và Pejman Ab edifar và cộng sự (2013), tác giả sử dụng mơ hình hồi quy có dạng như sau:
Z-scoreit = β0 + β1SIZEit + β2LEVERit + β3EFECit + β4DIVERit + β5ROAAit + β6ROEAit + β7LGROWit + β8LLPit + β9GGDPt + β10INFLt + εit (1)
NPLit = β0’ + β1’SIZEit + β2’LEVERit + β3’EFECit + β4’DIVERit + β5’ROAAit + β6’ROEAit + β7’LGROWit + β8’LLPit + β9’GGDPt + β10’INFLt + εit (2)
Trong đó:
Biến phụ thuộ :
Rủi ro ngân hàng được đại diện bằng hai biến: Z-scoreit và tỷ lệ nợ xấu NPLit. Z-score càng thấp thì ngân hàng gặp rủi ro càng cao. NPL càng lớn thì ngân hàng gặp rủi ro càng cao.
Chỉ số Z-s ore đại diện cho rủi ro chung của ngân hàng, chỉ số n đã đƣợc s dụng trong nhiều n hi n trƣớ đ . Tỷ lệ nợ xấu là một biến số quan trọng
ƣờn đƣợ v tá động của rủi ro tín dụn đến đến rủi cho nói chung của ngân hàng là rất lớn.
Biến độ ập:
SIZEit, LEVERit, EFECit, DIVERit, ROAAit, ROEAit, LGROWit, LLPit: là các biến nội tại ngân hàng i năm t.
GGDPt, INFLt,: là các biến kinh tế vĩ mô năm t β0 và β0’ : hệ số chặn βj và βj’ (j=1,10): là các hệ số hồi quy εit: là sai số Bảng 4.1: Mô tả các biến sử dụng T n biến hiệu Cách tính Biến phụ thuộ Rủi ro ngân hàng
Chỉ số Z-SCORE Z-SCORE Logarith ((ROAA+E/A)/σROA )
Tỷ lệ nợ xấu NPL Nợ xấu/Tổng dư nợ tín dụng
Biến độ ập
Biến nội tại
Quy mô ngân hàng SIZE Logarith tổng tài sản
Tỷ lệ vốn LEVER Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản
Tỷ lệ chi phí EFEC Chi phí hoạt động/Thu nhập hoạt động Đa dạng hóa DIVER Thu nhập ngồi lãi/Tổng thu nhập hoạt động Tỷ suất sinh lời trên tài sản ROAA Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình quân Tỷ suất sinh lời trên VCSH ROEA Lợi nhuận sau thuế/Tổng VCSH bình quân Tăng trưởng dư nợ tín dụng LGROW Tăng trưởng dư nợ cho vay
Tỷ lệ dự phòng RRTD LLP Dự phịng RRTD/Tổng dư nợ tín dụng
Biến vĩ mô
Tăng trưởng GDP GGDP Tăng trưởng GDP hàng năm Tỷ lệ lạm phát INFL Tỷ lệ lạm phát hàng năm
4.1.1 Biến phụ thuộ :
Đã có nhiều phương pháp khác nhau đo lường rủi ro của ngân hàng. Trong luận văn của mình, tác giả đi theo nghiên cứu của Samir Srairi (2013) khi sử dụng hai cách đo lường rủi ro ngân hàng là sử dụng tỷ lệ nợ xấu và chỉ số Z-score ( được phát triển bởi Boyd và Graham (1986, 1988 )).
- Chỉ số Z-score
Cho đến thời điểm hiện tại, Z-score của Roy (1952) được xem như là một chỉ số về dự báo rủi ro và khả năng vỡ nợ của ngân hàng, được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu trước. Chỉ số Z-score còn được gọi là chỉ số đo lường sự ổn định của ngân hàng, vì nó đại diện cho nghịch đảo của xác suất vỡ nợ của một ngân hàng (Laeven và Levine, 2009). Do đó, giá trị cao hơn của Z-score được hiểu như là ngân hàng ít gặp rủi ro hay các ngân hàng ổn định hơn. Chỉ số Z-score thấp hơn cho thấy ngân hàng gặp rủi ro nhiều hơn (Lepetit và Strobel, 2014). Vì vậy, tác giả quyết định sử dụng Z-score là biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy.
Z-scoreit = [Ei(ROAAit) + Ebpit/Abqit]/ σi(ROAAit)
- Tỷ lệ nợ xấu: NPL
Theo các nghiên cứu trước đây của Caprio, Levine (2007) và Gonzalez (2006), tác giả sẽ sử dụng tỷ lệ nợ xấu (NPL) như là một cách trực tiếp để đo lường những tác động của rủi ro tín dụng. Bởi vì các khoản nợ xấu sẽ gây rủi ro và thiệt hại cho ngân hàng, NPL mang giá trị cao liên quan tới rủi ro tín dụng cao hơn (Delis & Kouretas, 2011). Rủi ro tín dụng cao hơn sẽ khiến ngân hàng gặp nhiều rủi ro hơn.
Đây là chỉ tiêu dùng quan trọng để đo lường rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại. Vì vậy tác giả quyết định sử dụng biến tỷ lệ nợ xấu là biến phụ thuộc thứ hai trong mơ hình. Tỷ lệ nợ xấu càng cao cho thấy ngân hàng đang gặp phải rủi ro tín dụng càng lớn. Nguy cơ khách hàng khơng trả được nợ cho ngân hàng rất lớn, điều này làm ngân hàng mất vốn, suy giảm doanh thu và lợi nhuận. Cách tính:
4.1.2 Cá biến độ ập
Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro ngân hàng được chia ra làm hai thành phần. Các yếu tố nội tại ngân hàng bao gồm các biến: SIZEit, LEVERit, EFECit, DIVERit, ROAAit, ROEAit, LGROWit, LLPit. Các biến vĩ mô bao gồm: GDPt và CPIt cũng được đưa vào mơ hình để xem xét tác động vĩ mô đến rủi ro ngân hàng. Mô tả cụ thể các biến, cách tính tốn và các lập luận về dấu kỳ vọng được thể hiện như sau:
Biến nội tại ngân hàng: SIZEit, LEVERit, EFECit, DIVERit, ROAAit, ROEAit, LGROWit, LLPit
Quy mô ngân hàng (SIZE): theo các nghiên cứu trước đây mối quan hệ giữa quy mơ và rủi ro của ngân hàng có những tác động hỗn hợp. Theo Hughes và cộng sự (2001), các ngân hàng có quy mơ lớn có thể được hưởng lợi từ tính kinh tế quy mơ và đa dạng hóa sản phẩm, dịch vụ. Cũng theo đó, tác giả Garcia-Marco & Role-Fernandez (2008) và Nguyễn (2011), ngân hàng lớn có khả năng đa dạng hóa rủi ro trên các dịng sản phẩm và có nhiều kỹ năng quản lý rủi ro hơn so với những ngân hàng nhỏ. Mặt khác theo Kane (2010), các ngân hàng lớn có thể là gặp rủi ro hơn, vì họ tin rằng ngân hàng mình q lớn để sụp đổ, từ đó mạo hiểm hơn trong các quyết định kinh doanh, dễ dàng hơn trong các quyết định cho vay và đầu tư.
iả thuyết 1: Có mối tương quan thu n hoặc nghịch giữa quy mô ngân hàng và rủi ro ngân hàng.
Tỷ lệ vốn (LEVER): là tỷ lệ đòn bẩy vốn được xem là khoản đệm để chống
lại các tổn thất của ngân hàng. Theo các tác giả Rahman, Ibrahim, và Meera (2009) cho rằng tăng vốn chủ sở hữu có thể làm giảm rủi ro cho ngân hàng. Tăng vốn chủ sở hữu có thể làm giảm các vấn đề rủi ro đạo đức và tăng sự giám sát ngân hàng (Diamond, 2000). Agoraki et al. (2011) tìm thấy rằng các yêu cầu cao về vốn làm giảm rủi ro của ngân hàng nói chung. Kasman và Carvallo (2013), tìm thấy bằng chứng rằng tại các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu giảm thì rủi ro gia tăng.
iả thuyết 2: Có mối tương quan nghịch giữa địn bẩy vốn và rủi ro ngân hàng.
Tỷ lệ chi phí (EFEC): Theo Kwan and Eisenbeis (1997), ngân hàng có hiệu
quả chi phí biên thấp sẽ gặp nhiều rủi ro hơn. Sử dụng dữ liệu của 272 ngân hàng ở Châu Mỹ La tinh, hai tác giả Kasman và Carvallo (2013), phát hiện thấy tại các ngân hàng có hiệu quả chi phí thấp thường đối diện với rủi ro tăng cao và tỷ lệ vốn thấp. Vì vậy, tác giả dự kiến có mối quan hệ cùng chiều giữa tỉ lệ chi phí hoạt động với rủi ro ngân hàng.
iả thuyết 3: Có mối tương quan thu n giữa tỷ lệ chi phí với rủi ro ngân hàng.
Đ ạng hóa (DIVER): theo nghiên cứu của Wall& Eisenbeis (1984), Litan
(1985) cho thấy các ngân hàng có thể giảm rủi ro bằng cách đa dạng hóa thu nhập thơng qua các khoản thu ngoài lãi. Tuy nhiên theo DeYoung và Roland (2001), Stiroh (2004, 2006, 2010), minh chứng rằng sự phụ thuộc về thu nhập ngoài lãi sẽ nâng sự biến động của danh mục đầu tư của ngân hàng chứ không làm tăng lợi nhuận trung bình. Theo Lepetit et al. (2008a), các ngân hàng châu Âu có phần thu nhập ngoài lãi cao hơn trong thu nhập hoạt động, có nguy cơ gặp rủi ro cao hơn. Sự gia tăng tỷ trọng thu nhập ngoài lãi trong tổng thu nhập hoạt động sẽ gia tăng rủi ro cho ngân hàng. Như vậy, tác giả tìm thấy mối quan hệ giữa thu nhập ngỗi lãi và rủi ro ngân hàng có những tác động hỗn hợp. Từ đó, tác giả đưa giả thuyết sau:
iả thuyết : Có mối tương quan thu n hoặc nghịch giữa đa dạng hóa thu nh p và rủi ro ngân hàng.
Tỷ suất sinh ời trên tài sản (ROAA): ảnh hưởng của tỷ lệ lợi nhuận trên
tài sản đến rủi ro ngân hàng có những tác động hỗn hợp (Delis & Kouretas, 2011). Lợi nhuận cao có thể khiến ngân hàng ít gặp rủi ro hơn hoặc gặp nhiều rủi ro hơn. Theo nghiên cứu của Samir Srairi (2013), tác giả tìm thấy mối quan hệ nghịch biến
giả mong đợi mối quan hệ nghịch giữa hiệu quả tài sản và rủi ro, vì ngân hàng hoạt động hiệu quả sẽ giảm được rủi ro cho ngân hàng.
iả thuyết 5: Có mối tương quan nghịch giữa hiệu quả tài sản với rủi ro ngân hàng.
Tỷ suất sinh ời tr n vốn chủ sở hữu (ROEA): được coi như là biến để
kiểm soát hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu và rủi ro của ngân hàng. Trong chiến lược phát triển của ngân hàng, vấn đề tăng vốn chủ sở hữu đi đôi với lợi nhuận và rủi ro luôn được các ngân hàng quan tâm. Tương tự như phân tích về tỷ lệ vốn và hiệu quả tài sản, tác giả mong đợi mối quan hệ ngược chiều giữa hiệu quả vốn chủ sở hữu và rủi ro ngân hàng.
iả thuyết : Có mối tương quan nghịch giữa hiệu quả vốn chủ sở hữu và rủi ro ngân hàng.
Tăn trƣởn ƣ nợ cho vay (LGROW): tăng trưởng dự nợ vay cho thấy
sự những tiêu chuẩn trong việc sàng lọc khách hàng đã bị hạ thấp, tài sản thế chấp ít, lãi suất cho vay giảm, từ đó khiến ngân hàng có thể gặp rủi ro cao hơn Abedifar và cộng sự, (2013). Dell'Ariccia và Marquez (2006), cho thấy rằng khi các ngân hàng có được thơng tin cá nhân về người đi vay và thông tin này bất cân xứng giữa các ngân hàng. Điều này sẽ làm các ngân hàng cạnh tranh với nhau và các ngân hàng có thể sẽ nới lỏng các tiêu chuẩn cho vay của họ, dẫn đến trạng thái không cân bằng trong danh mục cho vay và đầu tư, dẫn tới lợi nhuận thấp, và làm cho ngân hàng gặp rủi ro hơn. Clair (1992), tìm thấy tác động cùng chiều của việc mở rộng tín dụng đối với rủi ro của ngân hàng.
iả thuyết 7: Có mối tương quan thu n giữa tăng trưởng dư nợ cho vay với rủi ro ngân hàng.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP): theo nghiên cứu của Whalen
cho vay đồng biến với rủi ro. Dự phịng rủi ro tín dụng càng cao cho thấy rủi ro tín dụng của ngân hàng đang cao, nợ xấu tăng cao, chất lượng tài sản giảm, làm ảnh hưởng đến lợi nhuận từ đó gây ra rủi ro chung của ngân hàng. Còn theo kết quả của Halling (2007), tỷ lệ dự phòng nợ xấu của năm trước nghịch biến với rủi ro. Ngân hàng có điều kiện tài chính tốt thường chủ động tăng dự phòng, những ngân hàng đang gặp khó khăn tài chính sẽ giảm dự phịng đến mức thấp nhất.
Giả thuyết 8: Có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng và rủi ro ngân hàng.
Biến v mô: GGDPt , INFLt
Tăn trƣởng GDP (GGDP): được coi như là biến kiểm soát chu kỳ kinh tế
vĩ mô, thể hiện tác động của chu kỳ kinh tế đến quá trình hoạt động và rủi ro của hệ thống ngân hàng. Tăng trưởng kinh tế giúp các ngân hàng hoạt động tốt hơn và tránh được được các rủi ro. Theo Samir Srairi (2013), quốc gia có tăng trưởng kinh tế tốt có rủi ro thấp hơn. Nhưng trong thời kỳ suy thoái, hoạt động kinh doanh của ngân hàng gặp khó khăn, khách hàng khó có khả năng hồn thành nghĩa vụ trả nợ, từ đó gây ra rủi ro cho ngân hàng hơn. Vì vậy, tác giả mong đợi mối quan hệ ngược chiều