Nghiên cứu của Skarica (2013)
Skarica (2013) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu, thực hiện tại các quốc gia vùng Trung và Đơng Châu Âu. Ơng sử dụng mơ hình tác động cố định để phân tích dữ liệu thu thập được từ 7 quốc gia Trung và Đông Châu Âu từ quý 3 năm 2007 đến quý 3 năm 2012. Sau khi tiến hành kiểm định tính dừng của các biến đưa vào mơ hình nghiên cứubằng mơ hình Levin-Lin-Chu, Skarica đưa ra mơ hình nghiên cứu như sau:
𝑛𝑝𝑙𝑔𝑟𝑖,𝑡 =𝛽0+𝛽1𝑟𝑔𝑝𝑑𝑔𝑟𝑖,𝑡 +𝛽2𝑢𝑛𝑝𝑙𝑔𝑟𝑖,𝑡 +𝛽3ℎ𝑖𝑐𝑝𝑔𝑟𝑖,𝑡+𝛽4𝑛𝑒𝑒𝑟𝑔𝑟𝑖,𝑡 +𝛽5𝑒𝑞𝑔𝑟𝑖,𝑡+𝛽6𝑙𝑜𝑎𝑛𝑠𝑔𝑟𝑖,𝑡 +𝛼𝑖 +𝜀𝑖,𝑡
Trong đó:
• Nplgr: tỷ lệ nợ xấu
• Rgpdgr: tốc độ tăng trưởng của GDP thực
• Unplgr: tỷ lệ thất nghiệp
• Hicpgr: tỷ lệ lam phát
• Neergr: tỷ giá danh nghĩa đa phương
• Eqgr: tỷ giá cổ phần
Kết quả chạy mơ hình cho thấy tỷ lệ tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu ngay cả trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế hay mở rộng, phát triển kinh tế. Cụ thể có thể giải thích như sau: trong suốt cuộc khủng hoảng, nợ xấu mở rộng nguyên nhân là do sự khó khăn về tài chính của các hộ gia đình và các cơng ty. Khi nền kinh tế phát triển một cách
mạnh mẽ, thu nhập của các cơng ty và hộ gia đình được tăng lên có thể cải thiện khả năng trả nợ dễ dàng hơn, nợ xấu thấp hơn. Tỷ lệ lạm phát cao dẫn tới sự suy giảm nhanh chóng vốn sở hữu của các ngân hàng thương mại và mức độ nợ xấu lớn hơn.
Nghiên cứu của Makri và các cộng sự (2014)
Makri và các cộng sự (2014) đã tiến hành nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng khu vực Eurozone trong giai đoạn trước khi xảy ra cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu. Các biến nghiên cứu được thể hiện như sau:
Bảng 2.3.Bảng các yếu tố tác động đến nợ xấu trong nghiên cứu của Makri và các cộng sự (2013) Ý nghĩa các biến Các đặ c trư ng củ
a NPL Tổng các khoản nợ xấu trên tổng dư nợ tín dụng
CAP Tổng nguồn vốn ngân hàng và dự trữ trên tổng tài sản
LTD Tỉ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động
ROA Tỷ số lợi nhuận ròng trên tổng tài sản
ROE Tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu
Các y
ếu t
ố
vĩ
mô DEBT FISCAL NThâm hợ công theo% GDP ụt ngân sách chính phủ hoặc thặng dư tính theo% GDP GDP Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm
INFL Tỷ lệ lạm phát trung bình hàng năm
UNEMP Tỷ lệ thất nghiệp
Nguồn: Makri và các cộng sự. (2013)
Bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian trong giai đoạn 2000-2008 tại 14 quốc gia trong số 17 quốc gia trong khu vực Eurozone và phân tích hồi quy GMM được ước tính theo mơ hình ở hai thời điểm t và t-1:
𝑁𝑃𝐿𝑖,𝑡 =𝑎0+𝑎𝑖𝑋𝑖,𝑡+𝑎𝑖𝑀𝑖,𝑡+𝜀𝑖,𝑡 (1) 𝑁𝑃𝐿𝑖,𝑡−1 =𝑎0+𝑎𝑖𝑋𝑖,𝑡−1+𝑎𝑖𝑀𝑖,𝑡−1+𝜀𝑖,𝑡−1(2)
Để tìm hiểu sâu hơn về tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu, tác giả đã tiến hành ước lượng cơng thức (1) và (2) trong ba tình huống khác nhau, cụ thể tác giả ước lượng trước tiên về tác động của các yếu tố đặc trưng của ngân hàng, kế đến là tác động của các yếu tố vĩ mô và sau cùng là kết hợp cả hai nhóm nhân tố trên đến tỷ lệ nợ xấu.
Kết quả ước lượng, tác giả đã phát hiện tỷ lệ tăng trưởng GDP, Tổng nguồn vốn ngân hàng và dự trữ trên tổng tài sản CAP, tỷ lệ ROE là những nhân tố có tác động ngược chiều trong khi nợ công DEPT và tỷ lệ thất nghiệp UNEMP lại có tác động cùng chiều một cách đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu. Ngược lại, đại diện của nhóm các yếu tố đặc trưng của ngân hàng, cụ thể tỷ lệ ROA và tỷ lệ dư nợ trên tổng vốn huy động LTD và đại diện của nhóm các yếu tố vĩ mơ, cụ thể tỷ lệ thâm hụt ngân sách nhà nước FISCAL và tỷ lệ lạm phát INFL thì khơng có mối quan hệ ý nghĩa nào thể hiện sự tác động đến tỷ lệ nợ xấu.
Nghiên cứu của Selma và Jouini (2013)
Selma và Jouini (2013) đã tiến hành nghiên cứu 85 ngân hàng tại Ý, Hi Lạp và Tây Ban Nha trong giai đoạn từ năm 2004-2008 để xác định các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu. Tác giả sử dụng mơ hình tác động cố định để đánh giá liệu rằng các yếu tố vĩ mô ( cụ thể là tỉ lệ tăng trưởng GDP, tỉ lệ thất nghiệp và lãi suất thực) cũng như các yếu tố đặc trưng của ngân hàng( cụ thể là tỉ lệ ROA, tỉ lệ tăng trưởng tín dụng và tỉ lệ dự phịng trên tổng dư nợ) có mối quan hệ như thế nào đến tỉ lệ nợ xấu. Mơ hình: 𝑁𝑃𝐿 𝑇𝐿 𝑖,𝑡=𝛽0+𝛽1∆𝐺𝐷𝑃𝑡−1 +𝛽2𝑈𝑁𝑡 +𝛽3𝑅𝐼𝑅𝑡 +𝛽4𝑅𝑂𝐴𝑖,𝑡−1 +𝛽5�𝐿𝐿𝑅𝑇𝐿 � 𝑖,𝑡+ 𝛽6∆𝐿𝑜𝑎𝑛𝑠𝑖,𝑡+ 𝜀𝑖,𝑡 Trong đó:
• NPL/TLi,t: tỷ lệ nợ xấu so với tổng các khoản cho vay của ngân hàng i trong năm t.
• ∆GDPt-1: tốc độ tăng trưởng GDP thực ở năm t-1.
• UNt: tỷ lệ thất nghiệp trong năm t
• RIRt: lãi suất thực trong năm t
• ROAi,t-1: Tỷ số lợi nhuận rịng trên tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t- 1
• LLR/TLi,t: tỷ lệ dự phịng của ngân hàng i trong năm t
• ∆Loansi,t: tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i trong năm t
Kết quả cho thấy, có hai điều cần chú ý, một là tỉ lệ ROA và tỉ lệ tăng trưởng GDP có động ngược chiều đáng kể, hai là tỉ lệ thất nghiệp, tỉ lệ dự phòng và lãi suất thực có tác động cùng chiều đáng kể. Lý giải cho sự tác động cùng chiều này, tác giả đưa ra lập luận sau: khi lãi suất thực tăng lên lập tức tạo nên sự tăng mạnh mẽ của nợ xấu, đặc biệt đối với những khoản vay thỏa thuận lãi suất thả nổi vì nó sẽ làm giảm khả năng thanh toán gốc lãi của khách hàng. Hơn nữa, vị thế của ngân hàng cũng có tầm ảnh hưởng đáng kể đến tỉ lệ nợ xấu mà thể hiện cụ thể thông qua tỉ lệ ROA. Ngân hàng với quy mô lợi nhuận hàng năm cao và ổn định thì sẽ khơng đặt nặng mục tiêu tăng trưởng tín dụng để tạo thu nhập và dĩ nhiên chủ trương sẽ là hạn chế các hoạt động mang tính rủi ro như tăng trưởng tín dụng với các khoản vay không đạt yêu cầu.
Nghiên cứu của Ahmed và Bashir (2013)
Ahmed và Bashir (2013) tiến hành nghiên cứu về sự tác động của các nhân tố vĩ mô đến nợ xấu, phạm vi 34 ngân hàng thương mại tại Pakistan từ năm 1990- 2011.
Mục đích nghiên cứu là điều tra sự ảnh hưởng của tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng và lãi suất cho vay đến nợ xấu tại Pakistan.
Bằng phương pháp ước lượng OLS, tác giả nhận thấy rằng tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa lãi suất cho vay và tỷ lệ tăng trưởng GDP đối với nợ xấu. Cụ thể họ nhận thấy rằng khi tỷ lệ cho vay tăng lên, các chủ thể cá nhân với nguồn vốn nhàn rỗi, họ tận dụng kênh tiết kiệm ngân hàng để hưởng lãi suất còn các nhà đầu tư với các dự các hiệu quả thi phải bất đắc dĩ đi vay để đầu tư. Bên cạnh đó, các chủ thể đang vay thì tranh thủ tất toán khoản vay để tránh chịu lãi suất cao, đồng thời duy trì xếp loại tín dụng tốt để được lãi suất ưu đãi đối với các khoản vay về sau. Còn riêng về các yếu tố đặc trưng của ngân hàng ảnh hưởng như thế nào đến tỷ lệ nợ xấu, thì các nhà nghiên cứu đã rút ra được kết luận như sau: có sự tồn tại tác động của tỷ lệ ROE và ROA lên tỷ lệ nợ xấu nhưng là tác động trái ngược nhau. Ví dụ như, trong ngắn hạn mục tiêu tăng lợi nhuận được đề cao dễ dẫn đến tình trạng các nhà quản lý ngân hàng có xu hướng phác họa viễn cảnh doanh thu và lợi nhuận đầy triển vọng để thu hút các nhà đầu tư. Kết quả là các nhà đầu tư đua nhau vay mượn ngân hàng để đổ vào các dự án thiếu hiệu quả, thậm chí là dự án ảo. Xét trong ngắn hạn, chiến lược này có thể tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng nhưng về dài hạn các nhà đầu tư đánh giá sai hiệu quả dự án sẽ lâm vào tình trạng lỗ nặng, từ đó mất khả năng chi trả đối với các khoản vay mượn của ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu sẽ tăng lên.
Nghiên cứu của Huyn và Hang (2012)
Huyn và Hang (2012) đã điều tra tác động của các yếu tố vĩ mô và các yếu tố đặc trưng của ngân hàng lên nợ xấu tại Mỹ trong hai khoảng thời gian tách biệt nhau từ năm 2002-2006 (thời kỳ trước khủng hoảng tài chính) và từ 2007-2010 (thời kỳ xảy ra khủng hoảng tài chính).
Các yếu tố được lựa chọn bao gồm tỷ lệ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất cho vay và tỷ lệ ROE, khả năng thanh tốn, quy mơ ngân hàng, tính hiệu quả và thu nhập ngoài lãi. Trong khoảng thời gian từ 2002-2006, bài nghiên cứu
phát hiện rằng khả năng thanh toán, tỷ lệ ROE, lãi suất cho vay, tỷ lệ tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Giải thích điển hình là khi tăng lãi suất cho vay lên sẽ tạo khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn ngân hàng đối với các đối tượng cá nhân cũng nhu doanh nghiệp, từ đó giảm lượng vốn cho vay đồng thời giảm tỷ lệ nợ xấu. Riêng về khả năng thanh tốn thì một ngân hàng khi đạt đến mức độ an toàn trong tiêu chuẩn đánh giá khả năng thanh tốn thì sẽ giảm động cơ để thực hiện các chiến lược cho vay mạo hiểm ẩn chứa nhiều rủi ro, từ đó giảm đáng kể các khoản cho vay không đạt yêu cầu. Quy mơ ngân hàng thì khơng ảnh hưởng đến chiều hướng tăng, giảm của tỷ lệ nợ xấu. Trong giai đoạn diễn ra khủng hoảng tài chính, các yếu tố về khả năng thanh tốn, tỷ lệ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và ROE đều có tác động ngược chiều đối với tỷ lệ nợ xấu. Riêng về lãi suất cho vay thì khơng có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu. Quy mô ngân hàng tạo nhiều cơ hội đầu tư hơn, nghĩa là với một ngân hàng có quy mơ lớn thì có thể đa dạng đối tượng cho vay từ nhiều quốc gia, khu vực, quy mô vốn và phân khúc khách hàng khác nhau
Nghiên cứu của Djiogap và Ngomsi (2012)
Djiogap và Ngomsi (2012) đã tiến hành cuộc điều tra các khoản vay trung dài hạn tại Cộng đồng Kinh tế và Tiền tệ Trung Phi (CEMAC). Họ sử dụng dữ liệu của 35 ngân hàng thương mại từ 6 quốc gia thuộc khu vự Châu Phi trong giai đoạn 2001-2010 và phương pháp định lượng thơng qua phân tích mơ hình tác động cố định và ước lượng OLS để xem mức độ rủi ro tín dụng ở năm trước có ảnh hưởng đến hoạt động cho vay của ngân hàng trong năm hiện hành hay không, nhất là đối với các khoản cho vay dưới chuẩn và tìm hiểu sự khác nhau về hành vi trên giữa ngân hàng thương mại và ngân hàng hợp tác xã.
Mơ hình FE:
𝐵𝐵𝑖,𝑡 =𝛼+𝛽1𝐶𝑅𝑖,𝑡−1 +𝛽2𝑇𝐼𝐸𝑅1𝑖,𝑡−1+𝛽3𝐿𝑇𝐶𝑖,𝑡−1+𝛽4𝐸_𝑇𝐴𝑖,𝑡−1+𝛽5𝐷𝐸𝑃𝑖,𝑡−1 +𝛽6𝑈𝑁𝐸𝑀𝑃𝑖,𝑡+𝛽7𝐺𝐷𝑃𝑖,𝑡 +𝛽8𝐼𝑁𝐹𝑡 +𝜀𝑖,𝑡
𝐵𝐵𝑖,𝑡 =𝛼+𝛽1𝐶𝑅𝑖,𝑡−1+𝛽2𝑇𝐼𝐸𝑅1𝑖,𝑡−1+𝛽3𝐿𝑇𝐶𝑖,𝑡−1+𝛽4𝐸_𝑇𝐴𝑖,𝑡−1+𝛽5𝐷𝐸𝑃𝑖,𝑡−1
+𝛽6𝑈𝑁𝐸𝑀𝑃𝑖,𝑡+𝛽7𝐺𝐷𝑃𝑖,𝑡 +𝛽8𝐼𝑁𝐹𝑡+𝛽9𝐷𝑈𝑀𝑀𝑌 +𝜀𝑖,𝑡
Trong đó:
Bảng 2.4.Bảng kỳ vọng của các yếu tố tác động đến nợ xấu trong nghiên cứu của Djiogap và Ngomsi (2012)
Biến Ý nghĩa Kỳ vọng
𝑩𝑩𝒊,𝒕 Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng /
𝑪𝑹𝒊,𝒕−𝟏 Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ tại thời điểm t-1 Dự phòng trên tổng dư nợ tại thời điểm t-1
-
𝑻𝑰𝑬𝑹𝟏𝒊,𝒕−𝟏 Vốn cấp 1 tại thời điểm t-1 +
𝑳𝑻𝑫𝒊,𝒕−𝟏 Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tiền gửi khách hàng +
𝑬_𝑻𝑨𝒊,𝒕−𝟏 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tại thời điểm t-1 -
𝑫𝑬𝑷𝒊,𝒕−𝟏 Tăng trưởng tiền gửi của khách hàng tại thời điểm t-1 +
𝑼𝑵𝑬𝑴𝑷𝒊,𝒕 Tỷ lệ thất nghiệp tại thời điểm t +
𝑮𝑫𝑷𝒊,𝒕 Tốc độ tăng trưởng GDP tại thời điểm t -
𝑰𝑵𝑭𝒕 Tỷ lệ lạm phát tại thời điểm t +
𝑫𝑼𝑴𝑴𝒀 Biến giả =1 nếu là ngân hàng thương mại, ngược lại là 0 Có liên quan
Nguồn: Djiogap và Ngomsi (2012)
Kết quả ước lượng:
• Mức độ rủi ro tín dung, thể hiện bằng tỷ lệ nợ xấu, có ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động của ngân hàng, mà chủ yếu là hoạt động cho vay. Cụ thể, kết quả của hai mơ hình đều thể hiện mối tương quan ngược chiều, nghĩa là tỷ lệ nợ xấu
tăng 1% thì hoạt động cho vay của ngân hàng sẽ giảm 21% trong mơ hình FE, và 16% trong mơ hình OLS.
• Dự phịng trên tổng dư nợ tại thời điểm t-1 cũng có tác động ngược chiều đối với hoạt động của ngân hàng vì tổng lợi nhuận sau thuế được trích lập dự phịng tín dụng sẽ ảnh hưởng đáng kể đến nguồn vốn của năm sau, tức là nếu rủi ro tín dụng tăng, trích lập dự phịng tăng đồng nghĩa nguồn vốn giảm, hoạt động cho vay sẽ bị hạn chế. Tác động trong mơ hình OLS là 0,96 trong khi mơ hình FE là 0,61
• Tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa nguồn vốn cấp 1 đến cấp hoạt động cho vay của ngân hàng, bằng chứng là ngân hàng đa năng và ngân hàng có nguốn vốn vững mạnh sẽ chống chọi tốt hơn với các rủi tài chính
Nghiên cứu của Klein (2013)
Klein (2013) đã thực hiện 3 phương pháp ước lượng là hiệu ứng cố định (Fixed Effect), phương pháp Momen tổng quát dạng sai phân (Difference Generalized Method of Moments – DGMM) của Arellano và Bond (1991) và phương pháp Momen tổng quát dạng hệ thống (System Generalized Method of Moments – SGMM) của Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond (1998) và thu thập dữ liệu từ 10 ngân hàng ở mỗi quốc gia trên tổng 16 quốc gia để nghiên cứu các nhân tố tác động đến nợ xấu ở khu vực Trung, Đơng và Đơng Nam Châu Âu. Mơ hình ước lượng:
𝑦𝑖,𝑡 =𝛼𝑦𝑖,𝑡−1 +𝛽𝐵𝑖,𝑡−1+𝛾𝐶𝑡+𝛿𝐺𝑡 +𝑢𝑖,𝑡
Trong đó:
− yi,t: là biến phụ thuộc, được đo bằng logarit của tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thứ i trong năm t
− yi,t-1: tỷ lệ nợ xấu năm t-1
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE Tổng dư nợ trên tổng tài sản LTA
Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng D_Loans
− Ct: Các yếu tố vĩ mô đặc trưng của mỗi quốc gia: Tỷ lệ thất nghiệp
Tỷ lệ lạm phát Tỷ giá hối đối
− Gt: Các yếu tố vĩ mơ đặc trưng của khu vực:
Tốc độ tăng trưởng GDP thực của khu vực Châu Âu Chỉ số cổ phiếu 500 của Standard & Poor (VIX) Kết quả ước lượng:
Đối với các yếu tố đặc trưng của ngân hàng thì dựa vào kết quả ước lượng, tỷ lê EA hay tỷ suất ROE cao sẽ dẫn đến tỷ lệ nợ xấu thấp. Ngược lại với tỷ lệ LTA cũng như tốc độ tăng trưởng tín dụng cao sẽ dẫn đến nguy cơ tăng tỷ lệ nợ xấu.
Đối với các yếu tố vĩ mơ thì dựa vào kết quả ước lượng, tỷ lệ thất nghiệp sẽ dẫn đến tình trạng gia tăng tỷ lệ nợ xấu. Thêm vào đó, tỷ lệ lạm phát cao và tình trạng mất giá đồng tiền cũng làm gia tăng tỷ lê nợ xấu. Riêng về chỉ số cổ phiếu và tốc độ tăng trưởng GDP của khu vực cũng ảnh hưởng đáng kể đến khả năng thanh toán của các doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Nguyễn Hồng Thụy Bích Trâm (2014)
Ở Việt Nam, tác giả Nguyễn Hồng Thụy Bích Trâm (2014) đã tiến hành nghiên cứu tác động của tốc độ tăng trưởng GDP đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt nam thông qua thu thập dữ liệu của 8 ngân hàng được niêm yết trong giai đoạn 2006-2013. Bằng phương pháp Stress Test và giả định các kịch bản