4.3. Kết quả thực nghiệm 73
4.3.2. Kết quả thực nghiệm mơ hình 2 78
Tương tự như mơ hình 1, các thủ tục ước lượng được thực hiện đối với mơ hình 2:
ln β β ln β Size β Equity β ROE
β LTD β STL β Creditgr u (3.22)
Cả ba thủ tục ước lượng Pool, Random và Fixed đều cho kết quả có Heteroskedasticity, sau khi khắc phục bằng White's Heteroskedasticity - consistent standard errors thì mơ hình vẫn cịn bị hiện tượng Heteroskedasticity (phụ lục 12, 14 và 16). Vì vậy đây là nhược điểm của mơ hình 2. Kết quả kiểm định Hausman (phụ lục 17) đã bác hỏ giả thuyết H0, tức ủng hộ mơ hình Fixed effect. Thống kê Durbin - Watson = 2.37 và kiểm định Breusch - Godfrey (Phụ lục 26) với p-value > 10% cho thấy mơ hình khơng bị tự tương quan. Kết quả thu được theo Fixed effect của mơ hình 2 như sau:
ln 5.4361 0.1818Size 0.0914Equity 3.82ROE
79
Bảng 4.9. Kết quả hồi quy của mơ hình 2
Variable Pool Random effect Fixed effect
Coeff t-St Coeff t-St Coeff t-St
C -1.7593*** -3.8208 -2.6716*** -2.7143 -5.4361** -2.2037 LiNPLt-1 0.3556*** 4.4181 0.2706** 2.5390 0.1516 1.1823 Size 0.0232 0.6662 0.0668 1.3444 0.1818* 1.7035 Equity 0.0577*** 5.9248 0.0803*** 3.0409 0.0914** 1.9816 ROE -2.6989*** -3.0536 -4.1190*** -2.7237 -3.8200*** -3.0585 LTD 0.1331*** 6.7019 0.1838*** 2.6857 0.5116*** 4.2267 STL -1.3078*** -3.9430 -1.4915** -2.2754 -1.4819 -1.6019 Creditgr -0.2134*** -8.2262 -0.1691* -1.6737 -0.2049*** -2.7188 R-squared 0.5852 0.3701 0.1480 Adjusted R-squared 0.5672 0.3429 0.1112 F-statistic 32.6460 13.5967 4.0204 Prob(F-statistic) 0.0000 0.0000 0.0004 Durbin-Watson stat 2.0001 1.9706 2.3743
Trong đó: và *, **, *** lần lượt là các mức ý nghĩa ở 10%, 5% và 1%.
Kết quả thực nghiệm của mơ hình 2 chỉ có hai biến ROE và LTD có chiều tác động đến nợ xấu phù hợp với giả thuyết đặt ra, cịn các biến Size, Equity và Creditgr lại có dấu trái ngược với giả thuyết. Việc luận bàn kết quả thực nghiệm về chiều tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc sẽ được mổ xẻ kỹ trong phần thảo luận kết quả.
4.3.3. Kết quả thực nghiệm mơ hình 3
Mơ hình 3 kết hợp STL và Creditgr ở cả hiện tại và bậc trễ bằng 1 để xem xét tác động của chúng đến nợ xấu như thế nào:
ln β β ln β Size β Equity β ROE
β LTD β STL β Creditgr β STL β Creditgr u (3.23)
Bảng 4.10 bên dưới là kết quả hồi quy của mơ hình thứ 3; cũng tương tự hai mơ hình 1 và 2, Breusch - Pagan được sử dụng để kiểm định lại Heteroskedasticity sau khi hồi quy bằng phương pháp FGLS kết hợp sử dụng White's Heteroskedasticity - consistent
80
standard errors. Kết quả cả Pool, Random và Fixed đều còn bị hiện tượng Heteroskedasticity (phụ lục 19, 21 và 23). Cũng giống mơ hình 2, đây là nhược điểm của mơ hình 3. Kiểm định Hausman (phụ lục 24) cho kết quả p-value = 0.000 < 1% đã khẳng định mơ hình Fixed được lựa chọn. Thống kê Durbin-Watson = 2.3063 và kiểm định Breusch - Godfrey (Phụ lục 26) với p-value > 10% chứng tỏ mơ hình khơng bị tự tương quan. Kết quả thực nghiệm thu được của mơ hình thứ 3 theo Fixed Effect như sau:
ln 4.0535 0.0956Equity 2.8273ROE 1.7958STL 0.3224Creditgr
(4.3)
Bảng 4.10. Kết quả hồi quy mơ hình 3
Variable Pool Random effect Fixed effect
Coeff t-St Coeff t-St Coeff t-St
C -2.7920*** -5.9885 -2.9021*** -3.2553 -4.0535* -1.8531 LiNPLt-1 0.3714*** 5.2530 0.3051** 2.4611 0.2184 1.3734 Size 0.0648** 2.4271 0.0830 1.6011 0.1124 1.2944 Equity 0.0812*** 6.5603 0.0891*** 3.8281 0.0956* 1.9292 ROE -3.0233*** -3.7235 -4.2793*** -3.2017 -2.8273* -2.3183 LTD 0.2117 1.3185 0.1802 0.5873 0.3723 1.5062 STL -1.6953*** -5.4600 -1.9618*** -3.1571 -1.7958* -1.7164 Creditgr -0.2304*** -17.3769 -0.1738** -1.8159 -0.3224*** -9.5183 Lag1Creditgr 0.9221*** 3.0080 0.5787 1.5596 0.4628 1.2963 Lag1STL 0.0905*** 5.3682 0.0732* 1.7818 0.0835 0.9722 R-squared 0.5943 0.3875 0.6982 Adjusted R-squared 0.5685 0.3487 0.5701 F-statistic 23.1082 9.9813 5.4502 Prob(F-statistic) 0.0000 0.0000 0.0000 Durbin-Watson stat 2.0390 1.6890 2.3063
Trong đó: , Lag1Creditgr = Creditgrt-1, Lag1STL = STLt-1 và *,
**, *** lần lượt là các mức ý nghĩa ở 10%, 5% và 1%.
Tuy nhiên kết quả thực nghiệm của mơ hình 3 chỉ có một biến ROE ủng hộ giả thuyết được xây dựng ở chương 3, các biến còn lại đều ngược dấu với giả thuyết. Biến STL và Creditrgr được kỳ vọng sẽ tác động cùng chiều với NPL, tuy nhiên với bộ dữ liệu
81
hiện tại khơng có cơ sở để chấp nhận giả thuyết H6 (đối với STL) và giả thuyết H8 (đối với Creditgr) đã được xây dựng ở chương 3.
4.4. Thảo luận kết quả
Như vừa trình bày ở phần 4.3, kết quả hồi quy Fixed effect được lựa chọn để diễn giải kết quả của cả ba mơ hình nghiên cứu. Nhìn vào bảng so sánh kết quả thu được của 3 mơ hình theo bảng 4.11 bên dưới, có thể thấy mơ hình 1 cho kết quả tốt hơn cả vì trong 7 biến độc lập có 5 biến có ý nghĩa thống kê, trong đó có 4 biến có chiều tác động đến nợ xấu phù hợp với giả thuyết được xây đựng ở chương 3. Mơ hình 2 cho kết quả chỉ có 2 biến có chiều tác động đến nợ xấu phù hợp với giả thuyết đặt ra. Cịn mơ hình 3 lại giải thích kém nhất với 1 biến phù hợp giả thuyết trong số 9 biến độc lập đưa vào mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.11. So sánh kết quả 3 mơ hình
Chỉ tiêu Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3
Số biến có YNTK / Tổng số biến 5/7 5/7 4/9
Số biến phù hợp giả thuyết / Tổng số biến 4/7 2/7 1/9
Heteroskedasticity Khơng cịn Còn Còn
R2 0.5685 0.6393 0.6982
R2 hiệu chỉnh 0.4100 0.5123 0.5701
Durbin - Watson stat 2.0966 2.3743 2.3063
Tự tương quan (Breusch - Godfrey test) Không bị Không bị Không bị
Đa cộng tuyến Không bị Không bị Không bị
Nguồn: tác giả tự tổng hợp
Do đó phần thảo luận kết quả và kết luận sẽ nghiêng về kết quả của mơ hình 1 hơn hai mơ hình cịn lại.
82
ln 7.9190 0.1809ln 0.2773Size 4.2608ROE
0.9355LTD 0.090Creditgr (4.1)
Sau đây kết quả hồi quy sẽ được thảo luận chi tiết đối với từng biến, trong đó có so sánh với kết quả mà những nghiên cứu trước đã đạt được.
Tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPLt-1):
Trong điều kiện tất cả các yếu tố khác không đổi, khi biến ln tăng 1 đơn vị, cũng có nghĩa là nợ xấu ở năm trước NPLt-1 tăng, làm cho biến ln tăng 0,1809 đơn vị, tức là làm cho nợ xấu ở hiện tại tăng lên; mức độ tăng của NPL tùy thuộc vào giá trị ban đầu của NPLt-1. Điều này củng cố cho giả thuyết H1 đã xây dựng ở chương 3: nợ xấu trong quá khứ (NPLt-1) có tác động cùng chiều lên nợ xấu hiện tại (NPL). Như vậy kết quả thực nghiệm cho thấy nợ xấu cao trong quá khứ có xu hướng làm tăng nợ xấu ở hiện tại. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của các tác giả: Salas và Saurina (2002); Jiménez và Saurina (2005); Jimenez, Lopez và Saurina (2010); Espinoza và Prasad (2010); Pasha và Khemraj (2010); Bellas, Tsaganos và Markri (2011), Klein (2013).
Với kết quả này cho thấy ngân hàng nào kiểm sốt tốt nợ xấu thì những năm sau đó khơng phải đối diện với rủi ro nợ xấu tăng cao và kết quả này cũng khuyến nghị các ngân hàng nên chú trọng công tác kiểm sốt rủi ro, kiếm sốt nợ xấu để phịng ngừa nợ xấu có tính xu hướng theo thời gian.
Quy mô ngân hàng (Size):
Kết quả thực nghiệm cho thấy quy mơ ngân hàng càng tăng thì nợ xấu càng tăng. Trong điều kiện tất cả các yếu tố khác khơng đổi, khi Size tăng 1 đơn vị thì ln
tăng 0,2773 đơn vị và qua đó làm tăng nợ xấu. Điều này khơng ủng hộ giả thuyết H2 đặt ra ở chương 3 đối với biến Size: Size càng tăng thì NPL càng giảm. Kết quả này ngược lại với nhiều nghiên cứu trước như: Jin và các tác giả (2006); Allen, Boffey và Powell
83
(2011). Bên cạnh đó cũng có một số tác giả tìm ra mối tương quan thuận giữa Size và nợ xấu như: Pasha và Khemraj (2010).
Tuy nhiên có thể giải thích kết quả của sự tác động của biến quy mô ngân hàng đến nợ xấu như sau: ở Việt Nam những ngân hàng có quy mơ lớn (tổng tài sản lớn) là những ngân hàng có hệ thống chi nhánh, phịng giao dịch, cơng ty con rất nhiều và có thể trình độ quản trị, khả năng kiểm sốt nợ xấu tại những đơn vị cấp dưới bị hạn chế làm nợ xấu tăng cao. Khi quy mô (tổng tài sản) của ngân hàng tăng lên nhưng chất lượng nhân sự (yếu tố con người), trình độ quản lý, quy trình kiểm sốt, quản trị rủi ro và trình độ cơng nghệ khơng theo kịp nên dễ dẫn đến rủi ro nợ xấu gia tăng. Bên cạnh đó, những ngân hàng quy mơ lớn sẽ có lợi thế huy động tiền gửi từ dân cư. Trong điều kiện dồi dào thanh khoản, bên cạnh việc cho vay, các ngân hàng quy mơ lớn này cịn đầu tư dưới nhiều hình thức khác nhau: ủy thác cho công ty liên quan để đầu tư vào vàng, ngoại hối, trái phiếu, chứng khốn, gửi sang tổ chức tín dụng khác để lấy lãi, đầu tư vào các doanh nghiệp khác,.... Khi gặp biến động giá vàng, biến động lãi suất hoặc thị trường sụt giảm, mất thanh khoản thì các khoản đầu tư này bị thua lỗ dẫn đến không thể thu hồi các khoản ủy thác đầu tư này, từ đó làm tăng nợ xấu. Ngồi ra những ngân hàng có quy mơ lớn đa số là những ngân hàng thương mại quốc doanh, những ngân hàng này rất thích hoặc bị chỉ định cho các doanh nghiệp nhà nước vay mà các doanh nghiệp này thường kinh doanh kém hiệu quả, từ đó gây ra rủi ro tăng nợ xấu cho ngân hàng.
Với kết quả này cho thấy các ngân hàng quy mơ lớn có rủi ro gia tăng nợ xấu, vì vậy các ngân hàng nên tăng cường cơng tác kiểm sốt rủi ro cả ở cơng ty mẹ và những đơn vị trực thuộc. Đồng thời các ngân hàng nên chú trọng vào chất lượng và hiệu quả kinh doanh của khách hàng vay vốn, tránh tập trung tín dụng vào một vài đối tượng để tránh rủi ro nợ xấu tăng cao nhanh chóng rồi dẫn đến phải đổ vỡ như Habubank (dư nợ tập trung chủ yếu vào Vinashin, khi Vinashin vỡ nợ thì Habubank mất thanh khoản và phải sáp nhập vào SHB).
84
Kết quả thực nghiệm đã ủng hộ giả thuyết H4 xây dựng ở chương 3 đối với ROE như sau: ROE tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu NPL. Đây là biến giải thích tốt của mơ hình nghiên cứu: trong điều kiện tất cả các yếu tố khác không đổi, khi ROE tăng 1 đơn vị sẽ làm ln giảm 4,2608 đơn vị, qua đó làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Kết quả này phù hợp với đa số các nghiên cứu đã công bố như: Karim, Chan và Hassan (2010); Louzis, Vouldis và Metaxas (2010); Ali, Akhtar và Ahmed (2011), Klein (2013).
Kết quả này cho thấy những ngân hàng nào kinh doanh tốt, suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu cao sẽ làm giảm nợ xấu; đây cũng là điều dễ hiểu vì có kiểm sốt tốt nợ xấu, kiểm sốt tốt chi phí kinh doanh thì suất sinh lợi mới cao được. Khi ngân hàng giảm trích lập dự phịng, tức làm tăng lợi nhuận hay tăng ROE chứng tỏ nợ xấu đang giảm.
Kết quả này cũng khuyến nghị giới quản lý ngân hàng nên chú trọng và tăng cường hiệu quả hoạt động để giảm rủi ro nợ xấu tăng cao. Tuy nhiên cũng cần lưu ý một điều đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn vừa qua: đa số các ngân hàng cố tình bóp méo số liệu theo hướng giảm con số nợ xấu từ đó giảm trích lập dự phịng rủi ro tín dụng để tăng cường lợi nhuận. Nếu xác suất điều nảy xảy ra cao thì thực trạng lợi nhuận và nợ xấu của ngân hàng trở nên không đáng tin cậy.
Tỷ lệ dư nợ trên nguồn vốn huy động (LTD):
Giả thuyết H5 về sự tác động cùng chiều của tỷ lệ dư nợ cho vay đến nợ xấu đã được củng cố thông qua kết quả thực nghiệm thu được. Trong điều kiện tất cả các yếu tố khác không đổi, khi LTD tăng 1 đơn vị thì ln tăng 0,9355 đơn vị, tức đã làm nợ xấu tăng lên. Kết quả này tương tự kết quả một số nghiên cứu đã công bố như: Espinoza và Kabra (2010); Louzis, Vouldis và Metaxas (2010); Bellas, Tsaganos và Makri (2011).
Kết quả này cho thấy những ngân hàng huy động được 100 đồng mà đem cho vay gần xấp xỉ hoặc cao hơn 100 đồng sẽ đối điện với rủi ro gia tăng nợ xấu nhanh chóng bên cạnh một rủi ro khác cũng không kém phần quan trọng đó là rủi ro thanh khoản. Đồng ý rằng chức năng chính của đa số ngân hàng là trung gian tiền tệ, tức là huy động
85
tiền ở thị trường 1 và 2 rồi cho nền kinh tế vay lại, nhưng việc đưa tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng nguồn vốn huy động (LTD) lên quá cao, xấp xỉ 1 hoặc cao hơn 1 như trong dữ liệu nghiên cứu, sẽ gia tăng rủi ro thanh khoản và rủi ro nợ xấu cho chính ngân hàng. Điều này đặc biệt nghiêm trọng đối với một số ngân hàng là sân sau của một số doanh nghiệp theo kiểu quan hệ công ty mẹ - công ty con. Các ngân hàng chuyên đi huy động vốn ở cả thị trường 1 và 2 rồi đem gần như toàn bộ vốn huy động đổ về cho doanh nghiệp đó vay. Khi doanh nghiệp đó gặp rủi ro thanh khoản lập tức làm nợ xấu của những ngân hàng con này gia tăng nhanh chóng dẫn đến ngân hàng mất thanh khoản nghiêm trọng. Điển hình cho trường hợp này là các ngân hàng: Tín Nghĩa (TNB), Đệ Nhất (FCB), Sài Gòn (SCB), Phương Tây (WEB) đã tập trung tín dụng vào doanh nghiệp của một nhóm cổ đơng nắm quyền chi phối ngân hàng, khi các doanh nghiệp này hụt dòng tiền trả nợ làm ngân hàng mất thanh khoản nghiêm trọng dẫn đến phải hợp nhất và sáp nhập.
Như đã thảo luận trong phần thống kê mô tả biến, tỷ lệ LTD cao có thể xuất phát từ hai nguyên nhân: tăng vốn ảo và sở hữu chéo - sở hữu thao túng. Kết quả thực nghiệm cho thấy LTD tăng làm tăng nợ xấu cũng là minh chứng tác hại của vấn đề tăng vốn ảo và sở hữu chéo - sở hữu thao túng đã gây ra rủi ro cho cả hệ thống ngân hàng. Kết quả thực nghiệm này cũng mở ra hướng khuyến nghị để giảm thiểu rủi ro gia tăng nợ xấu bằng cách tránh đẩy tỷ lệ LTD lên quá cao và nên đa dạng hóa danh mục đầu tư để thu lợi nhuận thay vì chỉ tập trung vào tín dụng.
Tốc độc tăng trưởng tín dụng (Creditgrt-1):
Kết quả thực nghiệm đã cho thấy giả thuyết H9 xây dựng ở chương 3 là phù hợp. Trong điều kiện tất cả các yếu tố khác không đổi, khi Creditgrt-1 tăng 1 đơn vị thì ln tăng 0,09 đơn vị, tức đã làm nợ xấu tăng lên. Mặc dù mức tăng này không làm tăng nợ xấu lên nhiều nhưng nó cũng cho thấy xu hướng tác động của tăng trưởng tín dụng lên nợ xấu: tín dụng càng tăng trưởng sẽ làm cho nợ xấu ở năm sau càng tăng. Đa số các nghiên cứu về nợ xấu đều cho thấy tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác dụng cùng chiều với nợ xấu, trong đó có thể kể đến các nghiên cứu của các tác giả: Keeton (1999);
86
Salas và Saurina (2002); Jiménez và Saurina (2006); Jimenez, Lopez và Saurina (2010); Espinoza và Kabra (2010), Klein (2013).
Kết quả này cũng phù hợp với thực tế tại Việt Nam trong những năm vừa qua khi tín dụng liên tục tăng trưởng cao qua các năm. Khi nền kinh tế bị một cú sốc, có thể đến từ bên ngoài như ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế tài chính thế giới hoặc đến từ bên trong như chính sách thắt chặt tín dụng thì lập tức nợ xấu tăng cao. Bên cạnh đó trong giai đoạn nền kinh tế tăng trưởng nóng, các ngân hàng chỉ chú trọng đẩy tín dụng tăng càng nhiều càng tốt vì mục đích tăng lợi nhuận mà quên đi công tác kiểm sốt rủi ro. Chính vì vậy việc đẩy tín dụng tăng trưởng cao đã làm gia tăng rủi ro nợ xấu.
Tỷ lệ dư nợ ngắn hạn (STL):
Theo như giả thuyết đã xây dựng ở chương 3 đối với tỷ lệ dư nợ cho vay ngắn hạn