Tên biến Dấu kì vọng Bằng chứng thực nghiệm
Tốc độ tăng trưởng
kinh tế GDP -
Salas và Suarina (2002), Messai và Jouini (2013), Nir Klein (2013), Beck, Jakubik & Piloiu (2013), Makri & cộng sự (2014), Ekanayake (2015), Filip (2015), Ghosh (2015), Đỗ Quỳnh Anh và
Nguyễn Đức Hùng (2013),
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016)
Tỷ lệ thất nghiệp +
Klein (2013), Filip (2015),
Ghosh (2015), Makri & cộng sự
(2014) +
Klein (2013), Filip (2015),
Ghosh (2015), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013)
Tỷ lệ lạm phát
- Kanayake (2015)
Vĩ mô
Nợ công + Ghosh (2015), Nguyễn Tuấn Kiệt
và Đinh Hùng Phú (2016)
+
Beck, Jakubik & Piloiu (2013), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức
Hùng (2013), Nguyễn Thị Hồng
Vinh (2015) Tỷ lệ nợ xấu
năm trước
- Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng
Phú (2016) Vi mô
Quy mô ngân hàng +
Ghosh (2015), Đỗ Quỳnh Anh và
Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2015) - Salas và Suarina (2002) + Keeton (1999), Klein (2013), Vithessonthi (2016), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013), Nguyễn Thị Hồng Vinh
(2015), Lê Hoàng Anh và Mai Thị Phương Thùy (2015)
Tăng trưởng tín dụng của ngân hàng
-
Vithessonthi (2016), Nguyễn
Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016)
Khả năng sinh lời
của ngân hàng +
Klein (2013), Ghosh (2015), Lê
Hoàng Anh và Mai Thị Phương
Thùy (2015), Nguyễn Thị Hồng
Vinh (2015), Nguyễn Tuấn Kiệt
và Đinh Hùng Phú (2016)
Lãi suất cho vay + Kanayake (2015), Beck, Jakubik
& Piloiu (2013)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Như vậy, đã có rất nhiều nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM ở trong và ngoài nước. Tuy nhiên, các nghiên cứu trong nước mới dừng lại ở dữ liệu tới năm 2014, trong khóa luận này tác giả nghiên cứu trên mẫu dữ liệu giai đoạn 2006 – 2016. Với bộ dữ liệu này, tác giả kỳ vọng với thời gian đủ dài (10 năm) để hình thành xu hướng và tìm ra mối quan hệ giữa các nhân tố có ảnh hưởng đến nợ xấu, từ đó đưa ra kết luận với độ chính xác cao. Đồng thời, kết quả nghiên cứu mang tính mới và cập nhật hơn, phù hợp với diễn biến tình hình kinh tế - xã hội hiện tại ngày càng phát triển và thay đổi.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong chương này, tác giả trình bày cơ sở lý thuyết về nợ xấu, những ảnh
hưởng tiêu cực của nợ xấu và các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu ở những nghiên cứu trước làm cơ sở để trích lọc ra các nhân tố vĩ mô và vi mô thuộc ngân hàng tác động đến nợ xấu mà tác giả có thể đo lường và xây dựng nghiên cứu ở những chương tiếp theo.
Chương 3 sẽ trình bày mơ hình và phương pháp nghiên cứu của luận án, đồng thời đặt ra các giả thuyết trong nghiên cứu và thực hiện việc xác định, mô tả các biển trong khóa luận.
CHƯƠNG 3
MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Dựa trên cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu trong và ngoài nước trước đây đã được đề cập trong chương 2 của nghiên cứu này, có thể thấy rằng có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu được tìm thấy trên thế giới. Tác giả nhận thấy trong nhiều yếu tố tác động đến nợ xấu, bao gồm các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp. Các yếu tố vi mô thuộc ngân hàng là quy mô ngân
hàng, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ ROE. Đồng thời, sau khi xem xét thực trạng
nợ xấu của các NHTM Việt Nam hiện nay, tác giả thấy rằng nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng nợ xấu trong giai đoạn 2006 đến nay có thể là do những yếu tố đã đề cập ở trên. Do đó, tác giả lựa chọn 07 nhân tố để sử dụng trong mơ hình nghiên cứu cho đề tài.
Mơ hình:
NPLit = ∝ 𝑁𝑃𝐿it-1 + 𝛽(𝐿)𝑋it + 𝛾𝑀it + 𝜀it, , | ∝ | < 1, 𝑖 = 1, … , 𝑛
(1) Trong đó:
- i và t biểu thị đường chéo và chiều thời gian trong mẫu dữ liệu bảng tương
ứng, NPLit là biến phụ thuộc, được xác định bằng logarit của tỷ lệ nợ xấu ngân hàng thứ i trong năm t. Theo Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Nguyễn Tuấn Kiệt và Định
Hùng Phú (2016), điều này nhằm đảm bảo biến phụ thuộc nằm trong khoảng [-
∞; +∞] và được phân phối đối xứng
- Biến phụ thuộc NPLit được giải thích bởi độ trễ của nó là NPLit-1 hay tỷ lệ nợ xấu năm trước đó (NPLit), 𝛽(𝐿) biểu thị độ trễ vecto đa thức. Xit là vecto của biến các yếu tố vi mô đặc thù của ngân hàng (ngoài biến nợ xấu trong quá khứ) bao gồm: khả năng sinh lời (ROEit), tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (CREDITit), quy mơ ngân hàng (SIZEit). Các biến này cũng được lấy giá trị logarit tự nhiên.
- Mit là các biến các yếu tố vĩ mô gồm: tỷ lệ lạm phát (INFit), tốc độ tăng
trưởng kinh tế (GDPit), tỷ lệ thất nghiệp (UNTit)
Hình 3.1. Sơ đồ khung nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất
3.1.1.Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc của mơ hình là tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ (NPLit). Biến này đo lường chất lượng tài sản của ngân hàng, được tính bằng giá tổng giá trị nợ dưới
tiêu chuẩn (nợ nhóm 3), nợ nghi ngờ (nợ nhóm 4), nợ có khả năng mất vốn (nợ
nhóm 5) chia cho tổng dư nợ tín dụng sau khi lấy giá trị logarit tự nhiên.
NPLit(%) = logarit(𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 3+𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 4+𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 5)
𝑇ổ𝑛g 𝑑ư 𝑛ợ
Nhiều ngân hàng sử dụng chỉ tiêu NPL khi thực hiện các nghiên cứu về nợ xấu các ngân hàng. Tiêu biểu trên thế giới có Ekanayake (2015), Al-Khazali và cộng sự (2017) và tại Việt Nam có nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016) …
3.1.2.Biến độc lập
Nhân tố vi mơ: Đây là nhóm nhân tố lớn trong việc phát sinh nợ xấu. Phần lớn các khoản nợ xấu có thể phịng tránh và kiểm sốt nếu bản thân ngân hàng chủ động hạn chế các tác động tiêu cực của các nhân tố vi mô.
+ Quy mô ngân hàng (SIZEit) thể hiện năng lực thị trường của ngân hàng đó.
Cách đo lường: Quy mô ngân hàng được đo lường bằng cách lấy logarit tự
nhiên của tổng tài sản.
Hầu hết các kết quả nghiên cứu theo tác giả thống kê thì yếu tố quy mơ ngân
hàng tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Cụ thể, có thể kể đến nghiên cứu của
Rajan & Dhal (2003), Ghosh (2015), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2015).
Trong khi đó, tương quan nghịch chiều giữa quy mơ và nợ xấu cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Salas và Suarina (2002).
Ngân hàng với tổng tài sản lớn thể hiện quy mô ngân hàng lớn. Quy mơ ngân
hàng lớn cho phép các NHTM có điều kiện để đầu tư cải thiện quy trình tín dụng,
chất lượng quản trị rủi ro cũng như nguồn nhân lực chất lượng cao. Đồng thời, quy
mô ngân hàng lớn cùng với thị phần cao cho phép các NHTM có thể đa dạng hóa
hoạt động tín dụng của mình, từ đó giúp giảm thiểu rủi ro tập trung tín dụng (Louzis, 2012)
Từ kết quả các nghiên cứu trước và lý thuyết về quy mơ ngân hàng trình bày ở trên, nghiên cứu đưa ra giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều đến nợ xấu.
+ Tăng trưởng tín dụng:
Cách đo lường:
Tăng trưởng tín dụng = 𝑙𝑜𝑔𝑎𝑟𝑖𝑡 (𝐷ư 𝑛ợ 𝑛ă𝑚 ℎ𝑖ệ𝑛 𝑡ạ𝑖−𝐷ư 𝑛ợ 𝑛ă𝑚 𝑡𝑟ướ𝑐)
𝐷ư 𝑛ợ 𝑛ă𝑚 𝑡𝑟ướ𝑐
Các nghiên cứu về ảnh hưởng của yếu tố tăng trưởng tín dụng có các kết quả
khơng thống nhất.
Một phần các nghiên cứu trước chỉ ra rằng tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu có liên
quan đến tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh chóng. Keeton (1999) sử dụng dữ liệu
nghiên cứu từ các ngân hàng thương mại tại Hoa Kỳ từ 1982 – 1996 và một mơ
hình hồi quy đa hướng chỉ ra mối liên hệ giữa tăng trưởng tín dụng nhanh chóng và tỷ lệ nợ xấu. Salas và Saurina (2002) đã nghiên cứu các ngân hàng Tây Ban Nha phát hiện ra rằng tăng trưởng dư nợ cho vay có liên quan đến khoản vay khơng khả năng thanh tốn. Weinberg (1995) đưa ra giả thuyết rằng rủi ro cho vay tăng trong thời kỳ phát triển kinh tế vì lợi nhuận kỳ vọng từ các dự án đầu tư được cải thiện và do đó, lợi nhuận kỳ vọng từ tất cả các khoản vay đã khiến ngân hàng thường xuyên nới lỏng các tiêu chuẩn bảo lãnh phát hành, trong khi hoạt động tín dụng cần được
dụng. Ngồi ra, các kết quả nghiên cứu của Klein (2013), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) cũng đồng quan điểm trên.
Trong khi đó, nghiên cứu của Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016) lại cho rằng tốc độ tăng trưởng tín dụng tương quan nghịch với nợ xấu. Điều này được
lý giải là trong giai đoạn nghiên cứu ở Việt Nam các khoản tín dụng của các ngân
hàng thường sau một năm mới phát sinh nợ xấu, có nghĩa là nếu năm nay ngân hàng tăng trưởng tín dụng thấp vì năm trước đó ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao, nên ngân
hàng phải bắt buộc tập trung xử lý nợ xấu kèm theo việc hạn chế tăng trưởng tín
dụng do áp đặt của ngân hàng Nhà nước.
Vì vậy, tác giả kỳ vọng nợ xấu bị ảnh hưởng cùng chiều với tốc độ tăng trưởng tín dụng.
Giả thuyết H0: Tốc độ tăng trưởng tín dụng tác động thuận chiều với tỷ lệ nợ
xấu.
+ Khả năng sinh lời của ngân hàng (ROEit)
Cách đo lường: bằng logarit tự nhiên của ( 𝑙ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛𝑠𝑎𝑢 𝑡ℎ𝑢ế )
𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛
Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm khóa luận tiếp cận được đều có kết quả nghiên cứu là nợ xấu và khả năng lời của ngân hàng có quan hệ ngược chiều: Klein
(2013), Ghosh (2015), Lê Hoàng Anh và Mai Thị Phương Thùy (2015), Nguyễn
Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016).
Thật vậy, một ngân hàng có khả năng sinh lời cao sẽ có ít động cơ tham gia
vào các hoạt động cấp tín dụng với rủi ro cao. Ngược lại, những ngân hàng hoạt
động kém hiệu quả sẽ cố gắng sinh lời bằng việc cấp các khoản tín dụng khơng đạt chuẩn, do đó tại các gân hàng này dễ dàng nảy sinh các khoản nợ xấu hơn.
Vấn đề này cũng rất hợp lý khi các ngân hàng Việt Nam lợi nhuận thu được chủ yếu là từ hoạt động tín dụng, cho nên khi lợi nhuận các hàng này cao thì chất lượng các khoản vay của các ngân hàng này tốt, nên vốn và lãi được thu hồi đầy đủ và nợ xấu sẽ thấp (Nguyễn Tuấn Kiệt & Đinh Hùng Phú (2016).
Vì vậy, tác giả đưa ra giả thuyết cho mơ hình nghiên cứu như sau:
+ Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước (NPLit-1)
Cách đo lường: NPL it-1= logarit(𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 3+𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 4+𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 5)
𝑇ổ𝑛g 𝑑ư 𝑛ợ
Theo Marki và cộng sự (2014), việc thu hồi nợ không hiệu quả là nguyên
nhân tăng nợ xấu cũng như những khó khăn gặp phải khi xử lý các khoản nợ xấu.
Thêm vào đó, các khoản nợ xấu tồn đọng các năm trước đến hiện tại chưa được giải quyết triệt để thì sẽ làm tăng nợ xấu trong năm hiện tại.
Giả thuyết H0: Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước tác động thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu năm hiện tại
Nhân tố vĩ mô: Các nhân tố vĩ mô gây ra nợ xấu là những nhân tố xuất phát
từ môi trường bên ngồi mà ngân hàng khơng thể kiểm soát và diễn ra ngồi ý muốn, khơng thể dự đốn một cách chính xác.
+ Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP
Hầu hết các nghiên cứu về các yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu đều kiểm định ảnh hưởng của tăng trưởng kinh tế đến chất lượng khoản vay. Các kết quả
nghiên cứu trước đây hầu hết đều cho kết quả ngược nhiều, chẳng hạn: Salas và
Suarina (2002), Fillip (2015), Ghosh (2015), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng
(2013), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Nguyễn Tuấn Kiệt Và Đinh Hùng Phú
(2016) …
Tăng trưởng GDP phản ánh tăng trưởng kinh tế. Nền kinh tế tăng trưởng tốt sẽ thúc đẩy hoạt động sản xuất, kinh doanh được thuận lợi, từ đó nâng cao khả năng thanh toán các khoản vay của người đi vay (Markri & cộng sự (2012), Klein (2013).
Giả thuyết H0: Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP tương quan nghịch chiều với tỷ lệ nợ xấu.
+ Tỷ lệ thất nghiệp:
Theo nghiên cứu của Marki và cộng sự (2014) khi sử dụng phương pháp hồi quy với mẫu 14 trong số 17 quốc gia thuộc khu vực đồng Euro, kết quả cho thấy có mối quan hệ rõ rằng giữa tỷ lệ thất nghiệp và nợ xấu, nợ xấu tăng lên do sự tăng trưởng của tỷ lệ thất nghiệp. Fillip (2015), Ghosh (2015) … cũng đồng quan điểm trên.
Khi thất nghiệp xảy ra, thu nhập của người đi vay sẽ giảm, do đó khả năng hoàn trả nợ gốc cũng như lãi vay của họ sẽ giảm, điều này dẫn đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng sẽ tăng lên (Fillip, (2015)).
Theo kỳ vọng của tác giả, khi nền kinh tế có tỷ lệ thất nghiệp cao sẽ làm gia
tăng nợ xấu do khả năng trả nợ của khách hàng bị suy giảm.
Giả thuyết H0: Tỷ lệ thất nghiệp cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu
+ Tỷ lệ lạm phát:
Khi lạm phát tăng, người tiêu dùng giảm nhu cầu chi tiêu khiến hàng hóa tiêu thụ thấp hơn, doanh nghiệp gặp khó khăn do hoạt động kinh doanh bị trì trệ, doanh nghiệp lợi nhuận thấp hơn kỳ vọng, thậm chí có thể xảy ra tình trạng lỗ làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Điều này khiến cho nợ xấu NHTM tăng lên. Nghiên cứu của Fillip (2015), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng
(2013), Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016) … đều chứng minh cho nhận
định trên. Riêng nghiên cứu của Ekanayake (2015) lại cho thấy tỷ lệ lạm phát tỷ lệ nghịch với tỷ lệ nợ xấu.
Từ các dẫn chứng trên, tác giả đưa ra nhận định về giả thuyết như sau:
Như vậy, dựa trên các nghiên cứu trước, khóa luận đã trình bày mơ hình
nghiên cứu, các giả thuyết và mô tả các biến trong nghiên cứu. Bảng 3.1 thể hiện
các biến và kỳ vọng tương ứng về các yếu tố tác động đến nợ xấu cần kiểm định
cho các NHTMCP Việt Nam.