Sau đây, bài nghiên cứu sẽ trình bày kết quả ước lượng cho 2 quốc gia Việt Nam và Trung Quốc để xem xét mối quan hệ có thể có giữa các biến độc lập và nợ xấu.
Đầu tiên, chúng tơi trình bày trong Bảng 8 – 9, tóm tắt các số liệu thống kê các biến giữ lại cho Việt Nam và Trung Quốc, liên quan đến mức độ rủi ro tín dụng, được đo bằng tỷ lệ nợ xấu, Việt Nam ghi nhận rủi ro tín dụng cao nhất là 72.5% so với 26.17% cho Trung Quốc. Phát hiện này cho thấy rằng Việt Nam, một nền kinh tế thị trường đang phát triển, có rủi ro tín dụng cao hơn hẳn so với Trung Quốc, nền kinh tế thị trường phát triển.Kết quả này một lần nữa nhấm mạnh động lực nghiên cứu của chúng tơi.
Ngồi ra, các ngân hàng ở Việt Nam và Trung Quốc cho thấy dự phịng rủi ro tín dụng có sự chênh lệch tương đối, và đều đạt tỉ lệ cao, cho thấy hai nước có chính sách trích lập dự phịng rủi ro tín dụng thận trọng( 45.15% ở Việt Nam và 58.35% ở Trung Quốc).
Đối với ROE, ở các ngân hàng Trung Quốc cao hơn Việt Nam, tuy nhiên, cần chú ý rằng một số ngân hàng ở Trung Quốc có giá trị ROE âm, thể hiện một dấu hiện đáng quan ngại.
Thu nhập ngoài lãi ở các ngân hàng Việt Nam cao hơn hẳn các ngân hàng Trung Quốc( 2.03 so với 0.16), cho thấy một dấu hiệu tích cực trong việc tìm kiếm lợi nhuận ở các ngân hàng Việt Nam.
Tuy nhiên, tình hình lạm phát ở Việt Nam có phần tiêu cực hơn, gấp 3 lần so với Trung Quốc, thể hiện rõ rệt sự khác biệt về chính sách giữa hai nước.
Tỉ lệ tăng trưởng GDP ở Trung Quốc cao hơn hẳn so với Việt Nam, điều này có thể dễ dàng nhận thấyqua tình hình phát triển nóng ở Trung Quốc trong những năm gần đây.
Đối với những biến cịn lại, khơng cho thấy rõ ràng sự khác biệt giữa hai quốc gia, cũng như không nêu lên những tác động nổi bật đến vấn đề nợ xấu để chúng tơi tiến hành phân tích.
Bảng 9: Mơ tả số liệu – Dữ liệu Việt Nam
Biến Quan sát Mean Std. Dev. Min Max Nợ xấu 240 0.0254516 0.0482146 .00016 0.725 Dự phịng rủi ro tín dụng 303 0.4515767 0.4309202 0.0063 2.467 Hiệu quả sử dụng vốn 304 0.5162276 0.2332191 0.1619238 2.849599 Đòn bẩy 310 0.8672161 0.1011866 0.288 0.973 Thu nhập ngoài lãi 302 2.03771 22.61471 -1.55794 307.4 ROE 304 0.0952126 0.0584305 0.0006827 0.3055816 Quy mô 309 7.47762 0.7051441 5.160952 8.840759
Lạm phát 311 10.95016 5.592829 6.6 23.1 Tỉ lệ tăng trưởng GDP 311 6.190731 0.7942582 5.247367 7.547248 Lãi suất thực hiệu chỉnh 311 0.892283 3.288259 -5.6 5.4 Tỉ lệ thất nghiệp 311 2.358521 0.3474095 1.8 2.9 Tỉ giá hối đoái 311 18549.08 2089.165 15914 21050
Bảng 10: Mô tả số liệu - Dữ liệu Trung Quốc
Variable Quan sát Mean Std. Dev. Min Max Nợ xấu 156 0.0216315 0.0345531 0.001 0.2617 Dự phịng rủi ro tín dụng 234 0.5834661 0.5150759 0.01038 2.71907 Hiệu quả sử dụng vốn 236 0.525118 0.1703307 0.1465876 1.08708 Đòn bẫy 240 0.9217333 0.1217997 0.146 0.999 Thu nhập ngoài lãi 226 0.1618416 0.0979992 -0.0481095 0.5817342 Quy mô 245 5.940112 0.7701291 3.534914 7.418746
ROE 236 0.3170616 2.431098 -1.053226 37.47139 Lạm phát 245 3.058776 1.993117 -0.7 5.9 Tỉ lệ tăng trưởng GDP 245 10.17946 2.054691 7.652553 14.1624 Lãi suất thực hiệu chỉnh 245 1.488163 2.700892 -2.3 6 Tỉ lệ thất nghiệp 245 4.133061 0.0820387 4 4.3 Tỉ giá hối đoái 245 956.8715 6473582. 6.06465 8.0702
Tiếp theo, chúng tơi trình bày bảng 10 - 11, theo đó, ước lượng FE và RE được thể hiện ở cột 2 3, còn ước lượng GMM 2 bước được thể hiện ở cột 4.
Theo ma trận tự tương quan thì biến chỉ số khả năng thanh tốn và biến địn bẫy cho thấy mức độ tương quan rất cao. Thật vậy, biến này là phần bù của biến đòn bẫy nên rõ ràng có sự tương quan lẫn nhau giữa hai biến, do đó, để tránh ảnh hưởng đến bài nghiên cứu, chúng tơi đã quyết định loại bỏ biến này.
Ngồi ra, để kiểm tra sự vững mạnh của mơ hình GMM, chúng tơi tính tốn và nhận thấy độ trễ của biến phụ thuộc(NPLt-1) có ý nghĩa thống kê.
Đồng thời, bảng 10 - 11 cũng cho thấy hai nước khá nhạy cảm với các biến vi mô. Hệ số của biến dự phịng rủi ro tín dụng cho thấy một sự tác động đồng biến đến nợ xấu, đúng như chúng tơi dự đốn.
Trong khi đó, biến hiệu quả sử dụng vốn cho một kết quả có ý nghĩa ở Việt Nam nhưng ngược lại ở Trung Quốc. Hệ số cho thấy một tác động nghịch biến ở Việt Nam, phù hợp với giả thuyết “bad management” của Berger and DeYoung (1997) được đề cập trước đó, việc sử dụng vốn ở các ngân hàng của Việt Nam là không hiệu quả dẫn đến việc tăng rủi ro tín dụng.
Biến địn bẫy đã cho kết quả có ý nghĩa ở cả hai quốc gia. Tuy nhiên, ở Việt Nam lại cho thấy những thực tế trái với sự kỳ vọng của chúng tôi, cụ thể là một mối quan hệ nghịch biến đã xảy ra, đó cũng có thể là một tín hiệu khả quan khi mà chi phí hoạt động càng cao thì khả năng quản lý rủi ro tín dụng lại càng hiệu quả. Tương tự ở Trung Quốc lại cho ra một kết quả hồn tồn ngược lại, theo đó, những ngân hàng có chi phí hoạt động càng lớn thì tỉ lệ nợ xấu càng cao.
Sự đa dạng hóa ở các ngân hàng, đại diện là thu nhập ngoài lãi lại cho thấy những kết quả hoàn toàn bất ngờ. Ở Việt Nam, biến này hồn tồn khơng có tác động nhưng lại có ý nghĩa thống kế. Ở trường hợp ngược lại, thu nhập ngồi lãi đã khơng có bất kỳ ý nghĩa thống kê nào đối với rủi ro tín dụng ở Trung Quốc.
Yếu tố quy mơ ở Việt Nam cho thấy một tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê, phù hợp lý thuyết “too big to fail” của Louzis và cộng sự (2012), nghĩa là những ngân hàng có quy mơ càng lớn thì càng chấp nhận rủi ro cao đối với các khoản vay. Về phía Trung Quốc, các ngân hàng có quy mơ lớn lại thận trọng với các khoản vay, bằng chứng là một tác động nghịch biến đã xảy ra ở đây.
Chúng tôi sử dụng tỷ lệ ROE để kiểm tra việc quản lý rủi ro của các ngân
hàng.Kết quả ở bảng 10 - 11 cung cấp một tác động nghịch biến giữa nợ xấu và ROE ở Việt Nam cũng như Trung Quốc, cho thấy ROE có thể ảnh hưởng đáng kể đến nợ xấu.Lời giải thích cho mối quan hệ nghịch biến giữa ROE và tỷ lệ nợ xấu dựa trên giả thuyết “bad management”.
Đối với các biến vĩ mô, sự tác động ở ngành ngân hàng của hai nước gần như nhau. Tuy nhiên cũng xuất hiện một trường hợp ngồi dự kiến, chính là tỉ lệ thất nghiệp. Kéo theo đó, lãi suất thực hiệu chỉnh và lạm phát đều khơng có ý nghĩa thống kê.
Tỉ lệ tăng trưởng GDP thể hiện tác động nghịch biến với nợ xấu ở Việt Nam, phù hợp với giả định của chúng tôi. Khi mà sự biến chuyển của nền kinh tế đã làm mất khả năng trả nợ của các nhà đầu tư so với giai đoạn nền kinh tế ổn định với nhiều khoản vay được kéo theo trước đó.
Tỉ lệ thất nghiệp lại hoàn toàn trái ngược với mong đợi khi cho thấy một kết quả nghịch biến với rủi ro tín dụng, nghĩa là ngược lại với những giả định trước đó.
Tỉ giá hối đối đã cho thấy một dấu hiệu đồng biến ở Trung Quốc. Sự gia tăng các khoản vay ngoại tệ đã trở thành những món nợ khổng lồ khi xuất hiện sự biến chuyển trong tỉ giá hối đối.
Nhìn chung, kết quả ước lượng cho thấy có sự khác biệt đáng kể giữa nền kinh tế thị trường phát triển và nền kinh tế thị trường đang phát triển đối với các biến số ngân hàng cụ thể cũng như các biến số vĩ mô.
Bảng 11: Kết quả mơ hình – Dữ liệu Việt Nam
Biến Fe Re GMM Dự phịng rủi ro tín dụng 0.0173*** 0.0151*** 0.0135*** Hiệu quả sử dụng vốn 0.0081 0.0085 -0.0103** Địn bẫy -0.0192 -0.0058 -0.0472*** Thu nhập ngồi lãi 0.0000 0.0000 0.0000*** Quy mô 0.0053 0.0000 0.0075*** ROE -0.0366* -0.0480** -0.0281** Tỉ lệ tăng trưởng GDP -0.0022 -0.0030 -0.0016*** Lãi suất thực hiệu chỉnh -0.0012 -0.0017 0.0002 Tỉ lệ thất nghiệp -0.0042 -0.0036 -0.0038***
Lạm phát -0.0006 -0.0009 0.0002 Tỉ giá hối đoái 0.0000 0.0000 0.0000***
npls
L1. 0.0844***
_cons 0.0205 0.0431 0.0010 legend: *p<.1; ** p<.05; *** p<.01
Bảng 12: Kết quả mơ hình - Dữ liệu Trung Quốc
Biến Fe Re GMM Dự phòng rủi ro tín dụng -0.0030 -0.0117 0.0084** Hiệu quả sử dụng vốn 0.0257 0.0522*** -0.0053 Địn bẫy 0.7647*** 0.6125*** 0.2209** Thu nhập ngồi lãi -0.0295 0.0182 0.0122 Quy mô -0.0738*** -0.0316*** -0.0413*** ROE -0.0012** -0.0013* -0.0020*** Tỉ lệ tăng trưởng GDP -0.0011 -0.0005 -0.0006 Lãi suất thực hiệu chỉnh 0.0029* 0.0033* 0.0008
Tỉ lệ thất nghiệp -0.0783** -0.0572 -0.0496*** Tỉ giá hối đoái -0.0118 0.0072 -0.0098**
Lạm phát 0.0029 0.0042 -0.0002
npls
L1. 0.5293***
_cons 0.1538 0.3290***-0.2117 legend: *p<.1; ** p<.05; *** p<.01
Chương 3 : KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP 3.1. Kết luận đề tài
Bài nghiên cứu của chúng tôi kiểm tra các yếu tố quyết định đến rủi ro tín dụng, cả các yếu tố vĩ mơ và các yếu tố của ngân hàng, ở 2 nước có lịch sử cũng như nền kinh tế khá tương tự nhau, Việt Nam và Trung Quốc, trong khi nhiều nghiên cứu trước đây chỉ nghiên cứu về 1 loại yếu tố ở từng quốc gia cụ thể hay so sánh cùng 1 loại yếu tố giữa 2 quốc gia khác nhau. Cũng trong bài nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng 12 loại yếu tố có thể ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng để áp dụng vào mơ hình nhằm xác định được khả năng ảnh hưởng của các biến này đến rủi ro tín dụng ở 2 quốc gia được nghiên cứu.
Chúng tôi sử dụng dữ liệu bảng và phương thức ước lượng GMM để kiểm tra các yếu tố tác động đến hiệu quả cho vay và rủi ro tín dụng trong cả 2 hệ thống ngân hàng.
Về các biến vi mô, dự phịng rủi ro tín dụng, địn bẩy, quy mơ ngân hàng, chỉ số ROE đều có tác động mạnh mẽ đến rủi ro tín dụng ở Việt Nam và Trung Quốc. Trong đó, dự phịng rủi ro tín dụng và rủi ro tín dụng có quan hệ đồng biến ở cả 2 quốc
gia.Tương tự, chỉ số ROE cũng nghịch biến với rủi ro tín dụng cho hệ thống ngân hàng 2 nước.Mặt khác thì 2 biến địn bẩy và quy mô ngân hàng lại cho những tác động khác nhau đến rủi ro tín dụng của 2 nền kinh tế. Với Việt Nam, đòn bẩy nghịch biến và quy mơ ngân hàng đồng biến với rủi ro tín dụng, cịn với Trung Quốc là kết quả ngược lại, đòn bẩy tác động đồng biến và quy mô ngân hàng lại nghịch biến. Kết quả này có lẽ là do sự chênh lệch về sức mạnh cũng như sự ổn định của ngành ngân hàng 2 nước. Ở Trung Quốc, ngân hàng càng lớn thì càng có khả năng miễn dịch mạnh hơn với rủi ro tín dụng. Cịn ở Việt Nam, do còn yếu kém trong khâu quản trị ngân hàng và ngành ngân hàng chưa có được tính ổn định cao nên quy mơ ngân hàng càng lớn càng khó quản lý được rủi ro tín dụng. Bên cạnh đó, giữa 2 nước cũng có sự khác nhau về tác động của hiệu quả sử dụng vốn và thu nhập ngồi lãi đến rủi ro tín dụng ngân hàng. Cả 2 biến này đều có ý nghĩa thống kê đối với rủi ro tín dụng ở Việt Nam nhưng lại khơng có ý nghĩa thống kê với rủi ro tín dụng Trung Quốc. Trong đó, với Việt Nam, hiệu quả
sử dụng vốn có tác động đồng biến với rủi ro tín dụng cịn thu nhập ngồi lãi lại khơng có tác động đáng kể.
Xét về các biến vĩ mơ, có đến 3 biến khơng có ý nghĩa thống kê với rủi ro tín dụng ở Trung Quốc là GDP, lãi suất thực hiệu chỉnh và tỷ lệ lạm phát trong khi con số này chỉ là 2 ở Việt Nam, bao gồm lạm phát và lãi suất thực hiệu chỉnh. Tỷ lệ tăng trưởng GDP ở Việt Nam thì có tác động nghịch biến với rủi ro tín dụng, nghĩa là càng tăng trưởng thì càng có nguy cơ về rủi ro tín dụng, cũng tương tự với quy mô ngân hàng ở nước này. Hai biến số tỷ lệ thất nghiệp và tỷ giá hối đối đều có ý nghĩa thống kê đến rủi ro tín dụng ở cả 2 nước.Cũng có 1 sự đồng nhất giữa 2 nước khi mà tỷ lệ thất nghiệp đều có tác động nghịch biến đến rủi ro tín dụng. Điều này theo chúng tơi có thể là do khi thất nghiệp tăng, ngân hàng sẽ tự động tăng tiêu chuẩn cho vay lên, từ đó có thể giảm được rủi ro tín dụng. Xét về biến số cuối cùng, tỷ giá hối đối, nó tác động nghịch biến đến rủi ro tín dụng ở Trung Quốc. Cịn đối với Việt Nam, tỷ giá lại khơng có tác động rõ ràng đến rủi ro tín dụng.