CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu của tác giả chủ yếu dựa vào khung phân tích của Wu và các cộng sự (2008), Witowschi vàLuca (2016). Tuy nhiên, so với nghiên cứu gốc, tác giả tiến hành nghiên cứu tác động của vốn đến rủi ro tín dụng dưới góc độ vốn điều lệ của ngân hàng và tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu. Mô hình nghiên cứu được đưa ra như sau:
𝑅𝑖𝑠𝑘𝑖𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1∗ 𝑅𝑖𝑠𝑘𝑖𝑡−1+ 𝛽2∗ 𝐶𝐴𝑃𝑖𝑡+ +𝛽3∗ 𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡+ +𝛽4∗
𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡 + +𝛽5∗ 𝐺𝐷𝑃𝑡 + 𝛽6∗ 𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (*) Trong đó,
𝑅𝑖𝑠𝑘𝑖𝑡 là rủi ro tín dụng của ngân hàng và được đo lường bởi hai nhân tố gồm (1) tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay (NPL) và (2) tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng cho vay khách hàng và các TCTD khác (LLP); 𝑅𝑖𝑠𝑘𝑖𝑡−1 là rủi ro tín dụng của ngân hàng ở năm trước.
𝐶𝐴𝑃𝑖𝑡 là vốn ngân hàng và được đo lường bởi (1) logarit của vốn điều lệ và (2) tỷ lệ vốn tự có của ngân hàng trên tổng tài sản có trọng số rủi ro của ngân hàng (CAR).
Có thể thấy rằng vốn ngân hàng được xem như là một trong các yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng ngân hàng nếu các ngân hàng thất bại trong việc gia tăng vốn hợp lý cần thiết cho các hoạt động của ngân hàng, hoặc trong việc tạo nên một cấu trúc vốn tốt hoặc nếu các ngân hàng phân bổ các nguồn lực không hiệu quả. Tuy nhiên, vẫn chưa có sự nhất quán trong việc kết luận tác động của vốn đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Cụ thể, có quan điểm cho rằng tồn tại mối tương quan dương giữa vốn và rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Các nghiên cứu ủng hộ quan điểm này lập luận, vốn ngân
hàng của các ngân hàng càng cao có vẻ như tấm đệm hấp thụ rủi ro sẽ lớn hơn, và dẫn đến việc có thể chấp nhận rủi ro cao hơn. Đồng thời, so với tiền gửi thì việc tăng vốn điều lệ là tương đối tốn kém nói cách khác, để bù đắp chi phí cao của việc tăng vốn cổ phần, các ngân hàng này có thể cho vay các đối tượng có rủi ro cao nhằm tìm kiếm thu nhập cao hơn. Kết quả là ngân hàng phải đổi mặt với rủi ro tín dụng cao hơn. Một số nghiên cứu ủng hộ quan điểm này như Beck và các cộng sự (2004); Barth và các cộng sự (2004). Ngược lại, quan điểm còn lại cho rằng tồn tại mối tương quan âm giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Các nghiên cứu này cho rằng các ngân hàng có mức vốn tự có càng cao thì dường như là những ngân hàng e ngại rủi ro, cho nên cho dù vốn tự có có hấp thụ được các rủi ro cũng như có thể gây tốn kém cho ngân hàng nhưng vì họ e ngại rủi ro nên họ sẽ không có động cơ thực hiện các hành vi có rủi ro như cho vay các đối tượng có rủi ro cao. Kết quả là ngân hàng sẽ đối mặt với rủi ro tín dụng thấp hơn. Một số nghiên cứu như Cosimano và Hakura (2011); Koudstaal và Van Wijnbergen (2012);
Với phương pháp đo lường hai biến rủi ro tín dụng và vốn ngân hàng như trên, ta có thể triển khai phương trình (*) thành các phương trình sau:
𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1∗ 𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡−1+ 𝛽2∗ 𝐿𝑛𝐶ℎ𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑡+ +𝛽3∗ 𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 + +𝛽4∗ 𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡+ +𝛽5∗ 𝐺𝐷𝑃𝑡+ 𝛽6 ∗ 𝐼𝑁𝐹𝑡+ 𝜀𝑖𝑡 (1)
𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1∗ 𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡−1+ 𝛽2∗ 𝐶𝐴𝑅𝑖𝑡+ +𝛽3∗ 𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 + +𝛽4∗
𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡 + +𝛽5∗ 𝐺𝐷𝑃𝑡 + 𝛽6∗ 𝐼𝑁𝐹𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (2) 𝐿𝐿𝑃𝑖𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1∗ 𝐿𝐿𝑃𝑖𝑡−1+ 𝛽2∗ 𝐿𝑛𝐶ℎ𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑡+ +𝛽3∗ 𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 + +𝛽4∗ 𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡+ +𝛽5∗ 𝐺𝐷𝑃𝑖𝑡+ 𝛽6∗ 𝐼𝑁𝐹𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (3)
𝐿𝐿𝑃𝑖𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1∗ 𝐿𝐿𝑃𝑖𝑡−1+ 𝛽2∗ 𝐶𝐴𝑅𝑖𝑡+ +𝛽3∗ 𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 + +𝛽4∗
𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡 + +𝛽5∗ 𝐺𝐷𝑃𝑖𝑡 + 𝛽6∗ 𝐼𝑁𝐹𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (4)
𝑅𝑜𝑎𝑎𝑖𝑡 là lợi nhuận của ngân hàng, được tính bởi tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản bình quân. Lợi nhuận của ngân hàng thường có liên quan đến việc chấp nhận rủi ro của các nhà quản trị. Các nghiên cứu trước đây ủng hộ quan điểm cho thấy rằng lợi nhuận ngân hàng và rủi ro tín dụng có mối tương quan âm với nhau. Ngân hàng càng có lợi nhuận càng cao sẽ có ít có động cơ tham gia vào các hoạt động rủi ro bởi vì các ngân hàng này ít bị áp lực bởi việc tạo ra lợi nhuận (Hu và các cộng sự, 2002). Đồng thời các ngân hàng có lợi nhuận càng cao thì sẽ có cơ hội để lựa chọn ra các khách hàng có khả năng tài chính tốt và rủi ro thấp. Do đó, xác suất mà các nhà quản trị ngân hàng tham gia vào các dự án đầu tư rủi ro sẽ giảm khi lợi nhuận của các ngân hàng gia tăng, dẫn đến xác suất mà các khoản vay của ngân hàng chuyển sang nợ xấu cũng sẽ giảm tương ứng. Ngược lại, các ngân hàng không có lợi nhuận (hoặc hoạt động không hiệu quả) thì sẽ tham gia vào các hoạt động cho vay có rủi ro khi các nhà quản trị bị áp lực về việc tạo ra lợi nhuận trong ngắn hạn. Khi các nhà quản trị tham gia vào các hoạt động các rủi ro thì sẽ làm gia tăng khả năng mà các khoản vay chuyển sang nợ xấu và hậu quả là tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng gia tăng. Một số nghiên cứu như Witowschi vàLuca (2016), Mohanty và các cộng sự (2018), Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015), Lê Bá Trực (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016) ủng hộ mối tương quan âm giữa lợi nhuận ngân hàng và rủi ro tín dụng của ngân hàng.
𝐿𝑛𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠𝑖𝑡 là quy mô ngân hàng và được đo lường bởi lograithm tự nhiên của tổng tài sản. Một trong số các yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng phải kể đến yếu tố quy mô ngân hàng. Trong đó, mối tương quan âm giữa quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng của các ngân hàng đã được các tài liệu trước đây nghiên cứu. Cụ thểm ngân hàng có quy mô lớn sẽ có nhiều nguồn lực và kinh nghiệm hơn trong công tác xử lý và phân tích các vấn đề sự lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard). Trong khi đó các ngân hàng có quy mô nhỏ thì lại không thể giải quyết tốt vấn đề sự lựa chọn đối nghịch do thiếu năng lực và kinh nghiệm để đánh
giá chất lượng tín dụng của người đi vay. Cho nên có thể thấy rằng các ngân hàng có quy mô nhỏ thường có tỷ lệ nợ xấu cao trong danh mục cho vay hơn so với các ngân hàng có quy mô lớn. Một số nghiên cứu như Park và Zhang (2012), Swamy (2012), Jabra và các cộng sự (2017), Mohanty và các cộng sự (2018) ủng hộ mối tương quan âm giữa quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng của ngân hàng. Mặt khác, một số nghiên cứu thực nghiệm khác ủng hộ quan điểm cho thấy rằng quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng có mối tương quan dương với nhau. Theo đó, các nghiên cứu này lập luận rằng, các ngân hàng có quy mô càng lớn thì dường như sẽ có thể chấp nhận mức rủi ro cao hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ vì các ngân hàng này nhận thấy bản thân họ đang “quá lớn để thất bại”. Nói cách khác, nếu có các cú sốc tiêu cực ảnh hưởng đến việc hoạt động của ngân hàng thì Chính phủ sẽ can thiệp nhằm giúp các ngân hàng vẫn có thể duy trì trạng thái hoạt động bình thường, né tránh sự sụp đổ của hệ thống ngân hàng do các ngân hàng chiếm thị phần lớn. Kết quả là quy môn lớn, ngân hàng sẽ có khuynh hướng cho vay nhiều hơn cũng như có thể chấp nhận cho vay các đối tượng có rủi ro cao nhằm thu được lợi nhuận nhiều hơn. Điều này dẫn đến rủi ro tín dụng của ngân hàng có quy mô lớn sẽ cao hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ. Một số nghiên cứu như Nguyễn Thùy Dương (2016), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016) ủng hộ quan điểm quy mô ngân hàng có tương quan dương đến rủi ro tín dụng của ngân hàng.
𝐺𝐷𝑃𝑡 là tăng trưởng kinh tế của Việt Nam và được đo lường bởi tốc độ gia tăng trong GDP của Việt Nam ở năm t và năm t – 1. Các nghiên cứu như Jabra và các cộng sự (2017), Koju và các cộng sự (2018), Mohanty và các cộng sự (2018), Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016) cho rằng tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế với mức độ nợ xấu của các ngân hàng thương mại. Các nghiên cứu giải thích kết quả này là một sự thay đổi trong chu kỳ kinh doanh sẽ ảnh hưởng đến khả năng trả lãi và nợ của người vay. Cụ thể, khi nền kinh tế tăng trưởng tốt thì thu nhập của cá nhân cũng như doanh nghiệp cũng
tăng tương ứng, dẫn đến khả năng thanh toán lãi vay và nợ của người đi vay sẽ cải thiện và tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng cũng giảm. Mặt khác, khi nền kinh tế tăng trưởng thấp hoặc tăng trưởng âm, các hoạt động kinh doanh cũng như thu nhập của các cá nhân, tổ chức cũng sẽ bị thu hẹp. Từ đó có thể dẫn tới việc mất khả năng thanh toán lãi và nợ vay của người đi vay, xác suất hình thành nợ xấu ở ngân hàng cũng tăng lên tương ứng.
𝐼𝑁𝐹𝑡 là lạm phát của Việt Nam và được đo lường bởi tốc độ gia tăng trong chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam ở năm t và năm t – 1. Lạm phát sẽ có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng thanh toán lãi vay và trả nợ của các khách hàng vay của ngân hàng thông qua nhiều kênh khác nhau, cho nên có thể thấy được rằng lạm phát là một trong các yếu tố quan trọng xác định rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Tuy nhiên, tác động của lạm phát đến rủi ro tín dụng có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều. Quan điểm lạm phát và rủi ro tín dụng của ngân hàng các mối quan hệ ngược chiều được ủng hộ bởi một số nghiên cứu. Các nghiên cứu giải thích mối quan hệ này như là lạm phát cao có thể làm cải thiện năng lực trả nợ của người đi vay bởi việc làm giảm giá trị thực của các khoản vay khi lãi suất cho vay là cố định (các ngân hàng không thể điều chỉnh lãi suất nhưng lạm phát lại thay đổi suất sinh lợi thực của khoản vay này). Một số nghiên cứu ủng hộ quan điểm này như Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015). Tuy nhiên, lạm phát cũng có thể làm giảm năng lực trả nợ bởi việc làm giảm thu nhập thực của người đi vay. Hơn thế nữa, khi lãi suất cho vay là thả nổi, thì lạm phát sẽ làm giảm năng lực trả nợ của các khách hàng khi các ngân hàng điều chỉnh lãi suất cho vay nhằm duy trì lãi suất thực áp dụng cho các khách hàng, kết quả ngân hàng đối mặt với lệ nợ xấu gia tăng. Một số nghiên cứu như Skarica (2014) , Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Diệu Thảo (2016) ủng hộ quan điểm này.
Bảng 3.1. Mô tả biến
Biến Viết tắt Mô tả tính toán
Rủi ro tín dụng
Nợ xấu NPL Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay
Dự phòng rủi ro tín dụng
LLP Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ cho vay khách hàng và cho vay các TCTD khác
Biến độc lập
Vốn điều lệ LNCHARTERCAPITAL Hàm Logarit của vốn điều lệ Hệ số an toàn
vốn
CAR Tỷ lệ vốn tự có trên danh mục tài sản có điều chỉnh rủi ro
Quy mô ngân hàng
LNASSET Hàm Logarit của tổng tài sản
Lợi nhuận ROAA Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản bình quân
Tăng trưởng kinh tế
GDP Tốc độ tăng trưởng của GDP
Lạm phát INF Tốc độ tăng trưởng của chỉ số giá tiêu
dùng
(Nguồn: Học viên tự tổng hợp)