Chương 3 Mô hình, phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu
3.1. Mô hình nghiên cứu
3.1.1. Mô hình về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng thương mại
Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu thứ nhất là xác định và phân tích các nguyên nhân gây ra nợ xấu của NHTM Việt Nam, dựa trên lý thuyết nền tảng về hai nhóm nhân tố vĩ mô và nhân tố đặc thù ngân hàng là nguyên nhân giải thích nợ xấu theo thời gian, dựa trên các mô hình thực nghiệm của các nghiên
cứu trước đây, luận án xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam. Theo các nghiên cứu trước về dữ liệu bảng (như Louzis và ctg (2012), Salas và Sarina (2002), Klein (2013) và Le (2016) về nghiên cứu liên quan đến ngân hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô), cách tiếp cận dữ liệu bảng động được áp dụng để tính đến độ trễ về thời gian trong cấu trúc nợ xấu (NPLs). Mô hình kinh tế lượng động trong luận án gồm các độ trễ của biến giải thích được trình bày như sau:
𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡 = 𝛼𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡−1+ 𝛽𝑀𝑡 + 𝜆1𝐻𝑖𝑡+ 𝜋1 𝐹𝑖𝑡+ 𝜂𝑡+ 𝜀1,𝑖𝑡, |𝛼| ≤ 1 (3.1) Trong đó, t và i=[1, 2,..N] lần lượt là năm t và ngân hàng thứ i, với 𝜂𝑖𝑡 là các ảnh hưởng của các yếu tố đặc thù đến ngân hàng không quan sát được, 𝜀1,𝑖𝑡 là các sai số, 𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡 là nợ xấu của ngân hàng I năm t, 𝑀𝑡 là ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô, 𝐻𝑖𝑡 là yếu tố cạnh tranh ngành, 𝐹𝑖𝑡 là các yếu tố đặc thù của ngân hàng.
Mô hình này được các nghiên cứu đề cập ở trên xây dựng từ mô hình điều chỉnh riêng phần. Bản chất mô hình này là mô hình tự hồi quy trong đó các giá trị trễ của biến phụ thuộc xuất hiện như một trong những biến giải thích. Mô hình này cực kỳ hữu ích trong kinh tế học thực nghiệm vì chúng làm cho lý thuyết kinh tế tĩnh học trở thành động thông qua chính thức xem xét đến vai trò của thời gian. Những mô hình này giúp phân biệt giữa phản ứng ngắn hạn và dài hạn của biến phụ thuộc theo sự thay đổi một đơn vị của giá trị biến giải thích. Đây là lý do luận án áp dụng mô hình điều chỉnh riêng phần và tiếp cận phân tích dữ liệu bảng để giải thích cho sự tồn tại yếu tố thời gian trong tỷ lệ nợ xấu.
- Nhóm các biến đặc thù của ngân hàng
Biến đặc thù thứ nhất là biến nợ xấu (NPL). Biến nợ xấu được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm nợ xấu so với tổng dư nợ của từng ngân hàng. Theo Quyết định phân loại nợ của Việt Nam thì nợ xấu gồm số dư nợ nhóm 3 đến nhóm 5 trên bẳng cân đối tài sản của các ngân hàng. Nợ xấu được tính theo công thức sau:
𝑁𝑃𝐿 = 𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 3+𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 4+𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 5
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ (3.2)
Các khoản mục nợ nhóm 3, 4, 5 được lấy từ thuyết minh báo cáo tài chính và BCTN mỗi năm, còn tổng dư nợ được thu thập từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng. Công thức (3.2) được sử dụng để tính toán tỷ lệ nợ xấu của từng ngân hàng theo từng năm.
Biến đặc thù thứ hai là suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA). Biến suất sinh lời trên tổng tài sản ROA dùng để phản ánh hiệu quả sinh lời của ngân hàng. ROA được tính theo công thức sau:
𝑅𝑂𝐴 = 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑠𝑎𝑢 𝑡ℎ𝑢ế
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 (3.3)
Trong đó, khoản mục lợi nhuận sau thuế được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, tổng tài sản được thu thập từ bảng cân đối kế toán. Nghiên cứu áp dụng công thức (3.2) để tính khả năng sinh lời theo tiên chuẩn Việt Nam.
Biến đặc thù thứ ba là biến hiệu quả chi phí (CE). CE dùng để phản ánh hiệu quả về mặt tiết kiệm chi phí của ngân hàng. Nghiên cứu đã tính CE bằng phương pháp phi tham số bao dữ liệu DEA theo mô hình đề xuất bởi Coelli (2005). Cách chọn biến đầu vào, đầu ra của các ngân hàng được lựa chọn dựa trên quan điểm ngân hàng là định chế tài chính trung gian nên tiền gửi được xử lý như là đầu vào trong quá trình kinh doanh tạo ra đầu ra là thu nhập. Hai biến đầu ra trong nghiên cứu là thu nhập từ lãi (Y1), thu nhập ngoài lãi (Y2), đầu vào được chọn là chi phí lao động (X1), tài sản cố định(X2), tiền gửi khách hàng (X3).
Mối quan hệ giữa biến hiệu quả được kỳ vọng tương quan với nợ xấu của các NHTM Việt Nam, nghĩa là hiệu quả của ngân hàng sẽ giảm khi nợ xấu gia tăng. Sở dĩ luận án kỳ vọng mối quan hệ này ngược chiều là vì dựa trên giả thuyết quản lý kém của Berger và Young (1997), chi phí cao cho thấy chất lượng quản lý kém của ngân hàng và để bù đắp chi phí này khiến các nhà quản
lý ngân hàng chấp nhận rủi ro hạ thấp tiêu chuẩn trong cấp tín dụng để tìm kiếm lợi nhuận dẫn đến gia tăng khoản vay quá hạn. Mặt khác, chi phí thấp phản ánh các ngân hàng giảm nguồn lực để quản lý rủi ro và giám sát người vay, dẫn đến nợ xấu tăng theo giả thuyết tiết kiệm của Berger và Young 1997).
Có rất nhiều bằng chứng thực nghiệm ủng hộ quan điểm này trên thế giới, như:
Berger và Humphrey (1992), Giradone và ctg (2004) và Hughes và Mester (1993). Bên cạnh đó, trong bối cảnh ngành Ngân hàng Việt Nam ngày càng gia tăng về số lượng và quy mô, vấn đề quản trị có thể không theo kịp với sự phát triển dẫn đến việc giám sát các khoản vay của các NHTM Việt Nam chưa tốt, từ đó nợ xấu có thể gia tăng.
Biến đặc thù thứ ba là dự phòng rủi ro tín dụng (LLR). Biến này đại diện khả năng bù đắp rủi ro, được tính dựa trên công thức sau:
𝐿𝐿𝑅 = 𝑇ỷ 𝑙ệ 𝑑ự 𝑝ℎò𝑛𝑔 𝑟ủ𝑖 𝑟𝑜 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔
𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 (3.8)
Trong đó, dư nợ cho vay và vốn huy động được lấy từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng theo từng năm.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng được kỳ vọng tác động cùng chiều với nợ xấu.
Việc trích lập dự phòng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khoản mục chi phí dự phòng rủi ro cho các khoản vay, nghĩa là quyết định tăng khoản trích lập dự phòng cho dư nợ vay tại ngân hàng sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến chi phí hoạt động của ngân hàng. Đây cũng là biến được sử dụng để kiểm tra hiện tượng che giấu thu nhập của các NHTM thông qua hình thức chuyển lợi nhuận vào chi phí dự phòng nhằm hạn chế tiền thuế phải nộp. Nhiều nghiên cứu cho thấy, các NHTM thường sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng như một công cụ che giấu thu nhập vì hoạt động kinh doanh chính của ngân hàng chính là hoạt động tín dụng (Fonseca và Gonzales, 2008 và Hasan và Wall 2004). Các nhà quản lý dễ dàng điều chỉnh các khoản dự phòng này tăng lên vào thời điểm kinh doanh
thuận lợi để giảm lợi nhuận báo cáo và chuyển lợi nhuận sang các năm có tình hình kinh doanh khó khăn (Wahlen, 1994).
Nợ xấu trong quá khứ kỳ vọng có ảnh hưởng cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu ở hiện tại. Theo Jimenes và Saurina (2006), tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu ở hiện tại. Các nghiên cứu cho rằng nợ xấu trong quá khứ cao thể hiện khả năng quản trị rủi ro trong cho vay của ngân hàng kém, dẫn đến nợ xấu trong hiện tại cũng tăng cao. Một số bằng chứng thực nghiệm cho rằng tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ tác động cùng chiều với nợ xấu hiện tại như nghiên cứu của Salas và Sauria (2002); Jimenez và Sauria (2006);
và Klein (2013). Các tác giả kết luận rằng biến nợ xấu có tính xu hướng trong một số giai đoạn nhất định của nền kinh tế.
Biến đặc thù thứ tư là biến tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR) được định nghĩa là tỷ lệ tăng trưởng dư nợ cho vay của kỳ này so với kỳ trước (%) và được tính như sau:
𝐿𝐺𝑅 = 𝐷ư 𝑛ợ𝑡−𝐷ư 𝑛ợ𝑡−1
𝐷ư 𝑛ợ𝑡−1 (3.4)
Các khoản mục dư nợ của năm nay và năm trước được thu thập trong bảng cân đối kế toán hoặc tốc độ tăng trưởng tín dụng được lấy từ báo cáo kiểm toán, báo cao thường niên của ngân hàng và được tính theo công thức (3.6).
Tốc độ tăng trưởng tín dụng kỳ vọng tác động cùng chiều với nợ xấu. Theo giả thuyết rủi ro tín dụng có tính chu kỳ, Keeton (1999) cho rằng tốc độ tăng trưởng tín dụng càng nhanh thì tỷ lệ nợ xấu càng lớn khi nghiên cứu các ngân hàng tại Hoa Kỳ. Salas và Saurina (2002) cũng cho thấy giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu có mối tương quan thuận ở các độ trễ thời gian tại các ngân hàng Tây Ban Nha. Các bằng chứng thực nghiệm khác cũng cho thấy mối quan hệ cùng chiều như Demirgus-Kunt (1997) và Nguyễn Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2005). Tuy nhiên, Le (2016) và Jimenez và Saurina (2006) lại cho thấy tốc độ tăng trưởng tín dụng ngược chiều với nợ
xấu. Luận án cho rằng tốc độ tăng trưởng tín dụng cao trong giai đoạn 2005- 2015 là lý do dẫn đến nợ xấu gia tăng.
Biến đặc thù thứ năm là biến quy mô tài sản (TA) đại diện cho quy mô ngân hàng. Do tổng tài sản thường là số có giá trị tuyệt đối lớn nên trong kỹ thuật hồi quy phân tích dữ liệu, thường lấy logarit của tổng tài sản làm biến đại diện cho quy mô:
TA = Ln(tổng tài sản) (3.5)
Trong đó, khoản mục tổng tài sản thể hiện trên bảng cân đối kế toàn hàng năm của các ngân hàng. Bài nghiên cứu có đối tượng nghiên cứu là các ngân hàng nên biến quy mô được tính theo công thức 3.3 nêu trên.
Quy mô ngân hàng được kỳ vọng tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Kỳ vọng này dựa trên giả thuyết “quá lớn để phá sản” cho rằng các ngân hàng có quy mô lớn thường chấp nhận rủi ro quá mức bằng cách tăng sử dụng vốn cho vay của mình, do đó quy mô càng lớn thì ngân hàng có nợ xấu nhiều hơn. Bởi vì kỷ luật thị trường thường không áp đặt cho các ngân hàng lớn, những người mong đợi chính phủ bảo vệ trong trường hợp ngân hàng phá sản. Các NHTMNN tại Việt Nam có quy mô lớn hơn các NHTMCP và thực tế có các khoản vay rủi ro hơn do quan niệm chính phủ sẽ bảo vệ trong trường hợp phá sản. Từ đó, mối quan hệ này được kỳ vọng là cùng chiều theo nghiên cứu của Salas và Saurina (2002), Boyd và Gertler (1994).
Biến đặc thù thứ sáu là biến vốn chủ số hữu trên tổng tài sản (ETA) được tính theo công thức sau:
𝐸𝑇𝐴 = 𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 (3.6)
Trong đó, cả hai khoản mục vốn chủ sở hữu và tổng tài sản đều được thu thập từ bảng cân đối kế toán. Biến ETA được kỳ vọng có mối tương quan ngược chiều đến NPL.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản được kỳ vọng tác động ngược chiều lên tỷ lệ nợ xấu. Giả thuyết “rủi ro đạo đức” cho rằng khi đòn bẩy và rủi ro của các ngân hàng đều đã cao, các ngân hàng giảm vốn làm tăng trạng thái rủi ro (Altunbas và ctg, 2007). Mức vốn thấp cũng thể hiện năng lực tài chính yếu kém của các NHTM vì vốn chủ sở hữu là tấm đệm giúp ngân hàng chống đỡ cho sự giảm giá trị của những tài sản có và giúp ngân hàng không rơi vào tình trạng mất khả năng chi trả. Klein (2013) và Louzis (2012) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu ở châu Âu và Hy Lạp đã chứng minh vốn chủ sở hữu tác động ngược chiều đến nợ xấu.
Biến đặc thù thứ bảy là biến tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR). Công thức tính tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động như sau:
𝐿𝐷𝑅 = 𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦
𝑉ố𝑛 ℎ𝑢𝑦 độ𝑛𝑔 (3.7)
Trong đó, dư nợ cho vay và vốn huy động được lấy từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng theo từng năm. Tỷ lệ này cho thấy, các ngân hàng phát triển dư nợ cho vay bằng vốn huy động hay vốn khác, vấn đề này liên quan đến việc sở hữu chéo giữa các ngân hàng với nhau. Nếu tỷ lệ này cao (lớn hơn 1) cho thấy ngân hàng cho vay vượt quá số vốn huy động của mình nên phải huy động thêm bằng các kênh khác như: vay liên ngân hàng, vốn ủy thác, vốn tự có…
Dư nợ cho vay trên vốn huy động được kỳ vọng tác động cùng chiều đến nợ xấu. Do các ngân hàng có mức vốn hóa thấp làm tăng rủi ro của danh mục cho vay và do đó gia tăng nợ xấu. Việc cho vay trên vốn huy động quá cao cho thấy rủi ro tín dụng của các NHTM tăng cao. Các nghiên cứu thực nghiệm đều cung cấp bằng chứng LTD có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu như Jimenez và Saurina (2005), Pasha và Khemraj (2010).
- Nhóm các biến đặc thù của ngành
Biến liên quan đến yếu tố cạnh tranh ngành thứ nhất là hệ số tập trung CR4 được tính dựa trên thị phần được kiểm soát bởi 4 NHTM lớn nhất trong hệ thống (CR4) đo lường mức độ cạnh tranh ngân hàng. Chỉ số này được tính toán theo công thức sau:
CR4 = ∑4j=1MSj, 0 ≤ CR4 ≤ 1 (3.9)
Trong đó, hệ số CR4 được xác định bằng tổng giá trị thị phần của 4 NHTM lớn nhất trong hệ thống, MSj là thị phần của ngân hàng thứ j bằng cách sử dụng tổng tài sản đại diện cho thị phần và giá trị CR4 nằm trong khoảng từ 0 đến 1.
CR4 càng gần 0 cho thấy thị trường cạnh tranh hoàn hảo và ngược lại càng gần 1, thị trường càng tập trung. Hệ số CR4 càng cao cho thấy mức độ tập trung thị trường càng lớn, hay quyền lực thị trường nằm ở các NHTM lớn nhất.
Biến liên quan đến yếu tố cạnh tranh ngành thứ hai là chỉ số HHI (Herfindahl- Hirschman Index) được tính toán bằng bình phương thị phần tổng tài sản của tất cả các NHTM trong hệ thống với công thức như sau:
HHI = ∑nj=1MSj2 (3.10)
Trong đó, MSj là thị phần của ngân hàng thứ j. HHI thể hiện mức độ tập trung trong ngành ngân hàng. Giá trị HHI càng cao phản ánh mức độ tập trung càng cao và cạnh tranh giảm. Chỉ số nhỏ hơn 0,01 thể hiện thị trường có mức cạnh tranh hoàn hảo, từ 0,01 đến 0,1 thể hiện mức độ cạnh tranh cao, từ 0,1 đến 0,18 thể hiện mức cạnh tranh trung bình và trên 0,18 thể hiện mức độ tập trung thị trường cao và có xu hướng độc quyền nhóm.
Mức độ cạnh tranh ngành được kỳ vọng có tác động ngược chiều đến nợ xấu.
Theo giả thuyết “rủi ro đạo đức” cho rằng hệ thống ngân hàng sẽ trở nên bất ổn định và dễ đổ vỡ hơn nếu mức độ cạnh tranh tăng lên (Jimenez và ctg, 2007).
Tại Việt Nam, trong giai đoạn nghiên cứu, các NHTM cạnh tranh để thu hút vốn đã dẫn đến tăng trưởng tín dụng tăng cao, điều này có thể làm hạ thấp tiêu chuẩn tín dụng, từ đó dẫn đến nợ xấu gia tăng.
Biến đặc thù thứ chín là biến mức độ kiểm soát của chủ sở hữu. Sở hữu tập trung bao gồm các biến giả OWN1, OWN2, OWN3 thể hiện tỉ lệ sở hữu của một cá nhân, hay tổ chức trên 10%, trên 25% và trên 50% vốn điều lệ của ngân hàng. Luận án tiến hành kiểm định giả thuyết để đánh giá tác động của mức độ kiểm soát của chủ sở hữu đến nợ xấu của NHTM Việt Nam thông qua sử dụng biến đại diện là tỷ lệ nắm giữ cổ phần.
Mức độ kiểm soát của chủ sở hữu được kỳ vọng tác động cùng chiều đến nợ xấu. Quyền sở hữu ngân hàng càng tập trung sẽ càng tăng tính thận trọng đối với rủi ro thông qua việc kiểm soát chặt chẽ hơn các khoản vay. Một số nghiên cứu cho rằng tỷ lệ sở hữu cổ phần tương quan ngược chiều với nợ xấu (Shehzad và ctg, 2010). Điều này được giải thích rằng mức độ kiểm soát của chủ sở hữu góp phần làm giảm hậu quả của vấn đề rủi ro đạo đức. Các nghiên cứu trước cũng sử dụng tỷ lệ nắm giữ cổ phần của các cá nhân hay tổ chức làm biến đại diện cho mức độ kiểm soát của chủ sở hữu. Laeven và Levine (2009) sử dụng hai tỷ lệ là 10% và trên 20% trong khi Shehzad và ctg (2010) cho thấy vấn đề có thể nằm ở tỷ lệ sở hữu cao hơn.
- Nhóm các biến kinh tế vĩ mô
Ngoài các yếu tố đặc thù của ngân hàng, nợ xấu của các NHTM cũng đồng thời chịu tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô. Mặc dù, việc đưa các biến vĩ mô vào mô hình sẽ gặp vấn đề không tương thích với dữ liệu vi mô, nhưng nếu thiếu biến vĩ mô sẽ dẫn đến việc thiếu biến khi xem xét nguyên nhân dẫn đến nợ xấu. Bên cạnh đó, các công trình nghiên cứu thường đưa biến vĩ mô vào mô hình kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của chỉ một quốc gia. Cụ thể Athanasoglou và ctg (2008) khi nghiên cứu các ngân hàng Hy Lạp, Stolz và Wedow (2009) nghiên cứu các ngân hàng Đức, Rossi (2009) nghiên cứu các