CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP TIÊN PHONG
2.3. Xây dựng mô hình kiểm định các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD tại ngân hàng
2.3.1. Lựa chọn biến số 2.3.1.1. Biến phụ thuộc
Bài khóa luận sẽ lựa chọn Tỷ lệ nợ xấu làm biến phụ thuộc để đánh giá về rủi ro tín dụng tại TP Bank bởi đây là yếu tố chính được xem xét khi nghiên cứu về RRTD của một ngân hàng. Điều này được chứng minh qua rất nhiều bài nghiên cứu trong và ngoài nước. Theo thông tư 02/2013/TT-NHNN và mới nhất là thông tư 09/2014/TT-NHNN thì tỷ lệ nợ xấu được tính bằng thương số giữa tổng dư nợ nhóm 3,4 và 5 với tổng dư nợ tín dụng của NHTM. Theo quy định tỷ lệ nợ xấu của TCTD không được vượt quá 3% và nhỏ nhất là 0%.
2.3.1.2. Biến độc lập
- Nhóm các biến vĩ mô: bao gồm GDP phản ánh tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam qua từng năm. IR là tỷ lệ lạm phát được tính theo năm.
GDP: tổng sản phẩm quốc nội là tổng giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ một quốc gia trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm). Tăng trưởng GDP là mức tăng GDP năm sau so với năm liền trước nó theo đơn vị phần trăm. GDP là biến thể hiện tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế trong giai đoạn nghiên cứu. Tốc độ tăng trưởng GDP
Biến tăng trưởng GDP được đưa vào các mô hình nghiên cứu liên quan tới rủi ro tín dụng của ngân hàng như các nghiên cứu của: Fofack (2005), Khemraj và Pasha (2009) cho rằng giữa tỷ lệ nợ xấu và tăng trưởng GDP có mối tương quan ngược chiều. Louzis et al. (2012) lại cho rằng đối với những khoản vay có vấn đề thì tốc độ tăng trưởng GDP có mối tương quan cùng chiều với nhau.
IR: tỷ lệ lạm phát là tốc độ tăng của mặt bằng giá của nền kinh tế. Thông thường, tỷ lệ lạm phát được tính theo chỉ số giá tiêu dùng (CPI) hoặc chỉ số giảm phát GDP. Tỷ lệ lạm phát có thể được tính theo tháng, quý hoặc năm. Tại đây, tỷ lệ lạm phát được tính theo năm. Khi lạm phát tăng thì rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại tăng và ngược lại.
Theo nghiên cứu của Marijama Curak, Sandra Pepur và Klime Poposki (2013), tỷ lệ lạm phát được cho rằng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
- Nhóm các biến thể hiện đặc điểm của TP Bank:
LOANGR: biến thể hiện tốc độ tăng trưởng quy mô tín dụng của ngân hàng, xác định bằng thương số giữa tổng dư nợ kỳ này và tổng dư nợ kỳ trước sau đó trừ đi 1. Quy mô tín dụng của ngân hàng tăng theo năm thì rủi ro tín dụng của ngân hàng cũng tăng theo. Trong nghiên cứu của Castro (2012) quy mô tín dụng ngày càng tăng có thể đem lại những ảnh hưởng không tích cực đến tỷ lệ nợ xấu, tức là khi quy mô tín dụng ngân hàng tăng sẽ có tác động làm tăng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng.
CVTDH: biến thể hiện tỷ lệ dư nợ cho vay trung dài hạn trong tổng dư nợ của ngân hàng, được tính bằng thương số giữa dư nợ cho vay trung dài hạn và tổng dư nợ cho vay kỳ đó. Tỷ lệ cho vay trung dài hạn tăng thì sẽ mang lại ít rủi ro cho ngân hàng hơn.
Theo nghiên cứu của Rajan và Dhal (2003) cho rằng cho vay nhiều với kỳ hạn dài hơn thì nợ xấu sẽ được cải thiện, tức là khi ngân hàng cho vay trung dài hạn nhiều hơn thì nợ xấu giảm.
LDR: biến thể hiện thương số giữa tổng dư nợ và nguồn vốn huy động của ngân hàng. Khi tỷ lệ dư nợ cho vay/ Vốn huy động tăng thì rủi ro tín dụng tại ngân hàng cũng tăng.
Theo nghiên cứu của Abedal Zhuhair Al-Abadallat và Faris Nasif Al-Shibiri (2013), LTD được cho rằng có mối quan hệ theo chiều dương với tỷ lệ nợ xấu. Khi ngân hàng sử dụng nguồn vốn huy động để cho vay khách hàng nhiều hơn tỷ lệ nợ xấu tăng.
ROA: ROA được tính bằng thương số giữa LNST và tổng tài sản của ngân hàng. ROA thể hiện việc sử dụng tài sản để kiếm lời hiệu quả như thế nào. ROA tăng làm cho RRTD của ngân hàng giảm.
ROA được tìm thấy trong nghiên cứu của Louzis et al. (2012), tỷ suất sinh lời tài sản có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Khi NHTM thu được nhiều lợi nhuận từ tài sản của mình hơn thì tỷ lệ nợ xấu giảm.
2.3.2. Lựa chọn mô hình
Phương pháp được sử dụng là phương pháp hồi quy tuyến tính ước lượng mô hình, đánh giá rủi ro tín dụng được đo bằng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Tỷ lệ nợ xấu (NPL) được tính bằng thương số giữa số dư nợ xấu và tổng dư nợ của TP Bank.
Trên cơ sở đã có về mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và các biến liên quan, ngân hàng sẽ điều chỉnh các biến này nhằm làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Phương pháp OLS (Ordinary Least Squares – Phương pháp bình phương nhỏ nhất) được lựa chọn để ước lượng mô hình thông qua phần mềm Stata. Mô hình sẽ ước lượng ảnh hưởng của các nhân tố lên tỷ lệ nợ xấu của TP Bank: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP);
Tỷ lệ lạm phát (IR); Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LOANGR); Cho vay trung dài hạn (CVTDH); Dư nợ cho vay/ Vốn huy động (LDR) và tỷ suất sinh lời tài sản (ROA) trong khoảng thời gian từ 2010 - 2020 của TP Bank. Giả thiết được kiểm định như sau:
NPL= f (Nhóm biến vĩ mô, Nhóm biến vi mô thể hiện đặc điểm của TP Bank) Từ hàm số trên, mô hình kinh tế lượng được kiểm định như sau:
NPL= c + β1GDP + β2IR+ β3LOANGR + β4CVTDH + β5LTD + β6ROA +e Bảng 2.6. Các biến trong mô hình định lượng và xu hướng kỳ vọng của các biến
Tên biến Giải thích biến Kỳ vọng
Biến phụ thuộc
NPL Tỷ lệ nợ xấu trong tổng dư nợ cho vay Biến độc lập
GDP Tốc độ tăng trưởng GDP theo năm -
IR Tỷ lệ lạm phát theo năm +
LOANGR Tốc độ tăng trưởng tín dụng theo năm +
CVTDH Dư nợ cho vay trung dài hạn/ tổng dư nợ -
LDR Tỷ lệ dư nợ cho vay/ Vốn huy động +
ROA Tỷ suất sinh lời tài sản -
2.3.3. Kết quả thực nghiệm
Bảng 2.7. Kết quả mô hình hồi quy
NPL Coef. Std.Err t P>|t|
GDP .1846627 .1506537 1.23 0.288 IR .2556322 .0639387 4.00 0.016 LOANGR .023109 .01036 2.24 0.089 CVTDH -.0629189 .0142848 -4.40 0.012 LDR .1151909 .0352858 3.26 0.031 ROA .2510704 .2073067 1.21 0.293
_cons -.0422456 .0231434 -1.83 0.142 R-squared 0.9289
Adj R- squared
0.8245
Prob > F 0.0269
Nguồn: Trích kết quả mô hình hồi quy