dương giữa tỷ lệ nợ xấu năm trước và tỷ lệ nợ xấu năm nay. Tuy nhiên, trong các nghiên cứu của Louzis và cộng sự (2010) đã chỉ ra mối tương quan âm giữa tỷ lệ nợ xấu của năm trước và tỷ lệ nợ xấu của năm nay. Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng tỷ lệ nợ xấu của năm trước và tỷ lệ nợ xấu của năm nay có mối tương quan dương.
4.5.2. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLPit)
Dự phòng RRTD được các NHTM trích lập hàng năm và hạch toán vào chi phí hoạt động để nhằm giảm thiểu tổn thất cho NHTM khi RRTD xảy ra. Tỷ lệ dự phòng rủi ro sẽ phản ánh chất lượng tín dụng của NHTM, tỷ số này càng cao thì mức độ RRTD càng cao. Hasan và Wall (2003) và Ahmed và cộng sự (1998) đã chỉ ra trong các nghiên cứu mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ dự phòng RRTD và tỷ lệ nợ xấu. Do đó, trong đề tài này, tác giả kỳ vọng tỷ lệ dự phòng RRTD và tỷ lệ nợ xấu có mối tương quan dương.
4.5.3. Tỷ số hiệu quả hoạt động (INEFit)
Berger và DeYoung (1995) trong bài nghiên cứu của mình chỉ ra rằng sự không hiệu quả trong quản lý chi phí hoạt động của ngân hàng có ảnh hưởng hai mặt đến RRTD ngân hàng. Một mặt, ngân hàng không kiểm soát và theo dòi, quản lý tốt chi phí và phân phối đúng nguồn lực trong hoạt động cấp tín dụng và giám sát các khoản cho vay cũng như tốn kém chi phí cho những điều kiện không lường trước được, mặt khác vì mục tiêu lợi nhuận trong ngắn hạn nên ngân hàng sử dụng chi phí hợp lý bất chấp việc rủi ro của ngân hàng có gia tăng hay không. Do đó, theo Berger và DeYoung (1995) mối quan hệ giữa tỷ số hiệu quả hoạt động và RRTD có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều. Kết quả trên cũng giống như kết quả nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2014). Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng tỷ số hiệu quả hoạt động có mối tương quan dương hoặc âm đối với tỷ lệ nợ xấu.
4.5.4. Tác động đòn bẩy (LEVit)
Tỷ trọng cơ cấu nợ phải trả càng cao trong tổng tài sản sẽ làm đòn cân nợ gia tăng, chính vì thế xác suất vỡ nợ sẽ càng lớn, RRTD càng gia tăng. Các NHTM lớn thường có xu hướng gia tăng đòn cân nợ bởi vì ở Việt Nam việc phá sản ngân hàng
là việc rất hệ trọng, chỉ cần một ngân hàng xảy ra phá sản thì theo hiệu ứng mắt xích sẽ kéo theo cả hệ thống ngân hàng sụp đổ, ảnh hưởng không nhỏ đến nền kinh tế Việt Nam. Chính điều này càng khiến cho các NHTM ưa thích các hoạt động tiềm ẩn nhiều rủi ro. Chaibi và Ftiti (2014) chỉ ra trong bài nghiên cứu rằng mối quan hệ giữa tác động đòn bẩy và tỷ lệ nợ xấu là cùng chiều.
4.5.5. Thu nhập ngoài lãi (NIIit)
Lợi nhuận của các NHTM có được từ thu nhập lãi và thu nhập ngoài lãi. Thu nhập ngoài lãi có được từ việc ngân hàng đa dạng hóa các hoạt động như: hoạt động dịch vụ, mua bán ngoại tệ, kinh doanh chứng khoán, góp vốn mua cổ phần, …Tổng thu nhập ngoài lãi càng cao chứng tỏ các NHTM đa dạng hóa hoạt động càng tốt và lợi nhuận mang lại càng cao. Louzis và cộng sự (2010) cho rằng thu nhập ngoài lãi có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu tuy nhiên trong một vài nghiên cứu khác và điển hình là nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2014), biến thu nhập ngoài lãi không có ý nghĩa thống kê. Trong phạm vi bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng mối quan hệ ngược chiều giữa thu nhập ngoài lãi và tỷ lệ nợ xấu.
4.5.6. Khả năng sinh lợi (ROEit)
Khả năng sinh lợi có mối quan hệ ngược chiều với RRTD ngân hàng theo như các nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2014) và Louzis và cộng sự (2010). Khả năng sinh lợi của NHTM cao là kết quả của việc quản lý tốt, sử dụng hợp lý và có hiệu quả các khoản chi phí, góp phần đem lại lợi nhuận cao, làm giảm RRTD ngân hàng. Do đó, trong đề tài này, tác giả kỳ vọng mối quan hệ giữa khả năng sinh lợi và tỷ lệ nợ xấu là ngược chiều.
4.5.7. Tốc độ tăng trưởng GDP thực của năm trước (GDPi,t-1)
Tốc độ tăng trưởng GDP thực phản ánh tăng trưởng của nền kinh tế. Khi tốc độ tăng trưởng GDP thực càng cao, càng thúc đẩy các doanh nghiệp trong nền kinh tế hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định và bền vững hơn. Hoạt động của các NHTM cũng thuận lợi hơn, nhu cầu của khách hàng về các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng ngày càng tăng, hoạt động cấp tín dụng đem lại hiệu quả cao do khách hàng hoạt động kinh doanh tốt, nguồn thu dồi dào và không bị áp lực trả nợ. Louzis
và cộng sự (2010) và Castro (2013) đã chỉ ra trong các nghiên cứu của mình về mối tương quan âm giữa biến tốc độ tăng trưởng GDP thực của năm trước và tỷ lệ nợ xấu. Trong đề tài này, tác giả kỳ vọng tốc độ tăng trưởng GDP thực của năm trước và tỷ lệ nợ xấu có tương quan âm.
4.5.8. Tỷ lệ lạm phát (INFit)
Tỷ lệ lạm phát là thước đo sức mua của đồng tiền. Đây được xem là một trong số những chỉ số quan trọng nhằm đánh giá thực trạng nền kinh tế cũng như đo lường rủi ro trong hoạt động kinh doanh. Khi lạm phát tăng, hầu hết chi phí các hoạt động sản xuất kinh doanh đồng loạt tăng lên, ảnh hưởng đến hoạt động của các doanh nghiệp, gây áp lực trong việc trả nợ ngân hàng, từ đó làm cho RRTD của ngân hàng gia tăng. Ngoài ra, khi lạm phát gia tăng, các NHTM thường có xu hướng gia tăng lãi suất cho vay hơn là gia tăng lãi suất tiền gửi, từ đó làm cho lợi nhuận ngân hàng gia tăng, mặt khác trong một chừng mực nào đó thì lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp có mối tương quan âm do tác động của đường cong Phillips, từ đó tạo công ăn việc làm cho người lao động, thúc đẩy hoạt động sản xuất kinh doanh được hiệu quả hơn, và giảm áp lực trong việc trả nợ ngân hàng. Chaibi và Ftiti (2014) và Zribi và Boujelbène (2011) trong nghiên cứu của mình đã chỉ ra mối tương quan âm giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu. Farhan, Sattar, Chaudhry và Khalil (2012) đã chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu. Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng biến tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều hoặc ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
4.5.9. Tỷ lệ thất nghiệp (UNit)
Tỷ lệ thất nghiệp cũng là một chỉ tiêu đánh giá thực trạng nền kinh tế. Khi tỷ lệ thất nghiệp gia tăng, ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp và kể cả các NHTM, làm RRTD của ngân hàng gia tăng. Castro (2013) và Chaibi và Ftiti (2014) chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ nợ xấu. Trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng mối tương quan dương giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ nợ xấu.
4.5.10. Tỷ giá hối đoái (ERit)
Tỷ giá hối đoái tăng hay giảm sẽ ảnh hưởng đến sức mua của đồng tiền, ảnh hưởng đến hoạt động ngoại thương của quốc gia. Nếu tỷ giá hối đoái tăng sẽ kích thích hoạt động xuất khẩu do giá hàng hóa xuất khẩu sẽ trở nên rẻ hơn một cách tương đối so với giá hàng hóa. Và điều này sẽ diễn ra ngược lại khi tỷ giá hối đoái giảm. Chính vì thế, ngân hàng trong quan hệ tín dụng với các khách hàng có chức năng xuất nhập khẩu sẽ gặp nhiều khó khăn do những biến động khó lường của tỷ giá hối đoái. Castro (2013) chỉ ra trong bài nghiên cứu mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ nợ xấu và tỷ giá hối đoái. Trong khi Zribi và Boujelbène (2011) lại chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ giá hối đoái và tỷ lệ nợ xấu. Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng tỷ giá hối đoái có tác động dương hoặc âm đến tỷ lệ nợ xấu.
4.6. Kết quả nghiên cứu
Tác giả sử dụng phương pháp GMM để kiểm định mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và các yếu tố đặc trưng ngân hàng và kinh tế vĩ mô, kết quả thu được như sau:
Bảng 4.3. Kết quả hồi quy từ mô hình dạng bảng động
Hệ số tương quan | Độ lệch chuẩn | z | P > |z| | |
L.NPL | 0,3470787 | 0,033606 | 10,33 | 0,000 |
LLP | 1,714624 | 0,2529201 | 6,78 | 0,000 |
INEF | 0,0190538 | 0,0042926 | 4,44 | 0,000 |
LEV | -0,0218817 | 0,0062094 | -3,52 | 0,000 |
NII | 0,0013606 | 0,0066729 | 0,20 | 0,838 |
ROE | -0,008691 | 0,0137847 | -0,63 | 0,528 |
L.GDP | -0,699037 | 0,0627171 | -11,15 | 0,000 |
INF | 0,1027922 | 0,0098441 | 10,44 | 0,000 |
UN | -1,036105 | 0,2420839 | -4,28 | 0,000 |
ER | -0,00000267 | 0,000000471 | -5,67 | 0,000 |
_cons | 0,1255039 | 0,0136539 | 9,19 | 0,000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tỷ Lệ Nợ Xấu Của Các Nhtm Việt Nam Và Một Số Quốc Gia -
Ảnh Hưởng Của Các Yếu Tố Kinh Tế Vĩ Mô Đến Rủi Ro Tín Dụng Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam Từ Năm 2007 Đến Năm 2014 -
Phương Pháp, Dữ Liệu Và Kết Quả Nghiên Cứu Ảnh Hưởng Của Các Yếu Tố Đặc Trưng Ngân Hàng Và Kinh Tế Vĩ Mô Đến Rủi Ro Tín Dụng Tại Các Ngân -
Một Số Giải Pháp Nhằm Hạn Chế Rủi Ro Tín Dụng Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam -
Đóng Góp Mới Của Đề Tài, Hạn Chế Của Đề Tài Và Gợi Ý Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo -
Ảnh hưởng của các yếu tố đặc trưng ngân hàng và kinh tế vĩ mô đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam - 13
Xem toàn bộ 121 trang tài liệu này.
(Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm Stata 12.0)
Căn cứ vào kết quả hồi quy, mô hình nghiên cứu có 8 biến có ý nghĩa thống kê. Trong đó, các biến tỷ lệ nợ xấu của năm trước, tỷ lệ dự phòng RRTD, tỷ số hiệu quả hoạt động, tỷ lệ lạm phát có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu. Các biến tốc độ tăng trưởng GDP thực của năm trước, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá hối đoái và tác động đòn bẩy có mối tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu. Ngoài ra, hai biến thu nhập ngoài lãi và biến khả năng sinh lợi trong mô hình hồi quy không có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.4. Tổng hợp kết quả hồi quy
Ký hiệu | Tên biến | Kỳ vọng | Kết quả ước lượng | |
1 | L.NPL | Tỷ lệ nợ xấu của năm trước | + | + |
2 | LLP | Tỷ lệ dự phòng RRTD | + | + |
3 | INEF | Tỷ số hiệu quả hoạt động | +/- | + |
4 | LEV | Tác động đòn bẩy | + | - |
5 | NII | Thu nhập ngoài lãi | - | Không có ý nghĩa thống kê |
6 | ROE | Khả năng sinh lợi | - | Không có ý nghĩa thống kê |
7 | L.GDP | Tốc độ tăng trưởng GDP thực của năm trước | - | - |
8 | INF | Tỷ lệ lạm phát | +/- | + |
9 | UN | Tỷ lệ thất nghiệp | + | - |
10 | ER | Tỷ giá hối đoái | +/- | - |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả hồi quy) Ngoài ra, tác giả còn so sánh mô hình hồi quy dạng bảng động (sử dụng phương pháp GMM) với các mô hình hồi quy dạng tĩnh như: mô hình pooled regression, mô hình FEM và mô hình REM để thấy được tính hiệu quả của mô hình
hồi quy dạng bảng động.
Mặt khác, khi sử dụng mô hình dạng tĩnh để xem xét sự tác động của các yếu tố đặc trưng ngân hàng và kinh tế vĩ mô đến RRTD thì xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan, điều này làm cho các ước lượng không còn tính vững và tính hiệu quả, cụ thể như sau:
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi (phụ lục 15) cho kết quả p-value
= 0.0000 < α (mức ý nghĩa 5%), do đó xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan (phụ lục 15) cho kết quả p-value = 0.0000 < α (mức ý nghĩa 5%), do đó xảy ra hiện tương tự tương quan.
Mặc dù có thể khắc phục hai hiện tượng trên đối với mô hình FEM nhưng vấn đề nội sinh thì không xử lý được, do đó phương pháp GMM lại trở nên hiệu quả nhất khi xử lý triệt để được hiện tượng phương sai thay đổi, hiện tượng tự tương quan và hiện tượng nội sinh.
Bảng 4.5. Tổng hợp kết quả từ bốn mô hình hồi quy
Mô hình Pooled regression | Mô hình FEM | Mô hình REM | Mô hình hồi quy dạng bảng động | |
L.NPL | 0,294*** (4,30) | 0,147* (1,96) | 0,294*** (4,30) | 0,347*** (10,33) |
LLP | 1,529*** (4,61) | 2,174*** (4,80) | 1,529*** (4,61) | 1,715*** (6,78) |
INEF | 0,0169 (1,51) | 0,0326** (2,58) | 0,0169 (1,51) | 0,0191*** (4,44) |
LEV | -0,00318 (-0,15) | -0,0650* (-1,96) | -0,00318 (-0,15) | -0,0219*** (-3,52) |
NII | 0,0000410 (0,00) | 0,00709 (0,60) | 0,0000410 (0,00) | 0,00136 (0,20) |
ROE | -0,0472* (-1,75) | 0,0165 (0,50) | -0,0472* (-1,75) | -0,00869 (-0,63) |
L.GDP | -0,798*** (-2,65) | -0,802*** (-2,69) | -0,798*** (-2,65) | -0,699*** (-11,15) |
INF | 0,113*** (2,66) | 0,100** (2,36) | 0,113*** (2,66) | 0,103*** (10,44) |
UN | -1,258** (-2,09) | -1,078* (-1,83) | -1,258** (-2,09) | -1,036*** (-4,28) |
ER | -0,00000337** (-2,57) | -0,00000267* (-2,01) | -0,00000337** (-2,57) | -0,00000267*** (-5,67) |
_cons | 0,139*** (2,97) | 0,164** (3,37) | 0,139*** (2,97) | 0,126*** (9,19) |
Ghi chú: *; **; *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Xử lý số liệu từ phần mềm Stata 12.0)
Kết quả chạy cả 4 mô hình cho thấy, dấu của các biến độc lập không thay đổi, tuy nhiên các biến trong mô hình pooled regression, FEM và REM không có ý nghĩa hoặc có ý nghĩa không cao lại có ý nghĩa khi sử dụng phương pháp GMM, chẳng hạn: biến tỷ số hiệu quả hoạt động (INEF) và biến tác động đòn bẩy (LEV).
Kết luận chương 4
Chương 4 tác giả đã sử dụng số liệu của 25 NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2007 đến năm 2014 để phân tích tác động của các yếu tố đặc trưng ngân hàng và kinh tế vĩ mô đến RRTD của các NHTM. Mô hình hồi quy dạng bảng động được sử dụng và phương pháp GMM mang lại hiệu quả cao cho ước lượng. Thông qua kết quả hồi quy, tác giả tìm thấy tỷ lệ nợ xấu của năm trước, tỷ lệ dự phòng RRTD, tỷ số hiệu quả hoạt động và tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu còn các biến tốc độ tăng trưởng GDP thực của năm trước, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá hối đoái và tác động đòn bẩy có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Mặt khác, kết quả hồi quy cũng cho thấy biến tỷ lệ thu nhập ngoài lãi và biến khả năng sinh lợi hoàn toàn không có ý nghĩa thống kê khi phân tích chúng trong mối quan hệ với tỷ lệ nợ xấu.
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
5.1. Kết luận về kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đặc trưng ngân hàng và kinh tế vĩ mô đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam
5.1.1. Ảnh hưởng của các biến đặc trưng ngân hàng đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam
5.1.1.1. Tỷ lệ nợ xấu của năm trước
Kết quả nghiên cứu đã hỗ trợ bằng chứng cho thấy tỷ lệ nợ xấu của năm trước thực sự có tác động đến tỷ lệ nợ xấu của năm nay và đặc biệt sự tác động này là cùng chiều. Tỷ lệ nợ xấu của NHTM ảnh hưởng rất lớn đến kết quả hoạt động kinh doanh và tính an toàn của hệ thống các NHTM cũng như gắn chặt với hiệu quả quản trị điều hành của các cấp lãnh đạo NHTM. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ nợ xấu của năm trước tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu năm nay tăng trung bình 34,71% trong khoảng thời gian từ năm 2007 đến năm 2014. Kết quả này cũng hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Castro (2013) và Chaibi và Ftiti (2014).
5.1.1.2. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Trong hoạt động cấp tín dụng của các NHTM thường tiềm ẩn rất nhiều rủi ro và RRTD là quan trọng nhất. Do đó, các NHTM đều phải trích lập dự phòng RRTD để xử lý các khoản nợ xấu nếu có phát sinh. Kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa biến tỷ lệ dự phòng RRTD và tỷ lệ nợ xấu và kết quả này cũng tương đồng với các kết quả nghiên cứu của Hasan và Wall (2003), cụ thể là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và xét trong khoảng thời gian từ năm 2007 đến năm 2014, khi tỷ lệ dự phòng RRTD gia tăng 1% sẽ làm cho tỷ lệ nợ xấu của các NHTM tăng trung bình khoảng 171,46%. Các NHTM khi trích lập dự phòng RRTD cao dẫn đến nợ xấu gia tăng là do trình độ của cán bộ tín dụng chưa đáp ứng cũng như công tác thanh tra, giám sát và chỉ đạo hoạt động của các NHTM trong việc