Bảng Ma Trận Tương Quan Giữa Các Biến Sau Khi Bỏ Bớt Biến

4.3.2 Kết quả thực nghiệm

Từ các dữ liệu thu thập được luận văn sử dụng phần mềm Stata 12 để tiến hành hồi quy mô hình và chạy các kiểm định cần thiết.Kết quả hồi mô hình trên bằng lệnh Robust với câu lệnh như sau : reg npl cred_gr llr roe size inef nplt1,robust.

Bảng 4.3 Bảng kết quả hồi quy

Hệ số hồi quy	Prob(95%)
Cred_gr-Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng	0.02039	0.063
LLR-Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng	1.06031	0.006
ROE-tỷ suất sinh lợi trên VCH	-0.1284	0.034
SIZE-Quy mô ngân hàng	-0.00398	0.216
INEF-Chi phí hoạt đông/Doanh thu	-0.08117	0.039
NPLt-1-Tỷ lệ nợ xấu năm trước	0.350059	0.061
Hằng số β0	0.086818	0.044
R-Squared 0.8958 Prob.Chi-square 0.0003 F(6,8) 17.76

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 92 trang tài liệu này.

Với mức ý nghĩa 5% thì tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động cùng chiều tới tỷ lệ nợ xấu, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và chi phí hoạt động trên doanh thu hoạt động có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu.Trong khi đó hệ số hồi quy của tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu năm trước không có ý nghĩa tại mức 5%.Với mức ý nghĩa 10% thì tỷ lệ tăng trưởng tín dụng,tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu năm trước có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu, ngược lại tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và chi phí hoạt động trên doanh thu hoạt động có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu , trong khi đó quy mô ngân hàng cũng không có ý nghĩa tại mức 10%.

Kiểm định đa cộng tuyến có kết quả như sau:

Bảng 4.4 Bảng ma trận tương quan giữa các biến

CREDGR	LLR	ROE	SIZE	INEF	NPLt-	VIF
CREDGR	1						4.42
LLR	-0.1834	1					1.68
ROE	-0.4262	0.4752	1				3.46
SIZE	-0.5847	0.0544	-0.0284	1			3.47
INEF	0.7541	-0.1220	-0.6988	-0,2466	1		10.7
NPLt-1	0.8553	-0.0156	-0.4063	-0,6416	0.8313	1	12.1

Nguồn: Kết quả ma trận tương quan giữa các biến từ phần mềm Stata 12 với các biến như đã mô tả ở trên.Câu lệnh như sau : Corr tên các biến.

Bảng 3.4 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Đồng thời bảng 3.4 còn trình bày chỉ số VIF (Variance Inflation Factor), một chỉ số quan trọng thể hiện khả năng đa cộng tuyến trong mô hình. Nếu chỉ số này lớn hơn 10 hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Gujarati, 2004). Trong bảng chỉ số VIF lớn là INEF và NPLt-1.Mô hình có khả năng có hiện tượng đa cộng tuyến khá cao.Để khắc phục vấn đề này thì ta có thể xem xét việc bỏ biến.Theo chương 2 phân tích mối tương quan giữa các biến và tỷ lệ nợ xấu thì biến Size-quy mô ngân hàng dường như chưa thể hiện mối tương quan với tỷ lệ nợ xấu tại Vietcombank và biến quy mô ngân hàng cũng không có ý nghĩa tại mức 5% và 10% nên luận văn đề xuất bỏ biến Size.Sau khi bỏ biến Size thì ta có bảng tương quan giữa các biến như sau:

Bảng 4.5 Bảng ma trận tương quan giữa các biến sau khi bỏ bớt biến

CREDGR	LLR	ROE	INEF	NPLt-1	VIF
CREDGR	1					4.25
LLR	-0.1834	1				1.63
ROE	-0.4262	0.4752	1			3.46
INEF	0.7541	-0.1220	-0.6988	1		7.23
NPLt-1	0.8553	-0.0156	-0.4063	0.8313	1	6.40

Nguồn: Kết quả ma trận tương quan giữa các biến từ phần mềm Stata 12 với các biến như đã mô tả ở trên.Câu lệnh như sau : Corr tên các biến

Ta thấy các chỉ số VIF < 10 mô hình đã không còn hiện tượng đa cộng tuyến. Mô hình hồi quy như sau:

NPL = β1Cred_gr + β2LLR + β3ROE + β4NPLt-1 + β5INEF +β0

Để hồi qui mô hình tránh sự thiên chệch trong ước lượng của sai số chuẩn thì luận văn thực hiện hồi quy với sai số chuẩn mạnh robust trong phần mềm Stata với công thức là reg Cred_gr LLR ROE INEF NPLt-1,robust cho ra kết quả như sau:

Bảng 4.6 Bảng kết quả hồi quy khi bỏ bớt biến Size

Hệ số hồi quy	Prob(95%)
Cred_gr-Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng	0.02403	0.027
LLR-Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng	1.00322	0.002
ROE-tỷ suất sinh lợi trên VCH	-0.12844	0.036
INEF-Chi phí hoạt đông/Doanh thu	-0.10392	0.007
NPLt-1-Tỷ lệ nợ xấu năm trước	0.479629	0.003
Hằng số β0	0.041667	0.042

R-Squared 0.8783

Prob.Chi-square 0.0000

F(5,9) 54.12

Nguồn: Kết quả hồi quy mô hình từ phần mềm Stata 12.0

Với: NPL: Tỷ lệ nợ xấu; Cred_gr: Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng; LLR: Tỷ lệ dự phòng trên tổng dư nợ cho vay; ROE: Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu;INEF: Chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động,NPLt-1: Tỷ lệ nợ xấu năm trước.

Mô hình trên trình bày biến phụ thuộc:Tỷ lệ nợ xấu (NPL) và các biến độc lập bao gồm: Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (Cred_gr); Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ cho vay (LLR); Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE);Chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động (INEF) nhằm giải thích mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và tỷ lệ nợ xấu.

Mô hình cho thấy, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều lên tỷ lệ nợ xấu và có ý nghĩa thống kê dưới 5% (0,02403; p<0,05). Kết quả này là cơ sở để chấp nhận giả thuyết H1 rằng khi tỷ lệ tăng trưởng tín dụng tăng lên sẽ làm tăng tỷ lệ nợ xấu trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Giả thuyết H2 cho rằng tỷ lệ trích lập dự phòng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Kết quả hồi quy cho thấy hệ số LLR có giá trị dương với mức ý nghĩa 5% (1,00322; p<0,05), đây là cơ sở chấp nhận H2.

Cũng trong mô hình cho thấy có sự tác động ngược chiều khả năng sinh lợi của ngân hàng (ROE) với tỷ lệ nợ xấu, và có ý nghĩa thống kê mới mức 5% (0,12844; p<0,05). Giả thuyết H3 có cơ sở chấp nhận.

Giả thuyết H4 cho rằng tỷ lệ nợ xấu của năm trước có tác động cùng chiều đối với tỷ lệ nợ xấu.Theo kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ nợ xấu năm trước NPLt-1 có giá trị dương tại mức ý nghĩa 5% (0,4796229,p<0,05).Có cơ sở để chấp thuận giả thiết H4.

Biến INEF (-0.10392; p<0.05) có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%. Như vậy giả thuyết H6 có cơ sở chấp thuận đó là khả năng quản lý có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu..

Mô hình không đưa ra được kết luận về biến quy mô của ngân hàng Size.Không có cơ sở để bác bỏ hay chấp thuận giả thuyết H5.

4.3.3 Thảo luận kết quả Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng

Tác động của tăng trưởng tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu nhất quán với kỳ vọng đặt ra đó là tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.Điều này cũng tương đồng với phần nghiên cữu thực trạng ở chương 3. Khi tỷ lệ tăng trưởng tín dụng tăng nhanh dẫn đến các điều kiện cho vay cũng lới lỏng hơn,thẩm định sơ sai,cho vay theo chủ trương … làm cho tỷ lệ nợ xấu trong tổng dư nợ tín dụng cũng tăng lên.Việc tăng trưởng tín dụng quá phụ thuộc vào chính sách tín dụng từng thời kỳ của Vietcombank và chủ trương của ngân hàng nhà nước.Qua đó cho thấy kết quả tỷ lệ tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu là tương đối chính xác.

Dự phòng rủi ro tín dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy dự phòng rủi ro tín dụng có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu.Khi ma dự phòng rủi ro tăng thì tỷ lệ nợ xấu cũng gia tăng.Các khoản dự phòng đảm bảo rủi ro theo quy định giúp ngân hàng tự chủ về tài chính và tránh được những cú sốc khi gặp khó khăn. Hoạt động ngân hàng là không tránh khỏi những rủi ro, nhất là trong lĩnh vực tín dụng do đó việc ngân hàng thực hiện phân loại và trích lập dự phòng đúng quy định tạo niềm tin của cổ đông vào tương lai ngân hàng, tạo động lực khuyến khích các nhà đầu tư tiếp tục lựa chọn Vietcombank để đầu tư.Kết quả này cũng tương đồng với kết quả phần thực trạng đã nêu ở chương 3 cho thấy mức độ tin cậy là khá cao. Khả năng sinh lợi

Theo kết quả nghiên cứu thì tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu, kết quả này nhất quán với kỳ vọng đặt ra.Kết quả này cũng tương đồng với kết quả đã phân tích tại chương 3 khi Vietcombank hoạt động hiệu quả, tỷ lệ nợ xấu thấp thì lợi nhuận của ngân hàng cũng tăng lên.Lợi nhuận của ngân hàng tăng lên thì lợi ích của cổ đông cũng được tăng lên từ đó các cổ đồng sẽ ngày càng gắn bó với ngân hàng hơn. Các ngân hàng có khả năng sinh lợi cao ít bị áp lực tạo ra doanh thu và do đó hạn chế việc tham gia vào các dịch vụ tín dụng rủi ro cao.Đồng thời, các

ngân hàng hoạt động không hiệu quả có nhiều khả năng gặp phải các mức độ cao của các khoản nợ xấu.Vì vậy Vietcombank cần luôn duy trì được mức tỷ suất sinh lợi tốt mà vẫn đảm bảo được quản trị rủi ro trong ngân hàng.

Tỷ lệ nợ xấu của năm trước.

Kết quả từ mô hình nhất quán với kỳ vọng đặt ra cho rằng tỷ lệ nợ xấu năm trước có tác động cùng chiều tới tỷ lệ nợ xấu.Tỷ lệ nợ xấu năm trước cao cho thấy khả năng quản trị rủi ro của ngân hàng kém điều này rất có thể ảnh hưởng đến các khoản nợ xấu sẽ phát sinh khi cho vay trong tương lai.

Khả năng quản lý

Kết quả từ mô hình nhất quán với kỳ vọng đặt ra cho rằng khả năng quản lý có tác động ngược chiều tới tỷ lệ nợ xấu tại Vietcombank.Khi mà khả năng quản lý của các nhà lãnh đạo của Vietcombank được năng cao như khả năng thẩm định khoản vay,thẩm định tài sản,khả năng kiểm soát chi phí,...thì những rủi ro trong việc phát sinh nợ xấu sẽ giảm từ đó tỷ lệ nợ xấu cũng sẽ giảm.

Quy mô ngân hàng

Tại Vietcombank luận văn chưa đưa ra được mối quan hệ giữa qui mô ngân hàng với tỷ lệ nợ xấu.Kết quả này khá tương thích với những phân tích trong chương 3 khi phân tích thực trạng mối quan hệ giữa quy mô Vietcombank và tỷ lệ nợ xấu.

Như vậy theo kết quả thống kê của chương 4 thì tỷ lệ tăng trưởng tín dụng , tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu năm trước có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu khá là tương đồng với những phân tích thống kê trong chương 3 và chưa thể đưa ra kết luận về quy mô ngân hàng Vietcombank liệu có tác động đến nợ xấu hay không.

Kết luận chương 4

Trong chương 4 đã tiến hành xây dựng giả thuyết nghiên cứu, chạy mô hình hồi quy, phân tích và thảo luận kết quả từ mô hình được nghiên cứu.Kết quả của mô hình nghiên cứu cho thấy biến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu năm trước có quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở

hữu ROE và giữa chi phí hoạt động trên doanh thu hoạt động có quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy chưa tìm thấy mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng với tỷ lệ nợ xấu.Chương tiếp theo sẽ đề xuất mốt số giải pháp nhằm xử lý và quản lý tốt nợ xấu đối với Vietcombank và ngân hàng nhà nước trong giai đoạn tiếp theo.

CHƯƠNG 5

MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM VÀ KINH NGHIỆM XỬ LÝ NỢ XẤU TẠI MỘT SỐ

QUỐC GIA TRÊN THẾ GIỚI

Luận văn đưa ra các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng Ngoại thương Việt Nam trong giai đoạn 2002-2016 nhằm đề xuất các biện pháp giúp Vietcombank kiểm soát nợ xấu một cách hiệu quả.Để có thể kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu một cách tốt nhất thì ngoài những giải pháp từ chính bản thân Vietcombank, chính phủ và NHNN Việt Nam cũng cần có các biện pháp tổng thể,lâu dài để hỗ trợ cho Vietcombank nói riêng và hệ thống ngân hàng nói chung trong việc kiểm soát giải quyết nợ xấu.

Trên thực tế năm 2016 môi trường kinh doanh đã có nhiều dấu hiệu hồi phục,kinh tế tăng trưởng 6,21% cao hơn mức trung bình trong vòng 6 năm qua với động lực là ngành công nghiệp chế biến,chế tạo và cầu tiêu dùng nội địa.Cán cân thanh toán quốc tế thặng dư,tỷ giá và thị trường ngoại hối cơ bản ổn định,mặt bằng lãi suất giảm đã hỗ trợ tích cực doanh nghiệp gia tăng mở rộng đầu tư sản xuất kinh doanh.Thị trường bất động sản đã sôi động trở lại,với nhiều dự án lớn,nguồn cung dồi dào.Mặc dù vậy vẫn còn tồn tại những rủi ro khá lớn như giá bất động sản tăng khá nhanh nguy cơ bong bóng giá bất động sản,hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp trong nước vẫn còn nhiều khó khăn,vấn đề nợ xấu của hệ thống ngân hàng vẫn còn đó chưa thể giải quyết dứt điểm,việc xử lý các ngân hàng yếu kém vẫn là đề tài nóng hiện nay.

Từ việc xem xét phân tích bằng định tính và định lượng các yếu tố tác động đến nợ xấu của Vietcombank giai đoạn 2002-2016 luận văn đưa ra một số khuyến nghị cho các nhà hoạch định chính sách và ban lãnh đạo của Vietcombank trong việc quản trị rủi ro của ngân hàng cũng như một số chính sách kinh tế vĩ mô nhẵm ổn định thị trường tài chính trong nước để hỗ trợ các doanh nghiệp kinh doanh tốt hơn.

5.1 Đối với bản thân ngân hàng Vietcombank Tăng trưởng tín dụng một cách có kiểm soát.

Theo kết quả nghiên cứu thì tốc độ tăng trưởng tín dụng các mối tương quan cùng chiều với nợ xấu nên để giảm tỷ lệ nợ xấu cần giới hạn tốc độ tăng trưởng tín dụng.Nhưng ngân hàng cũng là một loại doanh nghiệp hoạt động cũng đặt lợi nhuận lên hàng đầu vì vậy để đạt được mục tiêu lợi nhuận thì bắt buộc ngân hàng phải tăng trưởng dư nợ tín dụng.Có thể hiểu giới hạn tốc độ tăng trưởng tín dụng không nhất thiết phải áp dụng cho toàn bộ danh mục cho vay, nhưng có thể hạn chế các loại cho vay được coi là gây ra rủi ro đáng kể cho danh mục cho vay và do đó có thể tạo ra các khoản cho vay có vấn đề.Để hạn chế nợ xấu thì việc tăng trưởng tín dụng phải đi kèm với các biện pháp quản trị rủi ro,kiểm soát được các khoản cho vay.Các khoản cho vay phải đi vào phục vụ việc sản xuất thực sự để tạo ra sản phẩm tránh việc cung cấp các khoản tín dụng vào các ngành có rủi ro cao như kinh doanh bất động sản,chứng khoán…Tăng cường công tác kiểm tra, kiểm soát nội bộ , phát hiện ngăn chặn kịp thời những sai sót, đảm bảo cho hoạt động tín dụng đúng chế độ, đúng luật, ổn định và phát triển bền vững. Rà soát, hoàn thiện các quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng rủi ro phù hợp hơn với thông lệ quốc tế và điều kiện thực tiễn.

Vietcombank cần nâng cao hệ thống quản lý rủi ro tín dụng nhằm nâng cao hiệu quả quản lý các khoản tín dụng, đảm bảo đánh giá đúng năng lực tài chính của khách hàng vay. Đồng thời ngân hàng phải tăng cường công tác kiểm tra giám sát trước, trong và sau khi vay đảm bảo nguồn vốn sử dụng đúng mục đích và đánh giá tốt hơn tình hình tài