Quy Trình Nghiên Cứu Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rrtd Của Nhtmcp Việt Nam

chính sách theo lý thuyết này là phản tác dụng, các ngân hàng lớn nên chịu “thất bại” nếu việc quản lý RRTD của họ không hiệu quả, từ đó kêu gọi chia nhỏ các ngân hàng lớn thành các tổ chức nhỏ hơn. Năm 2014, Quỹ Tiền tệ Quốc tế và các tổ chức khác cho biết vấn đề vẫn chưa được xử lý. Mặc dù quy định mới đối với các ngân hàng lớn đã yêu cầu bổ sung vốn điều lệ, tăng cường giám sát khoản vay, nhưng thực tế vẫn có một danh sách các ngân hàng quan trọng mà lý thuyết “quá lớn để sụp đổ” có tác động bù đắp một phần

2.4.2.2. Cơ cấu vốn (Tỷ lệ đòn bẩy tài chính)

Cơ cấu vốn (Tỷ lệ đòn bẩy tài chính) là một biến số quan trọng trong việc xác định mức độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng. Các nghiên cứu trước đây thường sử dụng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản là biến đại diện cho mức độ vốn hóa:

Vốn chủ sở hữu hay vốn tự có của ngân hàng là nguồn vốn riêng của ngân hàng do chủ sở hữu đóng góp ban đầu và được bổ sung trong quá trình kinh doanh. Vốn chủ sở hữu là tấm đệm chống lại rủi ro phá sản, tạo niềm tin cho công chúng và đảm bảo với chủ nợ về sức mạnh tài chính của ngân hàng.

Delis, Tran và Staikouras (2011) cho rằng vốn hóa ngân hàng có liên quan tiêu cực đến việc chấp nhận rủi ro của ngân hàng. Tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao hơn, do các yêu cầu về vốn khắt khe hơn, ngụ ý rằng ngân hàng thận trọng hơn trong hành vi cho vay. Ngược lại, Tỷ lệ đòn bẩy tài chính thấp dẫn đến gia tăng các khoản nợ xấu, do nhà quản lý ngân hàng dễ dàng khuyến khích rủi ro đạo đức, tăng danh mục cho vay trong khi ngân hàng chưa đủ vốn hóa

2.4.2.3. Quy mô tín dụng

Tốc độ tăng trưởng tín dụng được xem như một trong những yếu tố ảnh hưởng và cảnh báo sớm tới RRTD trong hoạt động kinh doanh ngân hàng. Trong cơ chế gia tốc tài chính Fisher (1933) và Keynes (1934) đã cho rằng trong giai đoạn tăng trưởng tín dụng nhanh, các dòng vốn được bơm vào nền kinh tế liên tục khiến cho giá trị của tài sản liên tục tăng, các chỉ tiêu và lợi nhuận của các chủ thể kinh tế trở

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 108 trang tài liệu này.

nên “đẹp” hơn so với thực tế. Điều này khiến cho các khoản tín dụng được cấp dễ dàng với mức độ RRTD cao hơn. Đồng thời trong quá trình phát triển kinh tế, các ngân hàng cạnh tranh gay gắt ở thị phần cho vay, khiến cho các tiêu chuẩn tín dụng bị suy giảm và RRTD trong tương lai sẽ tăng lên. Nghiên cứu của Salas, V và J.Saurina (2002), Das, Abhiman & Ghosh, Saibal (2007), Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản (2014) chỉ ra rằng mối quan hệ này có độ trễ nhất định, từ 1-4 năm

Hiện tượng này có thể được giải thích như sau: Khi nền kinh tế tăng trưởng, trước áp lực cạnh tranh để phát triển, các ngân hàng có thể thực hiện hai cách: (1) giảm lãi suất trên mỗi khoản vay mới hoặc (2) nới lỏng điều kiện xét duyệt tín dụng.

(1) Giảm lãi suất là điều không thể vì hành động này sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận và sẽ gặp sự ngăn cản mạnh mẽ từ cổ đông. (2) nới lỏng điều kiện xét duyệt tín dụng. Chẳng hạn như: giảm thiểu tiêu chuẩn tài sản bảo đảm, chấp nhận những khách hàng có lịch sử tín dụng không tốt hoặc yêu cầu ít chứng cứ về dòng thu nhập bảm đảm cho khoản vay. Điều này sẽ tích lũy rủi ro và bộc phát vào giai đoạn kinh tế suy thoái. Các khoản vay có chất lượng thấp sẽ có nguy cơ thất thoát trong điều kiện kinh tế khó khăn, tác động này có thể với độ trễ một vài năm. Tăng trưởng tín dụng theo cách này sẽ làm tăng RRTD dẫn đến việc trích lập dự phòng nhiều hơn trong tương lai cho những khoản vay.

Biến tốc độ tăng trưởng tín dụng trong nghiên cứu này được tính như sau:

2.4.2.4. Tỷ lệ dư nợ/Vốn huy động

Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động, hay còn gọi là tỷ lệ cho vay khách hàng trên tiền gửi khách hàng, cho biết mức độ sử dụng nguồn vốn huy động vào hoạt động cho vay cũng như khả năng cân đối nguồn vốn huy động tại chỗ cho hoạt động tín dụng của NHTMCP.

- LDR > 1, cho biết nguồn vốn huy động không đủ cân đối dư nợ phát sinh tại NHTMCP, hay nói cách khác phải sử dụng vốn của hệ thống.

- LDR ≤ 1, cho biết nguồn vốn huy động không những cân đối đủ mà còn hỗ trợ nguồn vốn cho toàn hệ thống.

Theo nghiên cứu của Zoubi và Khazali (2007) và Ashour (2011) tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng. Các tác giả cho rằng khi các khoản cho vay cao hơn tiền gửi ngân hàng, để tránh thể hiện tình trạng đang muốn thu hút vốn từ bên ngoài của mình, ngân hàng sẽ có động cơ để giảm tỷ lệ dự phòng rủi ro của họ.

Thông tư 22/2019/TT-NHNN (thay thế Thông tư 36/2014/TT-NHNN (và sửa đổi liên quan, có hiệu lực từ 1/1/2020) có những nội dung nới lỏng hơn cho các ngân hàng, từ đó có room để điều tiết chi phí vốn. Hiện tỷ lệ tổng dư nợ tín dụng trên tổng vốn huy động (chỉ số LDR) áp dụng với các ngân hàng gốc nhà nước là 90%, còn ngân hàng tư nhân là 80%. Sau 2 năm tới, toàn bộ ngân hàng sẽ áp dụng tỷ lệ 85%. Có nghĩa là, các ngân hàng đang được lợi rất nhiều, hiểu đơn giản là huy động được 100 đồng vốn, trước đây được phép cho vay ra 80 đồng, nay được cho vay 85 đồng. Theo đó, ngân hàng có thêm nguồn vốn cho vay, một số ngân hàng sẽ không bị áp lực phải huy động vốn quyết liệt để đảm bảo tỷ lệ đó, nên quản lý được chi phí vốn tốt hơn.

2.4.2.5. Khả năng sinh lời của NH

Khả năng sinh lời mạnh mẽ của ngân hàng có thể là do lãi suất cho vay, phí và hoa hồng cao dẫn đến tăng trưởng quy mô và lợi nhuận của ngân hàng. Để đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng, các nghiên cứu thường sử dụng ROA (Tỷ số lợi nhuận trên tài sản) hoặc ROE (Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu), ngụ ý về mức độ quản lý hiệu quả trong việc sử dụng tài sản và vốn chủ sở hữu để tạo ra thu nhập

Tỷ số lợi nhuận trên tài sản là một tỷ số tài chính dùng để đo lường khả năng sinh lời trên mỗi đồng tài sản của ngân hàng. Chỉ tiêu này thể hiện tương quan giữa mức sinh lời của ngân hàng so với tài sản của nó. ROA là tỷ lệ quan trọng nhất trong so sánh hiệu quả hoạt động của ngân hàng vì nó cho ta biết hiệu quả của ngân hàng trong việc sử dụng tài sản để kiếm lời.

Tỷ lệ ROA được tính bằng cách lấy lợi nhuận ròng chia cho tổng tài sản có bình quân của từng thời kỳ.

Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu đo lường khả năng sinh lời trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường.

Chỉ số này là thước đo chính xác để đánh giá một đồng vốn bỏ ra và tích lũy tạo ra bao nhiêu đồng lời. Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu là tỷ lệ thu nhập ròng trên tổng vốn chủ sở hữu (Fraker, 2006).

ROE được tính bằng công thức sau đây:

Các nghiên cứu không thống nhất một kết luận giữa ROA, ROE với RRTD. Nhiều nghiên cứu chứng minh mối quan hệ ngược chiều giữa ROA, ROE và RRTD như Louzis, Dimitrios và cộng sự (2010), Ganic, Mehmed. (2014), Asamoah Adu, Lawrence. (2015), khi cho rằng quản lý kém liên quan đến các kỹ năng kém trong chấm điểm tín dụng, thẩm định tài sản bảo đảm và cam kết giám sát khách hàng vay nợ. Trong khi đó Zribi và cộng sự (2011) cho rằng những ngân hàng sinh lời nhiều nhất là những ngân hàng chấp nhận RRTD cao nhất. Trên thực tế, một ngân hàng có khả năng sinh lời cao có ít động lực tạo thu nhập hơn và do đó ít bị ràng buộc hơn khi tham gia vào các hoạt động rủi ro như cho vay rủi ro. Một số nghiên cứu khác thì không tìm thấy sự tương quan giữa khả năng sinh lời của ngân hàng (Boudrigavà cộng sự (2009), Wiem Ben Jabra và cộng sự (2017), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013))

2.4.2.6. Lãi suất cho vay

Lãi suất danh nghĩa (IIR) là lãi suất được tính theo giá trị danh nghĩa, không kể đến tác động của lạm phát. Lãi suất danh nghĩa thường được công bố chính thức trên hợp đồng tín dụng. Theo nghiên cứu của Brownbridge (1998), lãi suất cho vay cao sẽ làm lượng nợ xấu ngân hàng tăng lên làm ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân

hàng. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng thì tỷ lệ DPRRTD của ngân hàng cũng tăng để có thể bù đắp những rủi ro có thể xảy ra.

Lãi suất cho vay danh nghĩa của mỗi ngân hàng rất khó xác định bởi vì mỗi đối tượng khách hàng, mỗi loại hình cho vay đều có một mức lãi suất khác nhau. Nghiên cứu xác định lãi suất cho vay danh nghĩa bình quân mỗi năm của mỗi ngân hàng qua công thức:

CHƯƠNG III: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Đề tài sử dụng phương pháp ước lượng hồi quy với dữ liệu bảng để phân tích các yếu tố bên trong cũng như các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTMCP Việt Nam. Cụ thể

- Phân tích thống kê mô tả, tính toán giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và bé nhất của từng biến nghiên cứu, để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm nhằm cung cấp những thông tin tổng quát nhất về mẫu nghiên cứu.

- Phân tích tương quan để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

- Phân tích hồi quy để đo lường mức độ tác động đáng kể hoặc không đáng kể của biến độc lập lên biến phụ thuộc, qua đó biết được chiều tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc.

- Kết quả của mô hình được kiểm định và so sánh để tìm ra mô hình phù hợp nhất trong việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến RRTD tại các NHTMCP Việt Nam.

Quy trình nghiên cứu thực nghiệm có thể tóm tắt qua các bước như sau:

Bước 1: Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTMCP Việt

Nam

Bước 2: Thu thập số liệu của các NHTMCP Việt Nam từ 2012-2018.

Bước 3: Mã hóa biến độc lập

Bước 4: Phân tích dữ liệu kiểm tra sự thỏa mãn những giả thuyết của mô hình

Bước 5: Xây dựng ma trận hệ số tương quan

Bước 6: Ước lượng mô hình ban đầu Ước lượng lần lượt các mô hình:

- Mô hình hồi quy tuyến tính thông thường Pooled OLS

- Mô hình hình ảnh hưởng cố định FEM

- Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM

Bước 7: Kiểm định mô hình

- Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định.

- Kiểm định t-test để quyết định xem có sự khác biệt nào về độ tin cậy mang tính thống kê (statistically significant) giữa các bộ dữ liệu hay không, kiểm định F- test để xác định xem các phương sai có chênh lệch hay không.

- Tính hệ số xác định R2 và hệ số xác định hiệu chỉnh để đo lường mức độ phù hợp của mô hình. Kiểm tra mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình.

Bước 8: Tóm tắt kết quả và viết kết luận.

Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến

HTMCP Việt N

RRTD tại các

Thu thập số liệu của các NHTMCP Việt Nam từ 2012-2018

Mã hóa biến độc lập

Kiểm tra dữ liệu có phù hợp với các giả thuyết của mô hình không

Xây dựng ma trận hệ số tương quan

Ước lượng mô hình ban đầu (Pooled OLS, FEM, REM)

Kiểm định mô hình

Tóm tắt kết quả và

viết kết luận

Sơ đồ 3.1. Quy trình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của NHTMCP Việt Nam 2012-2018

Bên cạnh đó, đề tài cũng áp dụng các phương pháp định tính thông qua:

- Phân tích tổng hợp, so sánh, đối chiếu để mô tả thực trạng các NHTMCP Việt Nam hiện nay.

- Sử dụng sơ đồ, bảng biểu, đồ thị để làm tăng thêm tính trực quan và sức thuyết phục của Đề tài

3.1. Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất vào thời điểm cuối năm của các NHTMCP Việt Nam. Đây là bộ dữ liệu bảng, kết hợp giữa dữ liệu theo không gian (số liệu chéo) bao gồm các quan sát trên 35 NHTMCPVN ở cùng một thời điểm và dữ liệu theo thời gian bao gồm các quan sát trên một NHTMCPVN tại nhiều thời điểm từ 2012 - 2018.

Báo cáo tài chính của các NHTMCP được thu thập từ website các ngân hàng hoặc sàn chứng khoán là các báo cáo đã được kiểm toán nên có đầy đủ số liệu tương đối tin cậy phục vụ cho quá trình nghiên cứu. Đây là dữ liệu bảng không cân đối vì trong giai đoạn này có những ngân hàng mới thành lập, có những ngân hàng được sáp nhập và có những ngân hàng không công bố báo cáo tài chính đầy đủ.

Ngoài ra, các thông tin về yếu tố kinh tế vĩ mô được thu thập từ website của Tổng cục thống kê Việt Nam.

Dữ liệu sau khi được thu thập được kiểm tra và nhập vào Excel để sẵn sàng phân tích bằng phần mềm SPSS.

Để phân tích thống kê mô tả; bảng và đồ thị vẽ bằng Excel được sử dụng. Bên cạnh đó, các số liệu thống kê mô tả như trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị tối thiểu và tối đa cũng được đưa ra để mô tả các đặc điểm của các biến đang được điều tra. Hơn nữa, nghiên cứu cũng thực hiện các kiểm định khác nhau để quyết định xem các mô hình được sử dụng trong nghiên cứu là thích hợp hay không:

- Quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

- Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn N (0, σ2).

- Phương sai sai số ngẫu nhiên đồng nhất và không tương quan với nhau

- Không có tương quan giữa sai số ngẫu nhiên và biến độc lập

Nếu có sự vi phạm trong những giả thuyết của mô hình, một trong những giải pháp có thể thực hiện là biến đổi dữ liệu để đảm bảo tính hợp lý của mô hình ước lượng