Dữ Liệu, Phương Pháp, Mô Hình Và Kết Quả Nghiên Cứu

Trước tình hình lạm phát ở mức cao, NHNN đã thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ tập trung kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô khiến cho cầu tín dụng của các doanh nghiệp và cá nhân kinh doanh bị suy yếu, hàng tồn kho tăng lên. Điều này đã dẫn đến hệ quả là tỷ lệ nợ xấu có xu hướng tăng lên 2.49% vào năm 2008.

Cuối năm 2009, tỷ lệ lạm phát giảm xuống đáng kể chỉ còn ở mức 6.88% so với năm trước. NHNN đã thực hiện chính sách nới lỏng tiền tệ, sử dụng các gói kích cầu và hỗ trợ lãi suất để gỡ khó khăn cho doanh nghiệp, làm dư nợ tín dụng tăng mạnh, tỷ lệ nợ xấu trong năm này cũng giảm xuống chỉ còn 1.54%.

Tuy nhiên, đến giai đoạn 2010 – 2011, lạm phát đã tăng trở lại lần đầu tiên kể từ năm 2009, lần lượt đạt ngưỡng cao tương ứng ở mức 9.19% và 18.58%. Nguyên nhân là do hệ quả của chính sách nới lỏng tiền tệ được thực hiện vào năm 2009 và nửa đầu năm 2010, tăng trưởng tín dụng và gia tăng cung tiền nhanh kết hợp giá cả hàng hóa thế giới tăng cao. Tỷ lệ nợ xấu gia tăng từ 1.56% (năm 2010) lên 2.02% (năm 2011).

Từ năm 2012 đến năm 2015, lạm phát đã quay đầu giảm sâu chỉ đạt mức 0.4% vào năm 2015. Nguyên nhân là do Chính phủ thực thi chính sách thắt chặt tiền tệ và tài khóa một cách chặt chẽ nhằm kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô. Khác với các giai đoạn trước, khi lạm phát có xu hướng giảm thì Chính phủ lại nới lỏng tiền tệ, còn 4 năm qua Chính phủ đã thực hiện nhất quán và kiên trì với chính sách nói trên, nên lạm phát đã được kiềm chế và kiểm soát ở mức thấp. Tỷ lệ nợ xấu có xu hướng giảm từ 2.47% năm 2012về mức 1.78% vào năm 2015.

Qua hình 3.6 cho thấy tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng trong giai đoạn 2006 – 2015. Khi lạm phát cao, Chính phủ thường sẽ áp dụng chính sách tài khóa và tiền tệ thắt chặt gây khó khăn cho người đi vay, khả năng trả nợ giảm, do đó làm gia tăng nợ xấu trong hệ thống ngân hàng. Tuy nhiên, trong năm 2007 và năm 2012 thì lạm phát có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng. Lý giải cho điều này, trong năm 2007, Chính phủ thực hiện chính sách nới lỏng tiền tệ,

cung tiền quá nhiều, tăng trưởng tín dụng quá cao làm cho tổng dư nợ tín dụng của ngành tăng đột biến dẫn đến tỷ lệ nợ xấu giảm xuống trong khi lạm phát tăng lên. Còn ở năm 2012, lạm phát giảm nhưng nợ xấu có xu hướng tăng lên là do Chính phủ thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ nhằm kiềm chế lạm phát tăng quá cao trong năm 2011 trước đó, xiết chặt cho vay dẫn đến sản xuất kinh doanh trì trệ, doanh nghiệp phá sản, làm tăng nợ xấu của ngân hàng.

Tóm tắt chương 3‌

Chương 3 đánh giá thực trạng rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2006 đến năm 2015 thông qua ba chỉ tiêu đánh giá rủi ro tín dụng gồm tăng trưởng dư nợ tín dụng, tỷ lệ nợ xấu và dự phòng rủi ro tín dụng. Qua thực trạng nghiên cứu, có thể thấy ba chỉ tiêu này đều có xu hướng tăng giảm liên tục, đặc biệt tăng cao trong năm 2008 và năm 2012, cho thấy rủi ro tín dụng cũng có xu hướng tăng cao trong các năm này. Bên cạnh đó, chương 3 tập trung phân tích 5 yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của 17 NHTM Việt Nam giai đoạn 2006 – 2015, gồm 03 yếu tố đặc điểm ngân hàng (ROA, tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng) và 02 yếu tố vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát). Thực trạng cho thấy, ROA và tăng trưởng tín dụng có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng; trong khi đó, tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng. Thực trạng cũng cho thấy tác động của quy mô ngân hàng đến rủi ro tín dụng chưa rõ rệt. Sự tác động của các yếu tố trên đến rủi ro tín dụng sẽ được kiểm định lại cụ thể hơn qua mô hình nghiên cứu được đề xuất trong chương 4.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 92 trang tài liệu này.

Chương 4.DỮ LIỆU, PHƯƠNG PHÁP, MÔ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU‌

Giới thiệu chương 4‌

Trên cơ sở đánh giá thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại 17 NHTM Việt Nam ở chương trước, trong chương 4, tác giả sẽ đưa ra dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu phù hợp để thực hiện kiểm định

giả thuyết. Từ kết quả nghiên cứu có được, tác giả tiến hành phân tích các kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và đưa ra các gợi ý chính sách cho việc kiểm soát rủi ro tín dụng trong hệ thống NHTM Việt Nam trong thời gian tới.

4.1. Dữ liệu nghiên cứu‌

Dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán và báo cáo thường niên của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2006 – 2015. Từ đây, tác giả tiến hành lựa chọn ra mẫu nghiên cứu gồm 17 ngân hàng đại diện cho hệ thống NHTM Việt Nam đáp ứng đầy đủ số liệu trong giai đoạn nghiên cứu này.

Dữ liệu phân tích được lấy theo năm, bắt đầu từ năm 2006 đến năm 2015. Tác giả thực hiện thu thập dữ liệu nội bộ ngân hàng từ Báo cáo tài chính đã được kiểm toán, Báo cáo thường niên của 17 NHTM Việt Nam từ năm 2006 đến năm 2015; dữ liệu kinh tế vĩ mô từ Báo cáo của NHNN và Báo cáo điều tra số liệu thống kê của Tổng cục thống kê từ năm 2006 đến năm 2015.

Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được nhập vào file Excel và xử lý trên file này. Sau đó, tác giả sử dụng phần mềm Stata 12 để xử lý dữ liệu cho mô hình.

4.2. Phương pháp nghiên cứu‌

Để nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng, luận vănđược sử dụng theo phương pháp hồi quy dữ liệu bảng. Phương pháp nghiên cứu này cũng đã được thực hiện trong rất nhiều nghiên cứu trước đó như nghiên cứu của Nabila Zribi và Younes Boujelbène (2011), Nkusu (2011), Gunsel (2011), Vítor Castro (2013).

Tác giả thực hiện nghiên cứu định tính thông qua phương pháp thống kê, mô tả số liệu của các yếu tố nghiên cứu và thực trạng rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam (đại diện là tỷ lệ nợ xấu). Để đảm bảo tính bền vững của mô hình, tác giả thực hiện nghiên cứu định lượng thông qua mô hình hồi quy OLS (Pooled), mô hình Fix Effects và mô hình Random Effects. Sau đó, kiểm định Hausman (Hausman test) để lựa chọn mô hình phù hợp nhất.

4.3. Mô hình nghiên cứu‌

4.3.1. Lựa chọn mô hình nghiên cứu‌

Đề tài được dựa theo mô hình nghiên cứu tham khảo từ nhóm tác giả Nabila Zribi và Younes Boujelbène năm 2011 để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng. Mô hình hồi quy sử dụng dữ liệu bảng trong bài nghiên cứu có dạng như sau:

𝑁𝑃𝐿𝑖,𝑡 = 𝛼0 + 𝛽1𝑅𝑂𝐴𝑖,𝑡 + 𝛽2𝐿𝐺𝑖,𝑡 + 𝛽3𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖,𝑡 + 𝛽4∆𝐺𝐷𝑃 + 𝛽5𝐼𝑁𝐹𝑖,𝑡 + 𝜀𝑖,𝑡

Trong đó:

Biến phụ thuộc 𝑁𝑃𝐿𝑖,𝑡: là tỷ lệ nợ xấu của NHTM i trong năm t.

Các biến độc lập gồm có:

𝑅𝑂𝐴𝑖,𝑡: lợi nhuận ròng trên tổng tài sản bình quân

𝐿𝐺𝑖,𝑡: tỷ lệ tăng trưởng tín dụng năm t

𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖,𝑡: quy mô ngân hàng

∆𝐺𝐷𝑃𝑖,𝑡: tỷ lệ tăng trưởng GDP

𝐼𝑁𝐹𝑖,𝑡: lạm phát

𝛼0: hằng số của mô hình

𝜀𝑖,𝑡: hệ số hồi quy, là phần dư của phương trình hồi quy

4.3.2. Mô tả biến nghiên cứu‌

Các biến được sử dụngtrong mô hình nghiên cứu chủ yếu dựa vào các nghiên cứu trước đây và khung lý thuyết như đã trình bày ở chương 2. Các giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa các yếu tố và rủi ro tín dụng của NHTM sẽ được trình bày lần lượt như sau:

4.3.2.1. Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Trong mô hình nghiên cứu, biến phụ thuộc được xác định là tỷ lệ nợ xấu (NPL). Sukrishnalall Pasha và Tarron Khemraj (2009); Nabila Zribi và Younes Boujelbène (2011);Vítor Castro (2013) đều đo lường NPL bằng tỷ số giữa nợ xấu và tổng dư nợ. Vì vậy, tác giả cũng đo lường biến NPL theo công thức như sau:

Trong đó:

NPL = Nợ xấu

Tổng dư nợ

× 100%

Nợ xấu được tính theo các khoản dư nợ thuộc nhóm 3, 4, 5được thu thập từ Báo cáo thường niên hàng năm của 17 NHTM Việt Nam.

Tổng dư nợ được lấy từ mục Cho vay khách hàng thuộc Bảng cân đối kế toán trong Báo cáo tài chính hàng năm của 17 NHTM Việt Nam.

4.3.2.2. Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA)

Tỷ lệ thu nhập ròng trên tổng tài sản (ROA) đo lường tỷ lệ thu nhập cho các cổ đông của ngân hàng. Khi ROA của ngân hàng năm nay cao hơn so với năm trước đó, cho thấy lợi nhuận của ngân hàng đang tăng cao, do đó rủi ro tín dụng cũng tăng theo, tỷ lệ nợ xấu tăng. Ngược lại, khi ROA năm nay giảm so với năm trước cho thấy lợi nhuận của ngân hàng giảm, do đó rủi ro tín dụng giảm xuống.

Nghiên cứu thực nghiệm của Nabila Zribi và Younes Boujelbène (2011)đã cung cấp bằng chứng cho thấy mối quan hệcùng chiều giữa ROA và nợ xấu. Do đó, tác giả dự kiến ROA có tác động cùng chiều đến nợ xấu.

Giả thuyết H1: Có mối quan hệ cùng chiều giữa ROA với tỷ lệ nợ xấu

𝑅𝑂𝐴 = 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ò𝑛𝑔

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛

Lợi nhuận ròng được thu thập từ mục Lợi nhuận sau thuế của Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh hàng năm của 17 NHTM Việt Nam.

Tổng tài sản được thu thập từ Bảng cân đối kế toán trong Báo cáo tài chính hàng năm của 17 NHTM Việt Nam.

4.3.2.3. Tăng trưởng tín dụng (LG)

Tăng trưởng tín dụng là một trong những yếu tố có thể ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Nó phản ánh thông tin về tình hình chung của thị trường tín dụng và cách tiếp cận tín dụng để vay vốn nhanh chóng. Khi ngân hàng tăng trưởng tín dụng quá nhanh, dễ dàng chấp nhận cấp tín dụng các khoản vay có rủi ro cao sẽ có thể dẫn đến khả năng không thu hồi được nợ trong tương lai. Điều này sẽ góp phần làm tăng tỷ lệ nợ xấu trong tương lai (Vítor Castro , 2013).

Các nghiên cứu của Sukrishnalall Pasha và Tarron Khemraj (2009); Louzis và cộng sự (2010); Ahlem S. M. và cộng sự (2013); Vítor Castro (2013) tìm thấy tăng trưởng tín dụng có tác động ngược chiều đến nợ xấu. Khi NHTM mở rộng hoạt động tín dụng giúp cho các doanh nghiệp, hộ kinh doanh dễ dàng tiếp cận vốn vay, người vay làm ăn có lãi, hoạt động kinh doanh hiệu quả, có khả năng thanh toán nợ vay tốt nên rủi ro tín dụng giảm xuống. Ngược lại, khi ngân hàng giảm tăng trưởng tín dụng, các doanh nghiệp gặp khó khăn trong vay vốn, hoạt động kinh doanh bị thu hẹp, khả năng nợ nần tăng lên, làm cho rủi ro tín dụng tăng lên.

Dựa vào các nghiên cứu thực nghiệm trên, tác giả dự kiến có mối tương quan ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng với tỷ lệ nợ xấu.

Giả thuyết H2: Có mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng với tỷ lệ nợ xấu

LG = Tổng dư nợ tín dụng kỳ này − Tổng dư nợ tín dụng kỳ trước × 100% Tổng dư nợ tín dụng kỳ trước

Tổng dư nợ tín dụng được thu thập từ mục Cho vay khách hàng thuộc Bảng cân đối kế toán trong Báo cáo tài chính hàng năm của 17 NHTM Việt Nam.

4.3.2.4. Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng là một trong những yếu tố được nhiều nghiên cứu trên thế giới lựa chọn đưa vào mô hình.Về mặt lý thuyết, những ngân hàng có quy mô lớn thường quản lý nợ xấu hiệu quả hơn ngân hàng có quy mô nhỏ do khả năng đa dạng hóa danh mục cho vay cao hơn.

Nghiên cứu của Rajiv Ranjan và Sarat Chandra Dhal (2003)tìm ra kết quả có mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô ngân hàng với tỷ lệ nợ xấu. Nguyên nhân là các ngân hàng lớn thường có hệ thống quản lý rủi ro tốt và có nhiều cơ hội để nắm giữ danh mục cho vay ít rủi ro nhất.

Dựa vào các nghiên cứu thực nghiệm trên, tác giả đưa ra dự kiến có mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô ngân hàng với tỷ lệ nợ xấu.

Giả thuyết H3:Có mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô ngân hàng với tỷ lệ nợ xấu

Theo các nghiên cứu của S Pasha và T Khemraj (2009),Gunsel (2011);quy mô ngân hàng được đo bằng tổng tài sản. Quy mô các ngân hàng tại Việt Nam thường có sự khác biệt đáng kể, do đó chọn biến quy mô ngân hàng bằng logarit của tổng tài sản nhằm giảm sự phân tán thông qua xem xét một phần trăm thay đổi của tài sản tác động đến NPL.

Biến quy mô ngân hàng (SIZE) = logarit Tổng tài sản.

Tổng tài sản được thu thập từ Bảng cân đối kế toán trong Báo cáo tài chính hàng năm của 17 NHTM Việt Nam.

4.3.2.5. Tăng trưởng GDP (GDP)

Biến tăng trưởng GDP được sử dụng để kiểm soát các chu kỳ kinh tế vĩ mô. Trong thời kỳ nền kinh tế tăng trưởng, cá nhân và doanh nghiệp cần có đủ tiền để trả nợ, nhưng trong thời kỳ nền kinh tế bị suy thoái, khả năng trả nợ của khách hàng bị giảm, nợ xấu sẽ tăng lên và gây hậu quả bất lợi cho hệ thống ngân hàng (Ahlem S.

M. và cộng sự, 2013).

Louzis và cộng sự (2010); S Pasha và T Khemraj (2009)đã tìm thấy tốc độ tăng trưởng GDP giảm sẽ tác động làm tỷ lệ nợ xấu tăng cao trong hệ thống ngân hàng ở Hy Lạp.

Dựa vào các nghiên cứu trên, tác giả dự kiến có sự tác động ngược chiều giữa tăng trưởng GDP đến tỷ lệ nợ xấu.

Giả thuyết H4: Có mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng GDP với tỷ lệ nợ xấu

Số liệu tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm được thu thập tại Báo cáo điều tra số liệu thống kê của Tổng cục thống kê Việt Nam.

4.3.2.6. Lạm phát (INF)

Lạm phát là sự mất giá trị thị trường hay giảm sức mua của đồng tiền. Lạm phát là một trong những yếu tố có tác động đến tỷ lệ nợ xấu. Lạm phát thấp và ổn địnhcó thể giúp bôi trơn nền kinh tế, tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp cận vốn vay của các ngân hàng dễ dàng hơn, khả năng thanh toán nợ vay cao, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu giảm đi đáng kể.

Tuy nhiên, lạm phát tăng quá cao làm thu nhập thực thế của người vay bị giảm, khả năng trả nợ bị suy yếu dẫn đến không thể hoặc mất khả năng thanh toán cho ngân hàng làm cho tỷ lệ nợ xấu tăng lên.

Gunsel (2011) đã tìm thấy lạm phát có quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng ở Bắc Síp. Tác giả lý luận rằng nền kinh tế có tỷ lệ lạm phát cao sẽ khiến ngân hàng khó khăn trong việc đánh giá rủi ro tín dụng doanh nghiệp, kết quả là chất lượng khách hàng vay giảm, dẫn đến nợ xấu tăng. Nkusu (2011) cũng tìm thấy khi chỉ số lạm phát tăng cao sẽ làm nợ xấu tăng cao.

Dựa vào các nghiên cứu trên, tác giả đưa ra dự đoánmối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát đến nợ xấu là cùng chiều.

Giả thuyết H5: Có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ lạm phát với tỷ lệ nợ xấu

Gửi bình luận