Kết Quả Nghiên Cứu Về Các Yếu Tố Tác Động Đến Nợ Xấu Tại Các Ngân

3.2.1 Thu thập dữ liệu

Dữ liệu được thu thập của 25 NHTM Việt Nam, giai đoạn nghiên cứu từ 2007- 2017, các dữ liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán bởi các Công ty kiểm toán. Dữ liệu nghiên cứu này chưa đồng bộ vì ngân hàng TMCP Tiên Phong chỉ mới thành lập vào năm 2008 nên giai đoạn để thu thập dữ liệu đối với ngân hàng này là từ năm 2009 đến năm 2017. Bên cạnh đó, Ngân hàng TMCP Đông Á kinh doanh thua lỗ không có báo cáo tài chính từ năm 2015 nên dữ liệu của ngân hàng này được thu thập từ 2007-2015.

Đối với các biến vĩ mô là tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ giá đồng USD/VND được thu thập từ nguồn số liệu thống kê hàng năm của Tổng cục thống kê Việt Nam và trên trang web investing.com trong thời gian từ năm 2007-2017.

3.2.2 Thống kê mô tả

Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của các dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Qua kết quả thực hiện phần thống kê mô tả, chúng ta sẽ hình dung sơ bộ về bộ dữ liệu đã thu thập. Qua đó học viên sẽ phân tích đặc tính của các biến độc lập. Sau đó so sánh thống kê mối quan hệ của các biến, thấy được những giá trị chưa phù hợp trong mẫu quan sát.

Trong đó bao gồm các giá trị như sau: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất trong tổng các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu. Nếu nhận thấy những yếu tố nào không phù hợp ta sẽ loại bỏ để có bộ dữ liệu phù hợp nhất.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 133 trang tài liệu này.

3.2.3 Phân tích, lựa chọn mô hình hiệu quả nhất

Các mô hình hồi quy học viên sử dụng cho mô hình nghiên cứu của mình bao gồm: mô hình Pooled OLS, mô hình hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect model – FEM) và mô hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect model – REM).

Học viên thực hiện so sánh giữa các mô hình để có thể lựa chọn mô hình tối ưu nhất trong ba mô hình: Pooled OLS, FEM và REM. Nếu mô hình được chọn còn tồn tại khiếm khuyết, học viên tiếp tục sử dụng các biện pháp để khắc phục nhằm đưa ra kết quả tối ưu nhất cho mô hình nghiên cứu.

3.2.4 Kiểm tra và xử lý khiếm khuyết của mô hình

- Kiểm tra đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là hiện tượng thay vì các biến độc lập tập trung vào giải thích biến phụ thuộc, mà lại tập trung giải thích cho biến độc lập khác. Trong mô hình hồi quy cổ điển, không chấp nhận hiện tượng đa công tuyến hoàn hảo. Nhưng nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo, theo Gujarati & Porter (2009) gây ra một số hậu quả :

Các ước lượng vẫn có tính chất hiệu quả (BLUEs) nhưng sai số chuẩn rất lớn dẫn đến các khoảng tin cậy không còn chính xác.

Đôi khi xảy ra trường hợp một số thống kê t không có ý nghĩa nhưng R2 và F rất lớn.

Gujarati & Porter (2009), chỉ ra một số dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình như sau:

+ Sử dụng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập.

+ Sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF):

Nếu hệ số tương quan có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 hoặc hệ số VIF  10 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến.

- Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Một trong những giả thiết quan trọng của mô hình hồi quy cố định là phương sai thuần nhất. Rõ ràng giả thiết này rất khó xảy ra trong thực tế. Phương sai thay đổi gây ra một số hậu quả:

- Các ước lượng thu được vẫn là ước lượng không chệch, vững nhưng không còn tính hiệu quả.

- Các thống kê t, F không còn hiệu lực.

Có nhiều kiểm định liên quan đến cặp giả thiết: H0: Phương sai thuần nhất và H1: Phương sai thay đổi, như kiểm định Park, kiểm định Glejser, kiểm định Goldfeld - Quandt, kiểm định Breusch – Pagan. Trong luận văn sử dụng kiểm định Breusch – Pagan.

Một số cách khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi như:

+ Sử dụng thống kê suy diễn cải thiện bằng cách sử dụng ma trận iệp phương sai cải thiện (HC/robust).

+ Sử dụng một số phép biến đổi: Logarit hóa, biến đổi Box – Cox và Yeo – Johnson,..

+ Ước lượng GLS (bình phương nhỏ nhất tổng quát): Ước lượng WLS (bình phương nhỏ nhất có trọng số), ước lượng FGLS (ước lượng GLS khả thi).

+ Sử dụng phương pháp GMM.

- Kiểm tra hiện tượng tương quan chuỗi

Sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian. Hiện tượng tương quan chuỗi gây ra hậu quả:

+ Các ước lượng OLS không còn BLUEs (không còn tính hiệu quả).

+ Kiểm định t và F không đáng tin cậy.

Để kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi ta sử dụng thống kê Wooldridge test.

* Tóm tắt chương 3

Học viên đề xuất mô hình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu. Lược khảo các nghiên cứu trước về đề tài các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Đi đến kết quả mô hình nghiên cứu, tiến hành thảo luận kết quả nghiên cứu, phân tích thực trạng các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong chương 4.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

4.1 Thực trạng nợ xấu và các yếu tố tác động đến nợ xấu tại 25 ngân hàng thương mại Việt Nam

4.1.1 Thực trạng nợ xấu tại 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

4.50%

4.00%

3.88%

3.50%

3.30%

3.00%

2.50%

2.36%

2.31%

2.09%

2.06%

2.22%

2.00%

1.77%

1.76%

1.50%

1.12%

1.00%

0.50%

0.00%

2007 2008 2009 2010 2011

2012

Năm

2013 2014 2015 2016 2017

Tỷ lệ nợ xấu(%)

Trong những năm gần đây có thể nhận thấy xu hướng phổ biến của hoạt động tín dụng tại các NHTM Việt Nam đang phát triển theo xu hướng gia tăng về mặt số lượng, quy mô các khoản cấp tín dụng nhưng công tác giám sát về chất lượng tín dụng chưa thực sự hiệu quả cùng với những ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu, tác động xấu đến toàn bộ nền kinh tế của Việt Nam khiến các ngân hàng phải chịu hậu quả mà hoạt động tín dụng mang đến biểu hiện cụ thể là tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam.

Nguồn: Tổng hợp và tính toán của tác giả từ Báo cáo tài chính hợp nhất của 25

NHTM Việt Nam

Biểu đồ 4.1: Tỷ lệ nợ xấu của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2007-2017

Bắt đầu từ năm 2007 các ngân hàng tăng trưởng tín dụng nhanh, chạy đua về mặt số lượng, tỷ lệ nợ xấu năm 2007 là 1,12%. Qua năm 2008, do hậu quả các khoản tăng trưởng tín dụng nhanh từ năm 2007, tỷ lệ nợ xấu tăng lên 2%. Năm 2009, do ảnh hưởng khủng hoảng kinh tế thế giới, các NHTM Việt Nam có sự kiểm soát thận trọng hơn trong các khoản cấp tín dụng, theo đó các ngân hàng hạn chế cho vay nhằm giảm bớt cũng như ngăn ngừa tỷ lệ nợ xấu gia tăng, tỷ lệ nợ xấu năm 2009 giảm xuống còn 1,77%. Từ năm 2010 đến năm 2012, do nhu cầu vốn tăng mạnh, nhận được sự quan tâm của NHNN ban hành nhiều chính sách tiền tệ thuận lợi cho tăng trưởng tín dụng nên các NHTM đã tiếp tục tăng trưởng tín dụng mạnh mẽ. Tỷ lệ nợ xấu trong những năm này cũng liên tục tăng lên theo thời gian. Đến năm 2013, tỷ lệ nợ xấu tăng cao nhất trong lịch sử những năm nghiên cứu là 3,88%. Sang năm 2014, NHNN đã chú trọng hơn trong việc đưa ra nhiều chính sách nhằm giảm tỷ lệ nợ xấu xuống thấp. Từ năm 2014 đến 2017, các NHTM nỗ lực trong việc xử lý nợ xấu, tiến hành bán nợ cho công ty VAMC, NHNN ban hành đề án “Xử lý nợ xấu của hệ thống các TCTD” ban hành kèm theo Quyết định 843 và phấn đấu đưa tỷ lệ nợ xấu về dưới 3% đến cuối năm 2015 như đã nêu tại Nghị quyết 01/NQ- CP ngày 03/01/2015 của Chính phủ về những nhiệm vụ, giải pháp chủ yếu chỉ đạo điều hành thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội và dự toán ngân sách nhà nước năm 2015. Những nỗ lực của Chính phủ, NHNN, VAMC đã mang lại kết quả ấn tượng trong việc giảm tỷ lệ nợ xấu của các NHTM xuống còn 1,76% trong năm 2017.

4.1.2 Dự phòng rủi ro tín dụng so với nợ xấu của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam

4.50%

4.00%

3.88%

3.50%

3.30%

3.00%

2.50%

2.36%

2.31%

2.09%

2.06%

2.22%

2.00%

1.77%

1.76%

1.50%

1.12%

1.00%

0.82%

0.61%

0.63%

0.67%

0.75%

0.70%

0.67%

0.71%

0.74%

0.50%

0.35%

0.00%

2007 2008 2009 2010 2011

2012

Năm

2013 2014 2015 2016 2017

Tỷ lệ nợ xấu

Tỷ lệ chi phí trích lập dự phòng rủi ro

Tỷ lệ (%)

Nguồn: Tổng hợp và tính toán của học viên từ Báo cáo tài chính hợp nhất của 25

NHTM Việt Nam

Biểu đồ 4.2 : Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2007-2017

Để thực hiện việc khắc phục nhằm làm giảm bớt tỷ lệ nợ xấu của các NHTM, NHNN đã có sự quan tâm, chỉ đạo sâu sát thông qua việc ban hành quy định nhằm giúp các NHTM giảm bớt con số gia tăng kỷ lục về nợ xấu;

Số liệu nghiên cứu từ 25 NHTM Việt Nam từ năm 2007-2017, cho thấy mối quan hệ của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro có mối tương quan cùng chiều. Do sự gia tăng của các khoản nợ xấu nên tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tăng cao từ 0,35% năm 2007 lên 1% năm 2008. Qua năm 2009, tỷ lệ trích lập dự phòng giảm xuống còn 0,61%, do các ngân hàng thương mại siết chặt tín dụng hơn trước, tỷ lệ trích lập dự phòng

các năm 2010, 2011 lần lượt là 0,63%, 0,67%. Qua năm 2012, tỷ lệ nợ xấu dừng ở mức cao nhất là 3,88%, do đó các ngân hàng phải tăng tỷ lệ trích lập dự phòng ở mức cao nhất là 0,82%. Bắt đầu từ năm 2013, các ngân hàng thương mại chú trọng hơn trong vấn đề giảm bớt nợ xấu bằng việc thực thi nhiều biện pháp giải quyết như bán nợ cho VAMC, NHNN có sự quan tâm sâu sát với các khoản nợ xấu tại các TCTD. Theo đó tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro của các NHTM cũng giảm và giữ ở mức ổn định.

4.1.3 Thực trạng các yếu tố tác động đến nợ xấu của 25 NHTM Việt Nam từ năm 2007-2017

8.000.000.000

4.50%

7.000.000.000

3.88%

6.822.646.629 4.00%

6.000.000.000

3.30%

5.764.482.901

3.50%

3.00%

5.000.000.000

4.886.560.404

4.149.201.919

4.000.000.000

2.09%

2.36%

3.564.984.017

2.50%

2.31%

2.22%

3.129.684.32.51296.863.166

2.06%

3.000.000.000

1.77%

2.513.844.447

2.00%

1.76%

1.50%

2.000.000.000

1.12% 1.787.331.021

1.288.671.953

1.064.806.999

1.00%

1.000.000.000

0.50%

0.00%

2007 2008 2009 2010 2011

2012 2013

Năm

2014 2015 2016 2017

TỔNG TÀI SẢN

Tỷ lệ nợ xấu

Triệu đồng

Tỷ lệ(%)

4.1.3.1 Quy mô ngân hàng