Bằng Chứng Thực Nghiệm Tác Động Của Nợ Xấu Đến An Toàn Vốn

2.2.2.2. Bằng chứng thực nghiệm tác động của nợ xấu đến an toàn vốn

Các nghiên cứu về tác động của nợ xấu đến an toàn vốn của NHTM được thể hiện trong Bảng 2.7. Các nghiên cứu cho thấy kết quả không thống nhất về ảnh hưởng này. Le (2016) cho thấy, mối tương quan cùng chiều của nợ xấu với hệ số an toàn vốn CAR. Trong khi đó, Lee và Hsieh (2013) lại cho thấy mối quan hệ ngược chiều của rủi ro tín dụng và vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản.

Bảng 2.7. Lược khảo các nghiên cứu về tác động của nợ xấu đến vốn

Tác giả

Quốc gia nghiên cứu	Giai đoạn nghiên cứu	Biến phụ thuộc	Mối tương quan
Le (2016)	NHTM từ 8 quốc gia Đông Á	2005-2014	CAR	(-)
Lee và Hsieh (2013)	NHTM Châu Á	1993-2007	ETA	(-)
Agusman và ctg (2008)	NHTM Châu Á	1998-2003	ETA	(-), không có ý nghĩa thống kê
Alfon và ctg (2005)	NHTM Anh	Q2/1997- !2/2002	ETA	(-)

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 284 trang tài liệu này.

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

2.2.2.3. Bằng chứng thực nghiệm tác động nợ xấu đến tăng trưởng tín dụng

Bảng 2.8 lược khảo các nghiên cứu về tác động của nợ xấu đến tăng trưởng tín dụng. Theo các nghiên cứu trước, nợ xấu gia tăng sẽ tác động tiêu cực đến vốn ngân hàng và giới hạn ngân hàng tiếp cận với nguồn huy động nên làm giảm tăng trưởng tín dụng (Le, 2016; Cucinelli, 2015; Stolz và Wedow, 2009; Wangai và ctg, 2012).

Bảng 2.8. Lược khảo nghiên cứu tác động nợ xấu đến tăng trưởng tín dụng

Tác giả

Quốc gia nghiên cứu	Giai đoạn nghiên cứu	Biến phụ thuộc	Tương quan
Le (2016)	196 NHTM từ 8 quốc gia Đông Á	2005-2014	TTTD từng ngân hàng	(-)
Cucinelli (2015)	488 NHTM Ý	2007-2013	TTTD từng ngân hàng	(-)
Wangai và ctg (2012)	NHTM Kenya	2001-2010	TTTD từng ngân hàng	(-)
Trujillo-Ponce (2013)	NHTM Tây Ban Nha	1999-2009	TTTD từng ngân hàng	(-)
Stolz và Wedow (2009)	NHTM Đức	1999-2004	TTTD từng ngân hàng	(-)

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Dựa trên các lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm, luận án tổng hợp các biến đã chọn trong nghiên cứu để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu trong Hình 2.6. Các yếu tố đặc thù bao gồm: Hiệu quả ngân hàng, Quy mô ngân hàng, An toàn vốn, Tăng trưởng tín dụng, Khả năng thanh khoản, Mức độ kiểm soát của chủ sở hữu. Đồng thời, yếu tố cạnh tranh ngành và các yếu tố kiểm soát vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, lạm phát, lãi suất thị trường, tỷ giá hối đoái, giá bất động sản cũng được đưa vào nghiên cứu nhằm đánh giá đầy đủ các nguyên nhân của nợ xấu.

Yếu tố đặc thù của ngân hàng

Hiệu quả ngân hàng Quy mô ngân hàng An toàn vốn

Tăng trưởng tín dụng Khả năng thanh khoản

Mức kiểm soát của chủ sở hữu

Hiệu quả ngân hàng

Vốn ngân hàng

Hình 2.6. Khung nghiên cứu

Nợ xấu

Yếu tố cạnh tranh ngành

Tăng trưởng tín dụng

Yếu tố kiểm soát vĩ mô

Tăng trưởng kinh tế Lạm phát

Tỷ giá hối đoái Lãi suất thị trường

Giá bất động sản

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Kết luận Chương 2

Mục tiêu của Chương này là nghiên cứu khung lý thuyết về nợ xấu của NHTM, các yếu tố vĩ mô cũng như yếu tố đặc thù tác động đến nợ xấu của NHTM và tác động của nợ xấu đến hoạt động của ngân hàng. Chương này trình bày cụ thể lý thuyết về các yếu tố vĩ mô là tăng trưởng kinh tế, lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái, thị trường bất động sản. Yếu tố đặc thù của ngân hàng bao gồm: hiệu quả ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, quy mô và an toàn hoạt động. Yếu tố đặc thù ngành cũng được đề cập. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng lược khảo các công trình nghiên cứu có liên quan để phân tích mối liên hệ giữa các yếu tố đặc thù và yếu tố kinh tế vĩ mô có tác động đến nợ xấu.

Qua lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy chưa có sự đồng thuận về tác động của các yếu tố đến nợ xấu và kết quả này phụ thuộc vào chính sách kinh tế, CSTT và cơ chế quản lý giám sát của mỗi quốc gia nên có những yếu tố đặc trưng tác động đến nợ xấu. Đây là cơ sở quan trọng và cần thiết để tiến hành nghiên cứu về nợ xấu của Việt Nam nhằm bổ sung vào kho tàng lý thuyết ứng dụng về rủi ro tín dụng trên Việt Nam và thế giới. Chương tiếp theo sẽ trình bày mô hình và phương pháp nghiên cứu của luận án, đồng thời đặt ra các giả thuyết trong nghiên cứu và thực hiện việc xác định, mô tả các biến trong nghiên cứu.

CHƯƠNG 3

MÔ HÌNH, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Giới thiệu

Việc xác định các yếu tố tác động đến nợ xấu và tác động của nợ xấu đến hoạt động ngân hàng là vấn đề rất quan trọng. Vì dựa trên các yếu tố này, các nhà hoạch định chính sách có thể lựa chọn các giải pháp chiến lược nhằm kiểm soát nợ xấu một cách hiệu quả và lâu dài. Vì vậy, nghiên cứu tổng hợp nền tảng lý thuyết và sử dụng kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây cho việc xây dựng mô hình thực nghiệm các yếu tố tác động đến nợ xấu và tác động của nợ xấu cho các NHTM Việt Nam.

Nhằm thực hiện mục tiêu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng và tác động của nợ xấu đến hoạt động ngân hàng, chương này phân tích các phương pháp nghiên cứu và mô hình sử dụng trong nghiên cứu, đồng thời giới thiệu các biến trong mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Mục đích của chương là giới thiệu các phương pháp và mô hình nghiên cứu sử dụng bao gồm phương pháp dữ liệu bảng GMM phân tích tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu cũng như tác động của nợ xấu đến hiệu quả, an toàn vốn và tăng trưởng tín dụng của ngân hàng. Phương pháp phi tham số bao dữ liệu để xác định hiệu quả chi phí.

3.1. Mô hình nghiên cứu

3.1.1. Mô hình về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng thương mại

Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu thứ nhất là xác định và phân tích các nguyên nhân gây ra nợ xấu của NHTM Việt Nam, dựa trên lý thuyết nền tảng về hai nhóm nhân tố vĩ mô và nhân tố đặc thù ngân hàng là nguyên nhân giải thích nợ xấu theo thời gian, dựa trên các mô hình thực nghiệm của các nghiên

cứu trước đây, luận án xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam. Theo các nghiên cứu trước về dữ liệu bảng (như Louzis và ctg (2012), Salas và Sarina (2002), Klein (2013) và Le (2016) về nghiên cứu liên quan đến ngân hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô), cách tiếp cận dữ liệu bảng động được áp dụng để tính đến độ trễ về thời gian trong cấu trúc nợ xấu (NPLs). Mô hình kinh tế lượng động trong luận án gồm các độ trễ của biến giải thích được trình bày như sau:

𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡 = 𝛼𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡−1 + 𝛽𝑀𝑡 + 𝜆1𝐻𝑖𝑡 + 𝜋1 𝐹𝑖𝑡 + 𝜂𝑡 + 𝜀1,𝑖𝑡, |𝛼| ≤ 1 (3.1)

Trong đó, t và i=[1, 2,..N] lần lượt là năm t và ngân hàng thứ i, với 𝜂𝑖𝑡 là các ảnh hưởng của các yếu tố đặc thù đến ngân hàng không quan sát được, 𝜀1,𝑖𝑡 là các sai số, 𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡 là nợ xấu của ngân hàng I năm t, 𝑀𝑡 là ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô, 𝐻𝑖𝑡 là yếu tố cạnh tranh ngành, 𝐹𝑖𝑡 là các yếu tố đặc thù của ngân hàng.

Mô hình này được các nghiên cứu đề cập ở trên xây dựng từ mô hình điều chỉnh riêng phần. Bản chất mô hình này là mô hình tự hồi quy trong đó các giá trị trễ của biến phụ thuộc xuất hiện như một trong những biến giải thích. Mô hình này cực kỳ hữu ích trong kinh tế học thực nghiệm vì chúng làm cho lý thuyết kinh tế tĩnh học trở thành động thông qua chính thức xem xét đến vai trò của thời gian. Những mô hình này giúp phân biệt giữa phản ứng ngắn hạn và dài hạn của biến phụ thuộc theo sự thay đổi một đơn vị của giá trị biến giải thích. Đây là lý do luận án áp dụng mô hình điều chỉnh riêng phần và tiếp cận phân tích dữ liệu bảng để giải thích cho sự tồn tại yếu tố thời gian trong tỷ lệ nợ xấu.

- Nhóm các biến đặc thù của ngân hàng

Biến đặc thù thứ nhất là biến nợ xấu (NPL). Biến nợ xấu được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm nợ xấu so với tổng dư nợ của từng ngân hàng. Theo Quyết định phân loại nợ của Việt Nam thì nợ xấu gồm số dư nợ nhóm 3 đến nhóm 5 trên bẳng cân đối tài sản của các ngân hàng. Nợ xấu được tính theo công thức sau:

𝑁𝑃𝐿 = 𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 3+𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 4+𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 5

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ

(3.2)

Các khoản mục nợ nhóm 3, 4, 5 được lấy từ thuyết minh báo cáo tài chính và BCTN mỗi năm, còn tổng dư nợ được thu thập từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng. Công thức (3.2) được sử dụng để tính toán tỷ lệ nợ xấu của từng ngân hàng theo từng năm.

Biến đặc thù thứ hai là suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA). Biến suất sinh lời trên tổng tài sản ROA dùng để phản ánh hiệu quả sinh lời của ngân hàng. ROA được tính theo công thức sau:

𝑅𝑂𝐴 = 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑠𝑎𝑢 𝑡ℎ𝑢ế

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛

(3.3)

Trong đó, khoản mục lợi nhuận sau thuế được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, tổng tài sản được thu thập từ bảng cân đối kế toán. Nghiên cứu áp dụng công thức (3.2) để tính khả năng sinh lời theo tiên chuẩn Việt Nam.

Biến đặc thù thứ ba là biến hiệu quả chi phí (CE). CE dùng để phản ánh hiệu quả về mặt tiết kiệm chi phí của ngân hàng. Nghiên cứu đã tính CE bằng phương pháp phi tham số bao dữ liệu DEA theo mô hình đề xuất bởi Coelli (2005). Cách chọn biến đầu vào, đầu ra của các ngân hàng được lựa chọn dựa trên quan điểm ngân hàng là định chế tài chính trung gian nên tiền gửi được xử lý như là đầu vào trong quá trình kinh doanh tạo ra đầu ra là thu nhập. Hai biến đầu ra trong nghiên cứu là thu nhập từ lãi (Y1), thu nhập ngoài lãi (Y2), đầu vào được chọn là chi phí lao động (X1), tài sản cố định(X2), tiền gửi khách hàng (X3).

Mối quan hệ giữa biến hiệu quả được kỳ vọng tương quan với nợ xấu của các NHTM Việt Nam, nghĩa là hiệu quả của ngân hàng sẽ giảm khi nợ xấu gia tăng. Sở dĩ luận án kỳ vọng mối quan hệ này ngược chiều là vì dựa trên giả thuyết quản lý kém của Berger và Young (1997), chi phí cao cho thấy chất lượng quản lý kém của ngân hàng và để bù đắp chi phí này khiến các nhà quản

lý ngân hàng chấp nhận rủi ro hạ thấp tiêu chuẩn trong cấp tín dụng để tìm kiếm lợi nhuận dẫn đến gia tăng khoản vay quá hạn. Mặt khác, chi phí thấp phản ánh các ngân hàng giảm nguồn lực để quản lý rủi ro và giám sát người vay, dẫn đến nợ xấu tăng theo giả thuyết tiết kiệm của Berger và Young 1997). Có rất nhiều bằng chứng thực nghiệm ủng hộ quan điểm này trên thế giới, như: Berger và Humphrey (1992), Giradone và ctg (2004) và Hughes và Mester (1993). Bên cạnh đó, trong bối cảnh ngành Ngân hàng Việt Nam ngày càng gia tăng về số lượng và quy mô, vấn đề quản trị có thể không theo kịp với sự phát triển dẫn đến việc giám sát các khoản vay của các NHTM Việt Nam chưa tốt, từ đó nợ xấu có thể gia tăng.

Biến đặc thù thứ ba là dự phòng rủi ro tín dụng (LLR). Biến này đại diện khả năng bù đắp rủi ro, được tính dựa trên công thức sau:

𝐿𝐿𝑅 = 𝑇ỷ 𝑙ệ 𝑑ự 𝑝ℎò𝑛𝑔 𝑟ủ𝑖 𝑟𝑜 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔

𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦

(3.8)

Trong đó, dư nợ cho vay và vốn huy động được lấy từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng theo từng năm.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng được kỳ vọng tác động cùng chiều với nợ xấu. Việc trích lập dự phòng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khoản mục chi phí dự phòng rủi ro cho các khoản vay, nghĩa là quyết định tăng khoản trích lập dự phòng cho dư nợ vay tại ngân hàng sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến chi phí hoạt động của ngân hàng. Đây cũng là biến được sử dụng để kiểm tra hiện tượng che giấu thu nhập của các NHTM thông qua hình thức chuyển lợi nhuận vào chi phí dự phòng nhằm hạn chế tiền thuế phải nộp. Nhiều nghiên cứu cho thấy, các NHTM thường sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng như một công cụ che giấu thu nhập vì hoạt động kinh doanh chính của ngân hàng chính là hoạt động tín dụng (Fonseca và Gonzales, 2008 và Hasan và Wall 2004). Các nhà quản lý dễ dàng điều chỉnh các khoản dự phòng này tăng lên vào thời điểm kinh doanh