Tác Động Của Nợ Xấu Đến Hiệu Quả Lợi Nhuận Và Hiệu Quả Chi Phí Của

trên 25% và 50% lại cùng chiều với nợ xấu. Như vậy, kết quả cho thấy dấu của các hệ số này ngược với kỳ vọng. Tuy nhiên, điều này cũng được tìm thấy ttrong nghiên cứu của Louzis và ctg (2012). Giống với các NHTM Hy Lạp, vốn hóa của hệ thống NHTM Việt Nam chủ yếu tập trung ở các NHTM có vốn sở hữu nhà nước. Một số NHTM có vốn sở hữu nhà nước lại cho vay cho các DNNN và cho vay một số lĩnh vực rủi ro như chứng khoán, bất động sản nên làm nợ xấu gia tăng.

4.3.6.3. Các yếu tố kinh tế vĩ mô

- Biến tăng trưởng kinh tế

Biến kiểm soát kinh tế vĩ mô là tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều với nợ xấu với mức ý nghĩa 1% với mô hình GMM hệ thống, đúng với kỳ vọng của nghiên cứu. Khi các yếu tố khác không đổi, tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP tăng 1 đơn vị thì NPL giảm 0,3990 (mô hình 1); 0,3931 (mô hình 2); 0,4589 (mô hình 3) và 0,7546 (mô hình 4). Tăng trưởng kinh tế càng cao thì nợ xấu càng giảm, điều này được giải thích là do khi kinh tế tăng trưởng cao, các doanh nghiệp và hộ gia đình hoạt động hiệu quả, tăng khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn cho ngân hàng làm tỷ lệ nợ xấu giảm xuống. Tại Việt Nam, trong giai đoạn nghiên cứu, nhìn chung nợ xấu của các NHTM gia tăng từ năm 2009 trong khi tăng trưởng kinh tế giai đoạn 2008-2015 thấp hơn giai đoạn 2005- 2007. Tăng trưởng kinh tế thấp dẫn đến thu nhập của doanh nghiệp và hộ gia đình giảm, làm giảm khả năng trả nợ và làm tăng tỷ lệ nợ quá hạn.

- Biến tỷ lệ lạm phát và lãi suất

Biến tỷ lệ lạm phát cùng chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 10% qua ước lượng GMM hệ thống. Khi các yếu tố khác không đổi, INF tăng 1 đơn vị sẽ làm NPL tăng 0,0188 (mô hình 1), 0,0447 (mô hình 2). Điều này phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu H7 đề cập trong Chương 3: lạm phát tăng sẽ khiến nợ xấu gia tăng, đồng thời tương tự kết quả nghiên cứu của Fofact (2005). Khi tỷ lệ lạm phát cao, chính phủ thường áp dụng các 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 của các NHTM. Tại Việt Nam, tỷ lệ lạm phát trung bình của giai đoạn nghiên cứu là 11.67%, với mức tăng cao nhất là 23,11% năm 2008, điều này làm ảnh hưởng gia tăng nợ xấu của hệ thống NHTM. Tương tự, lãi suất cho vay cũng tác động cùng chiều với nợ xấu.

- Biến tỷ giá hối đoái

Kết quả hồi quy cũng cho thấy: khi các yếu tố khác không đổi, EXI tăng 1 đơn vị sẽ làm NPL tăng 0,2059 (mô hình 1), 0,3210 (mô hình 2); 0,5124 (mô hình 3) và 0, 4397 (mô hình 4). Kết quả này đúng với kỳ vọng nghiên cứu: Tỷ giá hối đoái cũng tác động cùng chiều với nợ xấu. Điều này được lý giải là khi đồng ngoại tệ tăng giá, các khoản vay bằng ngoại tệ sẽ gia tăng, hay rủi ro tỷ giá gia tăng, làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng, dẫn đến nợ xấu gia tăng.

- Biến thị trường bất động sản

Kết quả nghiên cứu thể hiện chỉ số giá nhà đất tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê. Khi các yếu tố khác không đổi, ESI tăng 1 đơn vị thì NPL tăng 0,0683 đơn vị. Do các NHTM Việt Nam cho vay đối với các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản chiếm tỷ trọng cao, như đã phân tích trong mục 4.2, tăng trưởng nhanh tín dụng chỉ dựa vào giá trị tài sản thế chấp chứa đựng nhiều rủi ro tiềm ẩn nếu nền kinh tế thị trường địa ốc bị suy giảm. Điều này cho thấy giá bất động sản ở Việt Nam tăng trưởng nóng trong giai đoạn nghiên cứu là một trong những nguyên nhân gây ra nợ xấu cho hệ thống NHTM Việt Nam.

4.4. Kết quả ước lượng tác động nợ xấu đến hoạt động ngân hàng

4.4.1. Tác động của nợ xấu đến hiệu quả lợi nhuận và hiệu quả chi phí của các ngân hàng thương mại

Kết quả ước lượng GMM hệ thống về tác động nợ xấu đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam được trình bày trong Bảng 4.10. Hiệu quả NHTM được đại diện bởi 2 biến là khả năng sinh lời ROA và hiệu quả chi phí CE trong mô hình 1 và mô hình 2. Mô hình 1 là kiểm tra ảnh hưởng của nợ xấu cùng với biến HHI đến ROA và mô hình 2 là biến CR4 và thêm vào các biến kiểm soát của chủ sở hữu. Tương tự, mô hình 3 là tác động của nợ xấu cùng với biến HHI, mô hình 4 là biến CR4 và biến kiểm soát của chủ sở hữu.

Kiểm định Hasen cho thấy không có hiện tượng nội sinh vì chấp nhận giả thuyết H0 các biến là ngoại sinh. Thông qua kiểm định AR(2) cho thấy không có hiện tượng tự tương quan.

Kết quả Bảng 4.10 cho thấy tác động có ý nghĩa quan trọng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng: Nợ xấu gia tăng làm giảm hiệu quả về chi phí cũng như khả năng sinh lời của ngân hàng. Khi các điều kiện khác không đổi, NPL tăng 1 đơn vị sẽ làm cho ROA giảm 0,1579 đơn vị (mô hình 1), 0,1904 đơn vị (mô hình 2), làm CE giảm 0,1221 (mô hình 3) và 0,1803 đơn vị ( mô hình 4). Điều này được giải thích là do chất lượng tín dụng nghèo nàn làm giảm thu nhập lãi và làm tăng chi phí dự phòng. Điều này hàm ý chính sách quan trọng là để tăng lợi nhuận ngân hàng, nhà quản lý nên tăng cường việc giám sát và theo dõi rủi ro của các khoản nợ (Karminsky và Kostrov, 2014; Le, 2016). Nguyên nhân cũng là do việc quản trị ngân hàng kém dẫn đến nhiều hoạt động rủi ro và làm nợ xấu gia tăng. Ngược lại, ngân hàng có suất sinh lời cao là ngân hàng có khả năng kiểm soát tốt nợ xấu hay kiểm soát tốt chi phí kinh doanh nên tỷ lệ nợ xấu giảm.

Bảng 4.10. Ước lượng GMM tác động của nợ xấu đến hiệu quả lợi nhuận và hiệu quả chi phí

Biến phụ

thuộc

ROA

Mô hình 1

Mô hình 2

Mô hình 3

Mô hình 4

L.ROA

0,2432***

(0,0302)

0,2542***

(0,0347)

L.CE

0,2997***

(0,0968)

0,3721***

(0,0251)

Yếu tố đặc thù

NPL

-0,1579***

(0,0331)

-0,1904***

(0,0315)

-0,1221*

(0,0343)

-0,1803***

(0,0427)

ETA

0,0117***

(0,0033)

0,0061**

(0,0332)

-0,0118***

(0,0032)

-0,0186***

(0,0202)

LGR

0,0019***

(0,0005)

0,0006**

(0,0005)

0,0051**

(0,0002)

0,0053**

(0,0008)

-0,2989**

(0,0606)

-0,3067**

(0,0699)

0,0315***

(0,0366)

0,0781***

(0,2306)

LDR

0,0009***

(0,0020)

0,0008*

(0,0002)

0,0004***

(0,0000)

0,0046***

(0,0027)

Own1

0,1079**

(0,4648)

-0,2425**

(0,1319)

Own2

-0,0896*

(0,1395)

0,1946***

(0,0874)

Own3

-0,0736*

(0,3354)

0,0237**

(0,2619)

HHI

0,2264***

(0,0321)

0,3190**

(0,1922)

CR4

0,4198***

(0,3381)

0,1292***

(0,7801)

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 285 trang tài liệu này.

Yếu tố vĩ mô

GDP

0,0323***

(0,0187)

0,0432***

(0,0279)

0,0441***

(0,0188)

0,0639***

(0,0387)

INF

0,0004***

(0,0022)

0,0005

(0,0030)

0,0229*

(0014)

0,0003***

(0,0045)

LNER

0,1456**

(0,0251)

0,2721**

(0,3026)

-0,11607***

(0,0329)

-0,1473***

(0,2446)

CONS.

-1,2480***

(0,0096)

-0,5806***

(0,2319)

-0,7255**

(0,5712)

-0,7714

(0,6018)

Số quan

sát

323

Số ngân

hàng

Số công

cụ

Pro>chi2

0,000

Hansen

test

0,503

0,304

0,456

0,461

AR(1)

0,007

0,016

0,005

0,002

AR(2)

0,390

0,242

0,742

0,627

***, **, * ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Trong ngoặc thể hiện sai số chuẩn. Mô hình 1 là kiểm tra ảnh hưởng của nợ xấu cùng với biến HHI đến ROA và mô hình 2 là biến CR4 và thêm vào các biến kiểm soát của chủ sở hữu. Tương tự, mô hình 3 là tác động của nợ xấu cùng với biến HHI, mô hình 4 là biến CR4 và biến kiểm soát của chủ sở hữu.

Nguồn: Trích xuất từ Stata 11.0

Bên cạnh biến nợ xấu, kết quả cũng thể hiện hiệu quả ngân hàng chịu tác động bởi cả yếu tố đặc thù và yếu tố vĩ mô. Hơn nữa, những ngân hàng có vốn hóa tốt có khả năng thu được lợi nhuận cao hơn, do họ có thể thu hút nhiều khách hàng hơn, mở rộng dịch vụ, điều này cho thấy mối quan hệ cùng chiều của hiệu quả với ETA.

4.4.2. Tác động của nợ xấu đến an toàn vốn của ngân hàng thương mại

Kết quả ước lượng GMM tác động nợ xấu đến an toàn vốn của các NHTM Việt Nam được trình bày trong Bảng 4.11. Mô hình 1 là kiểm định tác động của nợ xấu với biến kiểm soát là HHI, trong khi đó mô hình 2 là biến CR4 cùng với yếu tố kiểm soát của chủ sở hữu. Kết quả kiểm định thể hiện nợ xấu tác động

tiêu cực đến vốn chủ sở hữu của ngân hàng với mức ý nghĩa là 1%. Điều này phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu: nếu nợ xấu giảm sẽ làm giảm vốn chủ sở hữu và ngược lại. Khi các điều kiện khác không đổi, NPL tăng 1 đơn vị sẽ làm cho ETA giảm 0,1812 đơn vị (mô hình 1) và 0,1750 đơn vị (mô hình 2). Hệ số ngược chiều của NPL với ETA phù hợp với lý thuyết kênh vốn ngân hàng cho rằng tỷ lệ nợ xấu cao làm tăng tính không chắc chắn về trạng thái vốn của các ngân hàng. Kết quả này cũng nhất quán với Lee và Hsieh (2013), Le (2016) và Alfon và ctg (2005).

Bảng 4.11. Ước lượng GMM tác động của nợ xấu đến an toàn vốn

Biến phụ thuộc ETA

Mô hình 1

Mô hình 2

L.ETA

0,3906***

(0,0945)

0,3314***

(0,0863)

Yếu tố đặc thù

NPL

-0,1812***

(0,2499)

-0,1750***

(0,2461)

ROA

0,1718***

(0,7270)

0,1061***

(0,7523)

-0,1659***

(0,1013)

-0,1035***

(0,1232)

LGR

0,0174***

(0,0024)

0,0147***

(0,0027)

-0,2680***

(0,5645)

-0,3767***

(0,7296)

LDR

0,0025***

(0,0000)

0,0031***

(0,0000)

OWN1

0,2002**

(0,5815)

OWN2

-0,2564***

(0,7532)

OWN3

-0,1227*

(0,1062)

Yếu tố cạnh tranh ngành

HHI

0,4246***

(0,1109)

CR4

0,1235***

(0,4785)

Yếu tố kinh tế vĩ mô

GDP

0,1574**

(0,2140)

0,1899***

(0,2273)

INF

0,0172*** (0,0227)	0,0042*** (0,0235)
LnER	-0,1162** (0,2879)	-0,1405** (0,5816)
CONS	-0,6528*** (0,2772)	-0,6840** (0,3112)
Số quan sát	323	323
Số ngân hàng	34	34
Số công cụ	25	27
Pro>chi2	0,000	0,000
Hansen test	0,399	0,527
AR(1)	0,008	0,006
AR(2)	0,471	0,510

***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Trong dấu ngoặc thể hiện sai số chuẩn. Mô hình 1 là kiểm định tác động của nợ xấu với biến kiểm soát là HHI, trong khi đó mô hình 2 là biến CR4 cùng với yếu tố kiểm soát của chủ sở hữu.

Nguồn: Trích xuất từ Stata 11.0

Vốn ngân hàng cũng chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố đặc thù khác của ngân hàng. Hệ số hồi quy của ROA, LGR, CE và TA đều quan trọng ở mức 1%. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Alfont và ctg (2005). Mối quan hệ cùng chiều của ROA hàm ý các ngân hàng có lợi nhuận sẽ giữ lại thu nhập của mình để cải thiện vốn. Mối quan hệ ngược chiều có ý nghĩa của vốn chủ sở hữu với TA phù hợp với giả thuyết ảnh hưởng của quy mô tài sản. Ngân hàng càng lớn có cơ hội đa dạng hóa tốt hơn và tiếp cận thị trường vốn dễ dàng hơn, vì vậy họ giữ ít vốn hơn như tấm đệm chống lại các cú sốc tiêu cực về vốn.

4.4.3. Tác động của nợ xấu đến tăng trưởng tín dụng

Kết quả ước lượng của nợ xấu đến tăng trưởng tín dụng được trình bày trong Bảng 4.12. Mô hình 1 là kiểm định tác động của nợ xấu với biến kiểm soát là HHI, trong khi đó mô hình 2 là biến CR4 cùng với yếu tố kiểm soát của chủ sở hữu. Kết quả ước lượng của nợ xấu đến tăng trưởng tín dụng là ngược chiều và có ý nghĩa 1% và phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu: nợ xấu tăng sẽ làm tăng trưởng tín dụng giảm. Khi các điều kiện khác không đổi, NPL tăng 1 đơn vị sẽ

làm cho LGR giảm 0,2116 đơn vị (mô hình 1); 0,2383 đơn vị (mô hình 2). Như vậy, cải thiện chất lượng tài sản có ảnh hưởng quan trọng đến tăng trưởng tín dụng. Ngược lại, nếu nợ xấu tăng trong giai đoạn khủng hoảng tài chính, cộng với suy giảm trong giá trị thế chấp, sẽ gia tăng sự thận trọng của các ngân hàng và dẫn đến thắt chặt việc mở rộng tín dụng, hay làm giảm tăng trưởng tín dụng. Hơn nữa, nợ xấu cao cũng sẽ tác động tiêu cực đến vốn ngân hàng và giới hạn khả năng tiếp cận tài chính của các ngân hàng.

Bên cạnh đó, tăng trưởng tín dụng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác như ROA, CE, LDR, TA và các yếu tố vĩ mô. Tín dụng thường có xu hướng tăng nhanh đối với ngân hàng có mức lợi nhuận cao, bằng chứng là hệ số dương với ROA. Mức vốn hóa ngân hàng cũng có ảnh hưởng quan trọng đối với cung tín dụng và mối quan hệ cùng chiều giữa vốn và tăng trưởng tín dụng cho thấy ngân hàng có vốn hóa cao sẽ có mức tăng trưởng tín dụng lớn hơn.

Bảng 4.12. Ước lượng GMM tác động của nợ xấu đến tăng trưởng tín dụng

Biến phụ thuộc LGR

Mô hình 1

Mô hình 2

L.LGR

0,1829***

(0,0267)

0,1654***

(0,0018)

Yếu tố đặc thù

NPL

-0,2116***

(0,1143)

-0,2383***

(0,1129)

ROA

0,0490***

(0,1080)

0,0515***

(0,1301)

0,0012***

(0,0235)

0,0013***

(0,0284)

ETA

0,5244***

(0,1506)

0,0533***

(0,1755)

-0,2616***

(0,7638)

-0,0050***

(0,3612)

LDR

0,0253*

(0,1353)

0,004***

(0,1264)

OWN1

-0,1241**

(0,1730)

OWN2

0,1433*

(0,3352)

OWN3

0,1384*

(0,2770)

Yếu tố cạnh tranh ngành