Các Biến Và Các Giả Thuyết Cần Kiểm Định Cho Hệ Thống Nhtm

CHƯƠNG 3

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG VÀ QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Trong hầu hết các nghiên cứu về rủi ro tín dụng trong hoạt động của NHTM, tỷ lệ nợ xấu (nợ xấu/tổng dư nợ) thường được sử dụng nhiều nhất để phản ánh chất lượng tín dụng của NHTM. Tỷ lệ nợ xấu đại diện cho rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh ngân hàng có thể sử dụng như là một chỉ tiêu đáng tin cậy để cảnh báo sớm về khủng hoảng ngân hàng, từ đó có thể dẫn tới khủng hoảng kinh tế (Nkusu (2011) và Louzis và cộng sự (2012)). Trong phần này, sẽ nghiên cứu đo lường rủi ro tín dụng đối với doạnh nghiệp theo chỉ tiêu phản ánh rủi ro tín dụng là tỷ lệ nợ xấu đối với doanh nghiệp.

Tại đây sẽ đi nghiên cứu định lượng các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng

đối với doanh nghiệp tại các NHTM để từ đó tìm ra cách thức quản trị hiệu quả nhất.

Qua tham khảo các bài nghiên cứu trước, có rất nhiều yếu tố tác động rủi ro tín dụng ngân hàng. Một số yếu tố chỉ có ý nghĩa riêng đối với từng nền kinh tế, một số yếu tố khác ảnh hưởng có ý nghĩa đến hầu hết các nền kinh tế. Trong phần này, tác giả lựa chọn một số biến có ý nghĩa tại hầu hết các nền kinh tế và phù hợp với thực tiễn của Việt Nam để nghiên cứu, có thể phân loại chúng thành hai nhóm: nhóm các yếu tố bên trong và nhóm các yếu tố bên ngoài.

3.1. Giả thuyết nghiên cứu

Trong những nghiên cứu thực nghiệm trước đây đã đề xuất các yếu tố ảnh hướng đến rủi ro tín dụng (nợ xấu) - trình bày tại Mục 1.2.4. Đối với Luận án này, mục đích là xác định các yếu tố vĩ mô và vi mô tạo thành các nhân tố tác động đến quản trị rủi ro tín dụng (nợ xấu) đối với doanh nghiệp tại các NHTM. Luận án dựa trên các nghiên cứu trước đây và căn cứ tình hình thực tiễn của nền kinh tế Việt Nam để đưa ra các yếu tố đánh giá và kiểm tra sự tác động của nó đến rủi ro tín dụng (nợ xấu) đối với doanh nghiệp. Nghiên cứu đề xuất một số giả thuyết trình bày trong bảng 3.1 như sau:

Bảng 3.1. Đề xuất giả thuyết nghiên cứu

STT

Giả

thuyết

Nội dung

Các ngân hàng lớn chấp nhận rủi ro quá mức bằng cách tăng sử dụng

vốn cho vay nên rủi ro tín dụng nhiều hơn. Vậy giả thuyết H1 quy mô ngân hàng có quan hệ cùng chiều rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 232 trang tài liệu này.

STT

Giả thuyết	Nội dung
2	H2	Khi nền kinh tế tăng trưởng, trước áp lực cạnh tranh để phát triển, các ngân hàng có thể nới lỏng điều kiện xét duyệt tín dụng, chẳng hạn giảm thiểu tiêu chuẩn TSBĐ, chấp nhận những doanh nghiệp có lịch sử tín dụng không tốt hoặc yêu cầu ít chứng cứ về dòng thu nhập bảo đảm cho khoản vay. Điều này sẽ tích lũy rủi ro và bộ 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. Tăng trưởng tín dụng sẽ làm tăng rủi ro tín dụng. Giả thuyết H2 tốc độ tăng trưởng tín dụng đối với doanh nghiệp tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp.
3	H3	Theo Hiệp ước Basel II tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản được mở rộng thành tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản có trọng số rủi ro. Khi rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp gia tăng, các nhà quản trị gia tăng các chi phí liên quan đến quản trị rủi ro tín dụng cũng như hạch toán tài sản có trọng số rủi ro cao. Điều này dẫn đến hệ số vốn chủ sở hữu/tổng tài sản giảm và tỷ lệ dự phòng so với tổng dư nợ phải tăng khi nợ xấu gia tăng. Giả thuyết H3 tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp.
4.	H4	Khi dư nợ tăng, do trình độ quản lý rủi ro tín dụng của các nhà quản trị tốt dẫn đến lợi nhuận tăng, ngân hàng tăng thu nhập sẽ đầu tư đào tạo cán bộ, bổ sung chi phí giám sát khoản vay nên thu hồi nợ tốt, dẫn đến rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp giảm. Giả thuyết H4 tỷ lệ dư nợ /vốn huy động tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp.
5	H5	Lợi nhuận sau thuế/vốn chủ sở hữu tăng thì khả năng sinh lời cao, giảm rủi ro tín dụng. Giả thuyết H5 Tỷ lệ lợi nhuận/Vốn chủ sở hữu tác động ngược chiều rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp
6	H6	Cơ hội đa dạng hóa danh mục cho vay của ngân hàng có mối liên hệ với chất lượng tín dụng. Đa dạng hóa danh mục cho vay làm giảm RRTD. Khi dư nợ ngắn hạn cho vay doanh nghiệp tăng, các NHTM đa dạng hóa danh mục cho vay làm giảm rủi ro tín dụng. Giả thuyết H6 tỷ lệ dư nợ ngắn hạn cho vay doanh nghiệp tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp.

STT

Giả

thuyết

Nội dung

Áp lực của lạm phát góp phần làm tăng rủi ro tín dụng. Tỷ lệ lạm phát cao dẫn tới sự suy giảm nhanh chóng vốn chủ sở hữu của các NHTM và mức độ rủi ro tín dụng lớn hơn. Giả thuyết H7 tốc độ lạm phát tác động cùng chiều RRTD đối với doanh nghiệp.

Khi nền kinh tế tăng trưởng, các doanh nghiệp kinh doanh tốt hơn và sẵn sàng đầu tư mở rộng sản xuất, nhu cầu cấp tín dụng gia tăng, doanh số bán hàng và lợi tức của doanh nghiệp gia tăng góp phần làm tăng khả năng hoàn trả nợ vay. Khi điều kiện kinh tế xấu đi trong tình trạng trì trệ và suy thoái làm cho sức mua của doanh nghiệp ngày càng giảm. Tồn kho của doanh nghiệp gia tăng miễn cưỡng, điều đó làm ảnh hưởng đến lợi tức của doanh nghiệp, ảnh hưởng đến sự sẵn lòng chi trả của người vay. Những bất lợi này làm gia tăng rủi ro của ngân hàng. Giả thuyết H8 tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP tác động ngược

chiều rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp.

3.2. Nguồn số liệu

Cơ sở để chọn mẫu quan sát trước hết về nội hàm ước lượng đảm bảo số quan sát lớn hơn 10 lần so với số biến số. Thứ hai là đối tượng nghiên cứu của Luận án là 35 NHTM trong đó có 7 NHTM Nhà nước và 28 NHTM Cổ phần. Tuy nhiên, cách chọn mẫu quan sát loại trừ các NHTM bán 0 đồng cho NHNN như Ngân hàng Xây dựng, Ngân hàng Đại dương và Ngân hàng Dầu khí toàn cầu, loại các Ngân hàng đang trong tình trạng kiểm soát đặc biệt và các ngân hàng có tài sản có quá nhỏ, nhỏ hơn cả một Chi nhánh của các NHTM Nhà nước.

Dữ liệu được sử dụng trong mô hình định lượng là số liệu theo năm của 20 NHTM tại Việt Nam trong 06 năm (tổng 120 quan sát) là thỏa mãn các cơ sở và yêu cầu trên, giai đoạn 2012-2017 được lấy từ NHNN, báo cáo thường niên, báo cáo tài chính, đăng tải trên website của các NHTM...(Chi tiết Phụ lục 02) Các ngân hàng được chọn vào mẫu nghiên cứu phải bảo đảm còn tồn tại và hoạt động cho tới hết năm 2017, có số liệu thống kê liên tục trong tối thiểu 06 năm. Đồng thời các NHTM cần đảm bảo tính đại diện cho hệ thống NHTM.

Phương pháp nghiên cứu

Trong mô hình hồi quy dữ liệu bảng, ba phương pháp được sử dụng phổ biến nhất là: Mô hình ước lượng bình phương bé nhất (Pooled OLS); Mô hình hiệu ứng cố

định FEM và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM. Để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM, kiểm định LM (Breush - Pagan Lagrange Multiplier) được sử dụng, để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM có công cụ Redundant Fixed Effects; và để lựa chọn giữa REM và FEM, kiểm định Hausman được sử dụng.

3.3. Mô tả số liệu

Các biến được sử dụng trong mô hình nghiên cứu dựa vào các nghiên cứu trước cùng với các giả thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố và rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp của Ngân hàng thương mại. Có rất nhiều yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng. Một số yếu tố chỉ có ý nghĩa riêng đối với từng nền kinh tế, một số yếu tố khác ảnh hưởng có ý nghĩa đến hầu hết các nền kinh tế. Tại đây, tác giả lựa chọn một số biến có ý nghĩa tại hầu hết các nền kinh tế và phù hợp với thực tiễn Việt Nam, có thể phân loại thành hai nhóm là nhóm yếu tố bên trong và nhóm yếu tố bên ngoài.

Biến phụ thuộc: Rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp. Đây được coi là rủi ro lớn nhất mà các ngân hàng phải đối mặt và cũng là nguyên nhân chính dẫn đến hiện tượng khủng hoảng của hệ thống ngân hàng (Bhattacharya&Roy, 2008, trích bởi Ravi P.S.Poudel, 2013). Theo đó, các NHTM phải đo lường, quản trị và thậm chí là chấp nhận những rủi ro ở một mức độ nhất định.

Trong hầu hết các nghiên cứu về rủi ro tín dụng trong hoạt động của NHTM, tỷ lệ nợ xấu (nợ xấu/tổng dư nợ tín dụng) thường được sử dụng nhiều nhất để phản ánh chất lượng tín dụng của các NHTM (Salas và Saurina, 2002; Jimenex và Saurina, 2007; Louzis và cộng sự, 2012; Nguyễn Thị Thái Hưng, 2012...). Đặc biệt theo Nkusu (2011) và Louzis và cộng sự (2012), tỷ lệ nợ xấu đại diện cho rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh ngân hàng có thể sử dụng như là một chỉ tiêu đáng tin cậy để cảnh báo sớm về khủng hoảng ngân hàng, từ đó có thể dẫn tới khủng hoảng kinh tế.

Luận án lựa chọn tỷ lệ nợ xấu cho vay doanh nghiệp được tính toán từ báo cáo tài chính của các NHTM. Trong đó việc phân loại nợ tại các NHTM được thực hiện theo Văn bản số 22/VBHN-NHNN ngày 04/6/2014 của NHNN ban hành quy định về việc phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của TCTD và Thông tư số 02/2013/TT-NHNN về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng.

Biến số giải thích:

Dựa trên các nghiên cứu trước và thực tiễn của nền kinh tế Việt Nam, đề tài sử dụng các yếu tố sau tác động đến rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp tại NHTM:

- Yếu tố vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát

- Yếu tố vi mô: (i) Quy mô ngân hàng (ii) Tốc độ tăng trưởng tín dụng (Creditgr) (iii) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu; (iv) Tỷ lệ dư nợ/Vốn huy động; (v) Tỷ lệ lợi nhuận/Vốn chủ sở hữu; (vi) Tỷ lệ lợi nhuận/Vốn chủ sở hữu; (vii) Tỷ lệ dư nợ ngắn hạn. Bảng 3.1. thể hiện các biến và các giả thuyết cần kiểm định cho hệ thống NHTM Việt Nam. Các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu, cụ thể như sau:

Bảng 3.2. Các biến và các giả thuyết cần kiểm định cho hệ thống NHTM

Tên biến

Công thức			Kỳ vọng dấu
Rủi ro tín dụng doanh (CreditRisk)	nghiệp	Nợ xấu cho vay doanh nghiệp/Tổng dư nợ cho vay doanh nghiệp
Quy mô ngân hàng (Banksize)	Log(TS)			(+)
Tốc độ tăng trưởng tín (Creditgr)	dụng	(Dư nợ cho vay doanh nghiệp nămt - Dư nợ cho vay doanh nghiệp nămt-1 / Dư nợ cho vay doanh nghiệp năm t-1		(+)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (Equity)	Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản			(-)
Tỷ lệ dư nợ/Vốn huy động (LTD)	Tổng dư nợ cho nghiệp/Vốn huy động	vay	doanh	(-)
Tỷ lệ lợi nhuận/Vốn chủ sở hữu (ROE)	Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu			(-)
Tỷ lệ dư nợ ngắn hạn (STL)	Dư nợ cho vay ngắn hạn doanh nghiệp/ Tổng dư nợ cho vay doanh nghiệp			(-)
Tốc độ lạm phát (Inf)				(+)
Tốc độ tăng trưởng GDP (GDPgr)				(-)

Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập chủ yếu từ NHNN, báo cáo thường niên, báo cáo tài chính của 20 NHTM Việt Nam giai đoạn 2012-2017. Các dữ liệu vĩ mô được lấy từ cơ sở dữ liệu của IFS.

Phụ lục 02 mô tả thống kê tóm tắt các biến được sử dụng trong nghiên cứu. Trong Phụ lục 03. tỷ lệ nợ xấu doanh nghiệp trung bình của 20 ngân hàng giai đoạn 2012- 2017 là 2,63% so với tổng dư nợ doanh nghiệp, với nợ xấu cao nhất là 12,37% của Agribank năm 2012 và thấp nhất là 0,38% của TPBank năm 2015. Bên cạnh đó, trong giai đoạn nghiên cứu, tỷ lệ dư nợ ngắn hạn cho vay doanh nghiệp, tỷ lệ dư nợ cho vay doanh nghiệp so với tổng nguồn vốn huy động thường rất cao, trung bình trong giai đoạn này tỷ trọng dư nợ ngắn hạn doanh nghiệp là 52,396%; tỷ trọng dư nợ cho vay doanh nghiệp so với tổng nguồn vốn huy động 45,658 %. Điều này cho thấy các NHTM vẫn còn lệ thuộc

nhiều vào hoạt động tín dụng. Ngoài ra, khả năng sinh lời phân bổ khá dài từ 0,304% đến 22,908% cho thấy sự khác biệt lớn trong hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng.

3.4. Kết quả nghiên cứu

3.4.1. Chạy mô hình Pooled OLS

Bảng 3.3. trình bày kết quả ước lượng hồi quy mô hình với phương pháp hồi quy Pooled OLS như là một phương pháp hồi quy căn bản đầu tiên để xem xét dấu của các biến, trong đó Creditrisk là biến phụ thuộc. Từ bảng 3.3 tác giả xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa rủi ro tín dụng và các yếu tố nội tại

Bảng 3.3. Kết quả hồi quy Pooled OLS mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của ngân hàng (chưa có yếu tố vĩ mô)

Dependent Variable: CREDITRISK Method: Pooled Least Squares Date: 02/27/18 Time: 18:16 Sample: 2012 2017

Included observations: 120

Cross-sections included: 19

Total pool (balanced) observations: 2280

Variable

Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.140257	0.013388	-10.47618	0.0000
BANKSIZE	0.018711	0.001575	11.87656	0.0000
CREDITGR	0.009807	0.001965	4.991495	0.0000
ROE	-0.206411	0.009836	-20.98601	0.0000
STL	0.035100	0.002928	11.98653	0.0000
LTD	-0.005374	0.002340	-2.296189	0.0218
EQUITY	0.128152	0.017406	7.362743	0.0000
R-squared	0.219717	Mean dependent var		0.024984

Hệ số R2= 0.219717 cho biết các biến độc lập trong mô hình giải thích được 21.97% biến phụ thuộc.

Với mức ý nghĩa 5%, tất cả các biến đều có tương quan với rủi ro tín dụng doanh nghiệp. Cụ thể: (1) quy mô ngân hàng. Với hệ số β dương (0.018711) cho thấy tác động

của BANKSIZE tới rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp là cùng chiều; (2) tốc độ tăng trưởng tín dụng. Với hệ số β dương (0.009807) cho thấy CREDITGR có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng doanh nghiệp; (3) tỷ lệ lợi nhuận/vốn chủ sở hữu. Với hệ số β âm (-0.206411) thì ROE có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng doanh nghiệp; (4) tỷ lệ dư nợ ngắn hạn. Với hệ số β dương (0.035100) cho thấy tác động của STL tới rủi ro tín dụng và cùng chiều; (5) tỷ lệ dư nợ/vốn huy động. Với hệ số β âm (-0.005374) LTD có quan hệ ngược chiều với rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp; (6) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu. Với hệ số β dương (0.128152) EQUITY tác động cùng chiều tới rủi ro tín dụng doanh nghiệp.

3.4.2. Lựa chọn mô hình Pooled OLS hay mô hình FEM

Kết quả cho thấy mức ý nghĩa của hầu hết các giá trị thống kê F và χ2 đều nhỏ hơn 0.0005. Do vậy, ước lượng Pooled OLS là phù hợp trong trường hợp này.

Bảng 3.4. Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS hay mô hình FEM

Redundant Fixed Effects Tests Pool: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic

d.f.	Prob.
Cross-section F -0.000000	(18,2255)	1.0000
Cross-section Chi-square 0.000000	18	0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: CREDITRISK
Method: Panel Least Squares
Date: 02/27/18 Time: 18:22
Sample: 2012 2017
Included observations: 120
Cross-sections included: 19
Total pool (balanced) observations: 2280
Variable Coefficient	Std. Error t-Statistic	Prob.
C -0.140257	0.013388 -10.47618	0.0000
BANKSIZE 0.018711	0.001575 11.87656	0.0000
CREDITGR 0.009807	0.001965 4.991495	0.0000
ROE -0.206411	0.009836 -20.98601	0.0000
STL 0.035100	0.002928 11.98653	0.0000
LTD -0.005374	0.002340 -2.296189	0.0218
EQUITY 0.128152	0.017406 7.362743	0.0000
R-squared 0.219717	Mean dependent var	0.024984

3.4.3. Lựa chọn mô hình Pooled OLS hay mô hình REM

Giả thuyết Ho của BPtest là sai số không tồn tại tác động ngẫu nhiên. Như vậy, nếu chấp nhận Ho của kiểm định, nghĩa là ước lượng Pooled OLS là phù hợp hơn so với Random Effects, ngược lại bác bỏ Ho ở mức ý nghĩa 5% thì có thể xem Random Effects là một ước lượng phù hợp.

Trước khi kiểm định BPtest chạy mô hình dữ liệu bảng (Panel Analysis)

Bảng 3.5. Kết quả ước lượng mô hình dữ liệu bảng (Panel Analysis)

Dependent Variable: CREDITRISK Method: Panel Least Squares

Date: 02/27/18 Time: 18:33 Sample: 2012 2017

Periods included: 6

Cross-sections included: 20

Total panel (balanced) observations: 120

Variable

Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.140257	0.060046	-2.335836	0.0213
BANKSIZE	0.018711	0.007066	2.648075	0.0093
CREDITGR	0.009807	0.008812	1.112936	0.2681
ROE	-0.206411	0.044113	-4.679177	0.0000
STL	0.035100	0.013133	2.672593	0.0086
LTD	-0.005374	0.010496	-0.511973	0.6097
EQUITY	0.128152	0.078063	1.641645	0.1034

R-squared 0.219717 Mean dependent var 0.024984

Sau đó thực hiện kiểm định Breusch and Pragan (BP test) để lựa chọn Mô hình Pooled hay mô hình tác động ngẫu nhiên REM

Lagrange multiplier (LM) test for panel data Date: 02/27/18 Time: 18:02

Sample: 2012 2017

Total panel observations: 120 Probability in ()

Null (no rand. effect) Cross-section Period Both