Phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam_TT

Những đóng góp mới về mặt học thuật, lý luận: - Bổ sung thêm nhân tố về “Tăng trưởng số lượng chi nhánh và sở giao dịch” mà các nghiên cứu trước đây về nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng của ngân hàng chưa đề cập đến. Sau khi phân tích thực tế bằng số liệu thực nghiệm của luận án cho thấy đây là nhân tố ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê tới rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam. - Trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu trước, luận án đã xây dựng được mô hình gồm 9 nhân tố vi mô và vĩ mô tác động đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam và lượng hóa được mối quan hệ ảnh hưởng đó. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 8 nhân tố là có ý nghĩa thống kê thể hiện sự tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam bao gồm: tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ, tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi, tăng trưởng số lượng chi nhánh và sở giao dịch của ngân hàng, tỷ lệ chi phí hoạt động, quy mô ngân hàng, tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng GDP và 01 nhân tố là tốc độ tăng trưởng tín dụng không có ý nghĩa thống kê bị loại khỏi mô hình. - Nghiên cứu sẽ là một công trình thử nghiệm kết hợp giữa nghiên cứu hàn lâm và nghiên cứu ứng dụng, qua đó kiểm định mô hình nghiên cứu với các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Chính vì vậy, kết quả nghiên cứu sẽ phản ánh độ tin cậy cũng như bổ sung và phát triển về mặt phương pháp luận trong việc phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng và đề xuất các giải pháp khả thi cho các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Những kết luận, đề xuất mới rút ra từ kết quả nghiên cứu: - Trên cơ sở dữ liệu thứ cấp thu thập được từ 20 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 10 năm 2011-2020, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng dữ liệu bảng được thực hiện bằng việc ước lượng mô hình tác động cố định FEM, mô hình tác động ngẫu nhiên REM, mô hình dữ liệu bảng động GMM thông qua phần mềm Stata 16.0 để đưa ra phương trình hồi quy chuẩn hóa như sau: TLNXi,t = 0.859* 1.TLNX – 0.435*DPRRTDt + 0.398*CFHĐ - 0.0509*TNNL + 0.0959*TTCN - 0.0690*GDP + 0.288*LP + 0.505*SIZE - 6.157 Kết quả này cho thấy các nhân tố “Tỷ lệ nợ xấu có độ trễ 1 năm, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ chi phí hoạt động, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi, tăng trưởng số lượng chi nhánh và sở giao dịch, tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng GDP” có ảnh hưởng đáng kể tới “Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng năm hiện tại”. Trong các nhân tố này thì có nhân tố “Tỷ lệ tăng trưởng GDP”, “tỷ lệ thu nhập ngoài lãi”, “tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng” có tác động ngược chiều tới “Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng năm hiện tại”. Biến còn lại trong mô hình nghiên cứu là “Tốc độ tăng trưởng tín dụng” không có ý nghĩa thống kê bị loại khỏi mô hình. - Thông qua việc phân tích thực trạng về rủi ro tín dụng và việc lượng hóa mức độ tác động của các nhân tố đến rủi ro tín dụng sẽ giúp cho các ngân hàng thương mại Việt Nam nhận thức được nguyên nhân và hậu quả của rủi ro tín dụng đối với hiệu quả hoạt động của ngân hàng để từ đó có giải pháp phòng ngừa và hạn chế tối đa rủi ro tín dụng cho ngân hàng mình. - Kết quả nghiên cứu sẽ giúp cho các nhà nghiên cứu, các nhà quản lý trong ngành ngân hàng tại Việt Nam có cái nhìn đầy đủ và toàn diện hơn về một phương pháp tiếp cận trong đo lường và phân tích đánh giá rủi ro tín dụng. Đồng thời nhận diện được các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Đây là điều kiện để triển khai các nghiên cứu ứng dụng hoặc hoạch định các chính sách có liên quan đến ngân hàng để phòng ngừa và hạn chế tối đa rủi ro tín dụng cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam trong thời gian tới.nhân t

PHẦN MỞ ĐẦU

1 Lý do lựa chọn đề tài

Trong tất cả các hoạt động kinh doanh của NHTM từ trước đến nay thì

hoạt động tín dụng là một nghiệp vụ truyền thống và là hoạt động kinh doanh

quan trọng nhất, mang lại tỷ trọng lợi nhuận lớn nhất cho ngân hàng Song,

nó cũng là hoạt động phức tạp, tiềm ẩn nhiều rủi ro nhất Rủi ro trong hoạt

động tín dụng có thể tác động lớn đến các hoạt động kinh doanh khác và có

thể làm tổn hại đến uy tín và vị thế của ngân hàng Thực tiễn trong những

năm qua, hệ thống NHTM Việt Nam đã thực hiện nhiều biện pháp có tính

đồng bộ, triển khai trong toàn hệ thống để tăng cường hạn chế và phòng

ngừa rủi ro tín dụng, kiểm soát chặt chẽ chất lượng cho vay, không ngừng

hoàn thiện các quy định nội bộ, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, tăng

cường giáo dục đạo đức nghề nghiệp cho toàn thể cán bộ nhân viên Tuy

nhiên, do nhiều nguyên nhân khác nhau, trong đó nguyên nhân chủ quan là

chủ yếu dẫn đến tỷ lệ nợ xấu có xu hướng gia tăng trong các năm 2012 -

2015, nhiều khoản nợ có khả năng mất vốn tiếp tục xuất hiện trong năm

2018 mặc dù tỷ lệ nợ xấu có giảm Đặc biệt là những yếu kém trong việc

phòng ngừa và hạn chế rủi ro tín dụng đã gây ra tình trạng “mất” cán bộ, thu

nhập của các ngân hàng ngày càng bị giảm sút trong các năm 2012-2015

Không những vậy, năng lực cạnh tranh của các NHTM Việt Nam cũng bị

giảm sút so với các ngân hàng khác trong khu vực và trên thế giới; mặc dù

trong 5 năm 2016-2020 sau thời gian thực hiện đề án tái cơ cấu thì hệ thống

các NHTM Việt Nam đã có sự phục hồi nhưng vẫn còn dư âm ảnh hưởng đến

khả năng đáp ứng vốn tín dụng cho nền kinh tế Xuất phát từ lý do trên,

nghiên cứu này của tác giả cố gắng lấp đầy khoảng trống trong các tài liệu

bằng cách tập trung vào nghiên cứu các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng

tại các NHTM Việt Nam với đề tài “Phân tích các nhân tố tác động đến

rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam”

2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung của luận án là phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam, trên cơ sở đó đề xuất các giải pháp nhằm phòng ngừa và hạn chế rủi ro tín dụng cho các NHTM Việt Nam trong thời gian tới

3 Câu hỏi nghiên cứu

- Rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại đo lường bằng những chỉ tiêu nào?

- Những nhân tố nào tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam?

- Mức độ tác động của từng nhân tố đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam như thế nào?

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Luận án sẽ tập trung nghiên cứu về các nhân

tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam

- Phạm vi nghiên cứu:

+ Về không gian nghiên cứu: Trong khuôn khổ luận án này, tác giả chỉ

giới hạn nghiên cứu 20 NHTM đã và đang hoạt động trong giai đoạn 10 năm

từ năm 2011 - 2020

+ Về thời gian nghiên cứu: luận án chủ yếu sử dụng số liệu thứ cấp được thu thập thông qua các báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của các NHTM nghiên cứu, thông qua NHNN, Tổng cục thống kê và từ bộ dữ liệu

Việt Nam Key Indicator 2020 của NHTM phát triển Châu Á trong giai đoạn

10 năm từ 2011 - 2020

5 Phương pháp nghiên cứu

Luận án sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu khác nhau bao

gồm: Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp và thứ cấp, phương pháp ước lượng

dữ liệu bảng (OLS, FEM,REM,GLS,GMM), phương pháp chuyên gia

6 Kết cấu của luận án

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý thuyết

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3: Kết quả nghiên cứu

Chương 4: Thảo luận kết quả nghiên cứu và đề xuất

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1 Tổng quan nghiên cứu

1.1.1 Tổng quan các công trình nghiên cứu về rủi ro tín dụng của ngân

hàng thương mại

Khi nghiên cứu về rủi ro tín dụng của các NHTM đã có rất nhiều công

trình nghiên cứu trong và ngoài nước như: Hosna, et al (2009); Kithinji

(2010); Kargi (2011); Chen và Pan (2012); Musyoki, D và Kadubo, A.S

(2012); Muhammad, N et al (2012); Ogilo Fredrick (2012); Ravi Prakash

Sharma Poudel (2013); Ogboi, Ch & Unuafe, O.K (2013); Engdawork

Tadesse Awoke (2014); Fan Li & Yijun Zou (2014); Olawale, F.K et al

(2015); Ali Sulieman Alshatti (2015); Million Gizaw, Matewos Kebede và

Sujata Selvaraj (2015); Yuga Raj Bhattarai (2016); Muriithi, J.G et al

(2016)…

1.1.2 Tổng quan các công trình nghiên cứu về phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng thương mại

1.1.2.1 Rủi ro tín dụng được đo lường bằng tỷ lệ nợ xấu: một số nghiên cứu cho rằng rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại có thể được đo lường thông qua tỷ lệ nợ xấu là tỷ số của tổng nợ xấu chia cho tổng dư nợ cho vay như: Jin-Li Hu, Yang Li, Yung-Ho Chiu (2004); Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007); Fadzlan Sufian & Royfaizal R.Chong (2008); Tobias Olweny

&Themba M Shipho (2011); Nguyễn Thị Thái Hưng (2012); Ravi Prakash Poudel & Sharma Poudel (2013); Ahlem & Fathi (2013); Yurdakul Funda (2014); Nguyễn Quốc Anh và Nguyễn Hữu Thạch (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015); Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng, Nguyễn Song Phương (2015); Nguyễn Tuấn Kiệt và Đình Hùng Phú (2016); Nguyễn Linh Đan (2018); Lê Phan Thị Diệu Thảo và Bùi Công Duy (2018); Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2018)…

1.1.2.2 Rủi ro tín dụng được đo lường bằng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng: một

số nghiên cứu khác lại đo lường rủi ro tín dụng thông qua tỷ lệ của dự phòng rủi ro tín dụng chia cho tổng tài sản của Ngân hàng như: Hasan & Wall (2004); Chen & cộng sự (2005); Ashour (2011); Mohd Isa (2011); Nabila Zribi và Younes Boujelbène (2011), Nguyễn Thị Thu Hiền và Phạm Đình Tuấn (2014); Nguyễn Văn Thuận và Dương Hồng Ngọc (2015); Nguyễn Hoàng Bích Ngọc (2016)…

1.1.2.3 Rủi ro tín dụng được đo lường bằng tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng: một số một số nghiên cứu lại kết hợp cả hai cách tính trên để tính rủi ro tín dụng Tiêu chí đo lường này xét đến vấn đề trích lập dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra đối với từng khoản nợ cụ thể nên phản ánh chính xác hơn về rủi ro tín dụng Tiêu biểu cho cách tính này phải nhắc đến Hess K., Grimes A., & Holmes M (2009); Daniel Foos, Lars Norden và Martin Weber (2010); Somanadevi Thiagarajan et al (2011); Ong Tze San&The Boon Heng (2012)…

1.1.3 Khoảng trống nghiên cứu

Trong phạm vi giới hạn về nguồn lực và chủ đề của luận án, tác giả dự

định tập trung nghiên cứu về các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại

20 NHTM ở Việt Nam nhưng có sự vận dụng và điều chỉnh nhất định theo

mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

1.2 Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng trong hoạt động của Ngân hàng

thương mại

1.2.1 Rủi ro trong hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại

1.2.1.1 Quan niệm về rủi ro trong hoạt động kinh doanh của NHTM: Trong

hoạt động kinh doanh của NHTM thì rủi ro có thể được hiểu là khả năng xảy

ra những tổn thất mà ngân hàng không lường trước được gây tổn thất về tài

sản, giảm sút lợi nhuận của ngân hàng

1.2.1.2 Các loại rủi ro trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương

mại gồm: rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất, rủi ro hối đoái,

rủi ro hoạt động

1.2.2 Rủi ro tín dụng trong hoạt động của Ngân hàng thương mại

1.2.2.1 Quan niệm về rủi ro tín dụng: Rủi ro tín dụng là tổn thất có khả năng

xảy ra đối với nợ của ngân hàng do khách hàng không thực hiện hoặc không

có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam

kết trong hợp đồng tín dụng đã ký kết giữa ngân hàng và khách hàng

1.2.2.2 Đặc điểm của rủi ro tín dụng: Rủi ro tín dụng mang tính bị động; Rủi

ro tín dụng có tính chất đa dạng và phức tạp; Rủi ro tín dụng có tính tất yếu

1.2.2.3 Phân loại rủi ro tín dụng

- Phân loại theo nguyên nhân phát sinh rủi ro: Rủi ro giao dịch, rủi ro

danh mục

- Theo mức độ tổn thất: Rủi ro đọng vốn, rủi ro mất vốn

1.2.2.4 Hậu quả của rủi ro tín dụng

- Đối với ngân hàng thương mại: Rủi ro tín dụng làm giảm khả năng

sinh lời của ngân hàng; Rủi ro tín dụng làm giảm uy tín của các ngân hàng; Rủi ro tín dụng làm tăng chi phí của ngân hàng; Rủi ro tín dụng khiến NHTM rơi vào tình trạng mất cân đối thu chi và rủi ro thanh khoản xảy ra

- Đối với nền kinh tế: Rủi ro tín dụng của NHTM này còn ảnh hưởng gián tiếp tới các NHTM khác, tới hệ thống ngân hàng, hệ thống tài chính quốc gia Rủi ro tín dụng khiến cho ngân hàng dè dặt trong việc huy động vốn và cung ứng vốn cho nền kinh tế, làm cho sản xuất bị đình trệ, tăng trưởng kinh

tế chậm, thất nghiệp tăng, xã hội mất ổn định, chất lượng cuộc sống giảm 1.2.2.5 Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng

- Nhóm chỉ tiêu trực tiếp: tỷ lệ nợ quá hạn, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ trích lập

dự phòng RRTD

- Nhóm chỉ tiêu gián tiếp: Tốc độ tăng trưởng tín dụng, Dư nợ cho vay/Tổng tài sản

1.2.3 Các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng thương mại

1.2.3.1 Nhóm các nhân tố vĩ mô: sự tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ giá hối đoái, thất nghiệp, lãi suất danh nghĩa

1.2.3.2 Nhóm các nhân tố vi mô: Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng trong quá khứ,

tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, quy mô ngân hàng, chi phí hoạt động của ngân hàng, thu nhập ngoài lãi của ngân hàng, tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Phương pháp ước lượng dữ liệu bảng

2.1.1 Phương pháp ước lượng mô hình dữ liệu bảng tĩnh gồm:

Phương pháp bình phương nhỏ nhất bội (Pooled OLS), phương pháp

ước lượng mô hình tác động cố định (FEM), phương pháp ước lượng mô

hình tác động ngẫu nhiên (REM), phương pháp bình phương tối thiểu tổng

quát (GLS)

2.1.2 Phương pháp ước lượng mô hình dữ liệu bảng động (GMM)

2.2 Phương pháp chuyên gia

Để đảm bảo tính khoa học, độ chính xác và hợp lý của mô hình nghiên

cứu, việc lựa chọn các biến trong mô hình cũng như lý giải được các giả

thuyết nghiên cứu, tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính

thông qua phương pháp chuyên gia Quy trình thực hiện phương pháp

chuyên gia như sau:

Bước 1: Nghiên cứu định tính tại bàn

Bước 2: Tiến hành phỏng vấn chuyên gia lần 1

Bước 3: Rút ra kết quả phỏng vấn lần 1

Bước 4: Xây dựng giả thuyết nghiên cứu nháp

Bước 5: Tiến hành phỏng vấn chuyên gia lần 2

2.3 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

2.3.1 Mô hình nghiên cứu

Yt = β0 + β1X1+ β2X2+ β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + β8X8 + β9X9 + εt

Trong đó: Yi: biến phụ thuộc (RRTD đo lường bằng Tỷ lệ nợ xấu năm t)

β0, β1 β2… β9: hằng số hồi quy X1;X2 X9: biến độc lập lần lượt như

sau:

Bảng 2.7 Các biến độc lập đã được mã hóa

Vi

mô

X1: Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng trong quá khứ 1.TLNX

X7: Tăng trưởng số lượng chi nhánh và SGD TTCN

Nguồn: Tác giả nghiên cứu và tổng hợp

2.3.2 Giả thuyết nghiên cứu

Giả thuyết 1: Kỳ vọng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng trong quá khứ với

độ trễ một năm tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng năm hiện tại

Giả thuyết 2: Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng tác động ngược chiều với rủi

ro tín dụng ngân hàng

Giả thuyết 3: Tỷ lệ dự phòng RRTD tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng

Giả thuyết 4: Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng

Giả thuyết 5: Tỷ lệ chi phí hoạt động của ngân hàng tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng

Giả thuyết 6: Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi của ngân hàng tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng

Giả thuyết 7: Tăng trưởng số lượng chi nhánh và sở giao dịch của ngân

hàng tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng

Giả thuyết 8: Tỷ lệ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều với rủi ro

tín dụng ngân hàng

Giả thuyết 9: Tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng

ngân hàng

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1 Khái quát về hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam

3.1.1 Quá trình hình thành và phát triển của NHTM Việt Nam 3.1.2 Quy mô vốn điều lệ, chi nhánh và sở giao dịch của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

- Ngân hàng thương mại Nhà nước (4)

- Ngân hàng thương mại cổ phần (31)

- Ngân hàng 100% vốn nước ngoài (9)

- Ngân hàng liên doanh (2)

3.2 Khái quát về hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong phạm vi nghiên cứu

3.2.1 Về tài sản

3.2.2 Về kết quả hoạt động kinh doanh

3.3 Kết quả nghiên cứu về thực trạng rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong phạm vi nghiên cứu

3.3.1 Tỷ lệ nợ xấu

Các NHTM Việt Nam đã chú trọng tới công tác quản trị rủi ro tín dụng nên tỷ lệ nợ xấu cũng đã được kiểm soát Giai đoạn 2011-2020, tỷ lệ nợ xấu trung bình của các ngân hàng đều < 3% ngoại trừ năm 2012 là 3,26% và trong đó năm 2019, 2020 các ngân hàng đều kiểm soát tốt rủi ro tín dụng, công tác thu hồi nợ được thực hiện tốt nên tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng đều ở mức dưới hoặc bằng 3% Tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng năm 2020 đều ở mức thấp dưới quy định, điều này cho thấy rằng các NHTM Việt Nam

đã thực hiện tốt công tác quản lý nợ vay, công tác quản trị rủi ro tín dụng,

đã thực hiện quản lý tốt từ khâu thẩm định tín dụng tới khâu kiểm tra, giám

sát và thu hồi nợ vay mặc dù năm 2020 là năm kinh tế Việt Nam gặp khó

khăn do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19

3.3.2 Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro

Các NHTM Việt Nam đã trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ trích

lập dự phòng này có sự biến động qua các năm từ 2011-2020 Ba năm 2012,

2013, 2015 có tỷ lệ trích lập dự phòng trung bình khá cao, không có sự chênh

lệch nhiều giữa các ngân hàng Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro cao có thể

thấy rằng ngân hàng có nhiều danh mục tín dụng có mức độ rủi ro cao, tổng

dư nợ cho vay ở nhóm nợ có rủi ro cao (nhóm nợ 3,4,5) và nhất là nợ nhóm

5 Năm 2012, 2013 là năm nền kinh tế khó khăn, lạm phát tăng cao, tỷ lệ nợ

xấu của các ngân hàng cao Do đó tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ở những

năm này cũng tăng cao

3.3.3 Chỉ tiêu dư nợ cho vay/Tổng tài sản

Tỷ lệ dư nợ cho vay/Tổng tài sản của các NHTM Việt Nam giai đoạn

2011-2020 có sự chênh lệch khá lớn giữa các NHTM Các NHTM Việt

Nam có tỷ lệ Dư nợ cho vay/Tổng tài sản trung bình khoảng trên dưới 50%,

có xu hướng tăng dần ngoại trừ năm 2014 và có sự chênh lệch không lớn

giữa các năm

3.3.4 Tốc độ tăng trưởng tín dụng

20 NHTM Việt Nam nghiên cứu có tốc độ tăng trưởng tín dụng trung

bình từ 15,77% - 26,43% giai đoạn 2011-2020, và có sự chênh lệch khá lớn

giữa các ngân hàng nhất là năm 2012 Tốc độ tăng trưởng tín dụng trung

bình có sự biến động Điều này là do Chính phủ thực hiện chính sách tiền tệ

nới lỏng trong giai đoạn khá dài từ năm 2006 đến năm 2010, dẫn tới tốc độ

tăng trưởng tín dụng của ngân hàng tăng cao đặc biệt là tín dụng bất động

sản, điều này dẫn tới chất lượng tín dụng giảm, lạm phát tăng Và cùng với

nữa tình hình suy thoái kinh tế toàn cầu làm lạm phát tăng ảnh hưởng tới

kinh tế của Việt Nam Trước tình hình này Chính phủ thực hiện chính sách

thắt chặt tiền tệ giảm lạm phát, nên tốc độ tăng trưởng tín dụng 2011-2014 giảm sút so với giai đoạn trước đó Năm 2015 nền kinh tế Việt Nam có khởi sắc, tuy nhiên vẫn phải đối mặt với những khó khăn thách thức và do đó để thúc đẩy sản xuất phát triển, tăng trưởng kinh tế thì Chính phủ điều hành chính sách tiền tệ chủ động, linh hoạt phối hợp với chính sách tài khoá Do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 tác động tiêu cực tới nhiều ngành, nhiều lĩnh vực kinh tế mặc dù lãi suất cho vay thấp nhất trong vòng 10 năm trở lại đây nhưng tín dụng năm 2020 vẫn thấp hơn so với những năm trước

3.4 Đánh giá về thực trạng rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong phạm vi nghiên cứu

3.4.1 Những kết quả đạt được 3.4.2 Những hạn chế

3.5 Kết quả nghiên cứu về phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam

3.5.1 Phương pháp và trình tự phân tích dữ liệu

Các phương pháp ước lượng được sử dụng nhiều nhất trong các nghiên cứu thực nghiệm với dữ liệu bảng là mô hình tác động cố định FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên REM Sau khi phân tích mô hình tác động FEM, REM thì sẽ kiểm định Hausman để đánh giá và lựa chọn mô hình FEM hay REM Tuy nhiên ước lượng FEM và REM có những nhược điểm là phát sinh hiện tượng phương sai sai số thay đổi rất khó khắc phục, hiện tượng tự tương quan và ngoài ra tồn tại các biến nội sinh trong mô hình nghiên cứu Để khắc phục tính không hiệu quả của ước lượng FEM và REM, các nghiên cứu trước đây tiến hành kiểm định trước các khuyết tật của các mô hình nghiên cứu và sau đó sử dụng GMM để phân tích chiều hướng tác động

3.5.2 Kết quả phân tích dữ liệu

3.5.2.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu và ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu về nhân tố tác động tới đến rủi ro tín dụng của

NHTM Việt Nam đề xuất của tác giả gồm có các biến tỷ lệ nợ xấu (TLNX),

tốc độ tăng trưởng tín dụng (TTTD), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

(DPRRTD), quy mô ngân hàng (QMNH), tỷ lệ chi phí hoạt động (CFHĐ),

tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (TNNL), tăng trưởng chi nhánh và sở giao dịch

(TTCN), tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) và tỷ lệ lạm phát (LP)

Để phân tích dữ liệu trong Stata 16.0, đầu tiên phải chuyển biến QMNH

thành biến Logarit QMNH theo câu lệnh trong Stata: gen log_QMNH = log

(QMNH) và gán nhãn tên cho biến này là SIZE Sau đó thực hiện lệnh corr

chạy ma trận tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu

Kết quả chạy dữ liệu ma trận tương quan dưới bảng kết quả sau:

Bảng 3.13 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến nghiên cứu

1.TLNX TTTD RRTD CFHĐ TNNL TTCN GDP LP SIZE

1.TLNX 1.0000

TTTD -0.0535 1.0000

RRTD 0.2783 -0.1187 1.0000

CFHĐ 0.1354 -0.0799 0.0082 1.0000

TNNL -0.0865 0.0699 0.0320 -0.1915 1.0000

TTCN -0.0168 0.1115 0.0255 0.0019 0.1117 1.0000

GDP 0.0011 0.0732 0.0001 0.0270 -0.0099 0.0465 1.0000

LP 0.2455 -0.0364 0.0717 0.1156 -0.1478 -0.0302 -0.2252 1.0000

SIZE -0.2406 -0.1656 0.1444 -0.2165 0.2148 0.1049 -0.0136 -0.2503 1.0000

Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu từ phần mềm Stata 16.0

3.5.2.2 Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp

* Ước lượng mô hình pooled OLS: Kết quả ước lượng mô hình pooled

OLS cho Prob > F = 0.0000; R-squared = 0.5370, cho kết quả ước lượng tốt

Kết quả ước lượng có thể thấy các nhân tố tỷ lệ nợ xấu có độ trễ 1 năm

(1.TLNX), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD), chi phí hoạt động (CFHĐ), tăng trưởng chi nhánh và sở giao dịch (TTCN), tỷ lệ lạm phát (LP), quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tới tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng năm hiện tại Kết quả ước lượng chỉ ra là biến tốc độ tăng trưởng tín dụng (TTTD), biến tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (TNNL), biến tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) không có ý nghĩa thống kê

* Ước lượng mô hình tác động cố định FEM: Kết quả ước lượng mô hình tác động cố định FEM cho Prob > F = 0.0000; các biến có ý nghĩa thống

kê ngoại trừ biến tốc độ tăng trưởng tín dụng (TTTD), tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (TNNL), tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) có P > 5% là không có ý nghĩa thống kê Kết quả ước lượng mô hình cho kết quả khá tốt, chỉ ra rằng nhân

tố tỷ lệ nợ xấu có độ trễ 1 năm (1.TLNX), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD), chi phí hoạt động (CFHĐ), tăng trưởng chi nhánh và sở giao dịch (TTCN), tỷ lệ lạm phát (LP), quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tới

tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng năm hiện tại Kết quả ước lượng mô hình cố định FEM cho thấy kiểm định test that all u_i=0: F(19, 151) = 1.47, Prob > F = 0.1038 > 5% chấp nhận Ho, hay là mô hình hồi quy pooled OLS tốt hơn mô hình FEM

* Ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên REM: Kết quả ước lượng

mô hình tác động ngẫu nhiên REM có Prob > chi2 = 0.0000; các biến có ý nghĩa thống kê ngoại trừ biến tốc độ tăng trưởng tín dụng (TTTD), tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (TNNL), tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) có P > 5% là không

có ý nghĩa thống kê Kết quả chỉ ra rằng các nhân tố tỷ lệ nợ xấu có độ trễ 1 năm (1.TLNX), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD), chi phí hoạt động (CFHĐ), tăng trưởng chi nhánh và sở giao dịch (TTCN), tỷ lệ lạm phát (LP), quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tới tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng năm

hiện tại

* So sánh mô hình hồi quy OLS, FEM, REM và lựa chọn mô hình phù hợp:

Bảng 3.19 Tổng hợp so sánh kết quả kiểm định mô hình pool

OLS, FEM, REM (OLS) TLNX (FEM) TLNX (REM) TLNX

1.TLNX 0.436*** (8.04) 0.323***(5.38) 0.436***(8.04)

TTTD 0.00324(0.82) 0.00534(1.14) 0.00324(0.82)

DPRRTD 0.256***(2.77) 0.285***(2.70) 0.256***(2.77)

CFHĐ 0.306**(2.25) 0.431*(1.82) 0.306**(2.25)

TNNL 0.00379(0.73) 0.00446(0.65) 0.00379(0.73)

TTCN 0.0320***(3.12) 0.0357***(3.36) 0.0320***(3.12)

GDP -0.0212(-0.40) -0.0307(-0.58) -0.0212(-0.40)

LP 0.140***(4.76) 0.133***(3.74) 0.140***(4.76)

SIZE -0.149**(-2.03) -0.338(-1.51) -0.149**(-2.03)

Hằng số 1.419(1.31) 3.743(1.25) 1.419(1.31)

Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu từ phần mềm Stata 16.0

Từ kết quả kiểm định mô hình phù hợp pooled OLS, REM, FEM có thể

thấy mô hình pooled OLS tốt hơn so với mô hình FEM, mô hình FEM thì

phù hợp tốt hơn so với mô hình REM Do đó mô hình phù hợp tốt cho nghiên

cứu là Pooled OLS Tuy nhiên mô hình này có thể tồn tại phương sai thay

đổi, hiện tượng tự tương quan do đó cần phải kiểm định

3.5.2.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, sự tự

tương quan

* Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Kiểm định đa cộng tuyến các

biến có hệ số VIF < 10 thì các biến không có hiện tượng đa cộng tuyến

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến của các biến nghiên cứu cho thấy hệ số

của biến đều <10 Do vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến

độc lập

* Kiểm định phương sai thay đổi: Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định

White cho kết quả Chi2(54) = 142.88; Prob>chi2 = 0.0000 < 5% nên bác bỏ

Ho và chấp nhận H1 hay mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi Do đó cần khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi

* Kiểm định sự tự tương quan: Kết quả kiểm định sự tự tương quan của

mô hình lựa chọn FEM: F (1,19) = 17.947; Prob > F = 0.0004 Kết quả kiểm định có P < 5% nên bác bỏ Ho = không có sự tương quan và chấp nhận H1 hay dữ liệu nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan Do đó cần khắc phục hiện tượng tự tương quan

3.5.2.4 Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, sự tự tương quan Kết quả mô hình GLS khắc phục khá tốt hiện tượng phương sai thay đổi, hiện tượng tự tương quan với Wald chi2(9) = 282,36; Prob > chi2 = 0.0000 < 5% tuy nhiên vẫn có 3 biến không có ý nghĩa thống kê đó là biến

“Tăng trưởng tín dụng”, biến “Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi”, biến “tăng trưởng GDP” Nhìn vào kết quả kiểm định cho thấy có các nhân tố “Tỷ lệ nợ xấu

có độ trễ 1 năm”, “Tỷ lê trích lập dự phòng rủi ro”, “Tỷ lệ chi phí hoạt động”,

“Tăng trưởng chi nhánh và sở giao dịch”, “Tỷ lệ lạm phát” có tác động tích cực tới “Tỷ lệ nợ xấu năm hiện tại” và trong khi đó nhân tố “Quy mô ngân hàng” có tác động ngược chiều tới “Tỷ lệ nợ xấu năm hiện tại” Do các biến trong mô hình nghiên cứu có độ trễ, có hiện tượng nội sinh, để đưa được kết quả nghiên cứu phù hợp có độ tin cậy thì tiếp theo thực hiện ước lượng mô hình dữ liệu bảng động GMM

3.5.2.5 Ước lượng mô hình dữ liệu bảng động GMM

Bảng 3.23 Kết quả ước lượng mô hình GMM TLNX Hệ số hồi quy Sai số chuẩn z P > z Khoảng tin cậy 95%

1.TLNX 0.8589645 0.1759412 4.88 0.000 0.514126 1.203803 TTTD 0.0195348 0.0147013 1.33 0.184 -0.0092793 0.0483489 RRTD -0.4345761 0.2099346 -2.07 0.038 -0.8460403 -0.0231119 CFHĐ 0.3984688 0.1678795 2.37 0.018 0.0694309 0.7275066

TNNL -0.0509457 0.0213034 -2.39 0.017 -0.0926996 -0.0091917

TTCN 0.0958539 0.0530287 1.81 0.041 -0.0080806 0.1997883

GDP -0.0690151 0.0202679 -3.41 0.001 -0.1087394 -0.0292908

LP 0.2881272 0.0950949 3.03 0.002 0.1017446 0.4745098

SIZE 0.5052242 0.1614662 3.13 0.002 0.1887561 0.8216922

Hằng số -6.156832 2.059373 -2.99 0.003 -10.19313 -2.120535

Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.43 Pr > z = 0.665

Sargan test of overid restrictions: chi2(8) = 2.21 Prob > chi2 = 0.974

Hansen test excluding group: chi2(3) = 1.81 Prob > chi2 = 0.613

Difference (null H = exogenous): chi2(5) = 6.98 Prob > chi2 = 0.222

Hansen test excluding group: chi2(5) = 3.07 Prob > chi2 = 0.689

Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 5.72 Prob > chi2 = 0.126

Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu từ phần mềm Stata 16.0

Kết quả ước lượng GMM có kết quả tốt với Wald chi2(9) = 1320,58,

Prob > chi2 = 0.000 < 5%, các chỉ số AR(2): Pr > z = 0.665, Sargan test

Prob > chi2 = 0.974, Hansen test Prob > chi 2 = 0.689 đều lớn hơn 0 và tiến

gần tới 1 Điều này cho thấy mô hình có kết quả tốt Kết quả nghiên cứu

cho thấy phương trình hồi quy có dạng:

TLNXi,t = 0.859* 1.TLNX – 0.435*DPRRTDt + 0.398*CFHĐ - 0.0509*TNNL

+ 0.0959*TTCN - 0.0690*GDP + 0.288*LP + 0.505*SIZE - 6.157

Kết luận: phân tích dữ liệu bảng thu thập từ 20 NHTM trong 10 năm

(2011-2020), kết quả phân tích được tổng hợp trong bảng trên cho thấy: các

nhân tố 1.TLNX, DPRRTD, CFHĐ, TNNL, TTCN, LP, GDP có ảnh hưởng

đáng kể tới “Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng năm hiện tại” Trong các nhân tố

này thì có nhân tố “Tỷ lệ tăng trưởng GDP”, “tỷ lệ thu nhập ngoài lãi”, “tỷ

lệ dự phòng rủi ro tín dụng” có tác động ngược chiều tới “Tỷ lệ nợ xấu của

ngân hàng năm hiện tại” Biến còn lại trong mô hình nghiên cứu là “Tỷ lệ

tăng trưởng tín dụng (TTTD) không có ý nghĩa thống kê nên loại biến

CHƯƠNG 4 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT 4.1 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng trong quá khứ tác động cùng chiều với tỷ lệ

nợ xấu của ngân hàng năm hiện tại với mức ý nghĩa thống kê 1% và hệ số β

= 0.859 Tỷ lệ dự phòng RRTD (DPRRTD) tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng ngân hàng ở mức ý nghĩa 5% với hệ số β = -0.435 Quy mô ngân hàng (SIZE) có tương quan cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng ở mức

ý nghĩa 1%, hệ số tác động β = 0.505 Tỷ lệ chi phí hoạt động của ngân hàng (CFHĐ) tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng ở mức ý nghĩa 5% với hệ số β = 0.398 Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi của ngân hàng tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng với hệ số β = -0.0509 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% Tăng trưởng số lượng chi nhánh và sở giao dịch của ngân hàng tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng với hệ số β = 0.0959 và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% Tỷ lệ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng ngân hàng với hệ số

β = -0.0690 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng với hệ số β = 0.288 và có ý nghĩa thống

kê ở mức 1%

4.2 Một số đề xuất

4.2.1 Đối với nhân tố “Tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD”

- Về chính sách dự phòng rủi ro tín dụng: việc phân loại nợ và trích lập

dự phòng rủi ro phải được thực hiện một cách tự động theo các chuẩn mực

về định tính hoặc định lượng Việc trích lập dự phòng cụ thể đối với các nhóm nợ từ nhóm 2-5 thì cần xây dựng các khoản mục/danh mục đầu tư có rủi ro và tiến hành trích lập dự phòng đối với các khoản mục/danh mục đầu

tư có rủi ro theo tỷ lệ tương ứng với mức rủi ro của các khoản mục/danh mục đầu tư này

- Về phân loại nợ và trích lập tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng: các NHTM

Việt Nam phải thường xuyên thực hiện phân loại tài sản Có, trích lập dự

phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động, trong đó có hoạt động tín dụng nhằm

chủ động xử lý rủi ro xảy ra, làm lành mạnh hóa tình hình tài chính của ngân

hàng

- Ngân hàng nhà nước cũng cần: chủ động tổ chức các hoạt động triển

khai áp dụng chuẩn mực kế toán quốc tế IFRS 9 để các NHTM áp dụng

phương pháp phân loại nợ định tính và trích lập dự phòng RRTD theo

phương pháp chiết khấu dòng tiền tương lai; Xem xét các điều kiện chuyển

dự phòng chung vào vốn cấp 2 nhằm thúc đẩy tư duy tích cực của nhà quản

lý ngân hàng tăng cường trích lập dự phòng để phòng ngừa rủi ro tín dụng

4.2.2 Đối với nhân tố “Tỷ lệ nợ xấu”

- Các NHTM phải rà soát và xác định rõ tình trạng nợ xấu của ngân

hàng mình

- Các NHTM Việt Nam tiếp tục tích cực xử lý nợ xấu bằng các biện

pháp phù hợp Việc xử lý nợ xấu của các NHTM Việt Nam từ xưa đến nay

được thực hiện theo hai biện pháp chính là bán nợ và tự xử lý nợ xấu

- Ngân hàng nhà nước cần tiếp tục chỉ đạo các NHTM tuân thủ các quy

định của pháp luật về an toàn hoạt động ngân hàng, cơ cấu lại nợ, phân loại

nợ và trích lập dự phòng rủi ro

- Trước tình hình dịch bệnh Covid-19 vẫn còn phức tạp, tỷ lệ nợ xấu

của hệ thống NHTM Việt Nam sẽ ngày một gia tăng Do đó, ngoài 2 biện

pháp chính để xử lý nợ xấu thông thường mà các NHTM Việt Nam đã và

đang thực hiện thì một hướng đi có thể đẩy nhanh xử lý nợ xấu đó là sớm

vận hành sàn giao dịch mua bán nợ xấu

- Chính phủ và các Bộ ngành liên quan cần nghiên cứu xây dựng hành

lang pháp lý cho việc chứng khoán hóa khoản nợ khó đòi

- Nhà nước cần miễn các loại thuế GTGT, thuế Thu nhập doanh nghiệp…cho các hoạt động mua bán nợ nhằm thúc đẩy sự hình thành và phát triển của thị trường mua bán nợ

4.2.3 Đối với nhân tố “Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi”

- Các NHTM cần chú trọng đa dạng hóa các kênh cung ứng dịch vụ phi tín dụng

- Nâng cao chất lượng và đa dạng hóa các sản phẩm, dịch vụ phi tín dụng ngân hàng

4.2.4 Đối với nhân tố “T ăng trưởng số lượng chi nhánh và sở giao dịch của ngân hàng”

- Các NHTM muốn mở rộng mạng lưới giao dịch phải là những ngân hàng có nền tảng tài chính vững mạnh và phải có đủ các tiêu chuẩn và điều kiện được cấp phép theo quy định trong Thông tư 21/2013 của Ngân hàng Nhà nước

- Ngân hàng nhà nước chỉ chấp thuận cho các NHTM mở mới thêm chi nhánh và phòng giao dịch tại các địa bàn ngoại thành, nông thôn, vùng sâu, vùng xa chứ không được tập trung tại các thành phố lớn

- Các NHTM có thể lựa chọn một hình thức khá đặc biệt đó là con đường sáp nhập với nhau để mở rộng mạng lưới giao dịch một cách nhanh chóng nhất và hiệu quả nhất

- Các NHTM có thể phát triển kênh phân phối hiện đại dựa trên nền tảng của phát triển hệ thống công nghệ thông tin

4.2.5 Đối với nhân tố “Tỷ lệ tăng trưởng GDP”

- Tiếp tục duy trì các gói kích cầu nền kinh tế bằng giải pháp đầu tư trực tiếp và gián tiếp thông qua hỗ trợ lãi suất ngân hàng hay ưu tiên cho vay đối với những doanh nghiệp vừa và nhỏ