CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU
Nền tảng lý thuyết nghiên cứu
2.1.1 Khái niệm về nợ xấu của các Ngân hàng thương mại
Nợ xấu, hay còn gọi là "Nonperforming loans", được hiểu là các khoản nợ không thực hiện hoặc thanh toán gốc và lãi trễ so với kỳ hạn của chủ nợ, cũng như các khoản nợ nghi ngờ mất vốn hoặc khả năng thanh toán của khách hàng Hiện nay, có nhiều khái niệm khác nhau về nợ xấu, nhưng một số quan điểm phổ biến vẫn được công nhận và sử dụng rộng rãi.
Theo Ủy ban Basel về giám sát Ngân hàng (BCBS), các khoản nợ được coi là không có khả năng chi trả khi xảy ra một trong hai sự kiện: (i) Ngân hàng nhận thấy người vay không có khả năng trả nợ đầy đủ mà chưa thực hiện bất kỳ hành động thu hồi nào; (ii) Người vay đã quá hạn trả nợ gốc và lãi trên 90 ngày.
(Basel Committee on Banking Supervison, 2002)
Theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), nợ xấu được định nghĩa là các khoản nợ quá hạn trả lãi và/hoặc gốc từ 90 ngày trở lên, hoặc khi lãi suất quá hạn đã được vốn hóa, cơ cấu lại hoặc trì hoãn theo thỏa thuận Ngoài ra, nợ xấu cũng bao gồm các khoản thanh toán đến hạn dưới 90 ngày nhưng có dấu hiệu rõ ràng cho thấy người vay không thể hoàn trả đầy đủ Khoản vay sẽ được xếp vào danh mục nợ xấu cho đến khi được xóa nợ hoặc thu hồi được lãi và gốc.
According to International Accounting Standards (IAS), the focus is on impaired debts rather than using the term non-performing loans (NPL) IAS 39, published in December, outlines the treatment of these financial instruments and emphasizes the importance of accurately reflecting the value of impaired assets in financial statements.
1999 và sau 2 lần chỉnh sửa (lần 1 vào tháng 12 năm 2000 và lần 2 vào đầu tháng
Vào đầu năm 2005, một khuyến cáo được đưa ra cho một số nước phát triển, nhấn mạnh rằng cần có bằng chứng khách quan để xếp hạng các khoản vay có dấu hiệu giảm giá trị Khi nợ bị giảm giá trị, tài sản ghi nhận sẽ bị giảm do tổn thất chất lượng từ nợ xấu.
IAS 39 tập trung vào khả năng hoàn trả của khoản vay, bất kể thời gian quá hạn dưới 90 ngày hoặc chưa quá hạn Phương pháp này đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng và phân tích dòng tiền trong tương lai hoặc xếp hạng khoản vay Mặc dù hệ thống này lý thuyết được coi là chính xác, nhưng việc áp dụng thực tế gặp nhiều khó khăn.
Khái niệm nợ xấu tại Việt Nam lần đầu tiên được quy định trong Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, ban hành ngày 22/04/2005, liên quan đến phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của các tổ chức tín dụng.
Thông tư 02/2013/TT-NHNN đã thay thế Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN và Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN, quy định rằng nợ xấu bao gồm các khoản nợ được phân loại vào nhóm 3 (Nợ dưới chuẩn), nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) Những khoản nợ này có gốc và lãi đã quá hạn từ 90 ngày trở lên.
Kết luận: Theo các khái niệm về nợ xấu trên thế giới và tại Việt Nam, nợ xấu được xác định dựa trên hai yếu tố cơ bản.
(i) Các khoản cho vay quá hạn thanh toán gốc và lãi từ 90 ngày trở lên;
(ii) Nghi ngờ về khả năng thanh toán đầy đủ gốc và lãi khoản vay của khách hàng đối với khoản cho vay khi đến hạn
Trong bài nghiên cứu nợ xấu được nhắc đến là tỷ lệ các khoản nợ thuộc nhóm
Nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5 chiếm tỷ lệ lớn trong tổng dư nợ cho vay Tải xuống luận văn mới nhất và đầy đủ từ địa chỉ email vbhtj mk gmail.com để tham khảo.
Theo Dembe và Boden (2000), thuật ngữ "rủi ro đạo đức" (moral hazard) được các nhà cung cấp dịch vụ bảo hiểm ở Anh quốc đặt ra từ thế kỷ 17 Đến thập niên 1960, các nhà kinh tế học Hoa Kỳ đã bắt đầu sử dụng thuật ngữ này thường xuyên để chỉ tình trạng kém hiệu suất phát sinh từ loại rủi ro này Sau đó, "rủi ro đạo đức" được áp dụng trong bối cảnh nhấn mạnh các yếu tố tâm lý hơn.
Rủi ro đạo đức trong kinh tế học xảy ra khi một cá nhân chấp nhận rủi ro cao hơn vì người khác sẽ chịu chi phí cho những rủi ro đó Hiện tượng này có thể xuất hiện khi hành động của một bên có thể gây thiệt hại cho bên khác sau khi giao dịch tài chính đã hoàn tất Một bên quyết định mức độ rủi ro mà họ sẽ thực hiện, trong khi bên còn lại gánh chịu hậu quả nếu tình hình xấu đi, dẫn đến việc một bên bị tách biệt khỏi rủi ro mà họ phải đối mặt.
Các giám đốc ngân hàng có thể bị thúc đẩy để thực hiện các khoản cho vay có rủi ro cao hơn mức tối ưu Theo Jensen và Meckling (1976), hành vi này dẫn đến hai loại vấn đề rủi ro đạo đức.
Nhà quản lý thường tìm kiếm đặc lợi cá nhân bằng cách đầu tư vào các dự án ưa thích hoặc kiểm soát không đầy đủ các khoản vay, dẫn đến việc theo đuổi lợi ích cá nhân thay vì lợi ích chung.
Rủi ro đạo đức phát sinh từ mâu thuẫn lợi ích giữa cổ đông và chủ nợ, khi cổ đông có xu hướng thực hiện các khoản vay rủi ro, nhưng cuối cùng lại chuyển giao những rủi ro này cho người gửi tiền.
Tổng quan các nghiên cứu trước đó có liên quan tới bài nghiên cứu
2.2.1 Các nghiên cứu trên thế giới
Trên toàn cầu, đã có nhiều nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về nợ xấu, rủi ro đạo đức, và sự điều tiết hệ thống ngân hàng thương mại, cùng với mối quan hệ giữa các yếu tố này.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng có ảnh hưởng tích cực và tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng trong giai đoạn sau Nghiên cứu nổi bật của Foos et al (2010) cho thấy tăng trưởng tín dụng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến rủi ro ngân hàng Qua việc phân tích hơn 10.000 ngân hàng tại Mỹ, Canada, Nhật Bản và Châu Âu từ năm 1997 đến 2007, họ nhận định rằng tăng trưởng tín dụng dẫn đến gia tăng các khoản lỗ từ cho vay trong ba năm tiếp theo, làm giảm thu nhập từ lãi và tỷ lệ vốn.
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng, nợ xấu và chấp nhận rủi ro của các ngân hàng cho thấy sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các yếu tố này, đồng thời cũng cần xem xét vấn đề rủi ro đạo đức trong hoạt động ngân hàng.
Cấu trúc sở hữu cổ phần của ngân hàng ảnh hưởng tích cực đến hành vi chấp nhận rủi ro Cụ thể, khi cổ đông sở hữu ngân hàng, họ có xu hướng chấp nhận nhiều rủi ro hơn so với các nhà quản lý sở hữu ngân hàng.
Nghiên cứu của Demirguc-Kunt (1989), Barr et al (1994), Gorton và Rosen (1995), Berger và Udell (1994) và Shrieves và Dahl (2003) đã chỉ ra mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng, nợ xấu và sự chấp nhận rủi ro của các ngân hàng Các nghiên cứu này cũng xem xét rủi ro đạo đức và hành vi chấp nhận rủi ro trong bối cảnh cấu trúc sở hữu cổ phần Cụ thể, Saunder et al (1990) phát hiện rằng cổ đông kiểm soát ngân hàng có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn so với các nhà quản lý Demsert và Strahan (1997) tìm thấy mối quan hệ dương và không tuyến tính giữa các thước đo rủi ro thị trường và mức sở hữu của nhà quản lý Jia (2009) cho thấy rằng hoạt động cho vay của các ngân hàng cổ phần thận trọng hơn so với ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước tại Trung Quốc Cuối cùng, Zhou (2014) chỉ ra rằng sự đa dạng hóa trong cấu trúc thu nhập của các ngân hàng Trung Quốc giúp giảm thiểu tổng rủi ro một cách không đáng kể.
Tỷ lệ nợ xấu từ giai đoạn trước có tác động tích cực đến hành vi của nhà quản lý ngân hàng trong giai đoạn tiếp theo Khi tỷ lệ nợ xấu cao, các nhà quản lý thận trọng thường hạn chế các hoạt động rủi ro, trong khi những nhà quản lý khác có thể bị thúc đẩy để cho vay nhiều rủi ro hơn nhằm giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu.
Bernanke và Gertler (1986) chỉ ra rằng nợ xấu ảnh hưởng đến hành vi của ngân hàng tùy thuộc vào khẩu vị rủi ro của họ Các ngân hàng thận trọng có xu hướng cẩn trọng hơn khi đối mặt với nợ xấu gia tăng Tuy nhiên, khi tỷ lệ nợ xấu quá cao, cổ đông và quản lý ngân hàng có động lực rõ ràng để chuyển dịch rủi ro Eisdofer (2008) cho rằng doanh nghiệp trong tình trạng tài chính khó khăn có xu hướng chuyển dịch rủi ro nhiều hơn.
Mỹ, Koudstaal và Wijinbergen (2012) đã chỉ ra rằng danh mục cho vay chứa nhiều vấn đề sẽ khuyến khích các ngân hàng chấp nhận rủi ro cao hơn Nghiên cứu của Bruche và Llobet cũng hỗ trợ quan điểm này.
(2011) tranh luận khi các ngân hàng đối mặt với mối đe dọa phá sản, họ có xu hướng đảo nợ xấu để gia tăng khả năng thu hồi
Quy mô ngân hàng ảnh hưởng đến nợ xấu và rủi ro đạo đức của nhà quản lý, với các ngân hàng lớn thường có xu hướng gia tăng cho vay nhờ vào vị thế thị trường của mình Tâm lý "quá lớn để sụp đổ" khiến ngân hàng chấp nhận rủi ro cao hơn, vì họ kỳ vọng sẽ nhận được cứu trợ khi gặp khó khăn về khả năng thanh toán.
Thái độ của ban lãnh đạo cũng quan trọng Boyd và Graham (1998), Nier và
Baumann (2006) lập luận rằng khi các ngân hàng trở nên "quá lớn để sụp đổ" do sức mạnh thị trường của họ hoặc kỳ vọng được cứu trợ khi gặp khó khăn tài chính, vấn đề rủi ro đạo đức sẽ trở nên rõ ràng hơn.
Nghiên cứu của Soedarmono và Tarazi (2015) chỉ ra rằng sức mạnh thị trường lớn trong ngành ngân hàng có thể dẫn đến sự không ổn định trong hệ thống ngân hàng ở các quốc gia Châu Á Thái Bình Dương Tương tự, Kim et al (2015) cũng cho thấy rằng sự gia tăng sức mạnh thị trường của các ngân hàng lớn có thể gây ra bất ổn tài chính cho các ngân hàng nhỏ trong các nền kinh tế Châu Á.
Nghiên cứu cho thấy mức độ nợ xấu (NPLs) là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hành vi của ngân hàng khi đối mặt với nợ xấu vượt mức chuẩn Tác giả cho rằng nợ xấu có thể giúp xác định rủi ro đạo đức trong ngành ngân hàng Bài nghiên cứu này tập trung vào việc xác định hành vi cho vay có rủi ro và rủi ro đạo đức dựa trên ngưỡng nợ xấu mà các ngân hàng phải đối mặt.
2.2.2 Các nghiên cứu tại Việt Nam
Trong những năm gần đây, vấn đề nợ xấu tại Việt Nam đã thu hút nhiều nghiên cứu, chủ yếu tập trung vào hai nhóm nhân tố chính Nhóm nhân tố vi mô bao gồm các yếu tố như ROE, tốc độ tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng và tỷ lệ dự phòng rủi ro Trong khi đó, nhóm nhân tố vĩ mô liên quan đến GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát.
Nghiên cứu cho thấy có mối tương quan âm giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng Cụ thể, một nghiên cứu về 9 ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2006-2015 của Phạm Thị Mỹ An đã chỉ ra điều này.
Năm 2016, nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS đã chỉ ra rằng khi các ngân hàng tăng cường cho vay, tỷ lệ nợ xấu giảm xuống Kết luận này cũng được Đoàn Thị Thanh Thủy xác nhận.
(2015) khi nghiên cứu 23 NHTM Việt Nam giai đoạn 2006-2014
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy ngưỡng dựa trên dữ liệu bảng để xác định các vấn đề rủi ro đạo đức, kết hợp dữ liệu chéo và dữ liệu theo chuỗi thời gian Mô hình hồi quy ngưỡng được thiết kế nhằm phân chia các quan sát vào các trạng thái khác nhau dựa trên giá trị của một biến ngưỡng đã được xác định Mô hình hồi quy được sử dụng trong nghiên cứu này dựa trên phương pháp của Hansen (1999).
Các bước chi tiết của nghiên cứu
Bước 1: Xác định bài toán nghiên cứu và hình thành giả thiết nghiên cứu Bước 2: Thu thập dữ liệu
Trong quá trình nghiên cứu, bước 3 là xác định các biến liên quan Tiếp theo, bước 4 yêu cầu đề xuất mô hình hồi quy và thực hiện các thí nghiệm cần thiết Cuối cùng, bước 5 tập trung vào việc thảo luận kết quả và đưa ra kết luận cho bài nghiên cứu.
Dữ liệu nghiên cứu
Để nghiên cứu về nợ xấu, rủi ro đạo đức và điều tiết hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) từ năm 2006 đến 2016, các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu cần có dữ liệu đầy đủ trong khoảng thời gian này Mô hình hồi quy ngưỡng của Hansen (1999) yêu cầu bảng cân đối, do đó một số ngân hàng và quan sát đã bị loại bỏ Nghiên cứu chỉ tập trung vào các ngân hàng thương mại nội địa, không bao gồm ngân hàng thương mại nước ngoài hay liên doanh, và loại bỏ những ngân hàng thiếu dữ liệu trong giai đoạn 2006 – 2016 Cuối cùng, mẫu nghiên cứu gồm 24 ngân hàng thương mại cổ phần trong nước, bao gồm 4 NHTM nhà nước và 20 NHTMCP, với tổng cộng 264 quan sát Mặc dù một số ngân hàng đã bị loại, mẫu nghiên cứu vẫn đại diện cho khoảng 70% đến 75% tổng tài sản và tỷ lệ vốn hóa của các ngân hàng trên toàn thị trường Việt Nam.
Dữ liệu trong bài viết này được thu thập từ báo cáo tài chính của các ngân hàng, với danh sách và giá trị của các biến liên quan đến các công ty trong mẫu nghiên cứu được trình bày trong phần phụ lục.
Mô hình nghiên cứu
Bài nghiên cứu này xác định các biến và phương pháp đo lường dựa trên lý thuyết và kết quả thực nghiệm liên quan đến nợ xấu, rủi ro đạo đức và điều tiết hệ thống ngân hàng thương mại, như đã trình bày trong chương 2 Nghiên cứu được thực hiện dựa trên công trình của Dayong Zhang và các cộng sự.
Nghiên cứu của Zhang et al (2014) tập trung vào tác động của nợ xấu đối với hành vi của 60 ngân hàng thương mại (NHTM) thành phố, 16 NHTM nhà nước và 11 NHTM nông thôn tại Trung Quốc trong giai đoạn 2006 – 2012 Biến phụ thuộc được xem xét là tỷ lệ nợ xấu, bao gồm nợ nhóm 3, 4, 5 trên tổng dư nợ Các biến giải thích trong nghiên cứu bao gồm tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR), tốc độ tăng trưởng tiền gửi (DGR), tỷ số vốn chủ sở hữu (ER), hệ số an toàn vốn (CAR) và quy mô ngân hàng (SIZE).
Biến phụ thuộc: Bài nghiên cứu sử dụng biến đo lường nợ xấu đó là
- Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Tỷ lệ giữa giá trị nợ nhóm 3, 4, 5 trên giá trị tổng dư nợ:
(Nợ nhóm 3 + nhóm 4 + nhóm 5)/ Tổng dư nợ
Các biến giải thích trong bài bao gồm:
Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR) được xác định bằng cách tính tỷ lệ giữa tổng dư nợ tín dụng của năm t và tổng dư nợ tín dụng của năm trước (năm t-1) Cụ thể, công thức tính LGR là: \[LGR = \frac{Dư nợ tín dụng_{t} - Dư nợ tín dụng_{t-1}}{Dư nợ tín dụng_{t-1}}\]
The change in total loans from one period to the next can be calculated using the formula \(\frac{\text{Total Loan}_t - \text{Total Loan}_{t-1}}{\text{Total Loan}_{t-1}}\) This metric is essential for analyzing loan growth trends and financial performance.
- Quy mô ngân hàng (SIZE): Logarit của tổng tài sản
- Tốc độ tăng trưởng tiền gửi (DGR): Được tính bằng cách lấy tỷ lệ tổng tiền gửi năm t trừ tổng tiền gửi năm t-1 trên tổng tiền gửi năm t-1
- Tỷ số vốn chủ sở hữu của ngân hàng (ER): Được tính bằng tỷ số giữa vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
ER = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản
- Hệ số an toàn vốn (CAR): Được tính bằng tỷ số an toàn vốn hay hệ số k của ngân hàng
CAR = (Vốn cấp 1 + Vốn cấp 2)/Tài sản có rủi ro
3.3.2 Giả thuyết nghiên cứu Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR)
Nghiên cứu của Foos et al (2010) sử dụng hơn 16.000 dữ liệu ngân hàng từ 16 quốc gia trước khủng hoảng tài chính 2008 cho thấy tăng trưởng tín dụng bất thường có thể dẫn đến tổn thất đáng kể với độ trễ từ 2 đến 4 năm Các nghiên cứu của Sinky và Greenawalt (1991) cùng Clair (1992) cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của tăng trưởng tín dụng trong hiệu quả hoạt động ngân hàng Cottarelli et al (2005) và Kraft và Jankov (2005) tiếp tục phân tích vai trò của tăng trưởng tín dụng trong việc chấp nhận rủi ro tại ngân hàng, với kết quả không ổn định Tác giả giả thuyết rằng có mối quan hệ ý nghĩa giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu ở Việt Nam, cho rằng tăng trưởng tín dụng bình thường có thể giảm tỷ lệ nợ xấu, trong khi tăng trưởng bất thường có thể chỉ ra rủi ro đạo đức và gây thiệt hại lớn hơn sau này.
Giả thuyết 1: Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR) có mối quan hệ có ý nghĩa (+/-) đối với tỷ lệ nợ xấu
Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô ngân hàng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nợ xấu, với các ngân hàng lớn có khả năng đa dạng hóa cao hơn, giúp giảm thiểu các khoản vay gặp vấn đề Salas và Saurina (2004) đã chỉ ra rằng sự đa dạng hóa này mang lại lợi ích cho các ngân hàng lớn, trong khi Rajan và Dhal (2003) cung cấp bằng chứng thực nghiệm hỗ trợ cho mối quan hệ này.
Các nghiên cứu của Hu et al (2004) chỉ ra rằng các ngân hàng lớn có khả năng đánh giá chất lượng tín dụng tốt hơn nhờ vào nguồn lực dồi dào Wang (2014) cũng cho thấy rằng quy mô ngân hàng lớn hơn sẽ cải thiện hiệu quả hoạt động của các ngân hàng tại Đài Loan Hệ quả là, quy mô ngân hàng có mối tương quan âm với mức độ nợ xấu.
“quá lớn để sụp đổ” (Louzis et al 2012), tác giả mong đợi một mối tương quan dương giữa quy mô của ngân hàng và mức độ nợ xấu
Giả thuyết 2: Quy mô ngân hàng (SIZE) có mối tương quan dương (+) với tỷ lệ nợ xấu
Hệ số an toàn vốn và Tỉ số vốn chủ sở hữu (CAR và ER)
Louzis và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng cấu trúc vốn ngân hàng, cụ thể là tỷ lệ đòn bẩy, là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nợ xấu Họ cho rằng, trong điều kiện quy mô ngân hàng nhất định, tỷ lệ nợ cao có thể dẫn đến hành vi rủi ro hơn, từ đó làm gia tăng nợ xấu.
Tác giả chỉ ra rằng tỷ lệ vốn cổ phần, được tính bằng 1 trừ đi tỷ lệ đòn bẩy, là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nợ xấu, với mối quan hệ dự kiến là tương quan âm Điều này liên quan đến lập luận về mức độ an toàn vốn, vì hệ số an toàn vốn hoặc tỷ số vốn chủ sở hữu cao hơn cho thấy ngân hàng có độ an toàn tương đối cao và do đó sẽ có nợ xấu thấp hơn (Berger và DeYoung, 1997; Salas và Saurina, 2002).
Giả thuyết 3 cho rằng hệ số an toàn vốn (CAR) và tỷ số vốn chủ sở hữu (ER) có mối tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu.
Các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao có thể do hai nguyên nhân chính: kém may mắn hoặc quản lý kém Nếu nguyên nhân là kém may mắn, các ngân hàng nên giảm dư nợ cho vay để giảm tỷ lệ nợ xấu Ngược lại, nếu do quản lý kém, tỷ lệ nợ xấu sẽ tăng do sự chấp nhận rủi ro cao hơn khi các nhà quản lý cố gắng giảm thiểu khoản lỗ Để xác định hành vi này và rủi ro đạo đức, cần kiểm tra xem có giá trị ngưỡng đặc biệt của tỷ lệ nợ xấu hay không; nếu vượt ngưỡng, việc chấp nhận rủi ro sẽ gia tăng, làm tình hình nợ xấu trở nên tồi tệ hơn Việc áp dụng mô hình ngưỡng và liên kết nợ xấu với rủi ro đạo đức cần xem xét lý thuyết của Jensen và Meckling.
Các nhà quản lý trong các tổ chức tài chính thường có động cơ riêng biệt, dẫn đến việc họ có thể đi chệch khỏi lợi ích của nhà đầu tư và cơ quan điều tiết Rủi ro đạo đức xuất hiện khi các nhà quản lý, đại diện cho cổ đông, cố gắng tối đa hóa lợi ích cá nhân mà không quan tâm đến lợi ích chung của các cổ đông Hệ quả của việc này có thể là chấp nhận rủi ro quá mức, làm giảm chất lượng tài sản và cuối cùng dẫn đến sự sụp đổ của tổ chức.
Nghiên cứu của năm 1990 cho thấy rằng các nhà quản lý có thể thu lợi từ kết quả tích cực nhưng chỉ chịu trách nhiệm hạn chế khi thất bại Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng thương mại thiết lập mối quan hệ với quan chức chính phủ để có được sự bảo đảm, dẫn đến nguy cơ cao về rủi ro đạo đức Lý thuyết triển vọng của Kahneman và Tversky (1979) chỉ ra rằng các nhà quản lý thường e ngại rủi ro khi đối mặt với lợi nhuận chắc chắn, nhưng lại tìm kiếm rủi ro khi phải đối mặt với thua lỗ Do đó, các nhà quản lý ngân hàng có động cơ để chấp nhận rủi ro cao hơn trong tình huống khó khăn tài chính Họ phải cân nhắc giữa chi phí và lợi ích khi chấp nhận rủi ro, vì việc này có thể mang lại lợi nhuận cao hơn và cải thiện danh tiếng, cũng như cơ hội thăng tiến Các nhà quản lý có thể hưởng lợi từ hiệu suất tốt hơn và có động cơ để nâng cao hiệu suất nhằm nhận được sự ủng hộ chính trị và thăng tiến, dẫn đến việc chấp nhận các dự án rủi ro cao trong bối cảnh tài chính khó khăn.
Hành động liên quan đến rủi ro đạo đức không chỉ xảy ra ở Việt Nam mà còn được nghiên cứu trong hệ thống ngân hàng của các thành viên chủ chốt của EU, như Miguel và Ana (2015) đã chỉ ra Việc chấp nhận rủi ro quá mức có thể dẫn đến kiệt quệ tài chính trong dài hạn, gây ảnh hưởng tiêu cực đến các ngân hàng và nhà quản lý Theo Bebchuk và Spamann (2010) cùng với Bebchuk et al (2010), sự sụp đổ của các định chế tài chính lớn trong cuộc khủng hoảng đã minh chứng cho những rủi ro này.
Năm 2008 có thể là kết quả của việc CEO chấp nhận rủi ro quá mức, do thiết kế hợp đồng thù lao không hợp lý Pierre (2013) cho rằng các hợp đồng này khuyến khích CEO chấp nhận rủi ro vượt quá mức tối ưu cho xã hội Kim et al (2014) chỉ ra rằng các ngân hàng ở ASEAN có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn khi có bảo hiểm tiền gửi, dẫn đến rủi ro đạo đức Nếu các nhà quản lý ngân hàng tin rằng chính phủ sẽ cứu trợ khi gặp khó khăn, họ có thể gia tăng rủi ro mà không xem xét chi phí Điều này có thể dẫn đến việc các ngân hàng tăng tỷ lệ nợ xấu khi dự đoán chính phủ can thiệp để bảo vệ họ khi nợ xấu đạt đến ngưỡng nhất định.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ GIẢI THÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG
Thống kê mô tả
Bảng 1 trình bày phần thống kê mô tả cho các biến quan sát, được chia thành hai giai đoạn: trước và sau khi thực hiện phương pháp winsorize Việc này nhằm loại bỏ các giá trị ngoại lai có thể ảnh hưởng đến kết quả của mô hình.
Tính đến cuối năm 2016, Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam là ngân hàng lớn nhất với tổng tài sản vượt 1 triệu tỷ đồng, trong khi Ngân hàng TMCP Sài Gòn là ngân hàng nhỏ nhất với tổng tài sản hơn 19 ngàn tỷ đồng.
Hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam đã ghi nhận sự tăng trưởng ấn tượng trong suốt thập kỷ qua, phản ánh sự phát triển mạnh mẽ của ngành tài chính.
Tốc độ tăng trưởng tín dụng: tỷ lệ trung bình là 48,1% trong khi tốc độ tăng trưởng lớn nhất đạt 636,32% (sau khi winsorizing)
Tốc độ tăng trưởng tiền gửi: cũng thể hiện một mẫu hình tương tự trong giai đoạn của mẫu nghiên cứu (trung bình 41,5%, lớn nhất đạt 336,85%)
Hệ số an toàn vốn trong các ngân hàng thương mại thường đạt mức hợp lý trung bình 16,3%, nhưng có sự chênh lệch đáng kể giữa các ngân hàng Cụ thể, vào năm 2016, hệ số an toàn vốn cao nhất ghi nhận là 23,36%, trong khi mức thấp nhất chỉ đạt 7,96%.
Tỷ lệ nợ xấu trung bình hiện nay là 2,34%, với mức cao nhất ghi nhận là 6,819% và mức thấp nhất là 0,676% vào năm 2016.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến
Tên biến Mean Median Std.Dev Min Max
Tên biến Mean Median Std.Dev Min Max
Lưu ý rằng các biến được viết tắt như sau: LGR đại diện cho tốc độ tăng trưởng tín dụng, NPL là tỷ lệ nợ xấu (nhóm 3, 4, 5) so với tổng dư nợ, DGR là tốc độ tăng trưởng tiền gửi, ER là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, CAR là hệ số an toàn vốn, và SIZE là log tổng tài sản vào cuối năm Dữ liệu đã được wisorize ở mức 1% ở cả hai bên để loại bỏ một số giá trị ngoại lai.
Kết quả thực nghiệm
Để phát hiện sự khác biệt trong hành vi giữa các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao và thấp, tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu ở giai đoạn trước (t-1) làm biến ngưỡng Sự thua lỗ của ngân hàng có thể dẫn đến việc các nhà quản lý chấp nhận rủi ro quá mức, nhưng điều này chỉ xảy ra khi các khoản lỗ ảnh hưởng tiêu cực lớn đến hiệu suất tài chính của ngân hàng, tức là khi nợ xấu ở mức tương đối cao.
Mặc dù động cơ này không thể quan sát trực tiếp, nhưng rủi ro đạo đức tiềm năng có thể được suy luận từ hành vi của ngân hàng Tác giả cũng xác định một giá trị ngưỡng, cung cấp chỉ báo hữu ích cho các cơ quan điều hành trong việc giám sát rủi ro đạo đức và thiết kế chiến lược chính sách nhằm giảm thiểu nợ xấu hiệu quả.
Nghiên cứu này áp dụng 4 mô hình ngưỡng, cụ thể là các mô hình 2-5, dựa trên phương trình (2) Mô hình 1 được sử dụng làm mô hình tuyến tính chuẩn để so sánh Kiểm định Hausman cho mô hình chuẩn cho kết quả thống kê là 7,8 (p-value = 0,1679), cho thấy ưu tiên mô hình hiệu ứng cố định Mô hình 2 thiết lập m = 0, không bao gồm độ trễ của tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, chỉ xem xét tỷ lệ tăng trưởng tín dụng hiện tại (LGR) Trong khi đó, mô hình 3 chỉ tập trung vào biến độ trễ của LGR Cuối cùng, mô hình 4 kết hợp các yếu tố từ mô hình 2 và 3.
3 Vì tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng giá trị tài sản (ER) và tỷ lệ an toàn vốn (CAR) là các thước đo tương tự nhau, nên mô hình 5 thay thế ER bằng CAR để kiểm tra sự ổn định của mô hình 4 Biến phụ thuộc trong tất cả các phương trình là tỷ lệ nợ xấu hiện thời NPLs
Việc đưa các biến độ trễ của LGR vào các mô hình là rất quan trọng Clair
Nghiên cứu năm 1992 chỉ ra rằng sự gia tăng trong tăng trưởng tín dụng (LGR) có thể dẫn đến giảm chất lượng các khoản vay, với một độ trễ nhất định Mối tương quan cùng thời giữa LGR và tỷ lệ nợ xấu (NPLs) thường là ngược chiều Đối với các ngân hàng đã có nợ xấu đáng kể, việc cho vay thêm có thể tạm thời làm giảm tỷ lệ nợ xấu do hiệu ứng pha loãng Tuy nhiên, để đạt được tăng trưởng tín dụng cao hơn, các ngân hàng có thể phải hạ thấp tiêu chuẩn cho vay hoặc chấp nhận các khoản vay rủi ro cao, dẫn đến khả năng thiệt hại trong tương lai Do đó, có thể dự đoán một mối tương quan dương giữa biến độ trễ LGR và tỷ lệ nợ xấu.
Bước đầu tiên trong phân tích thực nghiệm là xác định sự tồn tại của các hiệu ứng ngưỡng và thiết lập giá trị ngưỡng cho mỗi mô hình Bảng 2 trình bày kết quả cho mô hình 2-5 Do giá trị thống kê LR1 thường không chuẩn, cần tính toán thêm giá trị p-value khởi tạo.
Bảng 4.2 (a): Ƣớc tính ngƣỡng nợ xấu (1 ngƣỡng)
Mô hình Ngƣỡng (γ^) Độ tin cậy (95%) RSS LR1 Stats P-value
Chú ý: p-values được xây dựng sử dụng 300 bootstraps, và hệ số tin cậy được tính sử dụng giá trị tới hạn 5%
Giá trị thống kê kiểm định LR1 trong bảng 4.2 cho thấy ý nghĩa thống kê qua p-value, xác nhận sự tồn tại của hiệu ứng ngưỡng so với các mô hình tuyến tính Ước tính giá trị ngưỡng γ chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu là 3,11%.
Do giá trị ngưỡng ở cận trên của mô hình 2-5, chúng ta sẽ tiếp tục kiểm định sự tồn tại của hiệu ứng 2 ngưỡng và 3 ngưỡng trong các mô hình.
Kiểm định hiệu ứng 2 ngưỡng cho các mô hình từ 2-5, kết quả như sau:
Bảng 4.2 (b): Ƣớc tính ngƣỡng nợ xấu (2 ngƣỡng)
Mô hình Ngƣỡng (γ^) Độ tin cậy (95%) RSS LR1 Stats P-value
Chú ý: p-values được xây dựng sử dụng 300 bootstraps, và hệ số tin cậy được tính sử dụng giá trị tới hạn 5%
Theo bảng 4.2 (b), giá trị ngưỡng Th-21 và Th-22 của các mô hình khác nhau, trong khi yêu cầu là chúng phải bằng nhau Hơn nữa, giá trị P-value ở mô hình 3 và mô hình 5 không có ý nghĩa thống kê, cho thấy hiệu ứng 2 ngưỡng không tồn tại.
Kiểm định hiệu ứng 3 ngưỡng cho các mô hình từ 2-5, kết quả thu được như sau:
Bảng 4.2 (c): Ƣớc tính ngƣỡng nợ xấu (3 ngƣỡng)
Mô hình Ngƣỡng (γ^) Độ tin cậy (95%) RSS LR1 Stats P-value
Chú ý: p-values được xây dựng sử dụng 300 bootstraps, và hệ số tin cậy được tính sử dụng giá trị tới hạn 5%
Theo bảng 4.2 (c), giá trị ngưỡng thứ 3 của mô hình 4 và 5 khi chạy trên Stata không cho kết quả, và giá trị P-value của tất cả các mô hình đều không có ý nghĩa thống kê Vì vậy, hiệu ứng 3 ngưỡng không tồn tại.
Mô hình ngưỡng nợ xấu trong nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu duy nhất là 3,11% Để minh họa cho việc xác định “miền không bác bỏ” trong việc xây dựng khoảng tin cậy, hình 1 trình bày đồ thị giá trị thống kê LR2 cho tất cả các giá trị ngưỡng khả thi Dựa trên các giá trị thống kê LR đã tính, giá trị LR2 tại ngưỡng ước tính γ^ luôn bằng 0, với đường nét đứt thể hiện giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 5% Bên dưới là bốn bảng trình bày các mô hình đã nêu.
Hình 4.1 Xây dựng khoảng tin cậy và “miền bác bỏ” (Tỷ số NPLs)
Sau khi xác định sự tồn tại của hiệu ứng ngưỡng, chúng ta tiến hành đánh giá hành vi của các ngân hàng ở cả hai phía của ngưỡng Đầu tiên, chúng ta quan sát các đặc điểm của các ngân hàng trên hoặc dưới giá trị ngưỡng về tỷ lệ nợ xấu trước khi trình bày kết quả.
Bảng 4.3: Phân loại các ngân hàng theo giá trị ngƣỡng (tỷ lệ NPLs)
Ngân hàng NHTM và CP nhà nước NHTM cổ phần Tổng số
Chú ý: Số liệu báo cáo trong bảng này dựa trên quan sát ngân hàng theo năm (bank- year)
Các ngân hàng được phân loại thành hai nhóm: (1) ngân hàng thương mại và ngân hàng cổ phần nhà nước, (2) ngân hàng thương mại cổ phần Theo bảng 3, 87,4% ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn ngưỡng 3,11% Điều này cho thấy rằng mặc dù các ngân hàng có thể gặp phải rủi ro đạo đức, chỉ một tỷ lệ nhỏ trong số họ thực sự gặp vấn đề nghiêm trọng Đặc biệt, các ngân hàng thương mại và cổ phần nhà nước có xu hướng gặp phải rủi ro đạo đức nhiều hơn.
Bảng 4.4 trình bày kết quả hồi quy cho 5 mô hình, cho thấy mô hình 1 có tác động mạnh nhất lên nợ xấu ngân hàng trong giai đoạn 2011-2014, do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế năm 2008 Sự chậm trễ này xuất phát từ việc hội nhập kinh tế tài chính của Việt Nam còn hạn chế Trong giai đoạn trước, nền kinh tế tăng trưởng nóng với nguồn tiền tập trung vào bất động sản, dẫn đến tỷ lệ đầu tư cao của các ngân hàng vào các dự án công trình, lên tới trên 90% giá trị Nợ xấu đã tăng mạnh từ năm 2011, đạt đỉnh vào năm 2012 và 2013, sau đó tăng chậm lại.
2014 Khi đặt hiệu ứng ngưỡng vào xem xét và làm so sánh giữa các mô hình 2-4
Các tác động có ý nghĩa thống kê trong mô hình tuyến tính vẫn được duy trì đối với biến giả năm Tất cả các mô hình này đều có hiệu ứng ngưỡng một phần, cho thấy chỉ có LGR có khả năng bị ảnh hưởng bởi các vấn đề rủi ro đạo đức của nhà quản lý.
Thảo luận các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu
Các nhà điều hành ngân hàng Việt Nam không nhất thiết phải hành động khi tỷ lệ ngưỡng đạt 3,11% Đây chỉ là một giá trị tiềm ẩn từ phân tích thực nghiệm, cho thấy rằng hành vi của các nhà quản lý ngân hàng có thể thay đổi khi tỷ lệ nợ xấu vượt qua ngưỡng này.
Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu ứng ngưỡng phù hợp hơn với các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP), trong khi các ngân hàng thương mại và cổ phần nhà nước (NHTM&CP nhà nước) thường có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn giá trị ngưỡng này Cụ thể, chỉ có 10 quan sát ngân hàng – năm đối với NHTM&CP nhà nước có tỷ lệ nợ xấu vượt quá giá trị ngưỡng, trong khi con số này ở các NHTMCP là 32.
Hệ thống ngân hàng Việt Nam chịu ảnh hưởng mạnh từ sở hữu chéo giữa các ngân hàng và tập đoàn Chính quyền và lãnh đạo có thể sử dụng ngân hàng để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua tài trợ dự án và góp vốn chéo Điều này dẫn đến nguy cơ nợ xấu cao khi ngân hàng thực hiện chỉ thị từ chính quyền hoặc tập đoàn mẹ Vấn đề rủi ro đạo đức trong các ngân hàng thương mại cổ phần thường xuất phát từ các chỉ đạo này hơn là từ tỷ lệ nợ xấu Gần đây, ba ngân hàng Gpbank, Oceanbank và VNCB đã bị Ngân hàng Nhà nước mua lại bắt buộc với giá 0 đồng.
