Nợ xấu, rủi ro đạo đức và các quy định điều tiết trong hệ thống ngân hàng thương mại việt nam

Bài nghiên cứu này được tiến hành trong giai đoạn bùng nổ nợ xấu ở Việt Nam từ năm 2007-2014 và xem xét vấn đề rủi ro đạo đức tồn tại trong hành vi cho vay của các ngân hàng.. Bởi vì, xu

-

NGUYỄN THÀNH NAM

NỢ XẤU, RỦI RO ĐẠO ĐỨC VÀ CÁC QUY

ĐỊNH ĐIỀU TIẾT TRONG

HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp Hồ Chí Minh – năm 2017

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

-

NGUYỄN THÀNH NAM

NỢ XẤU, RỦI RO ĐẠO ĐỨC VÀ CÁC QUY

ĐỊNH ĐIỀU TIẾT TRONG

HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu khoa học độc lập của riêng tôi Các

số liệu sử dụng phân tích trong luận văn có nguồn gốc rõ ràng, đã công bố theo đúng quy định Các kết quả nghiên cứu trong luận văn do tôi tự tìm hiểu, phân tích một cách trung thực, khách quan và phù hợp với thực tiễn của Việt Nam Các kết quả này chưa từng được công bố trong bất kỳ nghiên cứu nào khác

Người cam đoan

Nguyễn Thành Nam

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH

MỞ ĐẦU 1

Chương 1: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm 8

1.1 Nợ xấu 8

1.2 Vấn đề rủi ro đạo đức và các khoản nợ xấu 9

1.3 Nợ xấu và rủi ro đạo đức ở các ngân hàng Việt Nam 11

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu 15

2.1 Cơ sở lý thuyết xây dựng mô hình 15

2.2 Mô tả biến 18

2.3 Dữ liệu và thống kê mô tả 24

Chương 3: Phân tích thực nghiệm 26

3.1 Ước tính ngưỡng 28

3.2 Kết quả hồi quy 31

3.3 Vấn đề nội sinh 37

3.4 Thảo luận thêm về nhân tố tác động đến nợ xấu 40

Kết luận và một số hàm ý chính sách 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Phụ lục A – Giá trị thống kê LR1 và LR2 theo Hansen (1999)

Phụ lục B – Hệ thống Ngân hàng thương mại và các quy định ở Việt Nam Phụ lục C – Kết quả hồi quy mô hình 1 – 4

Phụ lục D – Kết quả hồi quy hai giai đoạn 2SLS dựa trên biến công cụ

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1: Tóm tắt biến và kỳ vọng dấu 23

Bảng 2: Thống kê mô tả các biến chính 25

Bảng 3: Ước tính mức ngưỡng 28

Bảng 4: Phân loại số quan sát ngân hàng – năm theo giá trị ngưỡng 31

Bảng 5: Kết quả hồi quy với tỷ lệ nợ xấu NPL là biến ngưỡng 35

Bảng 6 : Kết quả hồi quy sử dụng biến công cụ (IV) 38

DANH MỤC HÌNH Hình 1: Tỷ lệ nợ xấu và tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2008 - 2014 3

Hình 4.1: Xây dựng khoảng tin cậy và “miền không bác bỏ” (Tỷ lệ nợ xấu) 30

đã thực sự trở thành một gánh nặng cho nền kinh tế với tốc độ gia tăng đạt gần 51%/năm1 Tính đến cuối năm 2012, tỷ lệ nợ xấu đạt mức trung bình khoảng 4.08% trên tổng dư nợ cho vay của toàn hệ thống2 Vấn đề nợ xấu cao liên tục xuất hiện trong hầu hết báo cáo của các ngân hàng thương mại Hơn nữa, tình huống này trở nên phức tạp hơn cho công tác quản lý khi các tổ chức khác nhau công bố số lượng không thống nhất về tỷ lệ nợ xấu Trước thực tế này, vào tháng 4/2012 NHNN đã ban hành Quyết định số 780/QĐ-NHNN, cho phép các tổ chức tín dụng sửa đổi điều khoản trả nợ và gia hạn thời gian trả nợ cho các doanh nghiệp gặp khó khăn về thanh toán nợ Năm 2013, đánh dấu sự ra đời của công ty Quản lý tài sản VAMC3, đã làm cho tỉ lệ nợ xấu có xu hướng giảm, tuy nhiên sự sụt giảm vẫn chỉ là nhất thời và chưa

có dấu hiệu giảm thực sự và rõ nét

Thực tế, các nghiên cứu trước đây cũng xác định rằng nợ xấu báo hiệu vấn đề tài chính trong tương lai mà các ngân hàng phải đối mặt Demirguc-Kunt (1989), Barr

và cộng sự (1994) đã nhận thấy rằng các ngân hàng thường có một mức độ nợ xấu cao trước khi sụp đổ Và hiện tượng này sẽ được coi là dấu hiệu của khủng hoảng tài

%26rightWidth%3D0%2525%26showFooter%3Dfalse%26showHeader%3Dfalse%26_adf.ctrl-state%3Dtlcqg75du_322

3 Công ty quản lý tài sản Việt Nam (VAMC): http://sbvamc.vn/cong-ty-quan-ly-tai-san-vamc/

chính trong tương lai nếu không được theo dõi đầy đủ và giải quyết kịp thời (Reinhart

và Rogoff, 2010; Nkusu, 2011; Louzis và cộng sự, 2012) Không giống như những lĩnh vực khác, ngành ngân hàng tồn tại một mức độ rủi ro lan truyền hệ thống 4 rất lớn, do đó chỉ cần sự sụp đổ của một ngân hàng thì có thể lây lan qua các ngân hàng khác, gây ra một hiệu ứng dây chuyền và có khả năng đưa đến sự bất ổn cho toàn bộ

hệ thống trong nước hay thậm chí là toàn cầu Thực tế là cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 đã chỉ ra sự mong manh dễ vỡ của hệ thống tài chính toàn cầu, và đồng thời, một cuộc khủng hoảng tài chính bắt đầu ở một nước có thể ảnh hưởng đến không chỉ sự ổn định của hệ thống ngân hàng toàn cầu5, mà còn tác động tiêu cực đến cả nền kinh tế thực và hệ thống tài chính Thật vậy, những bằng chứng thực nghiệm cho thấy rằng sự phát triển hệ thống tài chính và các cải cách ngân hàng đã cải thiện đáng

kể tốc độ tăng trưởng kinh tế và thúc đẩy, kích thích các ngân hàng nhỏ (Hasan và cộng sự, 2009; Fang và Giang, 2014; Peng và cộng sự, 2014; Lin và cộng sự, 2015) Bài nghiên cứu này được tiến hành trong giai đoạn bùng nổ nợ xấu ở Việt Nam từ năm 2007-2014 và xem xét vấn đề rủi ro đạo đức tồn tại trong hành vi cho vay của các ngân hàng Một khía cạnh ủng hộ cho chủ điểm nghiên cứu này đó là nợ xấu tác động mạnh mẽ đối với sự phát triển kinh tế ở phạm vi lớn trong thời gian qua Do đó, nghiên cứu về nợ xấu sẽ là một tài liệu tham khảo có ý nghĩa trong lĩnh vực tài chính ngân hàng Việt Nam, và đặc biệt là các nhà quản lý giám sát hoạt động cho vay của các ngân hàng ngày nay

4 Rủi ro lan truyền hệ thống (tên tiếng anh là systemic risk) là khả năng mà một sự kiện ở cấp độ doanh nghiệp

có thể gây ra sự bất ổn nghiêm trọng hoặc sụp đổ cho toàn bộ ngành hay thậm chí là cả nền kinh tế

(nguồn: http://www.investopedia.com/terms/s/systemic-risk.asp )

5 Ví dụ, trong cuộc khủng hoảng tài chính gần đây giai đoạn 2007-2008, Jo (2014) thấy rằng cú sốc tài chính ở Hoa kỳ đã được chuyển đến các nền kinh tế thị trường mới nổi thông qua các hoạt động cho vay của các ngân hàng quốc tế Hoa Kỳ Gang và Qian (2015) báo cáo rằng rủi ro hệ thống của Trung Quốc đã tăng lên trong những năm gần đây kể từ năm 2009 do sự lây lan từ những biến động của thị trường tài chính toàn cầu

2 Lý do chọn đề tài

Ở Việt Nam, nợ xấu tác động mạnh mẽ đến nền kinh tế ở một phạm vi rộng lớn, ít nhất là trong thập kỷ trước, cụ thể với một tỷ lệ nợ xấu cao sẽ có tác động tiêu cực lên phát triển kinh tế Bởi vì, xuất phát từ lo ngại về sự không chắc chắn trong thị trường tài chính đột nhiên gia tăng, khiến các ngân hàng hạn chế các hoạt động cho vay nhằm tránh nợ xấu, làm cho các doanh nghiệp không thể tiếp cận được nguồn vốn (hoặc chịu chi phí vốn cao) để tài trợ cho hoạt động kinh doanh của mình, và điều này cuối cùng sẽ đưa đến một tác động bất lợi đối với nền kinh tế thực (Nguyễn Thị Minh Huệ, 2015)

Hình 1: Tỷ lệ nợ xấu và tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2008 - 2014

Nguồn: Dữ liệu từ NHNN, Worldbank

Như chúng ta có thể thấy từ hình 1, tỷ lệ nợ xấu tăng theo hướng ngược lại với tốc

độ phục hồi của nền kinh tế, điều này cho thấy tỷ lệ nợ xấu cao hơn đi kèm với tăng trưởng GDP thấp hơn Chính xác hơn, tỷ lệ nợ xấu tăng làm chậm lại tất cả các hoạt động của hệ thống tài chính (Nguyễn Thị Minh Huệ, 2015)

Do đó, sự yếu kém trong khu vực ngân hàng, với thành phần chính là nợ xấu, đã được giám sát và phân tích cẩn thận hơn bởi các cơ quan quản lý Tuy nhiên, vấn đề

Tỷ lệ nợ xấu và tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2008-2014

Tỷ lệ nợ xấu Tăng trưởng GDP

ở đây không phải chỉ xem xét riêng nợ xấu mà còn có sự tồn tại của các can thiệp và điều tiết của chính phủ trên những khoản nợ xấu này Từ khía cạnh trên có thể thấy

nợ xấu là một nhân tố chính ảnh hưởng trực tiếp lên nền kinh tế ở cả góc độ vi mô và

vĩ mô

Trong quá khứ, vấn đề nợ xấu không chỉ thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư

mà còn nhận được sự chú ý của các nhà làm chính sách điều tiết ngân hàng và các chuyên gia khoa học xã hội Mặc dù đã có rất nhiều nghiên cứu về các khía cạnh khác nhau liên quan đến vấn đề nợ xấu trên thế giới, tuy nhiên những nghiên cứu về trường hợp Việt Nam vẫn còn hạn chế, đặc biệt là những nghiên cứu định lượng Một số nghiên cứu sử dụng các mô hình kinh tế lượng để phát hiện ra các nhân tố chính tác động đến sự thay đổi nợ xấu Chẳng hạn như Võ Thị Ngọc Hà và Lê Vĩnh Triển (2014) sử dụng hồi quy bảng với dữ liệu của 8 ngân hàng niêm yết trong giai đoạn

2008 - 2013 tìm thấy mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô với tỷ lệ nợ xấu trong

hệ thống ngân hàng Việt Nam Trong khi đó, Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2014) phát hiện rằng cả yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc điểm ngân hàng đều ảnh hưởng đến nợ xấu Đặc biệt, các yếu tố thuộc về đặc trưng của ngân hàng như tỷ lệ nợ xấu quá khứ, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, quy mô hay mức sở hữu của Nhà nước trong các ngân hàng đều có những ảnh hưởng đáng kể lên tỷ lệ nợ xấu (Nguyễn Thị Minh Huệ, 2015; Đoàn Thanh Hà và Hoàng Thị Thanh Hằng, 2016)

Không chỉ ở Việt Nam mà các nghiên cứu trên thế giới cũng đã nhận thấy rằng ngoài các yếu tố kinh tế vĩ mô, thì các khoản nợ xấu của các ngân hàng cũng chịu ảnh hưởng sâu sắc bởi các hoạt động nội bộ (Salas & Saurina, 2002, Louzis và cộng sự,

2012, Abid và cộng sự, 2014) Cụ thể, Berger và DeYoung (1997) phát hiện ra rằng tồn tại một mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố bên trong như chất lượng quản lý, rủi đạo đức với nợ xấu Đi sâu hơn, Zhang và cộng sự (2015) phát hiện tồn tại vấn đề rủi ro đạo đức trong việc cho vay của các ngân hàng ở Trung Quốc dựa trên một mức ngưỡng của tỷ lệ nợ xấu Ngoài ra, tính chất sở hữu nhà nước và các ràng buộc ngân sách mềm đi kèm ở các ngân hàng cũng có khả năng ảnh hưởng đến các hoạt động nội bộ của ngân hàng, và thể hiện vấn đề rủi ro đạo đức tiềm ẩn (Shi, 2004) Chính vì

vậy, cần kịp thời xem xét mức độ rủi ro đạo đức và tác động của nó đối với hiệu quả hoạt động hay cụ thể hơn là tỷ lệ nợ xấu ở các ngân hàng thương mại Việt Nam Dựa trên quan điểm này, bài nghiên cứu kỳ vọng đóng góp một cái nhìn chung về vấn đề nợ xấu, cụ thể là mối quan hệ nhân quả giữa rủi ro đạo đức từ hành vi cho vay của các ngân hàng với mức độ nợ xấu thông qua việc xác định một mức ngưỡng nợ xấu nhất định Từ mức ngưỡng này, các nhà quản lý có động cơ để chấp nhận rủi ro vượt mức khi đối mặt với những thách thức tài chính, xuất phát từ xung đột lợi ích và vấn đề đại diện Hệ quả là, một sự gia tăng cho vay không thích đáng khi gặp vấn đề tài chính có thể làm giảm nhiều hơn giá trị chất lượng tài sản và dẫn đến những khó khăn hơn nữa cho các ngân hàng Chính vì vậy mà việc xác định được phạm vi của hành vi rủi ro đạo đức trong hệ thống ngân hàng thương mại sẽ giúp tránh được những bất ổn tài chính tiềm tàng, từ đó có thể thiết kế được các mục tiêu chính sách và giám sát ngân hàng một cách nghiêm ngặt và minh bạch hơn

3 Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu này nhằm mục đích kiểm tra mức độ mà các ngân hàng thương mại Việt Nam phải đối mặt với những thách thức trong quan hệ cho vay, và sự tham gia của họ vào các hành vi rủi ro, vì điều này có thể làm tăng thêm các vấn đề rủi ro đạo đức của ngành ngân hàng trong tương lai gần Đầu tiên, nghiên cứu áp dụng một mô hình ngưỡng để nghiên cứu vai trò của nợ xấu trong việc báo hiệu các vấn đề rủi ro đạo đức Thứ hai, nghiên cứu cũng áp dụng mô hình này vào các ngân hàng thương mại Việt Nam để kiểm định giả thiết “các ngân hàng gặp khó khăn có động lực để chấp nhận rủi ro vượt mức”, làm gia tăng thiệt hại và khả năng vỡ nợ

Phương pháp đề xuất và các phát hiện thực nghiệm của nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam khi đang phải đối mặt với tình trạng

nợ xấu cao và các vấn đề rủi ro đạo đức tiềm ẩn trong khu vực này Dựa trên những mục tiêu trên, bài nghiên cứu kỳ vọng cung cấp những hiểu biết về việc sử dụng tỷ lệ

nợ xấu như là một công cụ quản lý có thể có giá trị cho các nhà lãnh đạo Việt Nam muốn tìm hiểu và theo dõi mức độ rủi ro của các ngân hàng trong hệ thống

4 Câu hỏi nghiên cứu

Với mục tiêu trên, luận văn tập trung phân tích để trả lời các câu hỏi :

 Hành vi cho vay của các ngân hàng có liên quan đến việc nợ xấu đạt đến một ngưỡng cụ thể hay không?

 Và liệu các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao có xu hướng áp dụng một chiến lược cho vay nhiều rủi ro hơn, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hơn hay không?

5 Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy ngưỡng (threshold model)6 với bộ dữ liệu của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2007 - 2014 để xác định các vấn đề rủi ro đạo đức Phương pháp hồi quy ngưỡng được thiết kế để chia các quan sát riêng lẻ vào các trạng thái với điều kiện là giá trị của một biến được xác định trước (biến ngưỡng) Các mô hình được sử dụng trong bài dựa trên nghiên cứu của Hansen (1999), và đã được chứng minh là một công cụ hiệu quả khi điều tra các hiệu ứng bất đối xứng có thể có Mô hình này gần đây cũng được được sử dụng để nghiên cứu hành vi của ngân hàng

Với dữ liệu bảng cân bằng (i đại diện cho chỉ số chéo (các ngân hàng) và t đại diện cho chuỗi thời gian), phương trình nghiên cứu có thể được viết như sau:

𝑦𝑖,𝑡 = 𝑐𝑖 + 𝛽1𝑥𝑖,𝑡𝐼(𝑞𝑖,𝑡 ≤ 𝛾) + 𝛽2𝑥𝑖,𝑡𝐼(𝑞𝑖,𝑡 ≥ 𝛾) + 𝜀𝑖,𝑡

Trong đó I(.) là hàm chỉ báo nhận giá trị 1 nếu điều kiện trong dấu ngoặc đúng, và nhận giá trị 0 nếu ngược lại, qi,t là biến ngưỡng được xác định trước Mô hình này cho phép giá trị ngưỡng được chọn nội sinh, và cũng chấp nhận hiệu ứng ngưỡng một phần

6 Hạn chế của nghiên cứu

Có một số hạn chế nhất định trong quá trình tác giả thực hiện nghiên cứu Những hạn chế này chủ yếu đến từ dữ liệu kiểm định Đầu tiên, đó là sự không đầy đủ của

6 Xem phụ lục A

dữ liệu cho toàn bộ các ngân hàng trong hệ thống, do sự giới hạn về thời gian và dữ liệu công bố của các ngân hàng Thứ hai, sự thay đổi về khung pháp lý điều tiết và sự gia nhập của các ngân hàng mới theo thời gian cũng sẽ ảnh hưởng đến giá trị định lượng của nghiên cứu Dù vậy, xét cho cùng mục tiêu của bài nghiên cứu vẫn là điều tra và phân tích các khoản nợ xấu và ý nghĩa về mặt kinh tế đối với những phát hiện trong nghiên cứu vẫn được đảm bảo đáng tin cậy

7 Bố cục

Cấu trúc của bài nghiên cứu được trình bày như sau Phần tiếp theo trình bày nội dung nghiên cứu, bao gồm chương 1 trình bày ngắn gọn chi tiết về nền tảng nghiên cứu của bài và tóm tắt các nghiên cứu có liên quan trong lĩnh vực này Chương 2 giải thích phương pháp nghiên cứu và dữ liệu được sử dụng Trong khi chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm và giải quyết vấn đề sai lệch nội sinh tiềm tàng dựa trên hồi quy biến công cụ Phần cuối cùng của bài nghiên cứu đưa ra các kết luận và một

số đề xuất chính sách từ các phát hiện thực nghiệm Cụ thể, bố cục bài nghiên cứu bao gồm:

Giới thiệu

Chương 1: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

Chương 3: Phân tích thực nghiệm

Kết luận và một số hàm ý chính sách

Chương 1: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu

thực nghiệm 1.1 Nợ xấu

Nợ xấu là một chỉ tiêu cơ bản và tập trung nhất, phản ánh chất lượng, hiệu quả hoạt động của một ngân hàng cũng như sự phát triển ổn định của cả hệ thống bởi vì hoạt động tín dụng là hoạt động chính và đem lại nguồn thu lớn nhất cho các ngân hàng, mà trong đó tỷ lệ nợ xấu là một chỉ số chung nhất đại diện cho rủi ro tín dụng (Makri, Tsagkanos, & Bellas, 2014) Về cơ bản, một khoản nợ của ngân hàng được xem là nợ xấu khi hơn 90 ngày trôi qua mà người đi vay không thanh toán các khoản

nợ hoặc lãi đã được thỏa thuận (Ngân hàng Trung Ương Châu Âu) Định nghĩa đầy

đủ hơn được Phòng Thống kê – Liên hợp quốc xác định “một khoản nợ được coi là

nợ xấu khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày; hoặc các khoản lãi chưa trả từ

90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thoả thuận” Như vậy, nợ xấu về cơ bản được xác định dựa trên 2 yếu tố: (i) quá hạn trên 90 ngày và (ii) khả năng trả nợ nghi ngờ Đây cũng được coi là định nghĩa của IAS đang được

áp dụng phổ biến hiện hành trên thế giới7

Ở Việt Nam, nợ xấu được định nghĩa trong Quyết định 493/2005/QĐ-Ngân hàng Nhà nước : “Nợ xấu là những khoản nợ thuộc các nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5

Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ là tỷ lệ để đánh giá chất lượng tín dụng của tổ chức tín dụng” Trong đó, nợ nhóm 3 trở xuống gồm các khoản nợ quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày, tại Điều 7 của Quyết định nói trên cũng quy định các ngân hàng thương mại căn cứ vào khả năng trả nợ của khách hàng để hạch toán các khoản vay vào nhóm thích hợp Những khoản nợ này được tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng tổn thất một phần nợ gốc và lãi, chẳng hạn, nợ nhóm 3 là các khoản nợ được tổ chức tín

7Trích dẫn từ: “Nợ xấu Ngân hàng phát triển chi nhánh Khánh Hòa và biện pháp giải quyết nợ xấu”, Thái Ninh

quyet-no-xau/

https://thongtinphapluatdansu.edu.vn/2016/03/23/no-xau-ngn-hng-pht-trien-chi-nhnh-khnh-ha-v-bien-php-giai-dụng đánh giá là không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn, trong khi nhóm

4 và 5 lần lượt là các khoản nợ có khả năng mất vốn cao hoặc không có khả năng thu hồi. Do đó, để phù hợp với bối cảnh Việt Nam, bài nghiên cứu này xem xét nợ xấu là các khoản nợ quá hạn trên 90 ngày, tương tự các nghiên cứu trước đây như Bùi Duy Tùng và cộng sự (2015) hay Đoàn Thanh Hà và cộng sự (2016) Cụ thể là giá trị nợ xấu bằng tổng các khoản nợ dưới chuẩn (nhóm 3), nợ nghi ngờ (nhóm 4), và nợ có khả năng mất vốn (nhóm 5)

1.2 Vấn đề rủi ro đạo đức và các khoản nợ xấu

Trên thực tế, các ngân hàng thường khó có thể tránh khỏi các khoản nợ xấu do hoạt động cho vay luôn chứa đựng rủi ro Tuy nhiên, cũng có những trường hợp mà

ở đó các giám đốc ngân hàng có động cơ để thực hiện cho vay với rủi ro cao hơn so với mức tối ưu Jensen và Meckling (1976) cho rằng có hai loại vấn đề rủi ro đạo đức nảy sinh từ hành vi này Đầu tiên là việc tìm kiếm đặc lợi của nhà quản lý, được thực hiện khi các giám đốc theo đuổi các lợi ích cá nhân từ việc đầu tư vào các dự án ưa thích hoặc thông qua việc kiểm soát không đầy đủ những khoản vay Vấn đề rủi ro đạo đức còn lại nảy sinh từ sự mâu thuẫn lợi ích giữa cổ đông và các chủ nợ Các cổ đông có thể muốn thực hiện những khoản vay rủi ro nhưng cuối cùng lại chuyển những rủi ro này đến những người gửi tiền Lý thuyết của Jensen và Meckling (1976) hàm ý rằng cả hai vấn đề rủi ro đạo đức trên đều dẫn đến tốc độ tăng trưởng tín dụng (cho vay) cao hơn và hình thành một lượng lớn hơn các khoản nợ xấu

Dĩ nhiên, rủi ro đạo đức thì không quan sát trực tiếp được, nhưng có thể được suy

ra từ việc quan sát hành vi ngân hàng Như đã được nhấn mạnh ở trên, một trong những lý do chính của vấn đề rủi ro đạo đức đó là việc chấp nhận rủi ro quá mức trong cho vay Foos và cộng sự (2010) gợi ý rằng sự tăng trưởng tín dụng đại diện cho một nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến rủi ro của các ngân hàng Qua việc nghiên cứu ở các ngân hàng Mỹ, Canada, Nhật và Châu Âu trong suốt giai đoạn 1997-2007, Foos và cộng sự (2010) thấy rằng tăng trưởng tín dụng dẫn đến một sự gia tăng các khoản lỗ từ cho vay trong suốt ba năm liên tiếp sau đó, gây nên một sự sụt giảm trong

cả thu nhập từ lãi và tỷ lệ vốn chủ sở hữu Demirguc-Kunt (1989), Barr và cộng sự

(1994), Gorton và Rosen (1995), Berge và Udell (1994) và Shrieves và Dahl (2003)

đã nghiên cứu sâu hơn và nhận thấy tồn tại mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng,

nợ xấu và sự chấp nhận rủi ro của các ngân hàng Phần lớn các nghiên cứu cũng tập trung xem xét về vấn đề rủi ro đạo đức, hành vi chấp nhận rủi ro của các ngân hàng trong khuôn khổ cấu trúc sở hữu cổ phần Ví dụ, Saunder và cộng sự (1990) nhận thấy cổ đông kiểm soát các ngân hàng thì có khuynh hướng thực hiện nhiều rủi ro hơn so với những nhà quản lý kiểm soát các ngân hàng 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 (cổ phần thuộc nhà quản lý) Jia (2009) gợi ý hoạt động cho vay bởi các ngân hàng cổ phần thì thận trọng hơn so với hoạt động cho vay bởi các ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước Ngoài ra, Zhou (2014) đã chứng minh được sự đa dạng hóa trong cấu trúc thu nhập của các ngân hàng giúp giảm thiểu không đáng kể tổng rủi ro của ngân hàng Như vậy, bài nghiên cứu này sẽ mở rộng hơn những nghiên cứu trên bằng việc tìm hiểu sâu hơn về vai trò của cấu trúc sở hữu cổ phần đối với hành vi các ngân hàng và rủi ro đạo đức trong hệ thống ngân hàng Việt Nam

Ngoài ra, thái độ của ban quản lý của các ngân hàng cũng đóng vai trò quan trọng Boyd và Graham (1998), Nier và Baumann (2006) gợi ý khi các ngân hàng cảm thấy

“quá lớn để sụp đổ” nhờ vào sức mạnh thị trường lớn của họ hoặc là kỳ vọng được cứu trợ trong trường hợp vỡ nợ, thì vấn đề rủi ro đạo đức càng trở nên rõ rệt hơn Soedarmono và Tarazi (2015) thấy rằng sức mạnh thị trường càng lớn trong ngành ngân hàng có thể ngay lập tức dẫn đến sự không ổn định hơn trong hệ thống ngân hàng ở các quốc gia Châu Á Thái Bình Dương Kim và cộng sự (2015) cũng phát hiện ra sự gia tăng trong sức mạnh thị trường của các ngân hàng lớn gây nên sự bất

ổn tài chính của các ngân hàng nhỏ ở các nền kinh tế châu Á

Cuối cùng, Bernanke và Gertler (1986) chỉ ra rằng những khoản nợ xấu có thể đưa đến các hành vi khác nhau của các ngân hàng dựa theo sự ưa thích hay khẩu vị rủi ro của họ Các ngân hàng khôn ngoan và hiệu quả thường có xu hướng thận trọng hơn khi họ đối mặt với mức độ gia tăng của các khoản nợ xấu Tuy nhiên khi tỷ lệ nợ xấu

quá cao, cả cổ đông và các nhà quản lý ngân hàng đều có sự khuyến khích (hay động cơ) rõ ràng để chuyển dịch rủi ro Eisdofer (2008) phát hiện các doanh nghiệp trong tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ có hành vi chuyển dịch rủi ro nhiều hơn Xem xét các ngân hàng ở Mỹ, Koudstaal và Wijnbergen (2012) nhận thấy với danh mục cho vay

có càng nhiều vấn đề thì càng thúc đẩy các ngân hàng chấp nhận rủi ro cao Bruche

và Llobet (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

Bằng chứng từ các nghiên cứu trên chỉ ra mức độ nợ xấu có thể là một yếu tố quan trọng quyết định hành vi của các ngân hàng đưa đến việc họ có những hành vi khác nhau khi đối mặt với nợ xấu cao hơn mức chuẩn Chính vì vậy có lý do để tin rằng mức độ của nợ xấu có thể hữu ích trong việc xác định sự hiện diện của rủi ro đạo đức trong ngành ngân hàng Do đó, bài nghiên cứu này sẽ xác định hành vi cho vay và rủi

ro đạo đức ở các ngân hàng khi họ đối mặt với một mức nợ xấu trên mức ngưỡng

1.3 Nợ xấu và rủi ro đạo đức ở các ngân hàng Việt Nam

Về sự quản lý rủi ro trong hệ thống, vào năm 2005, NHNN đã đưa ra các quy định

về phân loại nợ xấu8, cho phép các ngân hàng đẩy nhanh thời hạn cho vay và quyền quyết định nhiều hơn đối với các khoản nợ quá hạn Tính đến tháng 12 năm 2008, hầu như tất cả các tổ chức tài chính đã thiết lập được cơ chế đánh giá tín nhiệm nội

bộ và định giá rủi ro Ngày 1/1/2013, NHNN ban hành Thông tư 2, trong đó thắt chặt các quy định về phân loại tài sản của ngân hàng cùng với việc thành lập và sử dụng các khoản dự phòng rủi ro tín dụng Thông tư 2 của NHNN đã có hiệu lực vào ngày

1 tháng 6 năm 2014, dự kiến sẽ đưa phân loại tài sản của các ngân hàng Việt Nam gần hơn với các tiêu chuẩn và thông lệ quốc tế hơn9 Trong năm 2010, NHNN cũng nâng tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu yêu cầu lên 9%, cao hơn một chút so với mức chuẩn của Basel I10

8 Xem thêm: http://www.moj.gov.vn/vbpq/lists/vn%20bn%20php%20lut/view_detail.aspx?itemid=18421

9 Xem thêm Hệ thống ngân hàng thương mại và các quy định ở Việt Nam tại phụ lục B

10 Basel I là một bộ quy tắc ngân hàng quốc tế do Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS) ban hành, quy định các yêu cầu về vốn tối thiểu của các tổ chức tài chính với mục tiêu giảm thiểu rủi ro tín dụng Các ngân hàng hoạt động trên phạm vi quốc tế phải duy trì một khoản vốn tối thiểu (8%) trên các tài sản rủi ro Basel I

Có thể thấy, ngành ngân hàng Việt Nam được quản lý cao, dường như đã miễn nhiễm ban đầu trước cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 tương đối tốt, tuy nhiên, những ảnh hưởng thực sự đã bắt đầu được cảm nhận vào năm 2011 Suy thoái càng trầm trọng hơn trong năm 2012 với sự bùng nổ các khoản nợ xấu, nguyên nhân chủ yếu là do tăng trưởng tín dụng quá mức tập trung vào lĩnh vực bất động sản vào năm 2009 Mức nợ xấu rất cao cộng với cơ sở vốn yếu của hầu hết các ngân hàng thương mại Việt Nam và các vấn đề thanh khoản nghiêm trọng trong hệ thống đã khiến cho chính phủ phải tập trung vào việc tái cấu trúc lại hệ thống ngân hàng Điển hình là chính phủ đã tạo ra một cơ cấu giải quyết nợ xấu dành riêng cho các ngân hàng thông qua Công ty Quản lý tài sản Việt Nam (VAMC) được thành lập vào tháng

7 năm 2013 với mục đích giúp các ngân hàng đưa các khoản nợ xấu ra khỏi bảng cân đối trong 5 năm, trong đó các khoản cho vay được tái cấu trúc hoặc phục hồi Dù vậy, kết quả bước đầu của các hoạt động này của VAMC vẫn còn khiêm tốn

Tuy nhiên, điều đáng lưu ý trong giai đoạn này là việc các ngân hàng Việt Nam tập trung cho vay chủ yếu vào các tập đoàn lớn, trong đó phần lớn các doanh nghiệp nhà nước (DNNN) Dễ thấy, bởi vì không có sự độc lập trong quan hệ giữa ngân hàng

và chính phủ khi họ thiết lập chính sách tín dụng, nên chính phủ thường khuyến khích các ngân hàng tài trợ các dự án rủi ro hoặc các dự án chính sách nhằm hỗ trợ cho các doanh nghiệp nhà nước (DNNN) và qua đó có thể đạt được mục tiêu tăng trưởng tín dụng đề ra (Nguyễn Thị Minh Huệ, 2015) Cũng chính điều này đã làm tăng rủi ro tín dụng của các ngân hàng vì các DNNN thường có hiệu quả hoạt động thấp hơn và dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hơn so với khu vực tư nhân, điển hình như các trường hợp của Vinashin và Vinalines Theo VNEconomy, dữ liệu cập nhật đến 31-3-2012 cho thấy,

“khối ngân hàng thương mại Nhà nước chiếm quá nửa miếng bánh nợ xấu, tới 50,5%; nhóm thứ hai là khối NHTM cổ phần với 27,8%; nhóm ngân hàng nước ngoài chiếm khá nhỏ (do sự hạn chế về quy mô) với 4,2%; nhóm các tổ chức tín dụng khác chiếm 17,5% Còn ở khía cạnh đối tượng đi vay, nếu chia trung bình trên khoản nợ vay, thì

là bộ quy tắc đầu tiên trong ba bộ quy tắc được biết riêng như Basel I, II và III và được gọi chung là Hiệp ước Basel Nguồn: http://www.investopedia.com/terms/b/basel_i.asp

khối DNNN chiếm khoảng một nửa số nợ xấu của ngân hàng” Theo ông Cao Sỹ Kiêm, nguyên Thống đốc NHNN thì “có đến 70% nợ xấu ngân hàng là nợ của các DNNN, còn nợ của tư nhân chỉ là phần nhỏ…”11

Trong lịch sử, các ngân hàng được xem là dễ đổ vỡ do tỷ lệ nợ xấu cao và hệ số an toàn vốn thấp (Kauko, 2014), trong đó một phần chủ yếu là do ưu thế cho vay đối với các doanh nghiệp thuộc sở hữu nhà nước (DNNN) và sự can thiệp mạnh của chính phủ (Mathews, 2013) Shi (2004) cung cấp một phân tích thú vị về cơ chế mà các ngân hàng thương mại Trung Quốc tích lũy các khoản nợ xấu như thế nào Ông tranh luận rằng sự tồn tại của ràng buộc ngân sách mềm thúc đẩy rủi ro đạo đức ở ngân hàng, dẫn tới nhiều hơn đáng kể các vấn đề về nợ xấu Trong thời kỳ chuyển đổi, khi Trung Quốc chuyển dịch từ nền kinh tế kế hoạch tập trung sang nền kinh tế thị trường, chính phủ cho phép giới hạn ngân sách mềm cả các doanh nghiệp nhà nước và các ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước Kết quả là, các ngân hàng có động lực để cấp các khoản vay cho các doanh nghiệp đang gặp khó khăn do sự bảo đảm ngầm của chính phủ đối với các doanh nghiệp này (các tập đoàn thuộc sở hữu Nhà nước) và vì thế cũng đảm bảo đối với họ (Cull và Xu, 2003; Xie, 2003; Chen và cộng sự, 2013) Hậu quả của điều này, theo Lu và cộng sự (2005), các ngân hàng có một sự thiên vị cho vay có hệ thống có lợi cho các DNNN, và điều này thì nguy hiểm hơn và rủi ro vỡ nợ cũng sẽ cao hơn12

Như vậy, sự hỗ trợ của chính phủ có thể thúc đẩy rủi ro đạo đức do các ngân hàng trở nên ít hiệu quả hơn và thực hiện nhiều khoản vay rủi ro hơn do sự đảm bảo ngầm của chính phủ Điều này cũng đã được phản ánh rõ nét trong diễn biến những gì đang xảy ra ở hệ thống ngân hàng Việt Nam hiện hành Do đó, việc chỉ gia tăng các yêu

11 Trích dẫn từ: http://www.tienphong.vn/kinh-te/nhung-ai-dang-no-xau-lon-586485.tpo

ngân hàng tiết kiệm ở Đức, Gropp và cộng sự (2014) cho thấy bằng chứng của rủi ro đạo

cầu về vốn như những mục tiêu cải cách ở trong nước và quốc tế gần đây là không

đủ để ngăn các ngân hàng khỏi việc chấp nhận rủi ro Ví dụ, Haq và Heaney (2012) đưa ra các bằng chứng về mối quan hệ lồi (phi tuyến) giữa rủi ro và vốn ngân hàng ở

15 các ngân hàng Châu Âu Williams (2014) chứng minh một mối quan hệ hình chữ

U giữa rủi ro ngân hàng và luồng vốn trong bối cảnh khu vực châu Á

Tóm lược

Có thể nói nợ xấu là một trở ngại lớn cho sự phát triển của ngành ngân hàng nói chung Một trong những mục tiêu quan trọng trong cải cách ngành ngân hàng Việt Nam đó là cố gắng giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu Để có thể thực hiện được điều này, các

cơ quan quản lý Việt Nam đã nghiên cứu kỹ lưỡng những vấn đề về nợ xấu và ban hành rất nhiều quy định đối với hệ thống ngân hàng kể từ năm 2005 Bài nghiên cứu này xem xét tác động của nợ xấu lên hành vi các ngân hàng ở Việt Nam Thông qua việc sử dụng mô hình hồi quy ngưỡng dựa trên bộ dữ liệu bao gồm 25 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2007-2014, tác giả kiểm tra xem liệu quyết định cho vay

của các ngân hàng Việt Nam có thể hiện rủi ro đạo đức hay không Trước khi trả lời

được câu hỏi này, phần tiếp theo của bài nghiên cứu sẽ trình bày phương pháp nghiên

cứu và dữ liệu được sử dụng

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

2.1 Cơ sở lý thuyết xây dựng mô hình

Các ngân hàng có thể phát hiện tỷ lệ nợ xấu của họ tăng là do kém may mắn hay

là do quản lý kém (Berger và DeYoung, 1997) Trong trường hợp kém may mắn, nghiên cứu kỳ vọng rằng các ngân hàng sẽ giải quyết vấn đề này thường bằng cách giảm cho vay và do đó tỷ lệ nợ xấu sẽ giảm Còn nếu lý do là quản lý kém thì nghiên cứu dự đoán rằng tỷ lệ nợ xấu tăng đi kèm với một sự chấp nhận rủi ro tăng thêm vì khi đó các nhà quản lý cố gắng giảm bớt khoản lỗ của họ thông qua các mức độ cho vay cao hơn và do vậy sẽ chấp nhận thêm rủi ro Một cách để xác định hành vi như trên hay qua đó phát hiện rủi ro đạo đức là kiểm tra xem liệu có một giá trị ngưỡng đặc biệt của tỷ lệ nợ xấu hay không, và trên mức ngưỡng đó thì việc chấp nhận rủi ro của ngân hàng sẽ gia tăng và làm tỷ lệ nợ xấu trở nên tồi tệ hơn

Để có cơ sở cho việc sử dụng một mô hình ngưỡng và liên kết nợ xấu với các vấn

đề rủi ro đạo đức, bài nghiên cứu này xem lại lý thuyết của Jensen và Meckling (1976)

về các động cơ chấp nhận rủi ro Nhà quản lý của các tổ chức tài chính có những động

cơ rõ ràng để đi chệch đi so với lợi ích của cả nhà đầu tư và cơ quan điều tiết Rủi ro đạo đức có thể gây ra việc chấp nhận rủi ro quá mức, vì vậy sẽ làm giảm chất lượng tài sản, từ đó dẫn đến việc các tổ chức này sụp đổ Rủi ro đạo đức xảy ra khi các nhà quản lý (người đại diện cho lợi ích cho cổ đông) nỗ lực để tối đa hóa lợi ích riêng của

họ thay vì lợi ích của các chủ sở hữu Keeley (1990) lập luận rằng các nhà quản lý (người đại diện) có thể nhận toàn bộ lợi ích từ những thành quả tích cực, nhưng chỉ chịu trách nhiệm hữu hạn khi họ thất bại Các ngân hàng, đặc biệt là các ngân hàng thương mại Việt Nam được bảo đảm ngầm bởi chính phủ, thường có khả năng cao hơn xảy ra rủi ro đạo đức Lý do là các nhà quản lý trong các ngân hàng có thể chấp nhận mức rủi ro quá mức vì họ không có gì để mất (hoặc mất ít) trong khi những gì đạt được thì nhiều hơn Lý thuyết triển vọng của Kahneman và Tversky (1979) cũng gợi ý rằng các nhà quản lý thì e ngại rủi ro khi đối mặt với khoản lời chắc chắn, nhưng

họ sẽ trở nên tìm kiếm rủi ro khi phải đối mặt với những khoản thiệt hại rõ ràng bởi

tâm lý e ngại thua lỗ Do đó hợp lý khi cho rằng các nhà quản lý ngân hàng có động

cơ để tăng mức chấp nhận rủi ro khi rơi vào tình huống kiệt quệ (hay khó khăn về mặt tài chính).13 Nói cách khác, các nhà quản lý ngân hàng phải đối mặt với một sự đánh đổi giữa chi phí và lợi ích khi chấp nhận rủi ro quá mức Việc chấp nhận rủi ro quá mức có thể mang lại lợi ích cho các ngân hàng trong việc đạt được lợi nhuận cao hơn và cải thiện danh tiếng hoặc đem lại lợi ích cho các nhà quản lý như nhận được thù lao hoặc cơ hội thăng tiến cao hơn Nhà quản lý có thể được hưởng lợi từ hiệu quả hoạt động tốt hơn và có động cơ rõ ràng để đánh bóng hiệu suất của mình để đạt được sự ủng hộ về mặt chính trị và thăng tiến Vì vậy, họ có thể chấp nhận các dự án rủi ro cao như là một biện pháp cuối cùng để thay đổi thành quả khi phải đối mặt với khó khăn về tài chính Ví dụ, Miguel và Ana (2015) đã nghiên cứu hệ thống ngân hàng của các thành viên chủ chốt ở Liên Minh châu Âu (EU) cũng cho thấy có sự tồn tại của rủi ro đạo đức Mặt khác, việc chấp nhận rủi ro quá mức có thể liên quan đến kiệt quệ tài chính trong dài hạn, có tác động tiêu cực đến các ngân hàng hay chính các nhà quản lý Bebchuk và Spamann (2010) và Bebchuk và cộng sự (2010) cho rằng sự sụp đổ của các định chế tài chính lớn trong cuộc khủng hoảng tài chính năm

2008 có thể là do các động cơ chấp nhận rủi ro quá mức của các giám đốc điều hành (CEO) Pierre (2013) tranh luận các thiết kế hợp đồng thù lao cho CEO cũng góp phần cho việc chấp nhận rủi ro quá mức hơn so với mức tối ưu của xã hội Trong khi

đó, Kim và cộng sự (2014) phát hiện ra các ngân hàng ở các nước ASEAN tích cực chấp nhận rủi ro khi có sự hiện diện của bảo hiểm tiền gửi (DI), đây cũng là nguyên nhân dẫn đến rủi ro đạo đức Nếu các nhà quản lý ngân hàng tin rằng chính phủ sẽ giải cứu các ngân hàng gặp khó khăn, thì họ có thể gia tăng thêm việc nhận rủi ro vượt mức và coi nhẹ việc xem xét khía cạnh chi phí Hoặc nếu các ngân hàng dự đoán rằng chính phủ có thể can thiệp ở mức ngưỡng nguy hiểm để bảo vệ các ngân hàng

13 Lập luận tương tự cũng được phát hiện bởi Keeley (1990), Allen and Gale (2001), Hellmann và cộng sự (2000) and Repullo (2004)

khỏi sự vỡ nợ khi nợ xấu đạt đến một mức độ nhất định, thì các ngân hàng thậm chí

có thể còn tăng tỷ lệ nợ xấu đến mức độ đó

Như đã đề cập, hoạt động kinh doanh thường ngày của các ngân hàng sẽ có một tỷ

lệ nhất định các khoản vay có vấn đề Do đó, nghiên cứu sẽ không mong đợi rằng tất

cả các ngân hàng sẽ hành xử theo một cách mạo hiểm Tuy nhiên, các ngân hàng với

tỷ lệ nợ xấu trên một ngưỡng cụ thể sẽ thực hiện một quyết định cho vay rủi ro cao hơn so với những ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu nằm dưới ngưỡng Vì vậy, các nhà quản

lý chính sách có thể áp dụng một cách tiếp cận ngưỡng để giám sát nợ xấu và quan sát xem mức nợ xấu cao hơn có liên quan đến cho việc cho vay rủi ro và rủi ro đạo đức hay không

Do đó bài nghiên cứu này sử dụng mô hình hồi quy ngưỡng để xác định các vấn

đề rủi ro đạo đức Mô hình hồi quy ngưỡng được thiết kế để chia các quan sát riêng

lẻ vào các trạng thái khác nhau dựa theo giá trị của một biến được xác định trước (biến ngưỡng) Các mô hình trong nghiên cứu này dựa trên Hansen (1999), đã được chứng minh là một công cụ hiệu quả khi điều tra các hiệu ứng bất đối xứng Mô hình này gần đây cũng được được sử dụng để nghiên cứu hành vi của ngân hàng Ví dụ, Balboa và cộng sự (2013) nghiên cứu một mẫu các ngân hàng ở Mỹ dựa trên giả thiết

“làm mượt thu nhập” cho phép mối quan hệ phi tuyến có tính động và các hiệu ứng ngưỡng Trong mô hình của họ, mối quan hệ phi tuyến giữa thu nhập của các ngân hàng và các khoản dự phòng rủi ro tín dụng bị chi phối bởi động cơ của ban quản

Trong đó I(.) là hàm chỉ báo nhận giá trị 1 nếu điều kiện trong dấu ngoặc là “đúng”,

và nhận giá trị 0 nếu ngược lại, qi,t là biến ngưỡng đã được xác định trước Mô hình này cho phép giá trị ngưỡng được chọn nội sinh, và cũng chấp nhận hiệu ứng ngưỡng một phần Dựa trên mô hình cơ sở này, bài nghiên cứu có thể xây dựng phương trình ước lượng dựa theo giả thiết có thể kiểm tra được dưới đây:

tổng giá trị của các khoản nợ dưới chuẩn (nhóm 3), nợ nghi ngờ (nhóm 4) và nợ không có khả năng thu hồi (nhóm 5) trên tổng dư nợ cho vay khách hàng15:

𝑁𝑃𝐿𝑖,𝑡 =𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 3𝑖,𝑡+ 𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 4𝑖,𝑡+ 𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 5𝑖,𝑡

𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦𝑖,𝑡Trong đó giá trị khoản nợ các loại được lấy từ thuyết minh báo cáo tài chính của các ngân hàng hàng năm

Biến ngưỡng

và Saurina (2002), tỷ lệ nợ xấu hiện tại có liên quan chặt chẽ với thời kì trước đó bởi

vì các khoản nợ xấu chưa được điều chỉnh giảm hay xóa bỏ ngay lập tức trên bảng cân đối kế toán Điều này cũng phù hợp với các nghiên cứu của Đỗ Quỳnh Anh và

15 Tương tự như Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2016), Đoàn Thanh Hà và Hoàng Thị Thanh Hà (2015)

cộng sự (2014) và Nguyễn Thị Minh Huệ (2015) khi tỷ lệ nợ xấu năm trước đó có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tương lai trong hệ thống ngân hàng Việt Nam

Biến giải thích

X là một vectơ bao gồm nhiều biến giải thích Khi các ngân hàng đang phải gánh chịu các khoản lỗ cho vay đáng kể (biểu diễn trên giá trị ngưỡng 𝛾), thì quá trình quyết định của họ được cho bởi β2 thay vì β1 Liên quan đến các biến kiểm soát, biến giải thích đầu tiên của nghiên cứu là tỷ lệ tăng trưởng tín dụng

Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LGR)

Sử dụng hơn 16,000 dữ liệu ngân hàng riêng biệt từ 16 quốc gia trong thời kỳ trước cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, Foos và cộng sự (2010) nhận thấy tăng trưởng tín dụng bất thường có thể gây ra tổn thất theo sau đáng kể với độ trễ 2-4 năm Sinkey và Greenawalt (1991) và Clair (1992) cũng công bố bằng chứng

về tầm quan trọng của tăng trưởng tín dụng trong hiệu quả hoạt động của ngân hàng Cottarelli và cộng sự (2005) và Kraft và Jankov (2005) tiếp tục phân tích vai trò của tăng trưởng tín dụng trong việc chấp nhận rủi ro ở ngân hàng và kết quả thu được là không ổn định Ở Việt Nam, Đoàn Thanh Hà và Hoàng Thị Thanh Hằng (2016) khi nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu cũng phát hiện thấy sự tồn tại mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và tăng trưởng tín dụng nhưng thay đổi theo thời gian Do

đó, dựa vào những nghiên cứu trên, nghiên cứu này đưa ra giả thiết rằng có một mối quan hệ có ý nghĩa giữa tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng và mức độ tỷ lệ

nợ xấu ở Việt Nam Sự tăng trưởng tín dụng mức bình thường liên quan đến sự hoạt động theo chuẩn của ngân hàng có thể làm giảm tỷ lệ nợ xấu, trong khi tỷ lệ tăng trưởng bất thường có thể là một tín hiệu chỉ ra vấn đề rủi ro đạo đức và gây thiệt hại nhiều hơn sau đó

Tốc độ tăng trưởng tín dụng được xác định bằng sự gia tăng dư nợ cho vay từ năm trước đến năm nay (lấy theo đơn vị phần trăm):

𝐿𝐺𝑅 = 𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝑡 − 𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝑡−1

𝐷ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝑡−1

Trong đó, dư nợ cho vay được lấy từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng hàng năm

Quy mô ngân hàng (Size)

Biến giải thích thứ hai của nghiên cứu là quy mô của ngân hàng Quy mô của các ngân hàng thường được coi là một yếu tố quan trọng đối với nợ xấu Ví dụ, Salas và Saurina (2002) lập luận các ngân hàng lớn có nhiều cơ hội đa dạng hóa và do đó có thể làm giảm mức độ các khoản vay gặp vấn đề Rajan và Dhal (2003) trình bày bằng chứng thực nghiệm ủng hộ cho mối quan hệ như vậy Hu và cộng sự (2004) cho thấy các ngân hàng lớn có thể đánh giá chất lượng tín dụng tốt hơn bởi có nguồn lực lớn hơn Ngoài ra, Wang (2014) cũng báo cáo rằng quy mô ngân hàng càng lớn thì cải thiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng ở Đài Loan Hệ quả là quy mô của ngân hàng

có tương quan âm với mức độ nợ xấu Tuy nhiên, dựa trên lập luận “quá lớn để sụp

đổ - too big to fail” (xem, ví dụ, Louzis và cộng sự, 2012, Zhang và cộng sự, 2015), nghiên cứu này mong đợi một mối tương quan dương giữa quy mô của ngân hàng và mức độ nợ xấu, tức là ngân hàng có quy mô càng lớn thì tỷ lệ nợ xấu càng cao

Do tổng tài sản của một ngân hàng là một con số khá lớn, nên các nghiên cứu thường lấy logarit của tổng tài sản để đại diện cho quy mô (Size):

𝑆𝑖𝑧𝑒𝑡 = log(𝑡ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛𝑡) Trong đó, tổng tài sản được lấy từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng hàng năm và được lấy theo đơn vị tỷ đồng

Tỷ lệ sở hữu (ER)

Giả thuyết về rủi ro đạo đức cho rằng tỷ lệ sở hữu của các chủ sở hữu thấp sẽ là động lực cho việc chấp nhận khoản vay có rủi ro cao, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu trung bình cao hơn trong tương lai (Berger và DeYoung, 1997) Củng cố thêm điều này, Louzis

và cộng sự (2012) sử dụng cấu trúc vốn ngân hàng (tỷ lệ đòn bẩy) như là một yếu tố quyết định khác đối với nợ xấu và thấy rằng, với điều kiện quy mô ngân hàng không đổi, tỷ lệ nợ càng cao có thể đưa đến hành vi rủi ro hơn và do đó làm tăng nợ xấu

Bài nghiên cứu sử dụng tỷ lệ vốn chủ sở hữu là một trong những yếu tố quyết định

có thể có về nợ xấu và tác động được dự kiến sẽ là tương quan âm Điều này cũng có thể liên quan đến lập luận mức độ an toàn vốn bởi vì tỉ số CAR16 hoặc tỉ số vốn chủ

sở hữu cao hơn đều sẽ phản ánh rằng ngân hàng là tương đối an toàn hơn và sẽ có nợ xấu thấp hơn (Berger và DeYoung, 1997 và Salas và Saurina, 2002)

Dựa theo những nghiên cứu trước, tỷ lệ vốn chủ sở hữu được tính bằng:

𝐸𝑅𝑡 = 𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢𝑡

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛𝑡Trong đó, vốn chủ sở hữu và tổng tài sản được lấy từ bảng cân đối kế toán của các ngân hàng hàng năm

Tỷ lệ tăng trưởng huy động (DGR)

Tiền gửi cũng là một yếu tố quan trọng trong bảng cân đối kế toán của ngân hàng ảnh hưởng đến hành vi của ngân hàng và chất lượng tín dụng Lepetit và cộng sự (2008) cho rằng tỷ lệ tiền gửi trên tài sản có thể được coi là một chỉ số của hàm mục tiêu trong các ngân hàng Soedarmono và cộng sự (2012) trình bày một mối tương quan dương giữa tỉ số tốc độ tăng trưởng của các khoản tiền gửi trên tài sản và tỉ số giữa tỉ lệ dự phòng tổn thất trên tổng dư nợ Vì vậy bài nghiên cứu hy vọng rằng tốc

độ tăng trưởng tiền gửi có thể ảnh hưởng đáng kể nợ xấu Cụ thể, tốc độ tăng trưởng huy động được tính như sau:

𝐷𝐺𝑅𝑡 = 𝑇𝑖ề𝑛 𝑔ử𝑖 𝑐ủ𝑎 𝑘ℎá𝑐ℎ ℎà𝑛𝑔 𝑡 − 𝑇𝑖ề𝑛 𝑔ử𝑖 𝑐ủ𝑎 𝑘ℎá𝑐ℎ ℎà𝑛𝑔 𝑡−1

𝑇𝑖ề𝑛 𝑔ử𝑖 𝑐ủ𝑎 𝑘ℎá𝑐ℎ ℎà𝑛𝑔 𝑡−1Trong đó, giá trị tiền gửi của khách hàng được lấy từ bảng cân đối kế toán của ngân hàng hàng năm

16 Dữ liệu về hệ số CAR có thể lấy trực tiếp từ báo cáo thường niên của các ngân hàng hoặc từ nguồn dữ liệu Bankscope

Biến giả đại diện cho khủng hoảng

Cuối cùng, nhiều nhà nghiên cứu tìm thấy rằng các điều kiện kinh tế vĩ mô hay chu kỳ kinh tế cũng có thể góp phần đáng kể vào mức độ nợ xấu Ví dụ, Carey (1998) lập luận rằng sự thay đổi trong điều kiện kinh tế là yếu tố hệ thống quan trọng nhất ảnh hưởng đến tổn thất ngân hàng Sử dụng dữ liệu của các ngân hàng Ý, Quagliarello (2007) trình bày rằng các chu kỳ kinh tế cũng ảnh hưởng đến nợ xấu Vì vậy, bài nghiên cứu đưa biến giả thời gian vào trong các hồi quy để thể hiện tác động chu kỳ kinh tế

Thực tế cho thấy rằng nền kinh tế Việt Nam cũng chịu ảnh hưởng mạnh bởi khủng hoảng kể từ đầu năm 2008 trước khi chạm đáy vào cuối năm 201317 Hơn nữa, cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã có những tác động tiêu cực mạnh mẽ lên các hệ thống tài chính Tuy nhiên, theo đánh giá của ủy ban giám sát tài chính quốc gia (UBGSTCQG) thì kinh tế Việt Nam đã có sự phục hồi rõ nét vào thời kỳ sau đó kể từ năm 2014, đặc biệt thị trường tài chính đã có những chuyển biến tích cực, cân đối ngân sách được cải thiện18 Chính vì vậy, để kiểm soát những tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, một biến giả đại diện cho ảnh hưởng của khủng hoảng sẽ được thêm vào các hồi quy, cụ thể là biến giả Dt sẽ nhận giá trị bằng 1 ở các năm diễn ra khủng hoảng từ 2008 – 2013 và bằng 0 đối với các trường hợp còn lại

Do cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu có một tác động tiêu cực lên hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, đặc biệt là chất lượng các khoản vay (Kumbirai và Webb,

http://tapchitaichinh.vn/kinh-te-vi-mo/kinh-te-dau-tu/kinh-te-viet-nam-2013-diem-nhan-va-nhung-dieu-18

http://cafef.vn/vi-mo-dau-tu/nam-2014-kinh-te-viet-nam-dat-muc-tang-truong-kha-quan-2014123011592705313.chn

2010; Andrew Maredza và Sylvanus Ikhide, 2013; Zhang và cộng sự, 2015) nên nghiên cứu kỳ vọng hệ số biến giả Dt mang dấu dương

ER Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản -

DGR Tỷ lệ tăng trưởng huy động

Dt Biến giả đại diện cho khủng hoảng +

2.3 Dữ liệu và thống kê mô tả

Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm của luận văn được lấy từ nhiều nguồn cho phép tối đa hóa số lượng các quan sát, bao gồm Bankscope, Vietstock, BVSC và các báo cáo hàng năm của nhiều ngân hàng Vì dữ liệu của tất cả các ngân hàng Việt Nam không được phổ biến rộng rãi, trong khi mô hình hồi quy ngưỡng của Hansen (1999) yêu cầu một bảng dữ liệu cân bằng nên nghiên cứu đã phải bỏ đi một

số ngân hàng và quan sát từ mẫu, để lại dữ liệu của 25 ngân hàng thương mại trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2014 Bộ dữ liệu bao gồm 1 ngân hàng thương mại thuộc sở hữu nhà nước và 24 ngân hàng thương mại cổ phần, với tổng số 200 quan sát, lớn hơn đáng kể hơn so với hầu hết các nghiên cứu trước đây trên các ngân hàng thương mại của Việt Nam Điều cần lưu ý là các ngân hàng chính sách không được tính đến bởi vì phương cách hoạt động khác của chúng Với các vấn đề có sẵn của dữ liệu, mặc dù nghiên cứu phải bỏ đi một số các ngân hàng, nhưng mẫu các ngân hàng thương mại trong bài vẫn đủ lớn để đại diện cho hệ thống ngân hàng thương mai Việt Nam về giá trị tài sản

Các biến chính được bao gồm chủ yếu là các thành phần trên bảng cân đối kế toán (xem Bảng 1 về thống kê mô tả) Có thể nhận thấy rằng quy mô hoạt động của các ngân hàng Việt Nam có sự thay đổi đáng kể giữa các ngân hàng Ngân hàng lớn nhất tại thời điểm cuối năm 2012 là Ngân hàng Nông nghiệp phát triển nông thôn (Agribank), tổng giá trị vốn hóa hơn 763 nghìn tỷ Việt Nam đồng (hay 37 tỷ đôla Mỹ), trong khi ngân hàng nhỏ nhất trong tập dữ liệu này ở cùng năm thì tổng số vốn chỉ có 2 nghìn tỷ Việt Nam đồng (hay khoảng 0,09 tỷ đô la Mỹ) Hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam đã tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây Xét về tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ trung bình là 44.92%, trong khi tỷ lệ tăng trưởng lớn nhất đạt 1131.726% Tốc độ tăng trưởng huy động cũng thể hiện một mẫu hình tương tự trong thời kỳ mẫu Nhìn chung, mức độ an toàn vốn trong các ngân hàng thương mại thì cao một cách hợp lý (trung bình 16.22% ), nhưng có sự khác biệt lớn Ví dụ, mức cao nhất là 65.56% năm 2011, trong khi mức thấp nhất chỉ là 4.97% Tình huống tương tự cũng áp dụng cho tỷ lệ nợ xấu Khi mức nợ xấu cao nhất đạt 11.4% là của

ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn vào năm 2010, trong khi mức nợ xấu trung bình và thấp nhất trong hệ thống lần lượt là 2.46% và 0.06%

Bảng 2: Thống kê mô tả các biến chính

Như vậy, sau khi xây dựng được mô hình nghiên cứu lý thuyết và thu thập đầy đủ dữ liệu phù hợp, bài nghiên cứu tiến hành phân tích và đưa ra các kết quả thực nghiệm cùng với những thảo luận xung quanh các kết quả này

Chương 3: Phân tích thực nghiệm

Để phát hiện các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao có thể hành xử khác so với những ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp, nghiên cứu đặt biến ngưỡng là tỷ lệ nợ xấu trong thời

kỳ liền trước (là NPLt-1) Như đã thảo luận trước đó, sự thua lỗ của một ngân hàng có thể tạo ra khuyến khích cho các nhà quản lý ngân hàng chấp nhận rủi ro vượt mức, nhưng là chỉ khi chúng (các khoản lỗ) có một tác động tiêu cực lớn lên hiệu suất tài chính của các ngân hàng Mặc dù những động cơ này thì không thể trực tiếp quan sát được, nhưng rủi ro đạo đức tiềm năng có thể được suy luận ra từ việc kiểm tra hành

vi của ngân hàng Cụ thể, bằng cách xác định một giá trị ngưỡng, bài nghiên cứu cũng cung cấp một chỉ báo hữu ích cho các cơ quan điều hành trong việc giám sát các vấn

đề rủi ro đạo đức và thiết kế các chiến lược chính sách để giảm thiểu nợ xấu một cách phù hợp

Nghiên cứu này sử dụng 3 mô hình ngưỡng, cụ thể là các mô hình 2-4, dựa theo phương trình (2) ở trên Mô hình 1 là mô hình tuyến tính chuẩn cho mục đích so sánh Đầu tiên nghiên cứu thực hiện một kiểm định Hausman trên mô hình tuyến tính chuẩn

và thống kê cho kiểm định này là 10.17 (p-value = 0,1175), điều này ưu tiên mô hình tác động ngẫu nhiên Mô hình 2 đặt m = 0, trong đó không bao gồm độ trễ của tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, mà chỉ có tỷ lệ tăng trưởng tín dụng hiện thời (LGR) Trong khi, mô hình 3, đưa thêm biến độ trễ của LGR vào mô hình19 Việc đưa các biến độ trễ của LGR vào các mô hình là rất quan trọng Clair (1992) lập luận rằng tác động của một tăng trưởng tín dụng (LGR) càng cao đưa đến một sự sụt giảm trong chất lượng của các khoản vay, nhưng chỉ với một vài độ trễ, trong khi mối tương quan cùng thời giữa LGR và tỷ lệ nợ xấu NPL nên là ngược chiều Đối với các ngân hàng

có khoản lỗ hay nợ xấu đáng kể trước đó, thì việc cho vay thêm (tăng trưởng tín dụng

19 Mô hình ngưỡng được sử dụng trong bài có biến ngưỡng là biến tỷ lệ nợ xấu một thời kỳ và biến tăng trưởng tín dụng (LGR) là biến phụ thuộc vào trạng thái biến ngưỡng nằm trên hay dưới giá trị ngưỡng (the regime- dependent variable) Điều này hàm ý rằng, hành vi cho vay của các ngân hàng sẽ phụ thuộc vào tỷ lệ nợ xấu thời kỳ trước đó (NPL t-1 ), hay nói cách khác, tăng trưởng tín dụng sẽ không xảy ra sớm hơn tỷ lệ nợ xấu với

độ trễ một thời kỳ (NPL t-1 ) Do đó, độ trễ tối đa của biến LGR là độ trễ một thời kỳ (LGR t-1 ) sẽ được sử dụng trong bài nghiên cứu này

cao hơn) có thể làm giảm tỷ lệ nợ xấu tạm thời, do hiệu ứng pha loãng (nhớ lại rằng

tỷ lệ nợ xấu được xác định bằng tỷ lệ của nợ xấu trên tổng số dư nợ cho vay, tăng cho vay thì số dư nợ gia tăng – làm mẫu số tăng qua đó làm giảm tỷ lệ nợ xấu) Tuy nhiên, trong khi cố gắng đạt được một sự tăng trưởng tín dụng cao hơn, thì các ngân hàng

có thể sẽ phải hạ thấp tiêu chuẩn của mình hoặc chấp nhận các đơn xin vay có rủi ro cao, và điều này mang đến khả năng tạo ra thiệt hại cao hơn trong tương lai Vì vậy, nghiên cứu mong đợi một mối tương quan dương giữa biến độ trễ LGR và tỷ lệ nợ xấu (NPL) đối với các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao hơn mức ngưỡng

Ngoài ra, 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 4 thay thế ER bằng CAR để kiểm tra sự ổn định của mô hình 3 Biến phụ thuộc trong tất cả các phương trình là tỷ lệ nợ xấu hiện thời NPL Cụ thể, phương trình của 4 mô hình được thể hiện như sau:

P-values được tính bằng bootstraps với giá trị 300, và khoảng tin cậy được

tính thông qua giá trị tới hạn mức 5% đối với miền không bác bỏ

Giá trị thống kê kiểm định nhìn chung là có ý nghĩa thống kê dựa theo giá trị boostrap p-value Các kết quả này xác nhận sự tồn tại của hiệu ứng ngưỡng so với các mô hình tuyến tính Giá trị ngưỡng được ước tính γ cho thấy một tỷ lệ nợ xấu là 3.25% Để minh họa cho việc xác định "miền không bác bỏ'' khi xây dựng khoảng tin cậy, hình 2 vẽ đồ thị về giá trị thống kê LR2 đối với tất cả các giá trị ngưỡng có khả năng Dựa vào các giá trị thống kê LR tính được, giá trị LR2 tại giá trị ngưỡng

ước tính được 𝛾̂ sẽ luôn bằng 0 Đường nét đứt mô tả giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 5% (7.35)

Ba khoảng tin được báo cáo trong Bảng 3 thì không chặn sát xung quanh giá trị ngưỡng được ước tính (3.25%) Ví dụ, khoảng tin cậy ở mô hình 2 là giữa 2.94% và 3.29% Hình 2 cho thấy rằng lý do cho đuôi bên trái của khoảng tin cậy dài hơn đó là

có nhiều mũi nhọn nhỏ phía dưới Nhìn chung, giới hạn phải (cận trên) của khoảng tin cậy là phù hợp, và gần với giá trị ngưỡng được ước tính Điều này là rất quan trọng cho mục đích thiết kế chính sách

Hình 3.1: Xây dựng khoảng tin cậy và “miền không bác bỏ” (Tỷ lệ nợ xấu)

3.2 Kết quả hồi quy

Sau khi xác nhận sự tồn tại của một hiệu ứng ngưỡng phi tuyến, bây giờ chúng ta tiến hành đánh giá hành vi của các ngân hàng trên cả hai phía giá trị ngưỡng Trước khi trình bày kết quả hồi quy, đầu tiên chúng ta quan sát các đặc điểm của các ngân hàng ở trên hoặc dưới giá trị ngưỡng về tỷ lệ nợ xấu

Bảng 4: Phân loại số quan sát ngân hàng – năm theo giá trị ngưỡng

Bảng 5 trình bày các kết quả hồi quy cho 4 mô hình20 Khi cho phép không có hiệu ứng ngưỡng, mô hình 1 cho thấy có yếu tố quan trọng nhất ngoài biến giả là quy mô của ngân hàng Ngân hàng càng lớn, thì tỷ lệ nợ xấu càng cao Trường hợp thường thấy là các ngân hàng lớn ở Việt Nam thường thuộc sở hữu nhà nước (ngân hàng quốc doanh), trong đó ngân hàng lớn nhất là ngân hàng Nông nghiệp phát triển nông thôn được nhà nước sở hữu hoàn toàn Theo Jia (2009), các ngân hàng này được bảo

hộ bởi chính phủ và hành vi cho vay của họ có xu hướng mang động cơ chính trị rõ ràng Có nhiều khả năng là các khoản vay của họ hướng đến các ngành công nghiệp

có hiệu quả thấp thuộc sở hữu nhà nước, với nguy cơ vỡ nợ cao, do đó tạo ra một mức độ cao về tỷ lệ nợ xấu Hệ số biến giả được cho thấy là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, hàm ý rằng cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã

20 Xem kết quả hồi quy chi tiết ở phụ lục C

có một tác động tiêu cực và đáng kể lên ngành ngân hàng Việt Nam thông qua việc làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu Kết quả này phù hợp với Kumbirai và cộng sự (2010), Andrew Maredza và cộng sự (2013), Zhang và cộng sự (2015), nguyên nhân là do trong thời kỳ suy thoái kinh tế, các hoạt động kinh tế đi xuống, tình trạng thất nghiệp gia tăng làm cho thu nhập của người vay suy giảm, qua đó gặp khó khăn nhiều hơn trong việc trả nợ (Klein, 2013; Mihail Petkovski và cộng sự, 2016) Thực tế cũng cho thấy trong giai đoạn này số lượng doanh nghiệp tuyên bố vỡ nợ ở Việt Nam tăng mạnh, cụ thể tính đến cuối năm 2013, con số này đạt 60.737 doanh nghiệp21, do đó chất lượng các khoản vay của các ngân hàng dành cho họ vì thế cũng suy giảm Nhìn chung, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LGR) và độ trễ của nó là không có ý nghĩa

về mặt thống kê Một phần thú vị trong các ước lượng của bài nghiên cứu là khi đặt hiệu ứng ngưỡng vào xem xét và làm một so sánh giữa các mô hình 2-4 Có thể thấy, các tác động có ý nghĩa thống kê trong mô hình tuyến tính vẫn được duy trì tương tự đối với các biến giả năm và quy mô ngân hàng Ở đây, tất cả các mô hình được xem

là có hiệu ứng ngưỡng một phần, nghĩa là chỉ LGR có thể có khả năng bị ảnh hưởng bởi các vấn đề rủi ro đạo đức của các nhà quản lý

Xem xét mô hình 2 chỉ bao gồm biến hiện thời LGR và hiệu ứng ngưỡng Có thể thấy kết quả từ mô hình này là tỷ lệ tăng trưởng tín dụng làm gia tăng nợ xấu khi ngân hàng có khoản lỗ đáng kể trước đó và làm giảm nợ xấu khi các ngân hàng tương đối

an toàn, mặc dù chỉ có hệ số tác động hiện thời của tỷ lệ tăng khi tỷ lệ nợ xấu trên mức ngưỡng là có ý nghĩa về mặt thống kê, nhưng nhìn chung, kết quả này phù hợp với Messai và cộng sự (2013), Zhang và cộng sự (2015) và Nguyễn Thị Minh Huệ (2015) Cụ thể, một sự tăng trưởng tín dụng hay cho vay thêm 1% ở những ngân hàng

có tỷ lệ nợ xấu cao hơn (so với giá trị ngưỡng) sẽ làm tăng 1.6 – 2 điểm phần trăm trong tỷ lệ nợ xấu Trong khi với tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trung bình hàng năm là 45% cho tất cả các ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu trung bình là 2.46% (Bảng 2 về thống

21 Nguồn:

http://vneconomy.vn/doanh-nhan/gan-61-nghin-doanh-nghiep-phai-chet-trong-nam-2013-20131223102022789.htm

kê mô tả), thì việc tăng cường cho vay của các ngân hàng đang gặp khó khăn có thể mang lại vấn đề nghiêm trọng

Dễ thấy, các kết quả trên hỗ trợ cho giả thiết của bài nghiên cứu này, đó là các nhà quản lý ngân hàng hành động rủi ro hơn khi họ phải đối mặt với áp lực do thua lỗ trước đó, và vì thế có khả năng dẫn đến một kịch bản tồi tệ hơn cho hiệu quả hoạt động của ngân hàng mà trong đó tỷ lệ nợ xấu là đại diện chính

Ngoài ra, một điều khá bất ngờ là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có một tác động dương lên tỷ lệ nợ xấu, điều này trái với kỳ vọng ban đầu, khi mà vốn chủ sở hữu gia tăng thì các ngân hàng sẽ trở nên thận trọng hơn trong cho vay và qua đó làm giảm tỷ lệ nợ xấu Tuy nhiên, phát hiện này được hỗ trợ bởi các kết quả từ những nghiên cứu trước đó về ngân hàng như Curak và cộng sự (2013), Gosh (2015), Ozcan (2016) Đoàn Thanh Hà và Hoàng Thị Thanh Hằng (2016) lập luận rằng thực tế là do trình độ ban quản lý kém và không đủ đáp ứng khi các ngân hàng gia tăng quy mô và vốn chủ sở hữu Bên cạnh đó, tình trạng sở hữu chéo gia tăng giữa các ngân hàng Việt Nam nảy sinh khi huy động vốn chủ sở hữu để đạt được mức vốn quy định của NHNN trong điều kiện thị trường chứng khoán sụt giảm mạnh cũng là một lý do quan trọng (Vũ Hoàng Cương và cộng sự, 2013)22 Bởi sở hữu chéo có thể làm gia tăng việc cho vay thiếu kiểm soát, đặc biệt là vào các dự án không đủ tiêu chuẩn nhưng có lợi cho các ngân hàng hay doanh nghiệp là cổ đông lớn của ngân hàng đang xem xét, qua đó làm tăng tỷ lệ nợ xấu của họ23

Ở hai mô hình 3 và 4, khi tác động độ trễ và tác động hiện thời được xem xét cùng nhau, chúng ta thấy rằng tác động độ trễ của LGR đối với những ngân hàng gặp khó khăn (có mức nợ xấu trên mức ngưỡng) là mang dấu dương đúng như kỳ vọng, và

22 Vũ Hoàng Cương, Phạm Minh Tuấn, Phạm Đức Nam, 2013 Nghiên cứu về sở hữu chéo trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Viện Nghiên cứu khoa học ngân hàng, số 1/2013 Địa chỉ:

nhtm-vn.html

http://nckh.hvnh.edu.vn/5830/news-detail/722311/so-1-2013/nghien-cuu-ve-so-huu-cheo-trong-he-thong-23 Thực trạng sở hữu chéo trong hệ thống ngân hàng Việt nam hiện nay và một số khuyến nghị

hang-viet-nam-hien-nay-va-mot-so-khuyen-nghi.html ; và

http://npklaw.com/en/articles/securities-banking-articles/202-thuc-trang-so-huu-cheo-trong-he-thong-ngan-Lê Bá Trực, 2014 Sở hữu chéo: Nền tảng phát trinh nợ xấu Địa chỉ: huu-cheo-nen-tang-phat-sinh-no-xau-102212.html