Khóa luận Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

pdf 87 trang thiennha21 25/04/2022 5030
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Khóa luận Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfkhoa_luan_nhung_yeu_to_tac_dong_den_no_xau_tai_cac_ngan_hang.pdf

Nội dung text: Khóa luận Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

  1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGÂN HÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 7340201 TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018
  2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGÂN HÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 7340201 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS. LÊ HÀ DIỄM CHI TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018
  3. i TÓM TẮT KHÓA LUẬN Khóa luận phân tích các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016. Phương pháp được sử dụng để ước lượng là phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) và Mômen tổng quát (GMM). Kết quả nghiên cứu đã cho thấy cả yếu tố vi mô của ngân hàng và yếu tố vĩ mô từ nền kinh tế đều có tác động đến tỷ lệ nợ xấu. Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu năm trước và tỷ lệ lạm phát có tương quan dương với nợ xấu ở hiện tại. Trong khi đó, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tốc độ tăng trưởng GDP lại có tương quan âm đến nợ xấu. Ngoài ra, mặc dù không có ý nghĩa thống kê nhưng các biến tỷ suất sinh lời và tăng trưởng tín dụng có mối tương quan với nợ xấu đúng theo chiều của kỳ vọng. Từ khóa: Nợ xấu, yếu tố vi mô, yếu tố vĩ mô, GLS, GMM. ABSTRACT The thesis investigates the determinants that effect the non – performing loan (NPL) of Vietnam commercial banks in the period of 2007 – 2016. The estimating methods using in this thesis are generalized least square (GLS) and generalized method of moments (GMM). The thesis finds that both the bank specific and macroeconomic determinants have profound impact on NPL. In particular, the NPLs in the past and the inflation rate have the positive correlation with the NPL at the present while the equity-to-asset ratio and the GDP growth are negatively correlated with NPL. Besides, although the return on equity (ROE) and the credit growth variables are correlated with NPL as the expected direction, their overall explanatory power are found to be low. Key words: Non – performing loan, micro determinants, macro determinants, GLS, GMM.
  4. ii LỜI CAM ĐOAN Khóa luận này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận. Tác giả Nguyễn Ngân Hà
  5. iii LỜI CẢM ƠN Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến giảng viên hướng dẫn TS. Lê Hà Diễm Chi đã tận tình truyền đạt kiến thức và hỗ trợ em trong suốt thời gian hoàn thành khóa luận. Tiếp theo, em cũng xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô Trường đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh đã mở ra nhiều cơ hội để em hoàn thiện bản thân, đồng thời tạo mọi điều kiện cho chúng em thực hiện đề tài này. Sau cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình và bạn bè, những người thân yêu đã luôn giúp đỡ và động viên em trong khoảng thời gian vừa qua. Với sự cố gắng và mong muốn hoàn thành tốt bài khóa luận tốt nghiệp nhưng do thời gian nghiên cứu có hạn nên bài viết không thể tránh khỏi những thiếu sót, em rất mong nhận được những nhận xét và đóng góp của quý thầy cô để đề tài được hoàn thiện và có giá trị thực tiễn cao hơn nữa. Em xin chân thành cảm ơn!
  6. iv MỤC LỤC TÓM TẮT KHÓA LUẬN (ABSTRACT) i LỜI CAM ĐOAN ii MỤC LỤC iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG BIỂU vii DANH MỤC HÌNH ẢNH viii CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1 1.1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu 1 1.2. Mục tiêu nghiên cứu 2 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2 1.4. Phương pháp nghiên cứu 3 1.5. Kết cấu của đề tài nghiên cứu 4 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ NỢ XẤU VÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 6 2.1. Tổng quan về nợ xấu tại ngân hàng thương mại 6 2.1.1. Khái niệm về nợ xấu 6 2.1.2. Phân loại nợ xấu 7 2.1.3. Những chỉ tiêu phản ánh nợ xấu 9 2.1.4. Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu 10 2.1.5. Ảnh hưởng do nợ xấu gây ra 13 2.2. Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại 16 2.2.1. Yếu tố vi mô tác động đến nợ xấu 16 2.2.2. Yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu 18 2.3. Những nghiên cứu thực nghiệm về nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ xấu .18 2.3.1. Những nghiên cứu trên thế giới về nợ xấu 18 2.3.2. Những nghiên cứu của Việt Nam về nợ xấu 22
  7. v KẾT LUẬN CHƢƠNG 2 26 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27 3.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu 27 3.1.1. Biến phụ thuộc 27 3.1.2. Biến độc lập 28 3.2. Dữ liệu nghiên cứu 32 3.3. Phương pháp nghiên cứu 33 3.3.1. Hồi quy dữ liệu bảng 33 3.3.2. Các phương pháp hồi quy dữ liệu 35 KẾT LUẬN CHƢƠNG 3 38 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 39 4.1. Phân tích thực trạng nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016 39 4.2. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu 40 4.3. Phân tích và thảo luận kết quả nghiên cứu 42 4.3.1. Ma trận tương quan mô hình nghiên cứu 42 4.3.2. Kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu 44 4.3.3. Kết quả ước lượng 47 4.3.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu 51 KẾT LUẬN CHƢƠNG 4 57 CHƢƠNG 5: HÀM Ý CHÍNH SÁCH TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 58 KẾT LUẬN CHƢƠNG 5 63 PHỤ LỤC 1: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 64 PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ HỒI QUY 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 75
  8. vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết Nghĩa tiếng nƣớc ngoài Nghĩa tiếng Việt tắt NHNN Ngân hàng nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại RRTD Rủi ro tín dụng VCSH Vốn chủ sở hữu FEM Fixed Effect Model Mô hình tác động cố định GDP Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội Phương pháp Bình phương tối thiểu tổng GLS Generalized least square quát Generalized method of GMM Phương pháp mômen tổng quát moments NPLs Non – Performing Loans Nợ xấu OLS Ordinary Least Square Phương pháp bình phương nhỏ nhất REM Random Effecr Model Mô hình tác động ngẫu nhiên ROA Return On Asset Tỷ số lợi nhuận ròng trên tổng tài sản ROE Return On Equity Tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu
  9. vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ xấu 18 Bảng 2.2: Nghiên cứu thực nghiệm của Việt Nam về nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ xấu 22 Bảng 3: Các biến độc lập sử dụng trong mô hình nghiên cứu 32 Bảng 4.1: Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu 41 Bảng 4.2: Kết quả phân tích tương quan mô hình nghiên cứu 43 Bảng 4.3: Kết quả kiểm định VIF 44 Bảng 4.4: Kết quả Kiểm định Wald 45 Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Wooldridge 46 Bảng 4.6: Kết quả ước lượng bằng phương pháp GLS 47 Bảng 4.7: Kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM 49 Bảng 4.8: Kết quả kiểm định thực nghiệm bằng ước lượng GMM với lý thuyết kinh tế 50
  10. viii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 4.1: Nợ xấu của hệ thống ngân hàng giai đoạn 2007 – 2016 40 Hình 4.2: Cơ cấu nợ xấu theo ngành của các NHTM Việt Nam 40 Hình 4.3: Tỷ lệ nợ xấu và tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016 54 Hình 4.4: Tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016 55
  11. 1 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu Trong giai đoạn hiện nay, ngành ngân hàng đang ngày càng chứng tỏ được vai trò của mình như là một mắt xích quan trọng trong nền kinh tế. Cụ thể, trong những năm vừa qua, các ngân hàng thương mại (NHTM) – bộ phận chủ lực của ngành ngân hàng, đã đạt được nhiều thành tựu rất đáng khích lệ như: ổn định thị trường tiền tệ, kiềm chế lạm phát, áp dụng công nghệ cao vào quy trình thanh toán, từ đó góp phần thúc đẩy toàn nền kinh tế phát triển. Thế nhưng, trong quá trình kinh doanh, việc gặp phải những rủi ro là điều không thể tránh khỏi, đặc biệt đối với một ngành nghề đặc thù như ngân hàng. Trong đó, rủi ro nổi bật nhất chính là vấn đề về nợ xấu. Trên thực tế, nợ xấu luôn tồn tại song song với quá trình hoạt động của ngân hàng và được xem là một trong những nguyên nhân chủ yếu nhất gây ra những bất ổn về mặt vĩ mô. Theo báo cáo của ngân hàng nhà nước (NHNN), tỷ lệ nợ xấu của toàn bộ hệ thống ngân hàng trong các năm 2013, 2014, 2015 và 2016 lần lượt là 3,79%; 3,7%; 2,55% và 2,46% nhưng khi bước sang quý I/2017 tỷ lệ nợ xấu lại tăng trở lại 2,55%. Đây thực sự là một dấu hiệu không mấy khả quan vì những tác hại do nợ xấu gây ra không chỉ làm tổn hại đến hoạt động kinh doanh của riêng hệ thống ngân hàng mà còn tạo ra một gánh nặng đáng kể đối với toàn bộ nền kinh tế. Có thể nói, tỷ lệ xấu cao cũng đồng nghĩa với việc một khối lượng vốn tương ứng không thể quay vòng và gây ra nhiều trở ngại cho tính thanh khoản của ngân hàng, từ đó gây ra nhiều biến động trong các chính sách điều hành, quản lý của NHNN. Nhưng nghiêm trọng hơn, nếu tình trạng nợ xấu tiếp diễn trong một khoảng thời gian dài, số lượng doanh nghiệp không có đủ nguồn vốn để duy trì hoạt động kinh doanh, sản xuất sẽ tăng lên và có thể dẫn đến phá sản. Chính điều đó sẽ kéo theo hàng loạt những nguy cơ về sự kém bền vững của hệ thống ngân hàng và toàn bộ nền kinh tế.
  12. 2 Chính vì thế, việc xử lý nợ xấu có thể được xem như là một yêu cầu tiên quyết và cấp bách trong bối cảnh hiện nay, bởi vì nếu quá trình xử lý càng mất nhiều thời gian thì nguồn vốn trong nền kinh tế càng bị ứ đọng và có thể dẫn đến những ảnh hưởng tiêu cực khác. Thế nhưng, để giải quyết được vấn đề đó một cách dứt điểm và hiệu quả thì việc đầu tiên cần phải tiến hành là xác định rõ những yếu tố nào đang tác động đến nợ xấu và mức độ tác động của các yếu tố đó là bao nhiêu rồi từ đó mới có thể đề xuất những giải pháp hiệu quả, phù hợp, giúp khắc phục nợ xấu và cải thiện hoạt động kinh doanh của ngành ngân hàng. Chính vì lý do đó, tác giả đã quyết định lựa chọn “Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam” để làm đề tài nghiên cứu của mình. 1.2. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu của đề tài nghiên cứu là xác định được những yếu tố vĩ mô và vi mô có tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam; đồng thời phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó như thế nào. Và từ kết quả nghiên cứu, có thể đưa ra một số khuyến nghị nhằm giảm thiểu nợ xấu tại các NHTM Việt Nam. 1.3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài: Nợ xấu và các yếu tố vĩ mô, vi mô tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu của đề tài: - Về nội dung: Nghiên cứu thực trạng và phân tích một số yếu tố vĩ mô và vi mô tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam. - Về thời gian: giai đoạn từ 2007 – 2016. - Về không gian: Tác giả sẽ phân tích 15 NHTM lớn trên cả nước để làm đại diện cho các NHTM Việt Nam. Trên thực tế, theo số liệu thống kê từ NHNN, tổng số NHTM trên cả nước tính đến ngày 31/12/2016 là 31 ngân hàng. Tuy nhiên, phạm vi của bài nghiên cứu này chỉ tập trung vào 15 NHTM nổi bật nhất trong giai đoạn 2007 – 2016, bởi vì các ngân hàng này đều đã đạt được một mức độ
  13. 3 tín nhiệm nhất định trong lĩnh tài chính – ngân hàng, đồng thời, đảm bảo được yêu cầu tổn tại và hoạt động liên tục trong suốt khoảng thời gian nghiên cứu với các số liệu cần thiết đều được công khai một cách đầy đủ, rõ ràng. Các ngân hàng được nghiên cứu bao gồm: Ngân hàng Á Châu (ACB), Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank), Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), Ngân hàng Xuất nhập khẩu Việt Nam (Eximbank), Ngân hàng Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh (HDBank), Ngân hàng Hàng hải Việt Nam (Maritime Bank), Ngân hàng Quân đội (MB), Ngân hàng Sài Gòn thương tín (Sacombank), Ngân hàng Sài Gòn (SCB), Ngân hàng Sài Gòn – Hà Nội (SHB), Ngân hàng Kỹ thương Việt Nam (Techcombank), Ngân hàng Quốc tế (VIB), Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), Ngân hàng Công thương Việt Nam (VietinBank) và Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank). 1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu - Khóa luận sử dụng phương pháp thống kê mô tả để tổng hợp các cơ sở thông tin được thu thập từ những nguồn công khai như WB, website chính thức của NHNN và từ các báo cáo tài chính hợp nhất của các NHTM để tạo thành bảng dữ liệu cho mô hình nghiên cứu cũng như phục vụ cho quá trình phân tích. Mặt khác, phương pháp này còn đươc sử dụng trong việc tìm hiểu các nghiên cứu thực nghiệm trước đây ở trong nước và trên thế giới với mục đích tham khảo nhiều mô hình và giả thuyết khác nhau, từ đó tìm ra mô hình phù hợp nhất với điều kiện và bối cảnh của bài nghiên cứu. - Bên cạnh đó, do dữ liệu nghiên cứu gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan nên phương pháp hồi quy được lựa chọn là phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized least square - GLS). Ngoài ra, mô hình nghiên cứu cũng có khả năng cao gặp phải hiện tượng nội sinh nên tác giả sẽ sử dụng thêm phương pháp Moment tổng quát (Generalized method of
  14. 4 moments - GMM) để đánh giá các yếu tố có tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam. 1.5. Kết cấu của đề tài nghiên cứu Khóa luận có kết cấu gồm 5 chương, nội dung chính của từng chương cụ thể như sau: Chƣơng 1: Giới thiệu Trong chương 1, tác giả sẽ giới thiệu về đề tài nghiên cứu, tính cấp thiết, mục tiêu của đề tài, xác định các đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và kết cấu của khóa luận. Chƣơng 2: Cơ sở lý luận và những nghiên cứu thực nghiệm về nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ xấu tại NHTM Đầu tiên, tác giả sẽ trình bày những lý thuyết về nợ xấu, cũng như cách thức phân loại, những tiêu chí phản ánh và nguyên nhân dẫn đến nợ xấu, rồi đưa ra những ảnh hưởng mà nợ xấu gây ra. Tiếp theo, khóa luận sẽ đề cập đến một số yếu tố vi mô và vĩ mô có tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam và cuối cùng là đưa ra những nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và tại Việt Nam về những yếu tố tác động đến nợ xấu. Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu Từ các nghiên cứu thực nghiệm, tác giả sẽ xây dựng mô hình nghiên cứu và đưa ra những giả thuyết về các tác động của những biến độc lập được lựa chọn đến tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Việt Nam. Chƣơng 4: Kết quả nghiên cứu
  15. 5 Tại chương này, tác giả sẽ thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu, kiểm định các giả thiết hồi quy và thực hiện các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Kế tiếp là phân tích và thảo luận các kết quả thu được. Chƣơng 5: Hàm ý chính sách từ kết quả nghiên cứu Từ kết quả ước lượng, tác giả sẽ đưa ra một số khuyến nghị nhằm giảm bớt tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
  16. 6 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ NỢ XẤU VÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 2.1. Tổng quan về nợ xấu tại ngân hàng thƣơng mại 2.1.1. Khái niệm về nợ xấu Nợ xấu hay nợ khó đòi thường được đề cập đến bằng những thuật ngữ như “Bad debt” hoặc “Non – performing loan” (NPL). Trên thực tế, “Bad debt” thường chỉ được sử dụng nhiều trong các bài báo viết về chủ đề thuộc lĩnh vực tài chính – ngân hàng, còn “Non – performing loan” thì lại được các chuyên gia sử dụng trong những nghiên cứu mang tính học thuật cao hơn. Tuy vậy, định nghĩa về nợ xấu cũng rất đa dạng. Nhưng nhìn chung, một số khái niệm tiêu biểu về nợ xấu có thể được kể đến như sau: Nhóm chuyên gia tư vấn Advisory Expert Group (AEG) của Liên hiệp quốc cho rằng “Về cơ bản, 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 thỏa thuận; hoặc các khoản nợ quá hạn thanh toán dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng sẽ được thanh toán đầy đủ”. Tương tự như vậy, trong mục 4.84 của “Bộ chỉ số lành mạnh tài chính” (IMF‟s Compilation Guide on Financial Soundness Indicators, 2004), Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) đã nhận định rằng: “Một khoản nợ được coi là nợ xấu khi đã quá hạn thanh toán gốc hoặc lãi 3 tháng (90 ngày) hoặc hơn; khi các khoản lãi quá hạn 3 tháng (90 ngày) hoặc hơn đã được vốn hóa, tái cơ cấu, hoặc hoãn trả nợ theo thỏa thuận. Thêm vào đó, nợ xấu còn bao gồm cả các khoản thanh toán quá hạn dưới 90 ngày nhưng có thể nhận thấy những dấu hiệu rõ ràng về việc người vay sẽ không thể hoàn trả đầy đủ, ví dụ như khi người vay phá sản”.
  17. 7 Còn đối với Ủy ban Basel về Giám định Ngân hàng (BCBS), nợ xấu vẫn chưa được quy định thành một định nghĩa cụ thể nào. Tuy nhiên, BCBS vẫn xác định trong nghiên cứu “Quantitative Impact: Study 3 - Technical Guidance” (2002) rằng: “Các khoản nợ được coi là không có khả năng hoàn trả (a default) khi có một trong hai hoặc cả hai điều kiện sau đây xảy ra: (i) Ngân hàng nhận thấy người vay không có khả năng hoàn trả đầy đủ khi ngân hàng chưa tiến hành bất cứ hành động cố gắng thu hồi nào, ví dụ như giải chấp chứng khoán (nếu người vay có nắm giữ); và (ii) Người vay đã quá hạn trả nợ hơn 90 ngày. Còn tại Việt Nam, trong Điều 3 Thông tư 02/2013/TT-NHNN ban hành vào ngày 21/01/2013 về “Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài” đã giải thích rõ: “Nợ xấu (NPL) là nợ thuộc các nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn). Trong đó, tiêu chí đánh giá nợ xấu được quy định trong Thông tư này cũng chủ yếu dựa vào thời gian quá hạn trên 90 ngày và khả năng người vay cam kết trả nợ. Như vậy, từ những nghiên cứu trên, nợ xấu nhìn chung có thể được xác định bởi 2 yếu tố chính là thời gian quá hạn trả nợ trên 90 ngày và có sự nghi ngờ về khả năng trả nợ. 2.1.2. Phân loại nợ xấu Phân loại nợ là quá trình ngân hàng xem xét và đánh giá các khoản cho vay của mình dựa vào các tiêu chí về mức độ rủi ro để sắp xếp vào những nhóm tương ứng. Phân loại nợ cần được thực hiện thường xuyên và liên tục vì việc này có thể giúp cho ngân hàng kiểm soát chính xác tình trạng của các khoản nợ và đưa ra giải pháp xử lý kịp thời khi có bất kỳ tình trạng bất thường nào xảy ra. Tuy nhiên, hệ thống phân loại nợ hiện nay vẫn chưa được thống nhất hoàn toàn do còn phụ thuộc rất nhiều vào hoàn cảnh và cơ sở của từng quốc gia. Nhưng trên thực tế, cách phân loại
  18. 8 nợ của Viện Tài chính quốc tế (Institute of International Finance: IIF) là một trong những cách được sử dụng rộng rãi nhất. Cụ thể, trong mục 15 “Xử lý nợ xấu trong thống kê kinh tế vĩ mô” (The Treatment of Nonperforming Loans in Macroeconomic Statistics, 2001), tác giả Adriaan M. Bloem và Cornelis N. Gorter đã đề cập đến cách phân loại nợ của IIF thành 5 nhóm như sau: - Nhóm 1 - Nợ đủ tiêu chuẩn (Standard): Là các khoản nợ có gốc và lãi trong hạn. Đồng thời, không có xuất hiện khó khăn nào trong việc thanh toán nợ và dự báo có thể trả nợ đầy đủ theo cam kết. - Nhóm 2 - Nợ cần chú ý (Watch): Là các khoản nợ trong tình trạng có thể gặp phải nguy cơ không thanh toán đầy đủ nếu không có những biện pháp xử lý. Vì vậy, cần chú ý đến các khoản nợ này hơn bình thường. - Nhóm 3 - Nợ dưới tiêu chuẩn (Substandard): Là các khoản nợ bị nghi ngờ về khả năng thanh toán đầy đủ gốc và/hoặc lãi đã quá hạn trên 90 ngày, hoặc tài sản đảm bảo của khoản nợ đó bị giảm giá trị dẫn đến mất mát nếu không có biện pháp xử lý kịp thời. - Nhóm 4 - Nợ nghi ngờ (Doubtful): Là khoản nợ được xác định là không thể thu hồi được gốc và/hoặc lãi đã quá hạn trên 180 ngày. Tuy nhiên, nợ thuộc nhóm này vẫn chưa hẳn là mất vốn hoàn toàn vì vẫn còn những yếu tố có thể cải thiện được tình hình, ví dụ như sát nhập hoặc tiếp vốn. - Nhóm 5 - Nợ mất vốn (Loss): Là khoản nợ được cho là không còn khả năng thu hồi khi gốc và/hoặc lãi đã quá hạn trên 1 năm. Trong đó, nợ xấu là các khoản nợ thuộc 3 nhóm cuối. Còn tại Việt Nam, như đã đề cập ở trên, khái niệm nợ xấu đã được xác định rõ ràng trong Thông tư 02/2013/TT-NHNN. Cụ thể, nợ xấu là các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5. Tuy nhiên, việc phân biệt các nhóm nợ này cũng có thể thực hiện bằng 2 phương pháp là định lượng và định tính được quy định lần lượt trong Điều 10 và 11 như sau:
  19. 9 - Đối với phương pháp định lượng thì các tổ chức tín dụng sẽ phân loại nợ thành 5 nhóm là 1, 2, 3, 4 và 5 dựa vào thời gian quá hạn hoàn trả của khoản nợ đó. Mặc dù vậy, các tổ chức tài chính vẫn có thể chủ động thay đổi nhóm nợ nếu nảy sinh nghi ngờ về khả năng trả nợ của khách hàng. - Đối với phương pháp định tính thì các tổ chức tín dụng vẫn phân loại nợ thành 5 nhóm nhưng lại dựa trên các đánh giá về khả năng trả nợ của khách hàng. Và để làm được các đánh giá đó, mỗi tổ chức tín dụng cần có một Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, chính sách dự phòng rủi ro, chính sách quản lý rủi ro, mô hình giám sát rủi ro và phương pháp xác định, đo lường rủi ro tín dụng được NHNN chấp nhận. Đồng thời, mỗi năm, các tổ chức tín dụng cũng cần đánh giá lại Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của mình nhằm điều chỉnh cho phù hợp hơn với thực tế và các quy định mới của pháp luật. Nếu trong trường hợp kết quả phân loại nợ bằng phương pháp định lượng khác với kết quả phân loại bằng phương pháp định tính thì khoản nợ sẽ được đưa vào nhóm có mức độ rủi ro cao hơn. Nhưng nhìn chung, dù được phân loại bằng phương pháp định lượng hay định tính thì nợ xấu vẫn bao gồm các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5. 2.1.3. Những chỉ tiêu phản ánh nợ xấu Thông thường, tình trạng nợ xấu được phản ánh rõ nhất qua các chỉ tiêu: Tỷ lệ : Đây là chỉ tiêu quan trọng và chủ yếu nhất được sử dụng để đánh giá chất lượng tín dụng tại các NHTM. Chỉ tiêu này cho biết cứ 100 đồng mà một ngân hàng cho vay thì có bao nhiêu đồng bị đánh giá là nợ xấu, qua đó phản ánh mức độ rủi ro tín dụng tại ngân hàng đó trong một thời điểm nhất định. Nếu tỷ lệ này nhỏ hơn hoặc bằng 3% thì ngân hàng được xem là có chất lượng tín dụng tốt, tỷ lệ nợ xấu trong mức an toàn.
  20. 10 Tỷ lệ : Chỉ tiêu này phản ánh khả năng và hiệu quả của công tác xử lý và thu hồi nợ xấu tại ngân hàng. Nếu tỷ lệ này tăng qua từng năm thì chứng tỏ nỗ lực thu hồi nợ xấu đang đạt được nhiều kết quả tích cực. Tỷ lệ : Chỉ tiêu này phản ánh quỹ dự phòng rủi ro tín dụng có khả năng bù đắp được bao nhiêu phần trăm cho các khoản vay nếu chúng chuyển thành nợ xấu. 2.1.4. Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu 2.1.4.1. Nguyên nhân khách quan - Môi trường pháp lý: Đây là môi trường có ảnh hưởng rất lớn đến hoạt động tín dụng của các ngân hàng khi đối tượng khách hàng chính của họ là các doanh nghiệp và chỉ cần một sự thay đổi trong luật pháp cũng có thể gây ra tác động không nhỏ tới hoạt động sản xuất, kinh doanh của các doanh nghiệp đó. Một ví dụ tiêu biểu cho việc này là chính sách thuể. Khi Nhà nước đưa ra quyết định điều chỉnh chính sách thuế, lợi nhuận của các doanh nghiệp cũng sẽ bị ảnh hưởng theo, từ đó tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, sự bất hợp lý trong việc ban hành các văn bản pháp luật cũng gây ra nhiều lúng túng không chỉ cho quá trình hoạt động của các doanh nghiệp mà còn cho công tác quản lý và xử lý nợ xấu của ngân hàng. Ngoài ra, nước ta hiện nay vẫn chưa có một hệ thống quy định về kế toán, kiểm toán nào đủ mạnh để tạo ra sự thống nhất trong kết quả báo cáo tài chính của tất cả doanh nghiệp. Chính điều này đã làm phát sinh những sai lệch trong quá trình thẩm định, dẫn đến rủi ro cho ngân hàng. - Môi trường kinh tế: Mỗi nền kinh tế đều có thể được phản ánh qua những đặc điểm khác nhau như chu kỳ kinh tế hoặc chính sách kinh tế vĩ mô qua từng thời kỳ. Nếu ở một quốc gia, môi trường kinh tế chưa phát triển, sự cạnh tranh trên thị trường chưa bình đẳng, tốc độ tăng trường kinh tế còn thấp thì đi kèm với đó
  21. 11 sẽ là những thành phần kinh tế như các cá nhân, công ty, doanh nghiệp yếu kém, không có khả năng hoàn trả khi số lượng nợ vay đã quá lớn. Ngoài ra, hệ thống các chính sách vĩ mô chưa ổn định có thể đặt các doanh nghiệp ở thế bị động, không thể yên tâm kinh doanh, sản xuất. Không chỉ có vậy, nếu ở trong một môi trường kinh tế không minh bạch, thiếu công bằng cũng sẽ khiến cho việc thẩm định phương án vay vốn của ngân hàng trở nên phức tạp hơn rất nhiều. Nói cách khác, ngân hàng sẽ gặp khó khăn trong việc tìm ra những thông tin chính xác và đáng tin cậy từ phía khách, do đó, khó phát hiện những âm mưu lừa đảo, từ đó có thể dẫn đến rủi ro thất thoát và nợ xấu. - Môi trường thiên nhiên: Sự biến đổi của môi trường thiên nhiên, cụ thể là các thiên tai như hạn hán, lũ lụt, mất mùa, dịch bệnh, có thể dẫn đến thiệt hại trong quá trình sản xuất, kinh doanh, từ đó tác động trực tiếp đến thu nhập của người vay vốn. Nếu không có thu nhập, người vay sẽ không thể thanh toán các khoản nợ cho ngân hàng và làm xuất hiện nguy cơ nợ xấu. Đặc biệt là đối với những khoản vay nông nghiệp, nguy cơ này sẽ càng cao hơn. Thực chất, nguyên nhân từ môi trường thiên nhiên là nằm ngoài tầm kiểm soát và dự tính của các NHTM và cả khách hàng đi vay vốn. Do đó, có thể nói, đây là những khoản nợ không thể tránh khỏi nên rất cần sự hỗ trợ từ phía Nhà nước và cộng đồng. - Do khách hàng vay vốn: Nguyên nhân này bao gồm hai yếu tố chủ yếu. Yếu tố đầu tiên phải kể đến là năng lực của khách hàng trong việc quản lý và sử dụng hiệu quả nguồn vốn vay. Nếu ban lãnh đạo có khả năng tốt trong việc điều hành doanh nghiệp giúp sinh ra lợi nhuận cao thì doanh nghiệp đó sẽ có khả năng thanh toán nợ vay cho ngân hàng khi đến hạn và không có tình trạng nợ xấu xảy ra. Yếu tố thứ hai chính là đạo đức của khách hàng. Trên thực tế, có một số khách hàng đã cố ý chỉnh sửa số liệu trong báo cáo tài chính, lập các hóa đơn khống
  22. 12 để vay vốn ngân hàng mặc dù không có đủ điều kiện đi vay, khiến cho thông tin thẩm định bị sai lệch. Nếu không phát hiện kịp thời, ngân hàng sẽ vô tình cung cấp một lượng vốn cho các doanh nghiệp yếu kém và khi doanh nghiệp đó làm ăn thua lỗ, ngân hàng cũng khó mà thu hồi được nợ. 2.1.4.2. Nguyên nhân chủ quan - Chính sách tín dụng của ngân hàng: Trên thực tế, nếu chính sách tín dụng của một ngân hàng thiếu tính minh bạch thì không thể nào hướng dẫn việc cấp tín dụng một cách chính xác được, dẫn đến tình trạng cấp sai đối tượng, tạo ra khẽ hở cho những đối tượng có mục đích xấu thực hiện hành vi vi phạm. Mặt khác, có một số ngân hàng vì muốn thu hút thêm khách hàng mà đã cố tình giảm bớt một số thủ tục trong quy trình cho vay hoặc hạ thấp các điều kiện ràng buộc khi vay vốn như quy định về tài sản thế chấp, tài sản đảm bảo. Hoặc có khi ngân hàng có tâm lý chủ quan, quá tin tưởng các khách hàng thân thiết mà bỏ qua những quy trình tín dụng bắt buộc. Việc làm này có thể kéo theo nguy cơ khách hàng không có đủ khả năng trả nợ, dẫn đến nợ xấu. - Công tác tổ chức kiểm tra, kiểm soát: Các NHTM thường có thói quen tập trung nhiều vào quy trình thẩm định trước khi cho vay nhưng sau đó lại khá lỏng lẻo trong công tác kiểm soát quá trình sử dụng nguồn vốn. Thực chất, theo dõi nợ vay là một trong những trách nhiệm quan trọng nhất của ngân hàng nhằm xác minh rằng nguồn vốn vay đã được sử dụng đúng mục đích và quá trình sử dụng đó vẫn mang lại kết quả tích cực nhằm đảm bảo việc trả nợ đúng thời hạn cho ngân hàng. - Chất lượng cán bộ ngân hàng: Trình độ yếu kém và sự thiếu đạo đức của bộ phận tín dụng cũng là một trong những nguyên nhân quan trọng dẫn đến rủi ro vì cán bộ tín dụng là những người trực tiếp làm việc với khách hàng. Điều này đòi hỏi họ phải luôn trau dồi vốn kiến thức cùng khả năng phân tích nhanh nhạy
  23. 13 và tinh thần trách nhiệm cao để hoàn thành tốt công việc của mình. Nếu một bộ phận cán bộ yếu kém, không có kinh nghiệm thì có thể dẫn đến việc cho vay không hiệu quả và thiếu tính khả thi. Tiêu cực hơn, một số cán bộ tín dụng còn cố ý cho vay dù đã tính toán được dự án sẽ không mang lại hiệu quả nhằm trục lợi cho bản thân, kéo theo hệ lụy là gây ra nguy cơ nợ xấu và khoản thiệt hại cuối cùng cũng là do ngân hàng gánh chịu. 2.1.5. Ảnh hƣởng do nợ xấu gây ra 2.1.5.1. Ảnh hƣởng của nợ xấu đối với ngân hàng thƣơng mại Thứ nhất, nợ xấu sẽ làm gia tăng chi phí, từ đó làm giảm lợi nhuận của các ngân hàng thương mại. Trên thực tế, chi phí hoạt động của ngân hàng bao gồm cả những khoản như chi phí dự phòng rủi ro và chi phí cho việc thu hồi, xử lý nợ xấu. Như vậy, khi nợ xấu tăng lên đồng nghĩa với việc ngân hàng buộc phải tiêu tốn thêm một lượng lớn nguồn lực ngoài ý muốn vào quá trình trích lập dự phòng, xiết nợ hoặc thanh lý tài sản đảm bảo, thay vì dành chính nguồn lực đó để cải thiện chất lượng phục vụ cho khách hàng. Không chỉ có vậy, đối với các khoản vay đã chuyển thành nợ xấu nhưng lại có tài sản đảm bảo từ trước thì cũng không tránh khỏi trường hợp tài sản đó bị hỏng hoặc hao mòn, khiến cho giá trị sử dụng suy giảm theo thời gian. Mặt khác, việc bảo trì và quản lý tài sản đảm bào cũng làm tiêu hao không ít chi phí của ngân hàng. Nói tóm lại, cho dù ở trường hợp nào, việc một khoản vay bị chuyển thành nợ xấu cũng sẽ mang lại tác động tiêu cực đến thu nhập của các ngân hảng. Thứ hai, nợ xấu làm suy giảm năng lực tài chính, gây ra nguy cơ phá sản cho ngân hàng. Như đã trình bày ở trên, tỷ lệ nợ xấu tăng lên sẽ dẫn đến lợi nhuận của ngân hàng giảm. Việc này có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng lực tài chính và đe dọa đến sự tồn tại của ngân hàng khi lợi nhuận sụt giảm liên tục và những món nợ khó đòi thì lại ngày càng nhiều hơn, khiến cho viễn cảnh ngân hàng đi đến phá sản hoặc bị thâu tóm, sát nhập không còn là điều không thể xảy ra.
  24. 14 Thứ ba, nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng thanh khoản của ngân hàng, làm chậm vòng quay của nguồn vốn. Cụ thể, với tình trạng tỷ lệ nợ xấu cao, ngân hàng sẽ vừa phải gánh chịu tổn thất do nợ xấu gây ra, lại vừa phải đối mặt với áp lực thanh toán cho những khoản tiền gửi và lãi suất huy động vốn, từ đó tạo ra một sự chênh lệch đáng kể trong nguồn thu – chi của ngân hàng và ảnh hưởng rất nhiều đến khả năng thanh khoản. Nếu trường hợp đó xảy ra, ngân hàng sẽ trở nên thận trọng hơn đối với những hồ sơ vay mới, khiến cho các quyết định cho vay vốn trở nên khó khăn hơn, đặc biệt là hồ sơ từ phía những doanh nghiệp có dấu hiệu sụt giảm, thiếu hoặc không có tài sản đảm bảo; thậm chí có nhiều ngân hàng đã tạm dừng việc giải ngân cho khách hàng mới mà chỉ tiếp tục duy trì số dư nợ tín dụng hiện tại hoặc chỉ giải ngân đối với những khách hàng thân thiết. Thứ tư, nợ xấu là nguyên nhân khiến cho uy tín của ngân hàng giảm sút. Như đã đề cập ở trên, nợ xấu phát sinh có thể gây ra sự thiếu thanh khoản của ngân hàng. Nhưng không chỉ dừng lại ở đó, chính sự thiếu thanh khoản này sẽ tiếp tục kéo theo việc uy tín của ngân hàng đi xuống. Sự suy giảm uy tín này được thể hiện trong việc chậm trễ tất toán giao dịch hoặc chậm thanh toán lãi suất huy động vốn đối với khách hàng; chậm giải ngân vay vốn đối với các đối tác khác; chậm thanh toán cổ tức hoặc việc cổ tức nắm giữ của các cổ đông bị giảm giá do phải chịu tác động từ quá trình hoạt động kinh doanh yếu kém. Mặt khác, thông tin về tỷ lệ nợ xấu tăng cao nếu được công bố ra bên ngoài sẽ khiến cho người dân không còn tin tưởng lựa chọn ngân hàng đó như là nơi giữ tiền an toàn nữa. Từ đó gây ra khó khăn trong việc huy động tiền gửi và thiết lập mối quan hệ với những khách hàng mới, làm giảm khả năng cạnh tranh của ngân hàng, do đó thị phần và thu nhập cũng vì thế mà chịu nhiều ảnh hưởng. 2.1.5.2. Ảnh hƣởng của nợ xấu đối với khách hàng vay vốn Khi tình trạng nợ xấu trở nên trầm trọng, điều đầu tiên mà khách hàng sẽ phải đối mặt là việc bị các ngân hàng khắt khe hơn trong lúc chấm điểm dựa vào Hệ thống xếp hạng nội bộ lúc muốn xin vay vốn. Tiếp đó, ngân hàng sẽ tiếp tục thực hiện
  25. 15 nhiều biện pháp nhằm thu hẹp hạn mức tín dụng. Trong một vài trường hợp, ngân hàng còn ngưng giải ngân thêm khoản vay mới hoặc thậm chí là thu hồi một số khoản nợ trước hạn. Đồng thời, các ngân hàng cũng sẽ siết chặt công tác quản lý nợ xấu. Vì vậy, việc khách hàng cố ý không trả nợ cũ rồi tiếp tục vay tiền ở một ngân hàng khác có thể bị phát hiện ngay, do tất cả thông tin của khách hàng đều được thường xuyên cập nhật trên Trung tâm thông tin tín dụng của NHNN (CIC). Nếu người vay vẫn không có thiện chí trả nợ, ngân hàng có thể tiến hành các biện pháp khởi kiện, đấu giá hoặc phát mại tài sản đảm bảo để thu hồi các khoản nợ của khách hàng. Và trong đa số trường hợp, người vay sẽ chính là người phải chịu các khoản chi phí sau cùng do tài sản đảm bảo khi được đấu giá hoặc phát mại thì thường có mức giá thấp hơn giá thị trường. Đặc biệt là đối với các doanh nghiệp, nợ xấu sẽ khiến họ khó tiếp cận hơn với các nguồn vốn. Nhất là những doanh nghiệp vừa và nhỏ cần nhiều vốn để duy trì hoạt động sản xuất, kinh doanh, nay sẽ càng vất vả hơn khi phải cố gắng xoay sở để không bị rơi vào tình trạng thiếu vốn bằng cách hoạt động cầm chừng, dẫn đến không đủ tiềm lực tài chính để mở rộng sản xuất. Vậy nên nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp này là rất cao. 2.1.5.3. Ảnh hƣởng của nợ xấu đối với nền kinh tế Nợ xấu đã thực sự đặt ra một bài toán nan giải cho các NHTM Việt Nam, các chuyên gia tài chính và cả Chính phủ. Không ai có thể phủ nhận rằng, sự ảnh hưởng của nợ xấu có tác động rất lớn lên nhiều khía cạnh, gây tắc nghẽn dòng chảy vốn của toàn bộ nền kinh tế, đe dọa đến hệ thống tài chính quốc gia và kiềm hãm sự phát triển của cả đất nước. Cụ thể: Nợ xấu khiến Nhà nước buộc lòng phải tốn một phần đáng kể ngân sách quốc gia để giải quyết. Trên thực thế, mức chi này là rất lớn, đến nỗi mặc dù các NHTM đã có riêng cho mình một khoản trích lập quỹ dự phòng rủi ro nhưng không thể tự giải quyết triệt để nợ xấu mà vẫn phải trông cậy vào sự hỗ trợ từ phía NHNN. Nhưng về
  26. 16 dài hạn, đây cũng không phải là biện pháp tối ưu khi NHNN cứ phải liên tục chi ra một số tiền quá lớn khiến cho việc bội chi ngân sách là điều có thể xảy ra, từ đó làm tăng nguy cơ dẫn đến lạm phát. Đồng thời, kinh phí để xử lý nợ xấu có thể đã thâm dụng hết nguồn vốn dành cho việc giải quyết các vấn đề khác của xã hội như xây dựng cơ sở hạ tầng, cải thiện đời sống nhân dân hoặc đầu tư vào các lĩnh vực sinh lời khác. Tóm lại, có thể nói, nợ xấu chính là tác nhân kiềm chế sự phát triển của đất nước. Bên cạnh đó, nợ xấu cũng gây ra những tác động tiêu cực đến quá trình hoạt động của mọi thành phần kinh tế. Khi nợ xấu tăng, tính thanh khoản của ngân hàng giảm nên bắt buộc ngân hàng phải thận trọng hơn với việc cho vay vốn. Điều đó sẽ làm cho khối lượng vốn được đưa vào nền kinh tế bị hạn chế bớt. Nguồn vốn không đủ cũng đồng nghĩa với quá trình phân bổ vốn giữa các thành phần kinh tế trở nên phức tạp và mất cân bằng, dẫn đến việc xuất hiện thêm nhiều doanh nghiệp khác không có đủ vốn để kinh doanh, sản xuất. Nếu tình trạng này kéo dài sẽ làm nổi lên mối lo ngại về chất lượng và số lượng của các sản phẩn lưu hành trên thị trường. Nguy hiểm hơn là gây ra sự phá sản hàng loạt của các doanh nghiệp và cuối cùng là đi đến hậu quả thất nghiệp tăng, làm nảy sinh thêm nhiều tệ nạn xã hội. 2.2. Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thƣơng mại Những yếu tố tác động đến nợ xấu có thể được chia thành 2 nhóm: nhóm yếu tố thuộc về nội bộ các NHTM (yếu tố vi mô) và nhóm những yếu tố ngoại sinh từ nền kinh tế (yếu tố vĩ mô). 2.2.1. Yếu tố vi mô tác động đến nợ xấu - Hiệu quả hoạt động của ngân hàng qua giả thuyết “Quản lý kém” (Bad Management) có thể tác động đến nợ xấu. Chính Berger và DeYoung (1997) đã đặt nền tảng cho khung lý thuyết này và phát hiện ra mối liên hệ giữa nợ xấu và hiệu quả của các ngân hàng khi phân tích quá trình hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Mỹ trong giai đoạn từ năm 1985 đến 1994. Nghiên cứu này
  27. 17 chứng minh: hiệu quả ngân hàng thấp sẽ dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao. Thực chất, nguyên nhân dẫn đến sự kém hiệu quả này xuất phát từ công tác quản lý của các ngân hàng còn lỏng lẻo trong các khâu chấm điểm tín dụng, thẩm định tài sản đảm bảo, giám sát các khoản nợ sau khi cho vay, hoặc có thể là trong việc kiểm soát các chi phí. Tóm lại, giả thuyết này cho rằng hiệu quả ngân hàng thấp do quá trình quản lý yếu kém sẽ có tác động tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu. Trên thực tế, đã có rất nhiều những nghiên cứu thực nghiệm khác góp phần rất lớn trong việc củng cố lý thuyết này như William (2004), Espinoza và Prasad (2010), Messai và Jouini (2013). - Mức độ vốn hóa qua giả thuyết “Rủi ro đạo đức” (Moral Hazard) có thể tác động đến nợ xấu. Giả thuyết này cho rằng nếu xét trong trường hợp một số ngân hàng có vốn thấp và khả năng thanh toán thấp thì sẽ sẵn sàng mạo hiểm đầu tư vào các khoản tín dụng mang lại nhiều lợi nhuận hơn với mong muốn cải thiện khả năng thanh khoản cho ngân hàng mình. Nhưng điều này cũng đồng nghĩa với việc ngân hàng sẽ phải đối mặt với nhiều rủi ro và tổn thất hơn. Nghiên cứu của Keeton và Morris (1987) cũng đã cho thấy các ngân hàng có tỷ trọng vốn chủ sở hữu thấp thì có khả năng cao dẫn đến nguy cơ gia tăng nợ xấu trong tương lai. Tóm lại, giả thuyết này cho rằng mức độ vốn hóa sẽ có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Một số nghiên cứu thực nghiệm khác cũng củng cố giả thuyết này như: Berger và DeYoung (1997), Salas và Saurina (2002). - Chính sách tín dụng qua giả thuyết “Chính sách tín dụng có tính chu kỳ” (Procyclical Credit Policy) có thể tác động đến nợ xấu. Mô hình của Rajan (1994) đã chứng minh mối quan hệ này khi nêu ra trường hợp một số ngân hàng thường cố gắng theo đuổi một chính sách tín dụng mở rộng trong suốt thời kỳ bùng nổ của chu kỳ kinh tế và một chính sách tín dụng thắt chặt trong giai đoạn kinh tế suy thoái. Điều này được cho là do ban lãnh đạo của ngân hàng phải
  28. 18 chịu áp lực tạo ra lợi nhuận trong ngắn hạn và uy tín của họ trong việc quản lý ngân hàng cũng sẽ bị ảnh hưởng nếu họ không thay đổi chính sách tín dụng khi nền kinh tế thay đổi để nâng cao thu nhập. Và việc quyết định tín dụng theo xu hướng này có thể dẫn đến việc ào ạt chấp nhận các khoản vay có rủi ro cao để đạt được mục tiêu tăng trưởng khi nền kinh tế bùng nổ, nhưng đến khi tốc độ tăng trưởng kinh tế hạ nhiệt thì có thể nảy sinh vấn đề người vay lại không đủ khả năng trả nợ, từ đó sẽ làm tăng nguy cơ nợ xấu. Tóm lại, việc quyết định chính sách tín dụng như thế nào cũng có thể tác động đáng kể tới tỷ lệ nợ xấu. 2.2.2. Yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu - Các yếu tố đặc thù của kinh tế vĩ mô qua Giả thuyết “kém may mắn” (Bad Luck) có thể tác động đến nợ xấu. Giả thuyết này đã đưa ra các bằng chứng cho thấy nợ xấu tăng khi tỷ lệ tăng trưởng kinh tế giảm, tỷ lệ thất nghiệp tăng, lãi suất giảm nên ngân hàng sẽ phải tiêu tốn nhiều chi phí hơn vào việc theo dõi, xử lý các khoản vay có vấn đề và ngược lại. Tóm lại, tỷ lệ nợ xấu thay đổi là do sự tác động của các yếu tố ngoại sinh như GDP, lạm phát, thất nghiệp, lãi suất, Mối quan hệ này cũng được chứng minh trong nghiên cứu của Bernanke và Gertler (1989). 2.3. Những nghiên cứu thực nghiệm về nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ xấu 2.3.1. Những nghiên cứu trên thế giới về nợ xấu Bảng 2.1: Nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ xấu Mô Nghiên cứu, Đối tƣợng hình Biến Kết quả Tác giả nghiên cứu nghiên cứu
  29. 19 “Credit Risk in Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Quy mô tác Two Institutional vĩ mô và vi thuộc: nợ có dữ liệu động ngược Regimes: Spanish mô có ảnh vấn đề bảng, chiều đến nợ Commercial and hưởng đến - Biến độc lập: FEM, xấu. Savings Banks” nợ có vấn đề tốc độ tăng REM. - Tăng trưởng của Vicente của các ngân trưởng GDP, tín dụng tác Salas và Jesús hàng Tây quy mô, tỷ lệ động cùng Saurina (2002) Ban Nha lãi suất cận chiều đến nợ giai đoạn biên, tỷ lệ vốn, xấu. 1985 – chỉ số sức - Tốc độ tăng 1997. mạnh thị trưởng GDP trường. tác động ngược chiều đến nợ xấu. “Non – Ba nhóm - Biến phụ Mô hình - Quy mô ngân Performing Loans yếu tố kinh thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu hàng tác động and Term of tế và tài xấu. bảng, ngược chiều Credit of Public chính chủ - Biến độc lập: FEM, đến nợ xấu. Sector Banks in yếu ảnh tăng trưởng dư REM. - Tăng trưỏng India: An hưởng đến nợ, dự phòng GDP tác động Empirical nợ xấu tại RRTD, tăng cùng chiều đến Assessment” của NHTM Ấn trưởng GDP, nợ xấu. Rajiv Rajan và Độ giai thất nghiệp, lãi - Môi trường Sarat Chandra đoạn 2003 – suất. kinh doanh tốt Dhal (2003) 2008. thì nợ xấu có xu hướng giảm. “The Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Tỷ giá thực có determinants of ảnh hưởng thuộc: tỷ lệ nợ FEM tác động tích
  30. 20 non – performing đến nợ xấu xấu. với dữ cực đến nợ loans: an tại NHTM - Biến phụ liệu từ 6 xấu. econometric case Guyana giai thuộc: tỷ lệ nợ NHTM - Tăng trưởng study of Guyana” đoạn 1994 – xấu năm trước, Guyana. GDP tác động của 2004. tăng trưởng ngược chiều Sukrishnalall GDP, lãi suất đến nợ xấu. Pasha và Tarron thực, tỷ giá - Lạm phát Khemraj (2009) thực, lạm phát, không phải là quy mô ngân yếu tố quan hàng, tỷ lệ dư trọng ảnh nợ cho vay hưởng đến nợ trên tổng tài xấu tại hệ sản, tăng thống NHTM trưởng dư nợ Guyana. cho vay. “Macroeconomic Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Biến kinh tế vĩ and bank – vĩ mô và vi thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu mô như tốc độ specific mô có tác xấu. bảng, tăng trưởng determinants of động đến - Biến độc lập: GMM GDP thực, tỷ non – performing chất lượng tăng trưởng với dữ lệ thất nghiệp, loans in Greece: nợ tại các GDP, tỷ lệ thất liệu từ 9 lãi suất cho A comparative NHTM Hy nghiệp, lãi suất NHTM vay và các study of Lạp giai cho vay, ROE, Hy Lạp. biến nội tại mortgage, đoạn quý quy mô ngân như chất lượng business and 1/2003 đến hàng. quản lý, hiệu consumer loan quý 3/2009. quả hoạt động portfolios” của có tác động Dimitrios P. mạnh đến tỷ lệ Louzis, Angelos nợ xấu tại Hy
  31. 21 T. Vouldis và Lạp. Vasilios L. Metaxas (2010) “Non-Performing Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Đối với biến vĩ Loans in CESEE: ảnh hưởng thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu mô: Mức độ Determinants and đến nợ xấu xấu. bảng, nợ xấu có xu Impact on tác các - Biến độc lập: GMM hướng tăng khi Macroeconomic NHTM tại tỷ lệ vốn chủ với dữ tỷ lệ thất Performance” của Trung, sở hữu trên liệu từ nghiệp tăng, tỷ Nir Klein (2013) Đông và tổng tài sản, 10 giá hối đoái Đông Nam ROE, tỷ lệ trên NHTM giảm và lạm Châu Âu tổng tài sản, trên 10 phát tăng. (CESEE) tốc độ tăng nước. - Đối với biến vi giai đoạn trưởng tín mô: nợ xấu 1998 - 2011. dụng, tỷ lệ thất giảm khi ROE nghiệp, tỷ lệ tăng hoặc tỷ lệ lạm phát, sự vốn chủ sở thay đổi tỷ giá hữu, tốc độ hối đoái Euro. tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản giảm. “Micro and Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Tăng trưởng Macro ảnh hưởng thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu GDP và ROA Determinants of đến nợ xấu xấu. bảng, tác động tiêu Non – Performing tại các - Biến độc lập: FEM, cực đến nợ loans” của NHTM tăng trưởng REM xấu. Ahlem Selma trong 3 nước GDP, tỷ lệ thất với dữ - Tỷ lệ thất Messai và Fathi (Ý, Hy Lạp nghiệp, lãi suất liệu từ nghiệp và lãi
  32. 22 Jouini (2013) và Tây Ban thực, ROA, dự 85 suất thực tác Nha) giai phòng RRTD, NHTM động tích cực đoạn 2004 – tăng trưởng dư trên 3 đến nợ xấu. 2008. nợ tín dụng. nước. “Determinants of Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Tỷ suất sinh Non – Performing ảnh hưởng thuộc: Tỷ lệ nợ dữ liệu lời trên VCSH, loans: The case of đến nợ xấu xấu. bảng, D tỷ lệ VCSH Eurozone” của tại hệ thống - Biến độc lập: – GMM trên tổng Vasiliki Makr, ngân hàng tỷ lệ VCSH với dữ nguồn vốn, Athanasios Châu Âu trên tổng liệu từ tăng trưởng Tsagkanos, giai đoạn nguồn vốn, 14 quốc GDP có mối Athanasios 2000 – ROA, ROE, gia của quan hệ ngược Bellas (2014) 2008. tăng trưởng Liên chiều với nợ GDP, tỷ lệ lạm minh xấu. phát, tỷ lệ thất Châu - Nợ công và tỷ nghiệp. Âu. lệ thất nghiệp có quan hệ cùng chiều với nợ xấu. 2.3.2. Những nghiên cứu của Việt Nam về nợ xấu Bảng 2.2: Nghiên cứu thực nghiệm của Việt Nam về nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ xấu Mô Nghiên cứu, Đối tƣợng hình Biến Kết quả Tác giả nghiên cứu nghiên cứu
  33. 23 “Phân tích thực Các nhân tố - Biến phụ Mô hình - Lạm phát và tiễn về những ảnh hưởng thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu tăng trưởng yếu tố quyết đến nợ xấu tại xấu. bảng, kinh tế có ảnh định đến nợ xấu các NHTM - Biến độc lập: FEM, hưởng đến tỷ tại các ngân Việt Nam giai tăng trưởng REM, lệ nợ xấu. hàng thương đoạn 2005 – GDP, lạm GMM. - Tỷ lệ nợ xấu mại Việt Nam” 2011. phát, tỷ lệ nợ năm trước, quy của Đỗ Quỳnh xấu năm trước, mô ngân hàng Anh và Nguyễn tăng trưởng tín và tỷ lệ nợ trên Đức Hùng dụng, quy mô tổng tài sản có (2013) ngân hàng, mối tương ROE, tỷ lệ nợ quan cùng trên tổng tài chiều với tỷ lệ sản. nợ xấu. “Các yếu tố ảnh Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - RRTD tương hưởng đến rủi ro ảnh hưởng thuộc: RRTD GMM quan âm với tín dụng của hệ đến RRTD ngân hàng. với dữ tăng trưởng thống ngân hàng của các - Biến độc lập: liệu từ GDP và tăng thương mại Việt NHTM Việt RRTD năm 26 trưởng tín Nam” của Võ Nam giai trước, tỷ lệ NHTM. dụng. Thị Quý và Bùi đoạn 2009 – tăng trưởng tín - RRTD tương Ngọc Toàn 2012. dụng, quy mô quan dương (2014) ngân hàng, tỷ với RRTD của lệ tăng trưởng năm liên trước. GDP. “Yếu tố tác Các yếu tố tác - Biến phụ Mô hình - Suất sinh lời động đến nợ xấu động đến nợ thuộc: nợ xấu. FEM và và tăng trưởng các ngân hàng xấu của hệ - Biến độc lập: GMM kinh tế là thương mại Việt thống NHTM nợ xấu năm với dữ những nhân tố
  34. 24 Nam” của Việt Nam giai trước, ROE, liệu từ chủ yếu có tác Nguyễn Thị đoạn 2007 – quy mô ngân 22 động ngược Hồng Vinh 2014. hàng, VCSH, NHTM. chiều đến nợ (2015) dư nợ cho vay xấu. trên vốn huy - Nợ xấu trong động, dư nợ quá khứ, quy ngắn hạn, tốc mô ngân hàng, độ tăng trưởng tăng trưởng tín tín dụng, tăng dụng tác động trưởng GDP, cùng chiều đến lạm phát. nợ xấu. “Ảnh hưởng của Nhóm yếu tố - Biến phụ Mô hình - Tăng trưởng yếu tố đặc điểm ngân hàng thuộc: RRTD. hồi quy tín dụng, quy đến rủi ro tín ảnh hưởng - Biến độc lập: OLS, mô ngân hàng dụng ngân hàng đến RRTD tại tăng trưởng tin FEM, và tỷ lệ chi phí thương mại Việt các NHTM dụng, tổng dư REM hoạt động so Nam” của Việt Nam giai nợ tín dụng, tỷ với dữ với thu nhập Nguyễn Thị đoạn 2010 – lệ giữa chi phí liệu từ hoạt động có Ngọc Diệp và 2013. hoạt động và 32 ảnh hưởng đến Nguyễn Minh thu nhập hoạt NHTM. RRTD. Kiều (2015) động, tỷ lệ giữa thu nhập ròng từ hoạt động kinh doanh trước chi phí dự phòng RRTD và tổng dư nợ tín dụng.
  35. 25 “Ảnh hưởng của Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Nợ xấu chịu các yếu tố nội nội tại có ảnh thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu tác động bởi tại đến nợ xấu hưởng đến nợ xấu. bảng, các yếu tố nội các ngân hàng xấu tại các - Biến độc lập: GMM tại của ngân thương mại Việt NHTM Việt ROE, tỷ lệ chi với dữ hàng như: chất Nam” của Bùi Nam giai phí trên doanh liệu từ lượng quản trị Duy Tùng và đoạn 2004 – thu, khả năng 25 (-), rủi ro đạo Đặng Thị Bạch 2014. thanh toán, thu NHTM. đức (-). Vân (2015) nhập ngoài lãi, - Tỷ suất sinh tỷ lệ sở hữu cổ lời thấp ở thời phần. điểm trước là một nguyên nhân làm tăng nợ xấu trong tương lai.
  36. 26 KẾT LUẬN CHƢƠNG 2 Trong chương 2, bài nghiên cứu đã tổng hợp các cơ sở lý thuyết, khái niệm về nợ xấu; đồng thời, nêu ra 2 nhóm yếu tố vi mô và vĩ mô có tác động đến tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Việt Nam dựa trên nhiều giả thuyết đã được xây dựng. Cuối cùng, tác giả đưa ra một số nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và ở Việt Nam để từ đó tạo ra nền tảng lựa chọn mô hình và phương pháp nghiên cứu phù hợp về nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016 ở chương kế tiếp.
  37. 27 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của Ahlem Selma Messai, Fathi Jouini (2013) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), tác giả đã lựa chọn một số yếu tố chủ yếu có tác động đến tỷ lệ nợ xấu bao gồm: Nợ xấu năm trước, khả năng sinh lời, vốn chủ sở hữu, tốc độ tăng trưởng tín dụng, tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát. Như vậy, mô hình nghiên cứu được xây dựng có phương trình như sau: = + + + + + + + Trong đó: i = 1, , N với N là số NHTM (15 NHTM) t = 1, , T với T là số năm nghiên cứu (giai đoạn từ 2007 đến 2016 là 10 năm) = hệ số chặn = sai số Biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu Biến độc lập bao gồm: - Biến vi mô: Nợ xấu năm trước ( ), khả năng sinh lời ( ), vốn chủ sở hữu ( ), tốc độ tăng trưởng tín dụng ( ). - Biến vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng ( ) và tỷ lệ lạm phát ( ). 3.1.1. Biến phụ thuộc Biến phụ thuộc là đại diện cho tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của NHTM i trong năm t. Như đã giới thiệu ở chương 2, NPL (Non - performing loan) là nợ xấu
  38. 28 của ngân hàng và được xác định bởi hai yếu tố: thời gian quá hạn trả nợ và khả năng trả nợ của khách hàng vay vốn. Đối với các NHTM Việt Nam, nợ xấu thuộc vào nhóm nợ 3, 4 và 5 đã được quy định trong Thông tư 02/2013/TT – NHNN. 3.1.2. Biến độc lập đại diện cho tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của ngân hàng i trong năm t – 1. Biến độc lập này thể hiện rằng nợ xấu của năm trước - đại diện cho khả năng quản trị nợ thiếu hiệu quả, tương ứng với giả thuyết “Quản lý kém” - nếu không được giải quyết dứt điểm trong quá khứ mà lại chuyển sang năm tiếp theo thì có thể gây ra tác động đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu ở thời điểm hiện tại. Nir Klein (2013) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng trong vùng Trung, Đông và Đông Nam Châu Âu (CESEE) từ giai đoạn 1998 – 2011 và kết quả của nghiên cứu này đã chứng minh cho mối quan hệ đó khi tỷ lệ nợ xấu của năm cũ tăng cũng sẽ kéo theo sự tăng lên trong tỷ lệ nợ xấu ở hiện tại. Tóm lại, tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ có quan hệ mật thiết với nợ xấu hiện tại. Vì lý do đó, tác giả sẽ lựa chọn giả thuyết đầu tiên như sau: Giả thuyết 1: Nợ xấu năm trước có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu năm hiện tại. là đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng i trong năm t và được tính bằng công thức lợi nhuận sau thuế chia vốn chủ sở hữu bình quân. Bên cạnh tỷ lệ nợ xấu năm cũ, ROE là biến thứ hai thể hiện cho giả thuyết “Quản lý kém” của ngân hàng. Cụ thể, chỉ số này đã phản ánh năng lực sử dụng và quản lý vốn của ngân hàng như thế nào qua việc đo lường một đồng vốn bỏ ra đầu tư thì thu về bao nhiêu đồng lời. Nếu chỉ số ROE của ngân hàng thấp chứng tỏ ngân hàng thiếu kỹ năng trong quá trình quản trị từ đó dẫn đến nguy cơ nợ xấu. Trên thực tế, trong nghiên cứu thực nghiệm tại các ngân hàng Hy Lạp trong giai đoạn 2003 – 2009, Dimitrios Louzis, Aggelos T. Vouldis và Vasilios L. Metaxas (2010) đã chứng mình
  39. 29 rằng chỉ số ROE có tác động ngược chiều đến nợ xấu. Thêm vào đó, nghiên cứu của Vasiliki Makr, Athanasios Tsagkanos, Athanasios Bellas (2014) cũng đưa ra kết luận tương tự. Tóm lại, chỉ số ROE của ngân hàng thấp thể hiện cho chính sách quản lý yếu kém và có thể làm tỷ lệ nợ xấu gia tăng. Vì vậy, tác giả lựa chọn giả thuyết thứ hai như sau: Giả thuyết 2: Khả năng sinh lời có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu. là đại diện cho tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t và thể hiện cho mức độ kiểm soát vốn chủ sở hữu. Nếu ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp thì ban lãnh đạo của ngân hàng đó sẽ có xu hướng chấp nhận nhiều rủi ro hơn. Trong nghiên cứu thực nghiệm nhằm kiểm tra giả thuyết “Rủi ro đạo đức”, Keeton và Morris (1987) đã chỉ ra rằng mức độ vốn hóa, được đại diện bởi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, cũng góp phần ảnh hưởng đến các hậu quả của vấn đề rủi ro đạo đức và quyết định đến tỷ lệ nợ xấu sau khi tiến hành nghiên cứu các NHTM Mỹ trong giai đoạn từ năm 1979 đến 1985. Các biến nghiên cứu được nhóm tác giả lựa chọn bao gồm: tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản nhằm kiểm chứng cho giả thuyết này. Kết quả cuối cùng của cuộc nghiên cứu đã chỉ ra những ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản tương đối thấp sẽ có tỷ lệ nợ xấu tăng. Vì vậy, tác giả sẽ lựa chọn giả thuyết thứ 3 như sau: Giả thuyết 3: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu. là đại diện cho tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i tại năm t. Tăng trưởng tín dụng là sự gia tăng giá trị khoản vay qua các năm và được tính bằng sự thay đổi phần trăm hằng năm trong danh mục cho vay của ngân hàng.
  40. 30 Nghiên cứu “Credit growth, problem loans and credit risk provisioning in Spain” của de Lis và cộng sự (2000) đã chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng thường có mối liên hệ với chu kỳ phát triển kinh tế. Cụ thể, tốc độ tăng trưởng tín dụng sẽ tăng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng GDP nếu trong điều kiện kinh tế phát triển. Nhưng ngược lại, tốc độ tăng trưởng tín dụng cũng sẽ giảm chậm hơn đà giảm của GDP trong bối cảnh nền kinh tế bị suy thoái. Điều này ứng với giả thuyết “Chính sách tín dụng có tính chu kỳ”. Hiện tượng này có thể được giải thích bằng quy luật cung – cầu. Trong khi yếu tố cầu phụ thuộc nhiều vào khuynh hướng đầu tư, kinh doanh và tiêu dùng của nền kinh tế thì yếu tố cung lại phụ thuộc chủ yếu vào chính sách tín dụng của ngân hàng. Khi nền kinh tế tăng trưởng, trước áp lực cạnh tranh để phát triển, các ngân hàng có xu hướng nới lỏng điều kiện xét duyệt tín dụng, từ đó tích lũy rủi ro gây ra nợ xấu và bộc phát vào giai đoạn kinh tế suy thoái. Và trên thực tế, tăng trưởng tín dụng thường được xác định là một trong những nhân tố tác động rất lớn đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng. Nghiên cứu thực nghiệm của Vicente Salas và Jesús Saurina (2002) đã đưa ra kết luận rằng tăng trưởng tín dụng thường gắn liền với tỷ lệ nợ xấu. Tuy nhiên, không phải lúc nào tốc độ tăng trưởng tín dụng cũng tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Trong một vài trường hợp, tăng trưởng tín dụng tăng nhưng lại có thể làm nợ xấu giảm nếu động lực của việc tăng tín dụng không xuất phát từ nguồn cung mà bắt nguồn từ việc tăng cầu tín dụng. Do đó, tác giả đặt giả thuyết nghiên cứu 4 như sau: Giả thuyết 4: Tốc độ tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ cùng chiều hoặc ngược chiều với nợ xấu. là tốc độ tăng trưởng kinh tế. GDP là giá trị thị trưởng của tất cả các sản phẩm được sản xuất ra trên một vùng lãnh thổ quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm. Tăng trưởng GDP được tính bằng mức độ gia tăng GDP của năm sau so với năm trước và được thể hiện dưới dạng phần trăm. Trên
  41. 31 thực tế, biến tăng trưởng GDP đã được sử dụng rất nhiều trong các nghiên cứu, ví dụ như: Rajiv Rajan và Sarat Chandra Dhal (2003), Dimitrios P. Louzis, Angelos T. Vouldis và Vasilios L. Metaxas (2010) như đã đề cập ở chương 2. Các nghiên cứu này chứng minh rằng nền kinh tế tăng trưởng tích cực sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động của những khách hàng đã vay vốn của ngân hàng để đầu tư, sản xuất, từ đó góp phần cải thiện khả năng trả nợ cho ngân hàng và làm giảm rủi ro nợ xấu, điều đó cũng phù hợp với giả thuyết “Kém may mắn”. Như vậy, tác giả sẽ đặt giả thuyết 5 như sau: Giả thuyết 5: Tốc độ tăng trưởng GDP có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu. là tỷ lệ lạm phát. Lạm phát được hiểu là sự gia tăng mức giá chung trong nền kinh tế theo thời gian. Trong một nền kinh tế cụ thể, lạm phát còn là sự mất giá trị thị trường của một đồng tiền và được thể hiện dưới dạng phần trăm. Trong nghiên cứu của Vasiliki Makr, Athanasios Tsagkanos, Athanasios Bellas (2014) và nghiên cứu của Đỗ Quỳnh Anh, Nguyễn Đức Hùng (2013), tỷ lệ lạm phát đều đã được chứng minh là có tác động đến nợ xấu như được trình bày trong giả thuyết “Kém may mắn”. Nói một cách chi tiết, tỷ lệ lạm phát cao có thể dẫn đến sự sụt giảm nhanh chóng của vốn chủ sở hữu trong các NHTM nhưng lại dẫn đến sự tăng lên về tỷ lệ nợ xấu. Cụ thể, lạm phát cao sẽ làm giảm thu nhập thực tế và làm tăng lãi suất, từ đó tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ, dẫn đến nguy cơ nợ xấu tăng cao. Do đó, tác giả lựa chọn tỷ lệ lạm phát làm biến vĩ mô thứ hai với giả thuyết: Giả thuyết 6: Tỷ lệ lạm phát có mối quan cùng chiều với nợ xấu.
  42. 32 Bảng 3: Các biến độc lập sử dụng trong mô hình nghiên cứu Giả thuyết Dấu kỳ Tên biến Ký hiệu Mô tả tƣơng ứng vọng Nợ xấu Quản lý kém (+) năm trước Khả năng Quản lý kém (-) sinh lời Vốn chủ sở Rủi ro đạo đức (-) hữu Tốc độ Chính sách tín tăng dụng có tính (+)/(-) trưởng tín chu kỳ dụng Tốc độ Tốc độ tăng trưởng tăng Kém may mắn (-) kinh tế GDP trưởng Tỷ lệ lạm Tỷ lệ lạm phát Kém may mắn (+) phát Chú thích: dấu (+) thể hiện mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc và dấu (-) thể hiện mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc. 3.2. Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu được vi mô sử dụng trong bài nghiên cứu được thu thập chủ yếu từ báo cáo tài chính của 15 NHTM Việt Nam, bao gồm: Ngân hàng Á Châu (ACB), Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank), Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), Ngân hàng Xuất nhập khẩu Việt Nam (Eximbank),
  43. 33 Ngân hàng Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh (HDBank), Ngân hàng Hàng hải Việt Nam (Maritime Bank), Ngân hàng Quân đội (MB), Ngân hàng Sài Gòn thương tín (Sacombank), Ngân hàng Sài Gòn (SCB), Ngân hàng Sài Gòn – Hà Nội (SHB), Ngân hàng Kỹ thương Việt Nam (Techcombank), Ngân hàng quốc tế (VIB), Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), Ngân hàng Công thương Việt Nam (VietinBank) và Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) trong giai đoạn 2007 – 2016. Còn đối với 2 yếu tố vĩ mô là tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát, số liệu đều được lấy từ báo cáo chính thức của World Bank. Lý do mà tác giả lựa chọn 15 ngân hàng này là vì đây là 15 ngân hàng lớn nhất của Việt Nam, có thời gian tồn tại, hoạt động liên tục và thực hiện thống kê các số liệu một cách đầy đủ, rõ ràng trong suốt giai đoạn nghiên cứu. Bên cạnh đó, đối với những chỉ tiêu vĩ mô như tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam từ năm 2007 đến 2016, tác giả sẽ lấy số liệu chính thức từ World Bank nhằm đảm bảo sự chính xác và thống nhất. 3.3. Phƣơng pháp nghiên cứu 3.3.1. Hồi quy dữ liệu bảng Dữ liệu bảng (Panel Data) là dạng dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất trong các nghiên cứu cả về vi mô (trong phạm vi hộ gia đình, doanh nghiệp) và vĩ mô (trong phạm vi thành phố hoặc quốc gia). Đây là dạng dữ liệu được kết hợp từ 2 loại dữ liệu khác nhau là dữ liệu chuỗi thời gian (Time series: tập hợp các quan sát của một biến số được thu thập theo thời gian gắn liền với một tần suất quan sát cụ thể) và dữ liệu chéo (Cross – section data: tập hợp thông tin của nhiều biến tại một thời điểm cụ thể). Sự kết hợp này đã tạo ra rất nhiều thuận lợi đáng kể trong quá trình nghiên cứu, tiêu biểu nhất là trong việc phân tích mối liên hệ giữa các thành phần kinh tế theo thời gian hoặc là trong phân tích sự khác biệt giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu xác định.
  44. 34 Cấu trúc của dữ liệu bảng được chia ra thành 02 loại: cân bằng (balanced) và không cân bằng (unbalanced). Dữ liệu bảng được xem là cân bằng khi có đầy đủ các thông tin, số liệu của các đối tượng trong tất cả những năm quan sát và không bị mất số liệu trong bất cứ năm quan sát nào. Ngược lại, dữ liệu bảng không cân bằng khi thiếu mất một số thông tin của một hoặc nhiều đối tượng nghiên cứu. Hiện nay, kiểu dữ liệu bảng đang ngày càng được sử dụng rộng rãi vì các lý do sau: - Dữ liệu bảng có chứa các thông tin liên quan đến đối tượng đơn vị bao gồm các cá nhân, doanh nghiệp, thành phố, đất nước, qua thời gian nên rất cần có tính dị biệt (tính không đồng nhất) giữa các đơn vị này. Như vậy, kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể chính thức xem xét đến tính dị biệt đó bằng cách xem xét các biến số có tính đặc thù theo từng đối tượng. - Nhờ việc kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không gian, dữ liệu bảng có thể cung cấp những dữ liệu có nhiều thông tin hơn, đa dạng hơn, ít xảy ra đa cộng tuyến hơn giữa các biến số, đồng thời có nhiều bậc tự do hơn và cũng hiệu quả hơn. - Bằng cách nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng được đánh giá là phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi. Cụ thể như dữ liệu bảng sẽ phân tích tốt hơn trong các nghiên cứu về những thay đổi liên tục của tỷ lệ thất nghiệp hoặc lưu chuyển lao động. - Dữ liệu bảng có thể phát hiện cũng như đo lường tốt hơn những ảnh hưởng không thể quan sát trong dạng dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy (thời gian nghiên cứu là liên tục) hoặc dữ liệu chéo theo không gian thuần túy (không gian nghiên cứu chỉ trong một phạm vi). Ví dụ với đề tài nghiên cứu “Ảnh hưởng của luật tiền lương tối thiểu đối với việc làm và thu nhập” có thể đạt được kết quả tốt hơn nếu tác giả xem xét các đợt gia tăng tiền lương liên tiếp nhau trong mức lương tối thiểu của một thành phố hoặc một quốc gia.
  45. 35 - Dữ liệu bảng có thể hỗ trợ rất nhiều khi tiến hành nghiên cứu những mô hình có hành vi phức tạp. Ví dụ, các hiện tượng như lợi thế kinh tế theo quy mô và thay đổi kỹ thuật có thể được xem xét bằng dữ liệu bảng tốt hơn so với bằng dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo không gian thuần túy. - Vì thu thập được những số liệu có sẵn với số lượng lớn như vài nghìn đơn vị, dữ liệu bảng có khả năng giảm thiểu sự chênh lệch có thể xảy ra khi tổng hợp các cá nhân hay doanh nghiệp thành số liệu tổng. Mặt khác, dữ liệu bảng đi sâu vào phân tích nhiều thời gian và không gian hơn nên cũng có thể giải quyết được vấn đề phân phối chuẩn của các biến. 3.3.2. Các phƣơng pháp hồi quy dữ liệu Những phương pháp ước lượng phổ biến nhất được sử dụng với dữ liệu bảng gồm có: Pooled Regression model (Mô hình Pooled), Fixed Effect Model (FEM) và Random Effect Model (REM). Nhưng nếu gặp phải các vấn đề như: hiện tượng tự tương quan hoặc phương sai thay đổi thì kết quả của 03 phương pháp ước lượng này đều bị thiên lệch (bias) nên không còn đảm bảo sự tin cậy nữa. Và trong những trường hợp vi phạm như vậy, ước lượng bằng GLS (khi không xảy ra nội sinh) hoặc bằng GMM (khi xảy ra nội sinh) sẽ là những mô hình phù hợp và chính xác hơn. 3.3.2.1. Phƣơng pháp Bình phƣơng tối thiểu tổng quát (GLS) Phương pháp ước lượng GLS cũng giống như phương pháp OLS nhưng có các biến số đã được biến đổi để thỏa mãn các giả thuyết bình phương tối thiểu tiêu chuẩn. Trên thực tế, trong dữ liệu bảng sai số thường có phương sai không đồng nhất và tương quan lẫn nhau thường do: - Các đơn vị chéo không đồng nhất. - Tương quan giữa các đơn vị chéo. - Tương quan chuỗi (theo thời gian) của một đơn vị chéo.
  46. 36 Khi đó, nếu găp phải vấn đề phương sai không đồng nhất, có khả năng rất cao ước lượng OLS sẽ không còn là ước lượng nhất quán nữa. Vì thế, để khắc phục tình trạng này, chúng ta cần phải thay thế bằng phương pháp GLS. Nói cách khác, phương pháp GLS được sử dụng để đảm bảo không có sự tương quan giữa các sai số của một đơn vị chéo theo thời gian. Tuy nhiên, phương pháp GLS có một hạn chế là không thể khắc phục được hiện tượng nội sinh. 3.3.2.2. Phƣơng pháp Mômen tổng quát (GMM) Thực chất, những phương pháp ước lượng thường gặp như OLS, 2SLS, GLS đều là những trưởng hợp đặc biệt của GMM nên phải đi kèm với nhiều ràng buộc rất phức tạp và chặt chẽ. Do đó, GMM có tính bao quát hơn cả và hầu như có thể sử dụng được trong mọi tình huống: - Nếu sử dụng GMM đối với mô hình không bị nội sinh, không có phương sai sai số thay đổi, không có hiện tượng tự tương quan thì kết quả theo phương pháp GMM sẽ giống với kết quả theo OLS. - Nếu sử dụng GMM đối với mô hình bị nội sinh nhưng không có phương sai sai số thay đổi, không có hiện tượng tự tương quan thì kết quả theo phương pháp GMM sẽ giống với kết quả theo 2SLS. - Nếu sử dụng GMM đối với mô hình không bị nội sinh nhưng có phương sai sai số thay đổi hoặc có hiện tượng tự tương quan thì kết quả theo phương pháp GMM sẽ giống với kết quả theo GLS. Bên cạnh đó, GMM còn có thể xử lý những hàm hồi quy phi tuyến. Ngoài ra, phương pháp GMM luôn đảm bảo tính bền vững nếu sử dụng đúng biến công cụ, bất kể về mức độ tương quan giữa các biến công cụ và biến bị nội sinh.  Một số kiểm định tính phù hợp của kết quả ƣớc lƣợng bằng GMM. Để kiểm định tính phù hợp kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM, ta có thể sử dụng một số kiểm định sau:
  47. 37 - Kiểm định Sargan (hay còn đƣợc biết đến là kiểm định Hansen): Kiểm định Sargan/Hausen được dùng để xác định sự phù hợp của các biến công cụ trong mô hình GMM. Thực chất, đây còn là kiểm định ràng buộc xác định quá mức (Over – identifying restrictions). Kiểm định Sargan/Hausen với giả thuyết : Biến công cụ là ngoại sinh - có nghĩa là không tương quan với sai số của mô hình, thế nên giá trị P – value của thống kê Hansen càng lớn thì càng có độ tin cậy. Kiểm định Sargan được xem xét đối với trường hợp trong câu lệnh hồi quy không sử dụng tùy chọn Robust, còn đối với trường hợp có sử dụng tùy chọn Robust thì kiểm định Hansen sẽ phù hợp hơn. - Kmmiểm định Arellano – Bond (AR): Kiểm định này được đề xuất bởi Arellano – Bond (1991) nhằm kiểm tra tính tự tương quan của phương sai sai số mô hình GMM dưới dạng sai phân bậc 1. Vì vậy, chuỗi sai phân khảo sát mặc nhiên có tương quan bậc 1, AR(1) nên kết quả kiểm định được bỏ qua. Còn tương quan bậc 2, AR(2) được sử dụng để phát hiện hiện tượng tự tương quan của phần dư ở bậc 2 và thường cho kết quả tốt hơn AR(1). Kiểm định Arellano – Bond (AR) có giả thuyết : Không có hiện tượng tự tương quan cho phần dư, vì vậy nên giá trị P – value của kiểm định AR(2) càng lớn thì càng chứng tỏ không có hiện tượng tự tương quan bậc 2 cho phần dư. Ngoài ta, để đảm bảo rằng biến công cụ không quá yếu, tác giả cần chắc chắn số lượng biến công cụ nhỏ hơn số lượng nhóm trong mô hình.
  48. 38 KẾT LUẬN CHƢƠNG 3 Dựa vào nghiên cứu thực nghiệm của Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), tác giả đã tiến hành xây dựng mô hình với các biến được lựa chọn gồm biến phụ thuộc là Tỷ lệ nợ xấu năm hiện tại và các biến độc lập gồm Tỷ lệ nợ xấu năm cũ ( ), Khă năng sinh lời ( , Vốn chủ sở hữu ( ), Tốc độ tăng trưởng tín dụng ( ), Tốc độ tăng trưởng ) và Tỷ lệ lạm phát ( . Bên cạnh đó, một số giả thuyết cũng được đưa ra để dự đoán mức độ tác động của các biến độc lập đến tỷ lệ nợ xấu như thế nào, cụ thể như sau: nợ xấu năm trước, tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến nợ xấu. Trái lại, khả năng sinh lời, vốn chủ sở hữu và tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Đối với dữ liệu được nghiên cứu trong bài, số liệu của các thông tin vi mô được thu thập chủ yếu từ báo cáo tài chính hợp nhất của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016, còn số liệu vĩ mô sẽ được lấy từ Ngân hàng thế giới World Bank. Ngoài ra, phương pháp ước lượng được tác giả sử dụng trong bài là phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) và Mômen tổng quát (GMM) vì mô hình có thể gặp phải hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ đưa ra kết quả của các kiểm định và kết quả ước lượng mô hình bằng 2 phương pháp GLS và GMM rồi nhận xét xem kết quả theo phương pháp nào là phù hợp hơn.
  49. 39 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Phân tích thực trạng nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016 Trên thực tế, mỗi tổ chức tài chính đều công bố tỷ lệ nợ xấu trên báo cáo tài chính dựa trên Chuẩn mực Kế toán Việt Nam (VAS) và các quy định về phân loại nợ của NHNN. Và từ các tài liệu của các NHTM này, NHNN mới tính toán tỷ lệ nợ xấu của toàn hệ thống ngân hàng rồi công bố trên website chính thức. Hình 4.1: Nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016 (Đơn vị: %) 6 4.86% 5 3.79% 3.7% 4 3.3% 3 2.52% 2.55% 2.46% 2.06% 1.9% 2 1.5% 1 0 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Tỷ lệ nợ xấu Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Dựa vào hình 4.1 có thể thấy tỷ lệ nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam có xu hướng tăng liên tục từ năm 2007 do ảnh hưởng từ sự tăng trưởng cao của dư nợ tín dụng trong khi chất lượng của các khoản tín dụng và công tác giám sát, quản trị nợ vay vẫn còn nhiều thiếu sót. Tiếp theo đó, bước qua giai đoạn từ năm 2008 – 2011, tỷ lệ nợ xấu tăng rất nhanh và đến cuối năm 2011, nợ xấu đã đạt đến 85,000 tỷ đồng, chiếm 3.3% tổng dư nợ. Sau đó, con số này lại tiếp tục tăng lên đến 4.86% vào cuối năm 2012. Nói cách khác, tỷ lệ nợ xấu đã tăng lên và luôn duy trì trên mức an toàn 3% trong suốt giai đoạn từ năm 2011 đến cuối năm 2014.
  50. 40 Tuy nhiên, trong những năm kế tiếp, tỷ lệ nợ xấu đã bắt đầu có những tín hiệu tích cực khi giảm dần qua từng năm xuống lần lượt còn 2.55% và 2.46% trong 2 năm 2016 và 2016. Theo nhận định được đưa ra trong Báo cáo về hệ thống tài chính của Ủy ban Giám sát Tài chính quốc gia, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống tổ chức tín dụng giảm chủ yếu là do các khoản nợ xấu tiềm ẩn trong nợ cơ cấu lại, trái phiếu doanh nghiệp và các khoản phải thu bên ngoài khó thu hồi giảm. Ngoài ra, nợ xấu thường tập trung chủ yếu ở các ngân hàng thương mại yếu kém hoặc ngân hàng trong diện tái cơ cấu. Mặt khác, xét về cơ cấu theo ngành kinh tế, nợ xấu thường tập trung ở 5 lĩnh vực chính, gồm: công nghiệp chế biến, chế tạo; kinh doanh bất động sản, dịch vụ; bán buôn, bán lẻ, sửa chữa ô tô, xe máy, xe có động cơ; vận tải, kho bãi và xây dựng. Tính đến cuối tháng 6/2012, nợ xấu của 5 ngành này đã chiếm gần 96,000 tỷ đồng, tương đương với khoảng 80.49% tổng nợ xấu của toàn bộ nền kinh tế. Hình 4.2: Cơ cấu nợ xấu theo ngành của các NHTM Việt Nam Khác Công nghiệp chế biến, chế tạo 19.23% 22.5% Xây dựng 9.5% 19.25% 11% Kinh doanh bất động sản, dịch vụ Vận tải, kho bãi 18.25% Bán buôn, bán lẻ, sửa chữa ô tô, xe máy, xe có động cơ Nguồn: Ngân hàng nhà nước năm 2012 4.2. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu Câu lệnh: Sum
  51. 41 Bảng 4.1: Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu (Đơn vị: %) Số quan Trung Độ lệch Giá trị nhỏ Giá trị lớn Biến sát bình chuẩn nhất nhất NPL 150 2.2495 1.6777 0.0835 12.4635 NPL1 150 2.2571 1.7586 0.0835 12.4635 ROE 150 13.2087 9.0695 0.2300 69.3800 CREDITGR 150 38.4629 69.1435 -30.7097 748.6098 EQUITY 150 8.1288 3.2059 3.2513 26.6211 GDP 150 6.0396 0.5834 5.2470 7.1300 INF 150 8.9909 6.5505 0.8790 23.1160 Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata - Đối với nợ xấu (NPL): Bảng 4.1 cho thấy tỷ lệ nợ xấu trung bình của 15 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016 là 2.249% trên tổng dư nợ. Trong đó, ngân hàng SCB vào năm 2010 có tỷ lệ nợ xấu cao nhất với 12.464%, ngược lại ngân hàng ACB vào năm 2007 có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là 0.084%. Bên cạnh đó, thông số độ lệch chuẩn 1.678% đã phản ánh mức độ phân tán khá lớn trong tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Việt Nam. - Đối với khả năng sinh lời (ROE): Chỉ số ROE thể hiện hiệu quả trong hoạt động và công tác quản lý của các NHTM Việt Nam. Trong bảng dữ liệu này, ROE có giá trị trung bình là 13.209%, trong đó ngân hàng Agribank vào năm 2007 có ROE cao nhất là 69.38% và ngân hàng SCB vào năm 2011 có tỷ lệ ROE thấp nhất là 0.23%. Mặt khác, chỉ số ROE trong giai đoạn này có độ lệch chuẩn tương đối cao 9.07% biểu hiện cho mức độ biến thiên rất đáng lưu ý do sự khác biệt rất lớn trong hiệu quả của quá trình sử dụng vốn giữa các ngân hàng.
  52. 42 - Đối với tốc độ tăng trƣởng tín dụng (CREDITGR): Tốc độ tăng trưởng tín dụng trung bình rất tích cực khoảng 38.463% cho thấy các ngân hàng thương mại Việt Nam đang trên đà tăng trưởng nhanh chóng trong giai đoạn 2007 – 2016. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng này không đồng đều giữa các ngân hàng khi độ lệch chuẩn của chỉ tiêu này cũng lên đến con số 69.143%. Cụ thể, có những ngân hàng tăng trưởng tín dụng rất nhanh như SHB vào năm 2007 khi tăng lên 748.61%, ngược lại, cũng có ngân hàng tăng trưởng rất thấp, thậm chí là -30.71% như trường hợp của HDBank vào năm 2008. - Đối với vốn chủ sở hữu (EQUITY): Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản bình quân là 38.463%. Kết quả thống kê mô tả đã cho thấy tỷ lệ này cao nhất ở ngân hàng Eximbank vào năm 2008 với 26.621%, thấp nhất ở ngân hàng Agribank vào năm 2007 với 3.251% và độ lệnh chuẩn khá cao khoảng 3.206%. - Đối với tốc độ tăng trƣởng GDP: Trên thực tế, tốc độ tăng trưởng GDP ở Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016 khá ổn định khi có độ lệch chuẩn 0.583%. Giá trị trung bình của chỉ số này là khoảng 6.039%, cao nhất vào năm 2007 với 7.13% và thấp nhất vào năm 2012 với 5.25%. - Đối với tỷ lệ lạm phát (INF): Tỷ lệ lạm phát là biến vĩ mô thứ hai được sử dụng trong mô hình. Dựa vào bảng 4.1 có thể thấy được rằng lạm phát bình quân tại Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016 là 8.991% và biến động khá lớn với độ lệch chuẩn 6.550%. Tỷ lệ lạm phát cao nhất vào năm 2008 với 23.12% và thấp nhất vào năm 2015 với 0.879%. 4.3. Phân tích và thảo luận kết quả nghiên cứu 4.3.1. Ma trận tƣơng quan mô hình nghiên cứu Câu lệnh: Corr
  53. 43 Bảng 4.2: Kết quả phân tích tương quan mô hình nghiên cứu NPL NPL1 ROE CREDITGR EQUITY GDP INF NPL 1.0000 NPL1 0.5070 1.0000 ROE -0.2446 -0.2645 1.0000 CREDITGR -0.1795 -0.0543 0.1245 1.0000 EQUITY -0.0219 -0.1152 -0.2287 0.2293 1.0000 GDP -0.1890 -0.0824 0.2004 0.3170 -0.0067 1.0000 INF 0.0513 -0.1487* 0.2593 -0.0381 0.1496* -0.1962 1.0000 Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata ( , , * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%)
  54. 44 Dựa vào bảng 4.2: kết quả phân tích tương quan mô hình nghiên cứu, có thể thấy các biến độc lập bao gồm: Nợ xấu năm trước ( , Tỷ lệ lạm phát ( ) tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu ( ). Ngược lại, các biến độc lập còn lại như: Khả năng sinh lời ( , Tốc độ tăng trưởng tín dụng ( ), Vốn chủ sở hữu ( ) và Tốc độ tăng trưởng ( ) có tác động ngược chiều tỷ lệ nợ xấu ( ). Ngoài ra, không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng hay hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình do các hệ số tương quan có giá trị khá thấp. Kết quả tương quan trên cũng phù hợp với những kết quả nghiên cứu thực nghiệm khác trên thế giới. 4.3.2. Kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu 4.3.2.1. Kiểm định đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau. Sự xuất hiện của hiện tượng này có thể dẫn đến việc các ước lượng OLS và sai số chuẩn trở nên vô cùng nhạy cảm với bất kỳ sự thay đổi nhỏ nào của số liệu, dẫn đến việc ước lượng khoảng tin cậy không còn chính xác. Do đó, tác giả đã sử dụng kiểm định Vif với câu lệnh: vif để xác định xem mô hình có gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến hay không. Bảng 4.3: Kết quả kiểm định VIF Biến VIF 1/VIF ROE 1.38 0.7230 EQUITY 1.25 0.7999 INF 1.23 0.8124 GDP 1.23 0.8154 CREDITGR 1.21 0.8275
  55. 45 NPL1 1.12 0.8931 Trung bình VIF 1.24 Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của tất cả các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 101 nên hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. 4.3.2.2. Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi Một trong các giả định quan trọng khi thực hiện hồi quy tuyến tính đa biến là giả định phương sai của sai số không đổi (hay còn gọi là phương sai đồng nhất). Nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi, kết quả của phương trình hồi quy thu được khi sử dụng phương pháp OLS không còn chính xác, từ đó dẫn đến hậu quả đánh giá nhầm chất lượng của phương trình hồi quy. Như vậy, để xét xem có tồn tại hay không hiện tượng phương sai sai số thay đồi, tác giả sẽ tiến hành kiểm định Wald bằng câu lệnh xttest3 với giả thuyết : Phương sai sai số đồng nhất/không đổi. Bảng 4.4: Kết quả Kiểm định Wald Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i Chi2 (15) = 5267.04 Prob > chi2 = 0.0000 Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 1 Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), khi VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến.
  56. 46 Với mức ý nghĩa α = 1%, kiểm định Wald cho kết quả Prob = 0.0000. Như vậy, Prob để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình với giả thuyết : Không có hiện tượng tự tương quan bậc 1. Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Wooldridge Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F(1, 14) = 89.322 Prob > F = 0.0000 Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata Với mức ý nghĩa α = 1%, kiểm định Wooldridge cho kết quả Prob = 0.0000. Như vậy, Prob < α nên bác bỏ giả thuyết , suy ra mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1 với mức ý nghĩa 1%. 4.3.2.4. Tổng hợp kết quả kiểm định Qua các kết quả kiểm định trên, có thể thấy được mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng. Mặc dù vậy, mô hình lại gặp phải hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
  57. 47 4.3.3. Kết quả ƣớc lƣợng 4.3.3.1. Ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp GLS Như đã trình bày ở trên, mô hình nghiên cứu đã gặp phải các vấn đề về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Tuy không làm thiên lệch kết quả ước lượng của hệ số nhưng những vấn đề này có thể làm kết quả ước lượng không còn hiệu quả, đặc biệt là làm cho các sai số chuẩn của hệ số không còn là bé nhất. Và đề khắc phục những khiếm khuyết đó, tác giả sẽ sử dụng ước lượng theo phương pháp GLS đã xử lý vi phạm tự tương quan và phương sai sai số thay đổi bằng lệnh xtgls. Bảng 4.6: Kết quả ước lượng bằng phương pháp GLS ׀z׀ < NPL Hệ số Sai số chuẩn P NPL1 0.3256 0.0360 0.000 ROE -0.0184 0.0090 0.041 CREDITGR -0.0054 0.0017 0.002 EQUITY 0.0080 0.0234 0.733 GDP - 0.2225 0.0950 0.019 INF 0.0260 0.0080 0.001 _CONS 2.8798 0.5904 0.000 Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata ( , , * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%) Kết quả mô hình ước lượng bằng GLS được trình bày trong bảng 4.6 cho thấy đa phần các yếu tố đặc thù của ngân hàng như: nợ xấu trong quá khứ, khả năng sinh lời, tốc độ tăng trưởng tín dụng và các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế là tốc độ tăng
  58. 48 trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát đều có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu. Chỉ còn lại tỷ lệ vốn chủ sở hữu là không có ý nghĩa thống kê. 4.3.3.2. Ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp GMM Tuy nhiên, kết quả ước lượng bằng phương pháp GLS có một nhược điểm là không thể khắc phục được hiện tượng nội sinh. Nói cách khác, hiện tượng nội sinh sẽ làm cho kết quả thu được bằng phương GLS không còn vững nữa. Cụ thể, mô hình nghiên cứu sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc ( làm biến độc lập, nên theo Dimitrios P. Louzis, Angelos T. Vouldis và Vasilios L. Metaxas (2010); Nir Klein (2013) thì mô hình nghiên cứu có dạng dữ liệu bảng động (Dynamic panel data) và biến trễ của biến phụ thuộc ( ) chính là biến nội sinh. Như vậy, hiện tượng nội sinh sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng các phương pháp thông thường như OLS, FEM, REM, GLS, không đạt hiệu quả cao và các kết quả hồi quy cũng không còn đáng tin cậy. Vậy nên, tác giả sẽ sử dụng phương pháp ước lượng GMM để khắc phục hiện tượng này nhằm đảm bảo các kết quả thu được chính xác hơn. Do đó, mô hình nghiên cứu của tác giả sẽ được ước lượng bởi phương pháp GMM hệ thống hai bước và thực hiện bằng phần mềm Stata 13 với lệnh xtabond2. Ngoài ra, tác giả cũng thêm vào lệnh collapse và robust để tránh gây ra sự chênh lệch do số lượng công cụ vượt quá số lượng quan sát và vấn đề phương sai thay đổi, tự tương quan bên trong chủ thể. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được trình bày trong Bảng 4.7 như sau:
  59. 49 Bảng 4.7: Kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM ׀t׀ chi2 0.000 AR(2) test – P.value 0.463 Hansen test – P.value 0.869 Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata ( , , * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%) Biến phụ thuộc trong mô hình là , biến nội sinh là và bộ công cụ là , , , , , và . Sau khi sử dụng phương pháp GMM để khắc phục các hiện tượng nội sinh, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, mô hình sẽ có ý nghĩa ở mức 1% do chi2 = 0.0000 cho nên kết quả ước lượng của mô hình là phù hợp và có thể sử dụng được.
  60. 50 Bên cạnh đó, tính hợp lý của bộ công cụ được sử dụng trong phương pháp GMM còn được đánh giá qua các kiểm định Arellano-Bond và Hansen: - Kiểm định Arellano - Bond (1991) có giả thiết : Không có hiện tượng tự tương quan và được áp dụng cho số dư sai phân. Kết quả của mô hình trên không bác bỏ giả thiết không tự tương quan của lệnh thứ hai AR(2) do P - value = 0.463 > 10%, tức chấp nhận giả thiết . Điều này chứng tỏ mô hình trên khá tốt vì không tồn tại hiện tượng tự tương quan. - Kiểm định Hansen có giả thiết : các biến công cụ có hiệu lực, nghĩa là không tương quan với sai số của mô hình. Kết quả của mô hình đã khẳng định rằng các công cụ có thể coi là hợp lệ vì chấp nhận giả thiết do P – value = 0.869 > 10%. Điều đó cũng đồng nghĩa với việc mô hình đã được khắc phục hiện tượng nội sinh. Ngoài ra, để mô hình không quá yếu cũng cần chắc chắn rằng số lượng các biến công cụ phải nhỏ hơn hoặc bằng số lượng các nhóm. Và trong kết quả ước lượng trên, số lượng biến công cụ (14) < số lượng nhóm (15) nên có thể đảm bảo tính vững của kết quả. Bảng 4.8: Kết quả kiểm định thực nghiệm bằng ước lượng GMM với lý thuyết kinh tế Biến Dấu kỳ vọng Kết quả nghiên cứu (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê (-) Đúng dấu, không có ý nghĩa thống kê (-) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê (+) Dấu dương, không có ý nghĩa thống kê (-) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê (+) Đúng dấu, có ý nghĩa thống kê Nguồn: Thống kê của tác giả
  61. 51 Như vậy, các biến độc lập gồm tỷ lệ nợ xấu năm trước ( ) và tỷ lệ lạm phát ( ) có tác động cùng chiều đến nợ xấu. Ngược lại, các biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu ( ) và tốc độ tăng trưởng GDP ( ) lại có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Nhưng nhìn chung, biến độc lập có ảnh hưởng mạnh nhất là tỷ lệ nợ xấu năm trước với hệ số 0.6207. Các biến còn lại là tỷ suất sinh lời ( và tốc độ tăng trưởng tín dụng ( có chiều tác động giống với chiều kỳ vọng nhưng không có ý nghĩa thống kê. 4.3.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu Tỷ lệ nợ xấu năm trƣớc có tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu ở kỳ hiện tại và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Trong trường hợp các yếu tố khác giữ nguyên, tỷ lệ nợ xấu năm trước tăng 1 đơn vị sẽ làm cho tỷ lệ nợ xấu năm nay tăng lên 0.6207 đơn vị. Điều này cho thấy rằng các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao ở kỳ trước sẽ dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao trong kỳ này do khả năng quản trị rủi ro trong công tác cho vay của ngân hàng vẫn còn chưa hiệu quả, điều này cũng phù hợp với giả thuyết “Quản lý kém”. Các nghiên cứu thực nghiệm của Salas và Saurina (2002) và Nir Klein (2013) cũng thu được kết quả tương tự. Tại Việt Nam, trong giai đoạn nghiên cứu, các NHTM nào kiểm soát tốt nợ xấu của những năm trước thì những năm sau thường có rủi ro nợ xấu thấp hơn, chủ yếu nhờ việc thực hiện tốt công tác kiểm soát, phòng ngừa nợ xấu tốt, mà điển hình là NHTM Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV). Nguyên nhân mà nợ xấu của các NHTM Việt Nam thay đổi trong thời gian nghiên cứu là do ảnh hưởng từ một số chính sách chủ yếu sau: - Quyết định số 780/QĐ – NHNN về việc Phân loại nợ đối với nợ được điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn nợ được ban hành từ ngày 23/04/2012. Đây được xem là một giải pháp để kiềm hãm lại đà tăng của nợ xấu cũng như hỗ trợ các doanh nghiệp tiếp cận với nguồn vốn khi nền kinh tế rơi vào tình trạng suy giảm, vì quyết định này cho phép các NHTM giữ nguyên nhóm nợ đối với các khoản nợ được cơ cấu lại thời gian trả nợ nếu doanh nghiệp vẫn còn triển vọng
  62. 52 có thể phục hồi kinh doanh, sản xuất, từ đó đã giúp nhiều khoản nợ không bị rơi vào nợ xấu. - Thông tư 02/2013/TT – NHNN ban hành ngày 21/01/2013 quy định về Phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Thông tư này yêu cầu việc phân loại nợ và trích lập dự phòng theo chuẩn mực Basel II mà nhiều nước trên thế giới đang áp dụng. Không chỉ có vậy, thực hiện thông tư này sẽ khiến cho nợ xấu bộc lộ và có thể gây ra khó khăn bước đầu cho cả ngân hàng và doanh nghiệp. Thế nhưng chỉ có việc nhìn nhận đúng bản chất của nợ xấu mới có thể đưa ra được phương pháp xử lý dứt điểm. - Nghị định số 53/2013/NĐ – CP ban hành ngày 18/05/2013 về Thành lập, tổ chức và hoạt động của công ty quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) như là một biện pháp nhằm xử lý nợ xấu. - Quyết định 843/2013/QĐ-TTg: Phê duyệt Đề án “Xử lý nợ xấu của hệ thống các tổ chức tín dụng” vào ngày 31/05/2013 đã đề cao nguyên tắc xử lý nợ xấu cần phải khẩn trương, quyết liệt, đồng bộ, được thực hiện bằng nhiều biện pháp phù hợp và phải được đặt trong tổng thể chương trình tái cơ cấu nền kinh tế. - Thông tư 09/2014/TT – NHNN được ban hành vào ngày 18/03/2014 về việc sửa đổi, bổ sung một số điều trong Thông tư 02/2013/TT – NHNN, cụ thể là cho phép các tổ chức tài chính tiếp tục được thực hiện việc cơ cấu lại thời hạn trả nợ và giữ nguyên nhóm nợ kể từ ngày 20/03/2014 đến hết ngày 01/04/2015 nhưng với điều kiện là mỗi khoản vay chỉ được tái cơ cấu một lần. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu và có ý nghĩa thống kê ở mức ở mức 10%. Điều này thể hiện rằng các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu càng thấp thì sẽ có mức nợ xấu càng cao. Cụ thể, trong trường hợp các yếu tố khác giữ nguyên, nếu tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng lên 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ xấu giảm xuống 0.2857 đơn vị. Kết quả này cũng nhất quán với giả thuyết “Rủi ro đạo đức” của Keeton và Morris (1987). Trong thực tế tại Việt Nam, các NHTM có mức độ
  63. 53 vốn hóa thấp thường chỉ đủ khả năng tập trung vốn vào một vài đối tượng cho vay nhất định, từ đó dẫn đến sự thiếu tính đa dạng và linh hoạt trong các khoản vay và dẫn đến nguy cơ nảy sinh nợ xấu khi có rủi ro xuất hiện là rất cao. Ngược lại, những NHTM có mức độ vốn hóa cao sẽ có thể đa dạng hóa nhiều danh mục cho vay, hơn nữa đảm bảo được tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu và từ đó vừa giúp giảm nguy cơ nợ xấu vừa đảm bảo năng lực cho vay của ngân hàng mình. Như vậy, các ngân hàng có mức tăng vốn chủ sở hữu được duy trì ở mức cao thì tỷ lệ nợ xấu cũng giảm và ngược lại, mối liên hệ này được thể hiện rõ nhất là ở NHTM Hàng hải Việt Nam (Maritime Bank) trong những năm cuối của giai đoạn nghiên cứu. Nguyên nhân mà tỷ lệ vốn chủ sở hữu của các NHTM Việt Nam thay đổi trong giai đoạn 2007 – 2016 một phần là vì Quyết định số 254/QĐ – TTg Phê duyệt đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 – 2015” được ban hành vào ngày 01/03/2012. Đề án đã quy định rằng các tổ chức tài chính phải đảm bảo vốn điều lệ từ 3000 tỷ đồng và tỷ lệ an toàn vốn từ 9% trở lên. Do đó, những ngân hàng nào chưa có đủ số vốn thì phải huy động thêm để đạt yêu cầu. Ngoài ra, quyết định này cũng khuyến khích hoạt động hợp nhất, sát nhập giữa các ngân hàng và quá trình này cũng đã làm cho tỷ lệ vốn chủ sở hữu thay đổi. Tốc độ tăng trƣởng GDP có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này cũng đồng nghĩa với việc nếu tốc độ tăng trường GDP của toàn nền kinh tế cao thì sẽ làm tỷ lệ nợ xấu giảm. Cụ thể trong mô hình, khi các yếu tố khác giữ nguyên, tốc độ tăng trưởng GDP tăng 1 đơn vị sẽ làm cho tỷ lệ nợ xấu giảm xuống 0.2477 đơn vị. Điều này được giải thích là vì nếu môi trường nền kinh tế tăng trưởng tốt, các hộ gia đình và các doanh nghiệp sẽ có điều kiện để hoạt động hiệu quả hơn, doanh thu đạt được cũng cao hơn, từ đó làm tăng khả năng thanh toán đúng hạn cho các món nợ vay từ ngân hàng và làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Kết quả này cũng giống như các nghiên cứu của Rajiv Rajan và Sarat Chandra Dhal (2003) và phù hợp với giả thuyết “Kém may mắn”.
  64. 54 Nhìn vào thực tế của Việt Nam trong những năm qua, tác giả thấy rằng kết quả ước lượng này khá chính xác. Dựa vào hình 4.3 có thể thấy được rằng tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu của toàn hệ thống ngân hàng. Khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng thì tỷ lệ nợ xấu giảm và ngược lại. Hình 4.3: Tỷ lệ nợ xấu và tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016 (Đơn vị: %) 8.00% 7.13% 6.68% 7.00% 6.42% 6.24% 5.98% 6.21% 5.66% 6.00% 5.40% 5.25% 5.42% 5.00% 4.86% 3.79% 3.70% 4.00% 3.30% 3.00% 2.52% 2.55% 2.46% 2.06% 1.90% 2.00% 1.50% 1.00% 0.00% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Tỷ lệ nợ xấu Tốc độ tăng trưởng GDP Nguồn: thống kê từ dữ liệu Tỷ lệ lạm phát có tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Khi những yếu tố khác giữ nguyên, tỷ lệ lạm phát tăng 1 đơn vị sẽ làm cho tỷ lệ nợ xấu tăng 0.0541 đơn vị. Mối tương quan này là phù hợp với giả thuyết “Kém may mắn” và giống với giống với kết quả trong nghiên cứu của của Fofack (2005). Nguyên nhân là do khi tỷ lệ lạm phát của nền kinh tế tăng quá cao, chính phủ sẽ phải ban hành chính sách tiền tệ thắt chặt kết hợp đồng bộ với chính sách tài khóa thắt chặt đề kiềm chế lạm phát, ổn định thị trường. Nhưng điều này cũng sẽ gây ra khó khăn do giảm lượng cung tiền, tăng lãi suất lên và như vậy làm giảm khả năng trả nợ của người vay vốn, từ đó làm gia tăng nguy cơ nợ xấu của ngân hàng. Xét tại thị trường Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016, tác giả nhận thấy kêt quả ước lượng là khá đúng. Hình 4.4 cho thấy đa phần tỷ lệ lạm phát đã tác động cùng
  65. 55 chiều đến tỷ lệ nợ xấu của toàn hệ thống ngân hàng, khi tỷ lệ lạm phát tăng lên thì cũng làm tỷ lệ nợ xấu tăng theo và ngược lại. Hình 4.4: Tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016 (Đơn vị: %) 25.00% 23.12% 20.00% 18.68% 15.00% 8.86% 9.09% 10.00% 8.30% 7.06% 6.59% 4.86% 4.09% 3.30% 5.00% 2.52% 3.79% 3.24% 1.50% 2.06% 1.90% 2.55% 3.70% 2.46% 0.00% 0.88% 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ lạm phát Nguồn: Thống kê từ dữ liệu Tuy nhiên, khác với những kết quả nghiên cứu trước đây, khả năng sinh lời và tốc độ tăng trưởng tín dụng có chiều tương quan với tỷ lệ nợ xấu đúng như kỳ vọng nhưng lại không có ý nghĩa thống kê. Điều đó có thể là do trong giai đoạn nghiên cứu, mối quan hệ giữa các yếu tố này với tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam chưa được thể hiện rõ ràng. Nhưng nếu bỏ qua vấn đề nội sinh và phân tích kết quả theo ước lượng GLS thì tốc độ tăng trưởng tín dụng và khả năng sinh lời có mối tương quan với tỷ lệ nợ xấu như sau: Tốc độ tăng trƣởng tín dụng có tương quan âm đến tỷ lệ nợ xấu và có ý nghĩa thổng kê ở mức 1%. Nếu những yếu tố khác giữ nguyên, tăng trưởng tín dụng tăng lên 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ xấu giảm xuống 0.0054 đơn vị. Điều này có liên quan đến giả thuyết “Tăng trưởng tín dụng có tính chu kỳ”. Keeton (1999) đã đưa ra ý kiến về việc tăng trưởng tín dụng có thể làm tăng hoặc giảm rủi ro tín dụng tùy vào nguyên nhân dẫn đến tăng trưởng tín dụng là do cung hay cầu tín dụng. Thông
  66. 56 thường, khi nền kinh tế tăng trưởng cao, các ngân hàng có xu hướng nới lỏng điều kiện cho vay để thu hút người vay. Tăng trưởng theo cách này được xem là dựa vào tăng cung tín dụng. Hành động này cũng đồng nghĩa với việc ngân hàng chấp nhận một loạt các khoản vay chất lượng kém vì không đảm bảo được khả năng trả nợ khi có biến cố phát sinh. Nhưng trong một số trường hợp, tăng trưởng tín dụng tăng lại mang đến những kết quả tích cực, giúp nợ xấu giảm, cụ thể là khi tăng trưởng tín dụng do cầu tín dụng tăng vì khách hàng chủ động muốn tăng tỷ trọng vốn vay ngân hàng trong tổng số vốn kinh doanh. Trường hợp này xảy ra lúc việc chi phí huy động vốn từ các chủ sở hữu hiện tại hoặc huy động từ thị trường vốn trở nên khó khăn và đắt đỏ hơn so với vốn vay ngân hàng. Kết quả này cũng giống với nghiên cứu các NHTM ở Texas trong giai đoạn 1976 - 1990 của Robert T. Clair (1992). Khả năng sinh lời có tương quan âm đến tỷ lệ nợ xấu và có ý nghĩa thổng kê ở mức 5%. Khi những yếu tố khác giữ nguyên, khả năng sinh lời tăng lên 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ nợ xấu giảm xuống 0.0184 đơn vị. Điều này đã góp phần chứng minh cho giả thuyết “Quản lý kém” và phù hợp với các kết quả nghiên cứu khác như Nir Klein (2013). Chỉ số này đã phản ánh rằng những ngân hàng nào thực hiện hiệu quả công tác quản lý, các chi phí kinh doanh đều được kiểm soát chặt chẽ thì sẽ có suất sinh lời cao hơn nên giúp cho tỷ lệ nợ xấu giảm và ngược lại.
  67. 57 KẾT LUẬN CHƢƠNG 4 Từ các kết quả ước lượng có thể thấy được rằng đa phần các biến đều có ý nghĩa thống kê. Thêm vào đó, các biến độc lập vi mô và vĩ mô được sử dụng đều có tác động đúng với chiều của kỳ vọng. Trong đó, các yếu tố nợ xấu năm trước, tỷ lệ lạm phát có tương quan dương với nợ xấu. Ngược lại, đối với các yếu tố khác như tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tốc độ tăng trưởng GDP thì có tương quan âm với nợ xấu. Tuy nhiên, các biến còn lại là tỷ suất sinh lời và tốc độ tăng trưởng tín dụng mặc dù mang đúng dấu như kỳ vọng nhưng không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, trong chương kế tiếp, tác giả sẽ dựa vào các kết quả vừa thu được và bối cảnh kinh tế của Việt Nam để đưa ra một số gợi ý chính sách giúp hạn chế tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
  68. 58 CHƢƠNG 5: HÀM Ý CHÍNH SÁCH TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thứ nhất, kết quả nghiên cứu cho thấy giả thuyết “Quản lý kém” có tác động đến các ngân hàng thông qua biến nợ xấu năm trƣớc và khả năng sinh lời. Cụ thể, nợ xấu năm trước tăng có thể làm nợ ở xấu ở kỳ hiện tại tăng lên đáng kể. Do đó, các ngân hàng cần chú trọng hơn đến việc nâng cao chất lượng các khoản vay bằng cách tuân thủ nghiêm túc quy trình tín dụng và thực hiện tốt công tác kiểm tra, giám sát theo quy định. Cụ thể, việc giám sát nợ cần thông qua các hoạt động phân tích, đánh giá và phân loại nợ một cách thường xuyên, định kỳ nhằm phát hiện sớm nguy cơ nợ xấu phát sinh và tìm hướng xử lý phù hợp nhất. Mặt khác, các NHTM Việt Nam cũng có thể chủ động học hỏi kinh nghiệm từ các ngân hàng hiện đại nước ngoài để hoàn thiện cơ chế quản lý và tăng cường các kỹ năng quản trị rủi ro cần thiết như kỹ năng phân tích tín dụng. Bên cạnh đó, công tác quản trị rủi ro cũng cần tất cả nhân viên, phòng ban cùng phối hợp hoạt động mới có thể đem lại kết quả tốt nhất, đảm bảo cho mọi rủi ro trong từng bước tiến hành nghiệp vụ đều được nhận diện và giảm thiểu. Có thể nói, đội ngũ nhân viên, đặc biệt là các nhân viên tín dụng là một trong những yếu tố quan trọng nhất có tác động đến chất lượng của công tác quản trị rủi ro vì họ là những người tiếp xúc trực tiếp với toàn bộ quy trình cấp tín dụng, từ tiếp nhận hồ sơ vay vốn đến giải ngân, thu hồi nợ. Chính vì vậy, các ngân hàng nên chú ý nâng cao chất lượng của đội ngũ cán bộ nhân viên bằng công tác đào tạo, bồi dưỡng, cập nhật kiến thức kết hợp với các khóa đào tạo kỹ năng mềm, kỹ năng quản lý. Đối với khoản nợ tồn đọng từ những năm trước, phía ngân hàng cũng nên có các biện pháp xử lý nhanh chóng, kịp thời như tích cực đôn đốc công tác thu hồi nợ từ khách hàng; xử lý dứt điểm nợ xấu bằng quỹ dự phòng rủi ro; phát mại tài sản đảm bảo hoặc sử dụng nghiệp vụ bán nợ sang các công ty chuyên xử lý nợ xấu (VAMC).
  69. 59 Mặt khác, trên thực tế, tín dụng luôn là hoạt động chiếm tỷ trọng lớn và cũng là nguồn thu nhập chính cho ngân hàng, thế nhưng, đây cũng là hoạt động đem lại nhiều rủi ro nhất. Vậy nên ngân hàng cũng cần đa dạng hóa các gói sản phẩm, dịch vụ nhằm đa dạng hóa nguồn thu, từ đó tránh phụ thuộc quá nhiều vào hoạt động tín dụng dẫn đến thất thoát quá lớn khi rủi ro phát sinh. Thứ hai, giả thuyết “Rủi ro đạo đức” được chứng minh là có tác động đến ngân hàng thông qua biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu. Trong kết quả nghiên cứu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều đến nợ xấu của ngân hàng, tức là khi tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu có thể giúp giảm nợ xấu cho ngân hàng. Và việc tăng vốn chủ sở hữu này có được thực hiện bằng cách tăng vốn điều lệ, phát hành cổ phiểu hoặc tăng lợi nhuận giữ lại tùy thuộc vào điều kiện và hoàn cảnh của ngân hàng. - Đối với những NHTM có quy mô vốn lớn, việc tăng vốn chủ sở hữu thường được tiến hành qua việc tăng vốn điều lệ khi đã đáp ứng đầy đủ các yêu cầu về đảm bảo an toàn vốn theo Hiệp ước Basel II và sắp tới là Basel III. Khi chọn phương pháp này, các ngân hàng cần xây dựng chiến lược tăng vốn song song với kế hoạch sử dụng nguồn vốn phù hợp để tránh lãnh phí cũng như đảm bảo được quá trình phát triển vốn bền vững, hiệu quả. - Giải pháp tăng vốn chủ sở hữu thông qua bán cổ phần cho các nhà đầu tư cũng nên được xem xét, đặc biệt là bán cho các nhà đầu tư nước ngoài có nhiều tiềm lực tài chính mạnh mẽ và kinh nghiệm quản lý vốn. Tuy nhiên, khi lựa cách này, các ngân hàng cũng cần lựa chọn những đối tác chiến lược phù hợp với định hướng, mục tiêu phát triển của ngân hàng mình. - Một biện pháp khác để tăng vốn chủ sở hữu là bằng cách tăng lợi nhuận giữ lại từ kết quả hoạt động, kinh doanh và biện pháp này thường được áp dụng trong dài hạn. Chính vì lẽ đó, các NHTM Việt Nam nên chú trọng việc cải thiện chất lượng kinh doanh, từ đó góp phần thúc đẩy lợi nhuận cho ngân hàng, nhưng cũng phải kết hợp cùng các chính sách phân phối lợi nhuận hợp lý với đặc thù kinh doanh của mỗi ngân hàng và các quy định của pháp luật.
  70. 60 Không chỉ có vậy, bên cạnh tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu qua những biện pháp trên, ngân hàng cũng cần chú ý đến việc rà soát lại quy trình kiểm tra và phê duyệt tín dụng để có thể phát hiện được những sai sót trong suốt quá trình hoạt động, đồng thời đảm bảo được tính minh bạch, rõ ràng trong mọi thông tin có liên quan đến việc đưa ra quyết định tín dụng, tránh việc lợi dụng kẽ hở để gây rủi ro cho ngân hàng. Ngoài ra, ngân hàng cũng cần cân nhắc việc đảm bảo hạn mức phê duyệt tín dụng tối đa của người đại diện như giám đốc, trưởng phòng giao dịch, luôn ở mức cân bằng, phù hợp vì việc giới hạn hạn mức của người đại diện có thể giảm thiểu được nguy cơ phát sinh của rủi ro đạo đức nhưng mặt khác lại kéo dài thời gian của quá trình phê duyệt tín dụng do phải tiến hành lần lượt qua nhiều bước, nhiều quy trình. Bên cạnh đó, việc xây dựng các chính sách nhằm cân đối phần cổ tức chi trả cho các cổ đông và phần lợi nhuận giữ lại khi tiến hành phân phối kết quả tài chính cũng cần được xem xét để vừa đảm bảo sự hài lòng cho cổ đông nhưng cũng vừa có thể đáp ứng được nhu cầu tăng vốn nhằm mục đích tái đầu tư và giảm bớt gánh nặng tài chính cho ngân hàng. Thứ ba, nếu bỏ qua vấn đề nội sinh thì tốc độ tăng trƣởng tín dụng cũng có tác động đến tỷ lệ nợ xấu như trong giả thuyết “Chính sách tín dụng có tính chu kỳ”. Trong kết quả ước lượng bằng phương pháp GLS, tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu nên các NHTM Việt Nam cần duy trì tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng nhưng vẫn bền vững để góp phần hạn chế bớt nợ xấu. Tuy nhiên, trong tình trạng tăng trưởng tín dụng thấp như hiện nay cũng đồng nghĩa với việc số vốn được đưa vào nền kinh tế bị hạn chế và sẽ gây ra nhiều khó khăn cho những đối tượng muốn tiếp cận nguồn vay. Do đó, các NHTM Việt Nam cần có những chiến lược cung ứng vốn tín dụng hợp lý như điều chỉnh cơ cấu tín dụng theo đúng định hướng của NHNN đã đề ra về các danh mục ngành nghề, khách hàng
  71. 61 hoặc đồng tiền ưu tiên cho vay nhằm đảm bảo cho vay đúng đối tượng, đúng thời điểm, từ đó nâng cao hiệu quả sử dụng vốn và giảm nguy cơ nợ xấu. Thêm vào đó, các ngân hàng cũng cần duy trì các tiêu chuẩn cấp tín dụng và đảm bảo rằng không có hiện tượng cho vay quá mức cho phép nhằm đạt chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng mà bỏ qua chất lượng khoản vay. Mặt khác, các ngân hàng cũng nên xây dựng và hoàn thiện những chính sách tín dụng của ngân hàng mình phù hợp với chuẩn mực quốc tế để tạo ra sự nhất quán và chặt chẽ trong toàn bộ hệ thống ngân hàng. Ngoài ra, một trong những lý do làm tốc độ tăng trưởng tín dụng thấp là do năng suất lao động của nền kinh tế không phát triển nên không có nhu cầu vay thêm vốn từ ngân hàng. Vì vậy, cách giải quyết hiệu quả nhất cho vấn đề này là nhà nước cần xây dựng một môi trưởng kinh tế tăng trưởng thuận lợi, tạo động lực thúc đẩy cho các hoạt động sản xuất, kinh doanh của doanh nghiệp. Có như thế, tổng cầu tín dụng của nền kinh tế mới được cải thiện, từ đó góp phần làm giảm nợ xấu. Thứ tư, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy giả thuyết “Kém may mắn” cũng có ảnh hưởng đến ngân hàng thông qua 02 biến vĩ mô là tốc độ tăng trƣởng GDP và tỷ lệ lạm phát. Nói một cách cụ thể, tỷ lệ nợ xấu giảm có thể là nhở tốc độ tăng trưởng GDP tăng hoặc nhờ tỷ lệ lạm phát giảm. Khi muốn hạn chế nợ xấu bằng việc tác động đến các chỉ tiêu vĩ mô này thì rất cần sự giúp đỡ từ phía các cơ quan chính phủ mà đặc biệt là NHNN. Cụ thể, các cơ quan hoạch định chính sách cần cố gắng xây dựng và duy trì các chính sách ổn định vĩ mô và kiểm soát lạm phát trong mức an toàn để thúc đẩy nền kinh tế phát triển bền vững, tạo điều kiện thuận lợi cho các ngân hàng hoạt động hiệu quả, tích cực bằng các biện pháp như cải cách thể chế, xây dựng môi trưởng kinh doanh – đầu tư lành mạnh, hỗ trợ các khu vực kinh tế tư nhân, kiểm soát giá cả hoặc cổ phần hóa các doanh nghiệp nhà nước nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh trong nền kinh tế thị trường. Bên cạnh đó, NHNN cần phối hợp hài hòa chính sách tài khóa – tiền tệ để