Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò trung tâm trong điều tiết tài chính quốc gia, song đồng thời chịu áp lực cạnh tranh lớn và tiềm ẩn nhiều rủi ro hoạt động. Trong giai đoạn 2005–2016, hệ thống ngân hàng Việt Nam trải qua những biến động phức tạp: tăng trưởng tín dụng nóng vào giai đoạn 2008–2009 kéo theo tỷ lệ nợ xấu gia tăng, dự phòng rủi ro tín dụng tăng và lợi nhuận nhiều ngân hàng sụt giảm mạnh. Đến năm 2016, bình quân ROE toàn ngành phục hồi ở mức 7%; tỷ lệ nợ xấu được kiểm soát ở mức 2,46% tổng dư nợ — dưới ngưỡng an toàn 3% theo quy định — song tổng nợ xấu tuyệt đối vẫn tiếp tục tăng, đặc biệt là nợ có khả năng mất vốn. Bối cảnh đó thúc đẩy tác giả chọn đề tài "Tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời tại các ngân hàng thương mại niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam" nhằm bổ sung bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ này trên thị trường Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu được đặt ra gồm ba nhiệm vụ cụ thể:

  1. Làm rõ cơ sở lý thuyết về tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại.
  2. Phân tích thực nghiệm tác động của các nhân tố rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời tại các ngân hàng thương mại niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2005–2016.
  3. Đề xuất khuyến nghị cho các bên liên quan, đặc biệt là các ngân hàng thương mại Việt Nam và cơ quan quản lý nhà nước.

Đối tượng nghiên cứu: rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Phạm vi không gian: 14 ngân hàng thương mại được niêm yết trên sàn chứng khoán (HOSE, HNX, UPCoM), bao gồm Vietcombank, VietinBank, BIDV, VPBank, MBBank, ACB, Sacombank, Eximbank, VIB, SHB, LienVietPostBank, KienLongBank, NCB và HDBank. Việc giới hạn ở nhóm niêm yết nhằm đảm bảo dữ liệu được kiểm toán bởi các công ty kiểm toán độc lập có uy tín và mang tính đại diện cao cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

Phạm vi thời gian: 2005–2016, bao trùm cả ba giai đoạn trước, trong và sau khủng hoảng tài chính 2008–2009.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm

Nghiên cứu vận dụng định nghĩa khả năng sinh lời của ngân hàng theo Rose (2002) — là thước đo hiệu quả bằng tiền, phản ánh kết quả sử dụng tập hợp tài sản tài chính và vật chất. Biến đại diện khả năng sinh lời được chọn là ROE (tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu), thay vì ROA, do ROE phản ánh trực tiếp lợi ích của cổ đông và phù hợp với đặc thù dữ liệu nhóm ngân hàng niêm yết.

Khái niệm rủi ro tín dụng được tổng hợp từ các tác giả Fitch (2000), Greuing và Bratanovic (1999), Koch và Macdonald (2014): rủi ro phát sinh khi bên vay không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ gốc và lãi theo hợp đồng, gây thất thoát tài chính và làm giảm thu nhập ròng của ngân hàng.

Các chỉ số đo lường rủi ro tín dụng sử dụng trong mô hình được căn cứ theo Thông tư số 09/2014/TT-NHNN (phân loại nợ, trích lập dự phòng) và Thông tư số 41/2016/TT-NHNN (tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu CAR = 8% theo chuẩn Basel II). Quy chuẩn đòn bẩy tài chính tham chiếu theo Basel III (công khai từ tháng 1/2015, chuẩn hóa từ tháng 1/2017).

Các biến kiểm soát vĩ mô (GDP, INF) được lựa chọn theo gợi ý của Heffernan (2005) về khả năng tác động của các yếu tố rủi ro vĩ mô và vi mô tới khả năng sinh lời ngân hàng. Nghiên cứu cũng kế thừa mô hình từ Saeed và Zahid (2016), Li và Zou (2014) và Phạm Hữu Hồng Thái (2013).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng kết hợp hai phương pháp:

  • Phương pháp định lượng: Mô hình hồi quy đa biến dữ liệu bảng (panel data) được ước lượng lần lượt qua Pooled OLS, Fixed Effect Model (FEM) và Random Effect Model (REM). Để lựa chọn mô hình phù hợp, đề tài thực hiện kiểm định Redundant Fixed Effects (F-test/Likelihood Ratio) để so sánh Pooled OLS và FEM, sau đó áp dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM. Các kiểm định tăng cường gồm: đa cộng tuyến (ma trận tương quan), tự tương quan (bậc 1) và phương sai thay đổi — thực hiện trên phần mềm EViews 8.
  • Phương pháp định tính: Thống kê mô tả dữ liệu qua Excel, so sánh với các nghiên cứu trước và phân tích cơ sở lý thuyết.

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 14 ngân hàng, công bố trên vietstock.vn, Cophieu68, Chứng khoán Bảo Việt, Cafef và trang web chính thức của các ngân hàng. Dữ liệu GDP và lạm phát lấy từ World Bank. Dữ liệu được tổng hợp theo năm, tạo bộ dữ liệu bảng không cân bằng (do LienVietPostBank chỉ có từ 2009, SHB từ 2006).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương mở đầu trình bày bối cảnh và lý do chọn đề tài, nêu rõ ba mục tiêu nghiên cứu, xác định đối tượng, phạm vi không gian và thời gian, tóm lược phương pháp và đóng góp mới. Đây là khung tham chiếu cho toàn bộ các chương tiếp theo.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của NHTM tại Việt Nam

Chương lý thuyết hệ thống hoá các khái niệm cốt lõi và tổng quan nghiên cứu thực nghiệm. Tác giả phân loại hai hướng kết quả trái chiều trong các nghiên cứu quốc tế:

Các nghiên cứu tìm thấy tác động ngược chiều (rủi ro tín dụng làm giảm lợi nhuận):

Tác giả Quốc gia / phạm vi Biến RR tín dụng Kết quả chính
Noman và cộng sự (2015) 18 NHTM Bangladesh, 2003–2013 NPLR, LLRGL, LLRNPL, CAR NPLR, LLPR tác động ngược chiều toàn bộ chỉ số sinh lời
Li và Zou (2014) 47 NHTM Châu Âu, 2007–2012 NPLR, CAR NPLR và BS ngược chiều ROA, ROE
Gizaw và cộng sự (2015) 8 NHTM Ethiopia, 2003–2012 NPLR, CAR NPLR và CAR ngược chiều khả năng sinh lời
Rasika và Sampath (2015) 6 NHTM Sri Lanka, 2011–2015 NPLR, CAR NPLR và CAR ngược chiều ROE
Kargi (2011) NHTM Nigeria, 2004–2008 Tỷ lệ nợ xấu/cho vay Ngược chiều ROA
Phạm Hữu Hồng Thái (2013) 34 NHTMCP Việt Nam, 2005–2012 Nợ xấu Ngược chiều tỷ suất sinh lời

Các nghiên cứu tìm thấy tác động cùng chiều (phản ánh ngân hàng chưa quản trị rủi ro hiệu quả hoặc đặc thù thị trường):

Tác giả Quốc gia / phạm vi Kết quả chính
Afriyie và Akotey (2012) 10 ngân hàng nông thôn Ghana, 2006–2010 NPLR cùng chiều ROE
Boahene và cộng sự (2012) 6 NHTM Ghana, 2005–2009 Các chỉ số rủi ro tín dụng cùng chiều sinh lời
Saeed và Zahid (2016) 5 ngân hàng Anh, 2007–2015 Rủi ro tín dụng cùng chiều sinh lời

Chương 2 cũng phân tích ba kênh tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận: giảm thanh khoản, tăng chi phí dự phòng và suy giảm uy tín tổ chức.

Chương 3: Xây dựng mô hình nghiên cứu

Tác giả thiết lập mô hình hồi quy tuyến tính đa biến dữ liệu bảng với phương trình:

ROEit = β0 + β1NPLRit + β2CARit + β3LLPRit + β4LEVit + β5BSit + β6INFit + β7GDPit + β8DUMit + εit

Bảng kỳ vọng dấu của từng biến:

Biến Diễn giải Kỳ vọng dấu
NPLR Nợ xấu / tổng dư nợ cho vay −
LLPR Dự phòng rủi ro / tổng dư nợ −
LEV Tổng nợ phải trả / vốn chủ sở hữu +
CAR (Vốn cấp 1 + cấp 2) / tài sản có rủi ro −
BS Tổng tài sản NHTMi / tổng tài sản toàn hệ thống +
INF Tỷ lệ lạm phát hằng năm +/−
GDP Tốc độ tăng trưởng GDP hằng năm +
DUM Biến giả khủng hoảng (1 = năm 2008, 2009; 0 = các năm khác) −

Chương cũng trình bày chi tiết quy trình lựa chọn mô hình ba bước: Pooled OLS → kiểm định F/Likelihood Ratio → FEM/REM → kiểm định Hausman; và cơ sở ưu tiên dữ liệu bảng theo Baltagi (2008).

Chương 4: Thực hiện và phân tích kết quả mô hình nghiên cứu

Thống kê mô tả (Bảng 4.1) cung cấp bức tranh ban đầu về các biến số trong mẫu 14 ngân hàng giai đoạn 2005–2016.

Lựa chọn mô hình: Sau khi ước lượng Pooled OLS (Bảng 4.2) và FEM (Bảng 4.3), kiểm định Likelihood Ratio (Bảng 4.4) cho thấy FEM phù hợp hơn Pooled OLS. Tiếp theo, kết quả kiểm định Hausman (Bảng 4.6) chỉ ra REM là mô hình phù hợp nhất cho bộ dữ liệu.

Kiểm định khuyết tật mô hình:

  • Hệ số tương quan giữa các biến (Bảng 4.7) không vượt ngưỡng 0,8, xác nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  • Kiểm định tự tương quan bậc 1 (Bảng 4.8) và kiểm định phương sai thay đổi (Bảng 4.9) được thực hiện để đảm bảo tính tin cậy của ước lượng.

Kết quả hồi quy REM (Bảng 4.10, 4.11, 4.12) — các phát hiện chính:

  • NPLR tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê với ROE → xác nhận giả thuyết H1.
  • LLPR không có tác động có ý nghĩa thống kê đến ROE → bác bỏ giả thuyết H2.
  • LEV tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với ROE → xác nhận giả thuyết H3.
  • CAR không có tác động có ý nghĩa thống kê đến ROE (kết quả không xác nhận giả thuyết H4).
  • BS tác động cùng chiều với ROE → xác nhận giả thuyết H5.
  • INF tác động cùng chiều với ROE.
  • GDP tác động cùng chiều với ROE → xác nhận giả thuyết H7.
  • DUMMY (khủng hoảng 2008–2009) không có tác động có ý nghĩa thống kê đến ROE.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương tổng hợp kết quả thực nghiệm, đối chiếu với kỳ vọng lý thuyết và đưa ra các khuyến nghị chính sách cho hai nhóm đối tượng: các ngân hàng thương mại và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Đồng thời, tác giả thẳng thắn thừa nhận các hạn chế còn tồn tại và đề xuất hướng mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

Từ mô hình REM với bộ dữ liệu bảng 14 ngân hàng thương mại niêm yết giai đoạn 2005–2016, nghiên cứu xác nhận:

  • NPLR là biến rủi ro tín dụng duy nhất có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đến ROE, khẳng định tỷ lệ nợ xấu là yếu tố dự báo quan trọng của hoạt động tài chính ngân hàng.
  • LLPR và DUMMY không có tác động có ý nghĩa thống kê — nghĩa là trong giai đoạn 2008–2009, cuộc khủng hoảng tài chính không tác động rõ rệt đến ROE của nhóm ngân hàng niêm yết Việt Nam.
  • LEV, BS, INF, GDP đều có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với ROE.

Tỷ lệ nợ xấu toàn ngành vào năm 2016 đạt 2,46% — kiểm soát được ở dưới mức 3% — song tổng nợ xấu tuyệt đối, đặc biệt nợ có khả năng mất vốn, vẫn tiếp tục tăng ở hầu hết các ngân hàng trong mẫu, tạo áp lực liên tục lên lợi nhuận.

Giải pháp và khuyến nghị

Tác giả đề xuất khuyến nghị theo hai nhóm:

Đối với các ngân hàng thương mại:

  • Kiểm soát NPLR: Nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng, xây dựng hệ thống phân loại và đánh giá rủi ro tín dụng theo thông lệ quốc tế nhằm đưa tỷ lệ nợ xấu về mức thấp nhất có thể.
  • Quản trị đòn bẩy tài chính: Khai thác hợp lý đòn bẩy tài chính để gia tăng ROE, đồng thời kiểm soát rủi ro mất thanh khoản khi tỷ lệ nợ huy động tăng cao.
  • Đảm bảo CAR: Duy trì tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo chuẩn Basel II (8% theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN) và lộ trình Basel II mà NHNN đang triển khai.

Đối với Ngân hàng Nhà nước:

  • Tăng cường giám sát an toàn vốn và chất lượng tín dụng, thúc đẩy lộ trình áp dụng Basel II trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

Đóng góp so với các nghiên cứu trước

Tác giả nêu ba đóng góp mới so với các nghiên cứu trong nước trước đó:

  1. Bổ sung biến kiểm soát vĩ mô và vi mô theo gợi ý của Heffernan (2005): tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát và quy mô ngân hàng được đưa vào mô hình, giúp tăng độ chính xác và kiểm soát tốt hơn các yếu tố ngoài rủi ro tín dụng.
  2. Cập nhật dữ liệu đến năm 2016 — dài hơn và đầy đủ hơn so với các nghiên cứu trong nước trước, đồng thời sử dụng dữ liệu thu thập theo năm để tăng tính xác thực.
  3. Bổ sung biến giả khủng hoảng tài chính 2008–2009 để kiểm định xem sự kiện này có tác động có ý nghĩa đến khả năng sinh lời của nhóm ngân hàng niêm yết hay không — một yếu tố chưa được nhiều nghiên cứu Việt Nam xem xét đồng thời trong cùng mô hình.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Tác giả thừa nhận một số hạn chế của đề tài:

  • Phạm vi mẫu hạn chế: Nghiên cứu chỉ bao gồm 14 ngân hàng thương mại niêm yết — chiếm một phần trong hệ thống ngân hàng Việt Nam vốn bao gồm hơn 40 tổ chức tín dụng (28 ngân hàng thương mại cổ phần, 4 ngân hàng nhà nước, 8 ngân hàng 100% vốn nước ngoài... tính đến cuối 2016). Kết quả có thể không phản ánh đầy đủ đặc điểm của các ngân hàng chưa niêm yết, quy mô nhỏ hơn hoặc cơ cấu sở hữu khác biệt.
  • Biến đại diện khả năng sinh lời: Chỉ sử dụng ROE mà chưa kiểm tra đồng thời với ROA hoặc NIM, trong khi nhiều nghiên cứu quốc tế sử dụng cả ba chỉ tiêu để có cái nhìn toàn diện hơn về khả năng sinh lời.
  • Hướng mở rộng: Tác giả gợi ý các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng mẫu sang toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại (bao gồm ngân hàng chưa niêm yết), kéo dài chuỗi thời gian sau 2016, và sử dụng đồng thời nhiều biến đại diện cho khả năng sinh lời.

Giá trị tham khảo

Khóa luận này phù hợp để tham khảo cho các nhóm đối tượng sau:

  • Sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng đang thực hiện đề tài về rủi ro tín dụng, hiệu quả hoạt động ngân hàng hoặc phân tích dữ liệu bảng. Phần Chương 3 (xây dựng mô hình, giải thích biến và kỳ vọng dấu) và Chương 4 (quy trình lựa chọn mô hình Pooled OLS/FEM/REM bằng EViews) cung cấp hướng dẫn phương pháp cụ thể và có thể áp dụng trực tiếp cho các đề tài tương tự.
  • Sinh viên ngành Kinh tế, Quản trị kinh doanh cần nắm nguyên tắc phân tích hồi quy dữ liệu bảng trong bối cảnh tài chính doanh nghiệp hay ngân hàng.
  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học tìm kiếm tổng quan tài liệu về tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời. Phần Chương 2 tổng hợp có hệ thống các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế và trong nước từ nhiều bối cảnh kinh tế khác nhau (Ethiopia, Bangladesh, châu Âu, Nigeria, Ghana, Việt Nam).
  • Người làm công tác quản lý rủi ro tín dụng tại ngân hàng quan tâm đến tác động định lượng của NPLR, LEV, CAR, BS đến ROE trong bối cảnh thị trường Việt Nam giai đoạn hậu khủng hoảng.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu chọn ROE thay vì ROA làm biến phụ thuộc đại diện cho khả năng sinh lời?

Tác giả lý giải rằng ROE là chỉ số đo lường chính xác nhất để đánh giá một đồng vốn cổ đông tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận. ROE được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng như Noman và cộng sự (2015), Afriyie và Akotey (2012), Alshatti (2015) và Saeed và Zahid (2016). Ngoài ra, ROE phản ánh nỗ lực tối đa hóa lợi ích cổ đông — đặc thù của các ngân hàng niêm yết, nhóm đối tượng nghiên cứu của đề tài.

2. Kết quả nghiên cứu cho thấy biến LLPR (dự phòng rủi ro tín dụng) không có tác động có ý nghĩa đến ROE — điều này có mâu thuẫn với lý thuyết không?

Kết quả từ mô hình REM xác nhận LLPR không có tác động có ý nghĩa thống kê đến ROE, khác với kỳ vọng ngược chiều (giả thuyết H2) mà tác giả đặt ra dựa trên nghiên cứu của Noman và cộng sự (2015) và Kolapo và cộng sự (2012). Điều này có thể phản ánh đặc thù các ngân hàng niêm yết Việt Nam: dự phòng rủi ro tín dụng được trích lập và quản lý theo cơ chế riêng, chưa tạo ra tác động đủ lớn để ảnh hưởng rõ rệt đến ROE trong giai đoạn 2005–2016.

3. Biến giả DUMMY đại diện cho khủng hoảng tài chính 2008–2009 được xây dựng như thế nào và kết quả có phù hợp với giả thuyết ban đầu không?

Biến DUMMY nhận giá trị 1 cho dữ liệu năm 2008 và 2009, nhận giá trị 0 cho tất cả các năm còn lại trong giai đoạn 2005–2016. Tác giả kỳ vọng biến này tác động ngược chiều đến ROE (giả thuyết H8), tức là khủng hoảng tài chính làm giảm khả năng sinh lời. Tuy nhiên, kết quả hồi quy REM cho thấy DUMMY không có tác động có ý nghĩa thống kê đến ROE, gợi ý rằng nhóm 14 ngân hàng niêm yết — có quy mô tài sản lớn và được giám sát chặt chẽ — không chịu tác động có ý nghĩa từ khủng hoảng 2008–2009 trên chiều đo ROE.

4. Tại sao nghiên cứu giới hạn mẫu ở 14 ngân hàng niêm yết thay vì toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam?

Có hai lý do chính: Thứ nhất, dữ liệu từ ngân hàng niêm yết được kiểm toán bởi các công ty kiểm toán độc lập có uy tín, đảm bảo tính tin cậy và nhất quán. Thứ hai, 14 ngân hàng niêm yết đều có tổng tài sản lớn, mang tính đại diện cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Đây cũng đồng thời là hạn chế của nghiên cứu vì chưa phản ánh được đặc điểm của các ngân hàng quy mô nhỏ hoặc chưa niêm yết.

5. Quy trình lựa chọn giữa các mô hình Pooled OLS, FEM và REM được thực hiện cụ thể như thế nào trong nghiên cứu này?

Tác giả thực hiện theo ba bước tuần tự trên EViews 8: (1) Ước lượng Pooled OLS (Bảng 4.2) và FEM (Bảng 4.3), sau đó dùng kiểm định Likelihood Ratio (Bảng 4.4) — kết quả cho thấy FEM phù hợp hơn Pooled OLS. (2) Ước lượng REM (Bảng 4.5), sau đó dùng kiểm định Hausman (Bảng 4.6) để so sánh FEM và REM — kết quả chỉ ra REM là mô hình phù hợp nhất. (3) Thực hiện các kiểm định tăng cường về đa cộng tuyến (Bảng 4.7), tự tương quan (Bảng 4.8) và phương sai thay đổi (Bảng 4.9) để xác nhận tính tin cậy của ước lượng REM.

Kết luận

Khóa luận của Phạm Gia Hân cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời tại 14 ngân hàng thương mại niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2005–2016, thông qua mô hình hồi quy dữ liệu bảng REM. Kết quả khẳng định tỷ lệ nợ xấu (NPLR) là nhân tố rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đến ROE, trong khi các biến LEV, BS, INF và GDP cùng chiều tác động đến khả năng sinh lời; LLPR và biến giả khủng hoảng 2008–2009 không có tác động có ý nghĩa. Đề tài đóng góp vào kho tài liệu thực nghiệm trong nước qua việc cập nhật dữ liệu, bổ sung biến kiểm soát vĩ mô–vi mô và tích hợp biến giả khủng hoảng vào cùng một mô hình. Kết luận chính của nghiên cứu là rủi ro tín dụng vẫn là mối quan tâm hàng đầu đối với các ngân hàng thương mại Việt Nam, và việc kiểm soát tỷ lệ nợ xấu có ý nghĩa quyết định đến hiệu quả tài chính của các tổ chức này.