Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Ngân Hà (ngành Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2018) tiếp cận vấn đề nợ xấu từ thực trạng vận hành của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong bối cảnh tái cơ cấu kinh tế giai đoạn 2007 – 2016. Theo tác giả, ngành ngân hàng đóng vai trò huyết mạch trong nền kinh tế thông qua việc duy trì thanh khoản, kiềm chế lạm phát và tài trợ vốn. Tuy nhiên, hoạt động tín dụng luôn tiềm ẩn rủi ro nợ xấu. Số liệu công bố của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) được tác giả dẫn chứng cho thấy tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống giai đoạn 2013 – 2016 lần lượt là 3,79% (năm 2013), 3,70% (năm 2014), 2,55% (năm 2015), 2,46% (năm 2016), nhưng đến quý I/2017 lại có xu hướng tăng trở lại mức 2,55%. Nợ xấu làm ứ đọng dòng vốn chu chuyển, gây áp lực thanh khoản, đẩy chi phí xử lý rủi ro lên cao và ảnh hưởng trực tiếp đến năng lực duy trì sản xuất kinh doanh của khối doanh nghiệp vay vốn.

Từ thực tiễn trên, mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể như sau:

  1. Xác định các yếu tố vĩ mô và vi mô có tác động đến tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
  2. Phân tích, đo lường mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của từng yếu tố đến tỷ lệ nợ xấu.
  3. Đề xuất các khuyến nghị và hàm ý chính sách dựa trên kết quả ước lượng thực nghiệm nhằm kiểm soát và giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu cho hệ thống NHTM.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Nợ xấu và các yếu tố vi mô (nội tại ngân hàng), yếu tố vĩ mô (môi trường kinh tế) tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
  • Phạm vi nội dung: Phân tích thực trạng nợ xấu và kiểm định thực nghiệm các biến số tài chính, kinh tế tác động đến nợ xấu.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm, từ năm 2007 đến năm 2016.
  • Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 15 NHTM lớn tại Việt Nam, đại diện cho hệ sinh thái ngân hàng thương mại có số liệu tài chính công khai đầy đủ và hoạt động liên tục trong toàn bộ giai đoạn khảo sát (trên tổng số 31 NHTM tính đến ngày 31/12/2016), bao gồm: ACB, Agribank, BIDV, Eximbank, HDBank, Maritime Bank, MB, Sacombank, SCB, SHB, Techcombank, VIB, Vietcombank, VietinBank và VPBank.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và các khái niệm pháp lý

Khóa luận tổng hợp khái niệm nợ xấu (Non-performing loan - NPL) từ các chuẩn mực quốc tế và quy định pháp luật trong nước:

  • Nhóm chuyên gia tư vấn (AEG - Liên Hợp Quốc) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF): Xác định một khoản nợ là nợ xấu khi quá hạn trả gốc và/hoặc lãi trên 90 ngày (hoặc 3 tháng); hoặc các khoản lãi quá hạn đã được vốn hóa, cơ cấu lại thời hạn trả nợ; hoặc có dấu hiệu rõ ràng cho thấy người vay mất khả năng trả nợ (như phá sản).
  • Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS): Xác định tình trạng vỡ nợ (default) khi khoản vay quá hạn trên 90 ngày hoặc ngân hàng nhận định người vay không có khả năng thanh toán đầy đủ mà chưa tính đến việc xử lý tài sản bảo đảm.
  • Quy định pháp lý Việt Nam: Căn cứ Điều 3 Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, nợ xấu là các khoản nợ thuộc Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn), được phân loại theo phương pháp định lượng (thời gian quá hạn nợ) hoặc phương pháp định tính (dựa trên Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ và khả năng trả nợ của khách hàng).

Về mặt lý thuyết kinh tế, tác giả dựa vào 4 giả thuyết học thuật chính để giải thích cơ chế tác động của các biến số:

  1. Giả thuyết Quản lý kém (Bad Management Hypothesis) của Berger và DeYoung (1997): Trình độ quản trị rủi ro yếu kém, thẩm định lỏng lẻo và chi phí vận hành không hiệu quả dẫn đến việc gia tăng nợ xấu trong tương lai.
  2. Giả thuyết Rủi ro đạo đức (Moral Hazard Hypothesis) của Keeton và Morris (1987): Các ngân hàng có tỷ lệ vốn tự có (vốn chủ sở hữu) mỏng thường có xu hướng chấp nhận đánh đổi rủi ro cao hơn để tìm kiếm lợi nhuận, dẫn đến tích tụ nợ xấu.
  3. Giả thuyết Chính sách tín dụng có tính chu kỳ (Procyclical Credit Policy) của Rajan (1994): Áp lực tăng trưởng lợi nhuận ngắn hạn khiến các ngân hàng nới lỏng chuẩn cấp tín dụng trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng nóng, dẫn đến rủi ro nợ xấu bộc phát khi chu kỳ kinh tế bước vào giai đoạn suy thoái.
  4. Giả thuyết Kém may mắn (Bad Luck Hypothesis) của Bernanke và Gertler (1989): Các cú sốc kinh tế vĩ mô ngoại sinh (suy giảm tăng trưởng GDP, lạm phát tăng cao) làm suy giảm thu nhập và năng lực trả nợ của khách hàng vay, đẩy tỷ lệ nợ xấu tăng ngoài tầm kiểm soát của ngân hàng.

Mô hình kinh tế lượng và phương pháp nghiên cứu

Mô hình hồi quy dữ liệu bảng được xây dựng trên cơ sở kế thừa nghiên cứu của Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013), cùng nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015):

$$NPL_{it} = \beta_0 + \beta_1 NPL_{i,t-1} + \beta_2 ROE_{it} + \beta_3 CAP_{it} + \beta_4 GROWTH_{it} + \beta_5 GDP_t + \beta_6 INF_t + \epsilon_{it}$$

Trong đó:

  • $i$: Đại diện cho 15 ngân hàng thương mại ($i = 1, \dots, 15$).
  • $t$: Đại diện cho thời gian quan sát từ 2007 đến 2016 ($t = 1, \dots, 10$).
  • $NPL_{it}$: Biến phụ thuộc, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của ngân hàng $i$ tại năm $t$.
Tên biến Ký hiệu Bản chất / Cách đo lường Giả thuyết nền tảng Dấu kỳ vọng
Nợ xấu năm trước $NPL_{i,t-1}$ Tỷ lệ nợ xấu trễ 1 thời kỳ Quản lý kém (+)
Khả năng sinh lời $ROE_{it}$ Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân Quản lý kém (-)
Vốn chủ sở hữu $CAP_{it}$ Tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản Rủi ro đạo đức (-)
Tăng trưởng tín dụng $GROWTH_{it}$ Tỷ lệ thay đổi hàng năm của dư nợ cho vay Tín dụng có tính chu kỳ (+)/(-)
Tăng trưởng kinh tế $GDP_t$ Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm Kém may mắn (-)
Tỷ lệ lạm phát $INF_t$ Tỷ lệ lạm phát hàng năm Kém may mắn (+)

Phương pháp xử lý dữ liệu và ước lượng:

  • Dữ liệu nghiên cứu: Dữ liệu vi mô thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 15 NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016. Dữ liệu vĩ mô ($GDP$, $INF$) trích xuất từ dữ liệu chính thức của Ngân hàng Thế giới (World Bank).
  • Quy trình ước lượng: Ban đầu xem xét các mô hình dữ liệu bảng cơ bản: Mô hình gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  • Kiểm định khuyết tật mô hình: Tiến hành kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm phát hiện đa cộng tuyến, kiểm định Wald mở rộng nhằm kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), và kiểm định Wooldridge nhằm xác định hiện tượng tự tương quan (autocorrelation).
  • Phương pháp ước lượng nâng cao:
    • Phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) được sử dụng để hiệu chỉnh phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
    • Phương pháp Mômen tổng quát (GMM) của Arellano và Bond được áp dụng nhằm khắc phục triệt để hiện tượng nội sinh gây ra bởi biến trễ nợ xấu ($NPL_{i,t-1}$). Tính vững của mô hình GMM được kiểm tra qua kiểm định Sargan/Hansen (đánh giá tính ngoại sinh của các biến công cụ) và kiểm định Arellano-Bond AR(1), AR(2) (đánh giá hiện tượng tự tương quan của sai phân phần dư).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương mở đầu thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh nợ xấu trở thành rào cản lớn đối với sự ổn định vĩ mô và tính thanh khoản của hệ thống ngân hàng giai đoạn sau khủng hoảng tài chính toàn cầu. Tác giả xác định rõ 3 mục tiêu nghiên cứu, khoanh vùng phạm vi khảo sát gồm 15 NHTM lớn nhất Việt Nam trong chu kỳ 10 năm (2007 – 2016). Chương này cũng phác thảo sơ đồ phương pháp nghiên cứu (kết hợp thống kê mô tả, phân tích tổng hợp và mô hình kinh tế lượng GLS, GMM) cùng bố cục 5 chương của khóa luận.

Chương 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 thương mại

Tác giả hệ thống hóa các định nghĩa nợ xấu quốc tế (AEG, IMF, BCBS) và khung pháp lý tại Việt Nam theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN, phân tích 5 nhóm nợ từ nợ đủ tiêu chuẩn đến nợ có khả năng mất vốn. Chương luận giải 3 chỉ tiêu phản ánh nợ xấu (tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ, tỷ lệ thu hồi nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng bao nợ xấu). Phân tích nguyên nhân nợ xấu được tách biệt thành nguyên nhân khách quan (môi trường pháp lý, biến động kinh tế vĩ mô, thiên tai, năng lực và đạo đức khách hàng) và nguyên nhân chủ quan (chính sách tín dụng lỏng lẻo, kiểm soát sau vay chưa chặt chẽ, năng lực cán bộ tín dụng).

Về mặt lý thuyết thực chứng, chương đi sâu vào 4 giả thuyết: Quản lý kém, Rủi ro đạo đức, Chính sách tín dụng chu kỳ và Kém may mắn. Cuối chương là bảng tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới (Salas & Saurina 2002 tại Tây Ban Nha; Rajan & Dhal 2003 tại Ấn Độ; Khemraj & Pasha 2009 tại Guyana; Louzis et al. 2010 tại Hy Lạp; Klein 2013 tại Đông Âu; Messai & Jouini 2013; Makri et al. 2014) và tại Việt Nam (Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng 2013; Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toàn 2014; Nguyễn Thị Hồng Vinh 2015; Bùi Duy Tùng & Đặng Thị Bạch Vân 2015).

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương này tập trung chi tiết hóa quy trình thực nghiệm. Tác giả thiết lập phương trình hồi quy tuyến tính dạng động, định nghĩa biến phụ thuộc ($NPL_{it}$) và 6 biến độc lập ($NPL_{i,t-1}$, $ROE$, $CAP$, $GROWTH$, $GDP$, $INF$), đồng thời đưa ra 6 giả thuyết nghiên cứu tương ứng với dấu kỳ vọng rõ ràng. Tác giả phân tích ưu thế của dữ liệu bảng (kết hợp chuỗi thời gian và dữ liệu chéo, gia tăng bậc tự do, giảm đa cộng tuyến, kiểm soát tính dị biệt cá thể). Tiếp đó, chương trình bày chi tiết hạn chế của OLS, FEM, REM khi xuất hiện phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, từ đó giới thiệu phương pháp ước lượng GLS và kỹ thuật hồi quy GMM sai phân/hệ thống dùng biến công cụ trễ, kèm theo tiêu chí đánh giá kiểm định Sargan/Hansen và kiểm định Arellano-Bond AR(2).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 cung cấp số liệu thực chứng qua hai phần:

  • Phân tích thực trạng nợ xấu: Nợ xấu toàn hệ thống tăng từ năm 2007, tăng mạnh giai đoạn 2008 – 2011, đạt 85.000 tỷ đồng (chiếm 3,07% dư nợ) vào cuối năm 2011 và đạt đỉnh trên 4% trong giai đoạn 2012 – 2014. Sau đó nợ xấu hạ dần về 2,55% (năm 2015) và 2,46% (năm 2016). Phân tích cơ cấu nợ xấu theo ngành (tính đến tháng 6/2012) cho thấy nợ xấu tập trung cao ở 5 ngành then chốt với tổng quy mô gần 96.000 tỷ đồng (chiếm 80,49% toàn hệ thống): Công nghiệp chế biến, chế tạo (19,25%); Kinh doanh bất động sản và dịch vụ (18,25%); Bán buôn, bán lẻ, sửa chữa ô tô xe máy (11,00%); Xây dựng và Vận tải kho bãi.
  • Kết quả hồi quy và kiểm định: Dữ liệu gặp hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan (được phát hiện qua kiểm định Wald và Wooldridge). Do mô hình có chứa biến trễ nội sinh $NPL_{i,t-1}$, kết quả từ phương pháp GMM được đánh giá là đáng tin cậy và vững nhất (thỏa mãn kiểm định Hansen với $p > 0,10$ và kiểm định AR(2) không có tự tương quan bậc 2). Kết quả GMM xác nhận:
    • Tỷ lệ nợ xấu năm trước ($NPL_{i,t-1}$) tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê tới nợ xấu hiện tại.
    • Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($CAP$) tác động ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê.
    • Tốc độ tăng trưởng $GDP$ tác động ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê.
    • Tỷ lệ lạm phát ($INF$) tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê.
    • Tỷ suất sinh lời ($ROE$) mang dấu (-) và tăng trưởng tín dụng ($GROWTH$) mang chiều tương quan phù hợp với giả thuyết kinh tế, tuy nhiên cả hai biến này không đạt mức ý nghĩa thống kê trong mô hình GMM.

Chương 5: Hàm ý chính sách từ kết quả nghiên cứu

Từ kết quả thực nghiệm mô hình GMM, tác giả đưa ra các khuyến nghị có tính ứng dụng:

  • Đối với các NHTM: Chủ động kiểm soát rủi ro nợ tồn đọng từ các năm trước; nâng cao năng lực vốn chủ sở hữu nhằm tạo bộ đệm chống đỡ rủi ro đạo đức và hấp thu tổn thất; tái cấu trúc quy trình cấp tín dụng, không nới lỏng chuẩn cho vay chỉ nhằm mục tiêu mở rộng quy mô ngắn hạn.
  • Đối với cơ quan quản lý (NHNN và Chính phủ): Cần kết hợp hài hòa chính sách tiền tệ và ổn định kinh tế vĩ mô, kiểm soát lạm phát ở mức ổn định; tăng cường năng lực giám sát của Cơ quan Thanh tra, giám sát ngân hàng; nâng cao hiệu lực thu thập thông tin tín dụng tập trung qua CIC; hỗ trợ cơ chế pháp lý để xử lý dứt điểm nợ xấu tồn đọng và giải phóng dòng vốn ứ đọng.

Kết quả và đóng góp nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu chính

Khóa luận đã định lượng hóa thành công các mối quan hệ giữa yếu tố nội tại ngân hàng, biến số vĩ mô và nợ xấu tại 15 NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016 bằng phương pháp hồi quy GMM:

Biến số Dấu ước lượng thực tế Mức ý nghĩa thống kê (GMM) Ý nghĩa thực tiễn từ kết quả
Nợ xấu năm trước ($NPL_{t-1}$) (+) Có ý nghĩa Nợ xấu có tính ỳ và quán tính chu kỳ; các khoản nợ xấu chưa xử lý dứt điểm trong quá khứ tiếp tục làm gia tăng nợ xấu ở hiện tại (phù hợp giả thuyết Quản lý kém).
Vốn chủ sở hữu ($CAP$) (-) Có ý nghĩa Ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản cao kiểm soát rủi ro tốt hơn, hạn chế hành vi nhận rủi ro quá mức (phù hợp giả thuyết Rủi ro đạo đức).
Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) (-) Có ý nghĩa Tăng trưởng GDP thúc đẩy doanh thu và dòng tiền của bên đi vay, cải thiện năng lực trả nợ và kéo giảm tỷ lệ nợ xấu (phù hợp giả thuyết Kém may mắn).
Tỷ lệ lạm phát ($INF$) (+) Có ý nghĩa Lạm phát cao làm suy giảm thu nhập thực tế của người vay, đẩy chi phí lãi vay tăng, làm gia tăng nguy cơ vỡ nợ (phù hợp giả thuyết Kém may mắn).
Khả năng sinh lời ($ROE$) (-) Không có ý nghĩa Hệ số mang dấu âm phù hợp lý thuyết quản lý kém nhưng không có ý nghĩa thống kê trong mẫu khảo sát.
Tăng trưởng tín dụng ($GROWTH$) (+)/(-) Không có ý nghĩa Tác động không rõ nét về mặt thống kê, cho thấy tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng mẫu phụ thuộc nhiều vào chất lượng luân chuyển vốn hơn là tốc độ tăng trưởng thuần túy.

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

  1. Khắc phục tình trạng nợ xấu lũy kế: NHTM cần đẩy mạnh trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ, tích cực phân loại nợ trung thực theo đúng Thông tư 02/2013/TT-NHNN, đẩy nhanh tiến độ thu hồi nợ tồn đọng và bán nợ xấu cho các định chế xử lý nợ thay vì cơ cấu lại nợ để che giấu rủi ro.
  2. Củng cố hệ số an toàn vốn: Tăng cường quy mô vốn chủ sở hữu thông qua giữ lại lợi nhuận, phát hành cổ phần hoặc tìm kiếm cổ đông chiến lược nhằm đáp ứng các chuẩn mực an toàn vốn (hướng tới Basel II).
  3. Phối hợp chỉ tiêu vĩ mô trong dự báo tín dụng: Các ngân hàng cần lồng ghép chỉ số lạm phát và kịch bản tăng trưởng GDP vào hệ thống chấm điểm tín dụng nội bộ và kiểm tra sức chịu tải (stress testing) danh mục tín dụng.

Đóng góp của khóa luận

  • Về mặt học thuật: Khóa luận kiểm chứng đồng thời cả 4 giả thuyết kinh tế (Quản lý kém, Rủi ro đạo đức, Chính sách tín dụng chu kỳ, Kém may mắn) trên mẫu dữ liệu bảng của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn kéo dài 10 năm.
  • Về mặt kỹ thuật định lượng: Áp dụng phương pháp ước lượng GMM để khắc phục hiện tượng nội sinh gây ra bởi biến trễ nợ xấu ($NPL_{t-1}$), đảm bảo các ước lượng thu được không bị chệch so với phương pháp OLS, FEM/REM truyền thống.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Hạn chế về quy mô mẫu: Do yêu cầu về tính liên tục của dữ liệu tài chính công khai và minh bạch trong 10 năm (2007 – 2016), khóa luận chỉ khảo sát 15 NHTM lớn, chưa bao quát được toàn bộ 31 NHTM đang hoạt động tại thời điểm kết thúc năm 2016, đặc biệt là các NHTM cổ phần quy mô nhỏ hoặc ngân hàng đang bị kiểm soát đặc biệt.
  • Hạn chế về biến số đưa vào mô hình: Mô hình chưa tích hợp một số biến số nội tại quan trọng khác như tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ, quy mô tổng tài sản của ngân hàng, chi phí hoạt động trên thu nhập (CIR), cũng như các biến vĩ mô khác như lãi suất cho vay thực tế, tỷ giá hối đoái hay cung tiền ($M2$).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả đề xuất các nghiên cứu sau này có thể mở rộng khung thời gian nghiên cứu cập nhật sau năm 2016 (giai đoạn áp dụng Nghị quyết 42/2017/QH14 về thí điểm xử lý nợ xấu), mở rộng mẫu quan sát cho toàn bộ các ngân hàng thương mại và xem xét tác động phân hóa giữa nhóm NHTM Nhà nước và NHTM cổ phần tư nhân.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo: Khóa luận là tài liệu tham khảo phù hợp cho sinh viên, học viên cao học ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế phát triển, Quản trị rủi ro tài chính khi thực hiện các đề tài nghiên cứu về rủi ro tín dụng và nợ xấu ngân hàng.
  • Nội dung giá trị nhất:
    • Hệ thống hóa chặt chẽ 4 giả thuyết kinh tế nền tảng gắn liền với các biến vi mô và vĩ mô tác động đến nợ xấu.
    • Bảng tổng hợp công phu các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước (Bảng 2.1 và Bảng 2.2).
    • Quy trình xử lý dữ liệu bảng động bằng mô hình kinh tế lượng GLS và GMM, bao gồm các bước kiểm định khuyết tật mô hình (VIF, Wald, Wooldridge, Sargan/Hansen, Arellano-Bond AR).

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng tiêu chí nào để xác định và đo lường tỷ lệ nợ xấu?
Tác giả xác định nợ xấu căn cứ theo Điều 3 Thông tư số 02/2013/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, bao gồm các khoản nợ thuộc Nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và Nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn). Biến phụ thuộc $NPL$ trong mô hình được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm giữa tổng dư nợ xấu (nhóm 3, 4, 5) trên tổng dư nợ cho vay của ngân hàng thương mại trong năm quan sát.

2. Tại sao nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM thay vì OLS hay FEM/REM thông thường?
Mô hình nghiên cứu đưa biến trễ của nợ xấu ($NPL_{i,t-1}$) vào làm biến độc lập nhằm kiểm chứng giả thuyết Quản lý kém. Sự xuất hiện của biến trễ này gây ra hiện tượng nội sinh (tương quan giữa biến giải thích và sai số mô hình). Ngoài ra, dữ liệu bảng của 15 ngân hàng qua kiểm định Wald và Wooldridge cho thấy có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Khi đó, các ước lượng OLS, FEM và REM sẽ bị chệch và không nhất quán. Phương pháp GMM (kết hợp với GLS) cho phép sử dụng các biến công cụ trễ để triệt tiêu hiện tượng nội sinh, đồng thời khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan.

3. Mẫu nghiên cứu gồm những ngân hàng nào và được chọn theo tiêu chí gì?
Mẫu gồm 15 NHTM lớn tại Việt Nam: ACB, Agribank, BIDV, Eximbank, HDBank, Maritime Bank, MB, Sacombank, SCB, SHB, Techcombank, VIB, Vietcombank, VietinBank và VPBank. Các ngân hàng này được lựa chọn vì là các định chế có uy tín lớn, đại diện cho hệ thống NHTM Việt Nam, và quan trọng nhất là đáp ứng yêu cầu hoạt động liên tục trong suốt 10 năm (2007 – 2016) với đầy đủ báo cáo tài chính hợp nhất được kiểm toán công khai.

4. Hai biến số nào có tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu trong kết quả hồi quy GMM?
Hai biến có hệ số tương quan dương (+) và đạt mức ý nghĩa thống kê trong mô hình GMM là Tỷ lệ nợ xấu năm trước ($NPL_{i,t-1}$) và Tỷ lệ lạm phát ($INF$). Điều này phản ánh nợ xấu trong quá khứ có tính tích lũy kéo dài sang hiện tại nếu không xử lý dứt điểm, đồng thời lạm phát gia tăng sẽ làm suy giảm năng lực trả nợ của người vay, khiến tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng gia tăng.

5. Theo số liệu trong khóa luận, nợ xấu của hệ thống ngân hàng giai đoạn 2012 tập trung chủ yếu ở những ngành kinh tế nào?
Theo số liệu thống kê của NHNN tính đến cuối tháng 6/2012 được tác giả trích dẫn, nợ xấu tập trung chủ yếu ở 5 lĩnh vực then chốt với tổng giá trị gần 96.000 tỷ đồng, chiếm 80,49% tổng nợ xấu toàn hệ thống. Trong đó, hai ngành chiếm tỷ trọng lớn nhất là Công nghiệp chế biến, chế tạo (19,25%) và Kinh doanh bất động sản, dịch vụ (18,25%), tiếp theo là Bán buôn, bán lẻ, sửa chữa ô tô xe máy (11,00%), Xây dựng và Vận tải kho bãi.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Ngân Hà là công trình nghiên cứu định lượng thực nghiệm có kết cấu chặt chẽ về các nhân tố vi mô và vĩ mô chi phối nợ xấu tại 15 NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016. Bằng việc ứng dụng phương pháp kinh tế lượng GMM để xử lý hiện tượng nội sinh, nghiên cứu đã chứng minh tỷ lệ nợ xấu quá khứ và tỷ lệ lạm phát có tương quan dương với nợ xấu hiện tại, trong khi hệ số vốn chủ sở hữu và tốc độ tăng trưởng GDP có tác động kéo giảm nợ xấu. Các kết quả thực nghiệm này cung cấp cơ sở dữ liệu và căn cứ học thuật hữu ích cho công tác kiểm soát rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cũng như quá trình điều hành chính sách tiền tệ của các cơ quan quản lý.