Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống tài chính của nền kinh tế, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò then chốt khi thực hiện các chức năng trung gian thanh toán, điều tiết và cung ứng nguồn vốn cho các hoạt động sản xuất kinh doanh, đồng thời là kênh truyền dẫn quan trọng phục vụ Ngân hàng Nhà nước (NHNN) điều hành chính sách tiền tệ. Do đó, việc duy trì sự ổn định, an toàn và hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng luôn là yêu cầu trọng tâm của các cơ quan quản lý.
Tính đến cuối năm 2016, hệ thống ngân hàng Việt Nam bao gồm 4 NHTM Nhà nước, 3 NHTM do Nhà nước mua lại bắt buộc, 28 NHTM cổ phần, 2 ngân hàng chính sách, 1 Ngân hàng Hợp tác xã Việt Nam, 8 ngân hàng 100% vốn nước ngoài, 51 văn phòng đại diện, 2 ngân hàng liên doanh và 51 chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Dù quy mô không ngừng mở rộng, các ngân hàng phải đối mặt với môi trường cạnh tranh gay gắt. Giai đoạn 2005 – 2016 ghi nhận nhiều biến động phức tạp về rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động. Hệ quả từ giai đoạn tăng trưởng tín dụng nóng 2008 – 2009 đã khiến tỷ lệ nợ xấu và chi phí dự phòng rủi ro tăng cao, làm sụt giảm nghiêm trọng lợi nhuận của các ngân hàng. Đến năm 2016, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) bình quân toàn ngành đạt mức 7,97%, tỷ lệ nợ xấu nội bảng được kiểm soát ở mức 2,46% (dưới ngưỡng an toàn 3%), tuy nhiên khối lượng nợ xấu tuyệt đối và nợ có khả năng mất vốn vẫn gia tăng.
Xuất phát từ thực tiễn trên, 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" được thực hiện nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả tài chính.
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài:
- Mục tiêu chung: Phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
- Mục tiêu 1: Làm rõ cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng, khả năng sinh lời và cơ chế tác động giữa hai yếu tố này trong hoạt động ngân hàng.
- Mục tiêu 2: Phân tích thực nghiệm tác động của các nhân tố rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời tại các NHTM niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2016.
- Mục tiêu 3: Đề xuất các hàm ý chính sách và khuyến nghị quản trị rủi ro tín dụng nhằm nâng cao khả năng sinh lời cho các NHTM Việt Nam và hỗ trợ công tác quản lý của Ngân hàng Nhà nước.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời tại các NHTM Việt Nam.
- Phạm vi không gian: 14 NHTM cổ phần niêm yết và đăng ký giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam (HOSE, HNX, UPCoM), đại diện cho phần lớn quy mô tài sản toàn hệ thống.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 2005 – 2016, bao quát giai đoạn trước, trong và sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 – 2009.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết và các chỉ tiêu đo lường
Khóa luận dựa trên nền tảng lý thuyết quản trị ngân hàng thương mại (Rose, 2002; Koch & Macdonald, 2014) và các chuẩn mực an toàn vốn quốc tế (Basel I, Basel II, Basel III), kết hợp khung pháp lý của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (Thông tư 09/2014/TT-NHNN về phân loại nợ và trích lập dự phòng, Thông tư 13/2010/TT-NHNN và Thông tư 41/2016/TT-NHNN về tỷ lệ an toàn vốn).
Các chỉ tiêu kinh tế lượng trong mô hình bao gồm:
- Khả năng sinh lời (Biến phụ thuộc): Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$), đo lường bằng tỷ lệ giữa Lợi nhuận sau thuế và Vốn chủ sở hữu bình quân.
- Rủi ro tín dụng (Các biến độc lập chính):
- Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay ($NPLR$): Tỷ lệ nợ nhóm 3, 4, 5 trên tổng dư nợ theo Thông tư 09/2014/TT-NHNN.
- Dự phòng rủi ro tín dụng ($LLPR$): Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ cho vay.
- Hệ số đòn bẩy tài chính ($LEV$): Tỷ lệ giữa Tổng nợ phải trả trên Tổng vốn chủ sở hữu.
- Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu ($CAR$): Tỷ lệ giữa Vốn tự có (cấp 1 + cấp 2) trên Tổng tài sản "Có" rủi ro.
- Các biến kiểm soát vi mô và vĩ mô:
- Quy mô ngân hàng ($BS$): Tỷ lệ giữa Tổng tài sản của từng NHTM trên Tổng tài sản của toàn hệ thống ngân hàng trong năm (Williams, 2007).
- Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Chỉ số lạm phát thường niên của Việt Nam.
- Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$): Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội hàng năm của Việt Nam.
- Biến giả khủng hoảng kinh tế ($DUMMY$): Nhận giá trị 1 cho các năm khủng hoảng tài chính (2008, 2009) và nhận giá trị 0 cho các năm còn lại.
| Nhóm biến |
Tên biến |
Ký hiệu |
Cách đo lường |
Kỳ vọng dấu |
Nghiên cứu tham chiếu |
| Biến phụ thuộc |
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu |
$ROE$ |
Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân |
— |
Noman và cộng sự (2015), Li và Zou (2014) |
| Biến độc lập |
Tỷ lệ nợ xấu |
$NPLR$ |
Nợ nhóm 3, 4, 5 / Tổng dư nợ cho vay |
$(-)$ |
Gizaw và cộng sự (2015), Alshatti (2015) |
|
Dự phòng rủi ro tín dụng |
$LLPR$ |
Dự phòng rủi ro / Tổng dư nợ cho vay |
$(-)$ |
Kolapo và cộng sự (2012), Noman và cộng sự (2015) |
|
Đòn bẩy tài chính |
$LEV$ |
Tổng nợ phải trả / Tổng vốn chủ sở hữu |
$(+)$ |
Alshatti (2015), Saeed và Zahid (2016) |
|
Tỷ lệ an toàn vốn |
$CAR$ |
Vốn tự có / Tổng tài sản Có rủi ro |
$(-)$ |
Li và Zou (2014), Rasika và Sampath (2015) |
| Biến kiểm soát |
Quy mô ngân hàng |
$BS$ |
Tổng tài sản NHTM / Tổng tài sản hệ thống |
$(+)$ |
Saeed và Zahid (2016), Phạm Hữu Hồng Thái (2013) |
|
Tỷ lệ lạm phát |
$INF$ |
Tỷ lệ lạm phát hàng năm |
$(+/-)$ |
Abreu và Mendes (2000), Sufian và Chong (2008) |
|
Tăng trưởng kinh tế |
$GDP$ |
Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm |
$(+)$ |
Dietrich và Wanzenried (2011), Obamuyi (2013) |
|
Biến giả khủng hoảng |
$DUMMY$ |
1 cho năm 2008–2009; 0 cho các năm khác |
$(-)$ |
Beltratti và Stulz (2009) |
Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu
Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật kinh tế lượng cho dữ liệu bảng (Panel Data) nhằm tận dụng thông tin cả theo chuỗi thời gian và không gian. Phương trình hồi quy đa biến có dạng:
$$ROE_{it} = \beta_0 + \beta_1 NPLR_{it} + \beta_2 CAR_{it} + \beta_3 LLPR_{it} + \beta_4 LEV_{it} + \beta_5 BS_{it} + \beta_6 INF_{it} + \beta_7 GDP_{it} + \beta_8 DUM_{it} + \varepsilon_{it}$$
Quy trình phân tích thực nghiệm được tiến hành qua 3 bước trên phần mềm EViews 8:
- Thống kê mô tả: Tính toán giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của chuỗi dữ liệu.
- Lựa chọn mô hình hồi quy: Ước lượng tuần tự ba mô hình: Pooled OLS (Bình phương nhỏ nhất thông thường), FEM (Mô hình tác động cố định) và REM (Mô hình tác động ngẫu nhiên). Sử dụng kiểm định F (Likelihood Ratio/Redundant Fixed Effects) để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM; sử dụng kiểm định Hausman để đưa ra lựa chọn giữa FEM và REM.
- Kiểm định chẩn đoán mô hình: Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến qua ma trận hệ số tương quan cặp biến (ngưỡng phát hiện $\ge 0,8$), kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc 1 của phần dư.
Nguồn dữ liệu:
- Dữ liệu vi mô của 14 NHTM: Thu thập từ Báo cáo tài chính kiểm toán và Báo cáo thường niên giai đoạn 2005 – 2016 (trên Vietstock, cổng thông tin các ngân hàng). Riêng SHB thu thập từ năm 2006 (do thành lập năm 2006), LPB thu thập từ năm 2009 (thành lập năm 2008).
- Dữ liệu vĩ mô: Tỷ lệ lạm phát ($INF$) và tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) thu thập từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank) và báo cáo của NHNN.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương này xác lập cơ sở hình thành đề tài xuất phát từ vai trò của hệ thống NHTM và những biến động về nợ xấu, lợi nhuận ngân hàng sau giai đoạn khủng hoảng tài chính. Tác giả xác định rõ mục tiêu nghiên cứu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, đối tượng nghiên cứu (rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời), cùng phạm vi thời gian (2005–2016) và không gian (14 NHTM niêm yết). Chương 1 cũng chỉ rõ ba đóng góp mới: bổ sung các yếu tố vĩ mô và vi mô làm biến kiểm soát theo gợi ý của Heffernan (2005), cập nhật chuỗi số liệu theo năm phản ánh quá trình mở rộng mạng lưới ngân hàng, và đưa thêm biến giả khủng hoảng kinh tế 2008–2009.
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 2 tổng hợp hệ thống lý thuyết về hoạt động kinh doanh ngân hàng, định nghĩa khả năng sinh lời và các chỉ số đo lường ($ROA$, $ROE$, $NIM$), cùng khái niệm rủi ro tín dụng và các chỉ số phản ánh rủi ro ($NPLR$, $LLPR$, $LEV$, $CAR$). Tác giả phân tích 3 kênh tác động của rủi ro tín dụng: gây suy giảm thanh khoản, trực tiếp làm giảm lợi nhuận do gia tăng chi phí trích lập dự phòng, và làm suy giảm uy tín ngân hàng (Berger & DeYoung, 1997).
Chương này cũng tổng thuật chi tiết các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và tại Việt Nam, phân loại kết quả thành hai luồng quan điểm:
- Luồng quan điểm tác động ngược chiều: Noman và cộng sự (2015), Li và Zou (2014), Gizaw và cộng sự (2015), Rasika và Sampath (2015), Kargi (2011), Akhtar và cộng sự (2011), Owoputi (2014), Achou và Tenguh (2008), Kolapo và cộng sự (2012).
- Luồng quan điểm tác động cùng chiều: Afriyie và Akotey (2012), Muthee (2009), Saeed và Zahid (2016), Boahene và cộng sự (2012), Isanzu (2017), Lalon (2015).
- Tại Việt Nam: Phạm Hữu Hồng Thái (2013), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013).
Chương 3: Xây dựng mô hình nghiên cứu
Chương 3 thiết lập mô hình hồi quy đa biến dạng dữ liệu bảng kế thừa từ mô hình của Saeed và Zahid (2016), Li và Zou (2014), Phạm Hữu Hồng Thái (2013), đồng thời bổ sung biến đòn bẩy tài chính ($LEV$) và các biến vĩ mô. Tác giả trình bày định nghĩa, công thức đo lường và kỳ vọng dấu lý thuyết của 8 biến giải thích ($H_1$ đến $H_8$).
| STT |
Tên ngân hàng |
Mã chứng khoán |
Sàn giao dịch |
Ngày niêm yết |
Thời gian thu thập |
| 1 |
NHTMCP Ngoại Thương Việt Nam (Vietcombank) |
VCB |
HOSE |
30/06/2009 |
2005 – 2016 |
| 2 |
NHTMCP Công Thương Việt Nam (VietinBank) |
CTG |
HOSE |
16/07/2009 |
2005 – 2016 |
| 3 |
NHTMCP Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam (BIDV) |
BID |
HOSE |
24/01/2014 |
2005 – 2016 |
| 4 |
NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) |
VPB |
HOSE |
17/08/2017 |
2005 – 2016 |
| 5 |
NHTMCP Quân Đội (MBBank) |
MBB |
HOSE |
01/11/2011 |
2005 – 2016 |
| 6 |
NHTMCP Á Châu (ACB) |
ACB |
HNX |
21/11/2006 |
2005 – 2016 |
| 7 |
NHTMCP Sài Gòn Thương Tín (Sacombank) |
STB |
HOSE |
12/07/2006 |
2005 – 2016 |
| 8 |
NHTMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam (Eximbank) |
EIB |
HOSE |
27/10/2009 |
2005 – 2016 |
| 9 |
NHTMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB) |
VIB |
UPCoM |
09/01/2017 |
2005 – 2016 |
| 10 |
NHTMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB) |
SHB |
HNX |
20/04/2009 |
2006 – 2016 |
| 11 |
NHTMCP Bưu Điện Liên Việt (LienVietPostBank) |
LPB |
UPCoM |
05/10/2017 |
2009 – 2016 |
| 12 |
NHTMCP Kiên Long (Kienlongbank) |
KLB |
UPCoM |
29/06/2017 |
2005 – 2016 |
| 13 |
NHTMCP Quốc Dân (NCB) |
NVB |
HNX |
13/09/2010 |
2005 – 2016 |
| 14 |
NHTMCP Phát Triển TP. Hồ Chí Minh (HDBank) |
HDB |
HOSE |
05/01/2018 |
2005 – 2016 |
Chương này cũng thiết kế quy trình kỹ thuật ước lượng mô hình và kiểm định các khuyết tật hồi quy.
Chương 4: Thực hiện và phân tích kết quả mô hình nghiên cứu
Chương 4 thực hiện phân tích số liệu thực nghiệm theo quy trình đã thiết kế:
- Thống kê mô tả và lựa chọn mô hình: Sau khi ước lượng Pooled OLS, FEM và REM, tác giả thực hiện kiểm định Likelihood Ratio (loại bỏ Pooled OLS để chọn FEM) và kiểm định Hausman (cho thấy mô hình REM tối ưu hơn FEM đối với mẫu dữ liệu nghiên cứu).
- Kiểm định chẩn đoán: Ma trận hệ số tương quan xác nhận các cặp biến giải thích đều có hệ số tương quan dưới 0,8 (không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng). Kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc 1 và phương sai sai số thay đổi được xử lý để bảo đảm độ tin cậy của ước lượng.
- Phân tích kết quả hồi quy: Đánh giá chiều hướng tác động và mức ý nghĩa thống kê của từng biến số tác động lên biến phụ thuộc $ROE$.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Chương cuối cùng tổng kết các kết quả chính từ mô hình REM, đối chiếu với các giả thuyết nghiên cứu ban đầu. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra các nhóm khuyến nghị cụ thể dành cho các NHTM (về tỷ lệ nợ xấu, quản trị đòn bẩy tài chính, duy trì hệ số an toàn vốn theo chuẩn Basel II) và Ngân hàng Nhà nước (về thanh tra, giám sát, hoàn thiện hành lang pháp lý xử lý nợ xấu). Đồng thời, chương 5 trình bày các hạn chế chưa thực hiện được và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
Dựa trên kết quả ước lượng từ mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), các mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng, biến kiểm soát và khả năng sinh lời ($ROE$) được xác định như sau:
| Biến số |
Tên biến |
Chiều tác động thực tế |
Ý nghĩa thống kê |
Kết luận giả thuyết |
| $NPLR$ |
Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ |
Ngược chiều $(-)$ |
Có ý nghĩa |
Chấp nhận giả thuyết $H_1$ |
| $LLPR$ |
Dự phòng rủi ro tín dụng |
Không tác động |
Không có ý nghĩa |
Không chấp nhận giả thuyết $H_2$ |
| $LEV$ |
Hệ số đòn bẩy tài chính |
Cùng chiều $(+)$ |
Có ý nghĩa |
Chấp nhận giả thuyết $H_3$ |
| $CAR$ |
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu |
Không tác động |
Không có ý nghĩa |
Không chấp nhận giả thuyết $H_4$ |
| $BS$ |
Quy mô ngân hàng |
Cùng chiều $(+)$ |
Có ý nghĩa |
Chấp nhận giả thuyết $H_5$ |
| $INF$ |
Tỷ lệ lạm phát |
Cùng chiều $(+)$ |
Có ý nghĩa |
Phù hợp kỳ vọng $H_6$ |
| $GDP$ |
Tốc độ tăng trưởng kinh tế |
Cùng chiều $(+)$ |
Có ý nghĩa |
Chấp nhận giả thuyết $H_7$ |
| $DUMMY$ |
Khủng hoảng tài chính 2008–2009 |
Không tác động |
Không có ý nghĩa |
Không chấp nhận giả thuyết $H_8$ |
Các phát hiện chính:
- Tỷ lệ nợ xấu ($NPLR$): Tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê tới $ROE$. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng, chất lượng tài sản suy giảm, chi phí xử lý và trích lập tăng cao làm giảm trực tiếp lợi nhuận ròng của ngân hàng.
- Đòn bẩy tài chính ($LEV$): Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê tới $ROE$. Các ngân hàng sử dụng hiệu quả nguồn vốn vay và vốn huy động để tài trợ tài sản sinh lời sẽ tạo ra tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu cao hơn.
- Quy mô ngân hàng ($BS$): Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê tới $ROE$, chứng minh lợi thế kinh tế theo quy mô giúp các ngân hàng lớn tối ưu hóa chi phí đầu tư công nghệ, mở rộng mạng lưới và phân tán rủi ro tốt hơn.
- Yếu tố vĩ mô ($INF$, $GDP$): Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) và tỷ lệ lạm phát ($INF$) đều tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê tới $ROE$. Tăng trưởng kinh tế làm tăng cầu tín dụng và khả năng trả nợ của khách hàng; trong khi lạm phát được dự báo tốt giúp các ngân hàng điều chỉnh lãi suất biên phù hợp.
- Các biến không có ý nghĩa thống kê: Dự phòng rủi ro ($LLPR$), tỷ lệ an toàn vốn ($CAR$) và biến giả khủng hoảng tài chính ($DUMMY$) không có tác động mang ý nghĩa thống kê đến $ROE$ trong mẫu 14 ngân hàng ở giai đoạn nghiên cứu.
Đề xuất và khuyến nghị của tác giả
- Đối với các Ngân hàng Thương mại:
- Kiểm soát tỷ lệ nợ xấu ($NPLR$): Nâng cao quy trình thẩm định tín dụng, giám sát chặt chẽ mục đích sử dụng vốn vay, xây dựng hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ hiện đại nhằm hạn chế nợ xấu mới phát sinh.
- Tối ưu hóa đòn bẩy tài chính ($LEV$): Cơ cấu nguồn vốn hợp lý giữa vốn chủ sở hữu và nợ phải trả để vừa tận dụng lá chắn thuế và hệ số nhân vốn, vừa bảo đảm thanh khoản an toàn.
- Duy trì tỷ lệ an toàn vốn ($CAR$): Tăng cường năng lực tài chính, tăng vốn tự có cấp 1 và cấp 2 để đáp ứng các tiêu chuẩn khắt khe theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN và chuẩn mực Basel II.
- Đối với Ngân hàng Nhà nước:
- Hoàn thiện khung khổ pháp lý về phân loại nợ và trích lập dự phòng.
- Nâng cao hiệu quả giám sát an toàn vi mô và vĩ mô, hỗ trợ thị trường mua bán nợ (VAMC) hoạt động thực chất hơn.
Đóng góp của đề tài
Đề tài cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm khẳng định tác động tiêu cực của rủi ro tín dụng đối với khả năng sinh lời của các NHTM niêm yết tại Việt Nam. Nghiên cứu đã kết hợp đồng thời các yếu tố vi mô đặc thù ngành và các yếu tố vĩ mô trong một khung phân tích dữ liệu bảng hoàn chỉnh giai đoạn 2005 – 2016.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Hạn chế của đề tài
- Phạm vi mẫu nghiên cứu: Mới chỉ thực hiện trên 14 NHTM cổ phần niêm yết và đăng ký giao dịch trên thị trường chứng khoán, chưa bao quát toàn bộ các NHTM chưa niêm yết và khối ngân hàng liên doanh, 100% vốn nước ngoài.
- Tính cân bằng của dữ liệu: Một số ngân hàng thành lập muộn trong giai đoạn nghiên cứu (như LPB thành lập năm 2008, SHB chuyển đổi mô hình năm 2006) khiến chuỗi dữ liệu bảng của một số đơn vị chưa thu thập đủ 12 năm.
- Các biến số vi mô khác: Mô hình chưa đưa vào một số biến số quản trị nội bộ khác như chi phí hoạt động, đa dạng hóa thu nhập ngoài lãi hoặc thanh khoản ngân hàng.
Hướng nghiên cứu mở rộng
- Mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu cho toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam.
- Kéo dài chuỗi thời gian quan sát sang các năm tiếp theo để cập nhật đầy đủ tác động của lộ trình áp dụng Basel II.
- Áp dụng thêm các phương pháp ước lượng nâng cao (như mô hình GMM - Generalized Method of Moments) để xử lý triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời.
Giá trị tham khảo
Tài liệu này hữu ích cho các nhóm đối tượng học thuật và thực tiễn sau:
- Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Tài liệu tham khảo về quy trình nghiên cứu thực nghiệm định lượng sử dụng dữ liệu bảng (Pooled OLS, FEM, REM) trên phần mềm EViews.
- Người làm đề tài về quản trị rủi ro và hiệu quả ngân hàng: Cung cấp hệ thống hóa các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng ($NPLR$, $LLPR$, $LEV$, $CAR$) theo các thông tư của NHNN (Thông tư 09/2014, Thông tư 41/2016) và cơ sở tổng thuật tài liệu tham khảo phong phú trong và ngoài nước.
- Cán bộ quản trị rủi ro và phân tích tài chính tại các NHTM: Tham khảo các phân tích về sự tương tác giữa đòn bẩy tài chính, quy mô và nợ xấu tới tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng những chỉ số nào để đại diện cho rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời?
Nghiên cứu sử dụng tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) làm chỉ số đại diện duy nhất cho khả năng sinh lời trong mô hình hồi quy. Về rủi ro tín dụng, tác giả sử dụng 4 chỉ số đại diện gồm: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay ($NPLR$), Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ ($LLPR$), Hệ số đòn bẩy tài chính ($LEV$) và Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu ($CAR$).
2. Mẫu dữ liệu của nghiên cứu gồm những ngân hàng nào và trong giai đoạn nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 14 NHTM cổ phần niêm yết/giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam: VCB, CTG, BID, VPB, MBB, ACB, STB, EIB, VIB, SHB, LPB, KLB, NVB, HDB. Dữ liệu được thu thập theo năm trong giai đoạn 12 năm từ 2005 đến 2016 (riêng SHB từ 2006–2016 và LPB từ 2009–2016).
3. Mô hình hồi quy nào được lựa chọn là phù hợp nhất trong nghiên cứu?
Nghiên cứu đã thực hiện ước lượng qua 3 mô hình: Pooled OLS, FEM và REM. Thông qua kiểm định Likelihood Ratio (loại Pooled OLS để chọn FEM) và kiểm định Hausman (với kết quả thống kê ủng hộ mô hình tác động ngẫu nhiên), tác giả xác định mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là mô hình phù hợp nhất để giải thích dữ liệu.
4. Kết quả thực nghiệm cho thấy những biến số nào có tác động mang ý nghĩa thống kê đến ROE?
Từ mô hình hồi quy REM, các biến có tác động mang ý nghĩa thống kê đến $ROE$ gồm:
- Tỷ lệ nợ xấu ($NPLR$): Tác động ngược chiều.
- Đòn bẩy tài chính ($LEV$): Tác động cùng chiều.
- Quy mô ngân hàng ($BS$): Tác động cùng chiều.
- Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Tác động cùng chiều.
- Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$): Tác động cùng chiều.
5. Biến giả khủng hoảng tài chính 2008 – 2009 (DUMMY) và dự phòng rủi ro tín dụng (LLPR) thể hiện kết quả ra sao?
Cả hai biến $DUMMY$ (đại diện cho giai đoạn khủng hoảng tài chính 2008 – 2009) và $LLPR$ (dự phòng rủi ro tín dụng) đều không cho thấy tác động mang ý nghĩa thống kê đến tỷ suất sinh lời $ROE$ của 14 NHTM trong mô hình hồi quy REM.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Gia Hân đã phân tích thực nghiệm tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời ($ROE$) tại 14 NHTM niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2005 – 2016. Bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng với mô hình REM, nghiên cứu khẳng định tỷ lệ nợ xấu ($NPLR$) có tác động tiêu cực rõ rệt đến $ROE$, trong khi đòn bẩy tài chính ($LEV$), quy mô ngân hàng ($BS$), tăng trưởng $GDP$ và lạm phát ($INF$) tác động tích cực. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở thực chứng để các NHTM tối ưu hóa quy trình kiểm soát chất lượng tín dụng, điều chỉnh cơ cấu đòn bẩy và giúp cơ quan quản lý hoàn thiện chính sách giám sát an toàn hệ thống ngân hàng.
