Tổng quan nghiên cứu
Dư nợ tín dụng của toàn hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam đã ghi nhận bước tăng trưởng nhảy vọt từ 585.559 tỷ đồng năm 2006 lên mức 3.673.971 tỷ đồng vào năm 2015, tương đương mức tăng hơn 6,2 lần sau một thập kỷ mở rộng hoạt động. Sự mở rộng quy mô tín dụng ồ ạt trong giai đoạn 2008-2011 với tốc độ tăng trưởng bình quân đạt 26,56%/năm đã làm phát sinh những hệ lụy nghiêm trọng về chất lượng tài sản, khi tốc độ tăng trưởng nợ xấu lên đến 51%/năm. Đỉnh điểm là vào năm 2012, tỷ lệ nợ xấu chính thức được công bố chạm mốc 4,08% tổng dư nợ, biến nợ xấu thành điểm nghẽn nguy hiểm đe dọa sự an toàn thanh khoản và ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia.
Trước thực trạng cấp bách đó, đề tài tập trung nghiên cứu vấn đề nhận diện và định lượng mức độ tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô cùng các yếu tố nội tại đặc trưng của ngân hàng đến tỷ lệ nợ xấu. Mục tiêu cốt lõi là xác định rõ chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của 7 biến số quan trọng, từ đó cung cấp căn cứ khoa học vững chắc giúp các nhà quản trị điều chỉnh chiến lược cấp tín dụng an toàn theo từng thời kỳ kinh tế.
Phạm vi nghiên cứu bao quát dữ liệu thực chứng từ 27 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong suốt giai đoạn 10 năm từ 2006 đến 2015. Ý nghĩa nghiên cứu mang giá trị thực tiễn sâu sắc, hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước và ban điều hành các ngân hàng thương mại thiết lập cơ chế cảnh báo sớm, kiểm soát tỷ lệ nợ xấu duy trì ổn định dưới ngưỡng an toàn 3,0%, đồng thời nâng cao tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu và củng cố hệ số an toàn vốn.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Khung lý thuyết áp dụng
Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết bất cân xứng thông tin kết hợp lý thuyết lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức trong hoạt động cấp tín dụng của William Keeton (1999) và Weinberg (1995). Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN và Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, nợ xấu được xác định 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), tương ứng với các khoản vay quá hạn từ 91 ngày trở lên hoặc có khả năng tổn thất tài chính rõ rệt. Khái niệm này có sự tương đồng chặt chẽ với tiêu chuẩn kế toán quốc tế IAS 39 và hướng dẫn an toàn tài chính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF khi ghi nhận các khoản nợ suy giảm giá trị dựa trên dòng tiền hoàn trả.
Khung phân tích kế thừa mô hình hồi quy rủi ro tín dụng đa biến từ các công trình thực chứng quốc tế của Louzis và cộng sự (2011), Skarica (2013), Makri và cộng sự (2014) và Klein (2013). Các khái niệm then chốt trong mô hình bao gồm: Tỷ lệ nợ xấu (NPL), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), Tỷ lệ lạm phát (INF), Tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng (CREDITGRO), Quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LTD), Tỷ suất sinh lời ròng trên tổng tài sản (ROA) và Tỷ suất sinh lời ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE).
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng tập dữ liệu bảng thứ cấp thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán thường niên của 27 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam cùng các báo cáo kinh tế vĩ mô của Ngân hàng Nhà nước và Ngân hàng Thế giới World Bank trong giai đoạn 10 năm từ 2006 đến 2015, tạo thành bộ dữ liệu chuẩn hóa gồm 270 quan sát. Phương pháp chọn mẫu tập trung vào các ngân hàng hoạt động liên tục, có quy mô vốn đa dạng từ nhỏ đến lớn, chủ động loại trừ các ngân hàng mua bắt buộc 0 đồng (GPBank, OceanBank, VNCB) và các tổ chức sáp nhập, tái cơ cấu đặc biệt (PVcomBank, Southern Bank, SCB) nhằm loại bỏ sai lệch cấu trúc dữ liệu.
Để kiểm định giả thuyết nghiên cứu, tác giả vận hành quy trình định lượng đa bước qua 5 phương pháp: Hồi quy gộp OLS, Mô hình tác động cố định FEM, Mô hình tác động ngẫu nhiên REM, Mô hình Momen tổng quát sai phân DGMM của Arellano và Bond (1991), và Mô hình Momen tổng quát hệ thống SGMM của Arellano và Bover (1995) cùng Blundell và Bond (1998). Việc lựa chọn SGMM 2 bước làm phương pháp ước lượng cốt lõi giúp xử lý triệt để hiện tượng nội sinh giữa các biến đặc trưng ngân hàng, hiện tượng tự tương quan chuỗi và phương sai sai số thay đổi trong dữ liệu bảng động, mang lại kết quả ước lượng vững và không chệch.
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Những phát hiện chính
Thứ nhất, tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động ngược chiều mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%. Trong giai đoạn 2006-2010 khi tăng trưởng GDP bình quân đạt 6,32%, tỷ lệ nợ xấu duy trì ở mức thấp; ngược lại khi GDP suy giảm xuống đáy 5,25% vào năm 2012, nợ xấu toàn ngành lập tức bùng nổ lên 4,08%.
Thứ hai, tỷ lệ lạm phát (INF) có mối tương quan thuận chiều đáng kể với nợ xấu. Những năm lạm phát tăng vọt như năm 2008 và năm 2011 với tỷ lệ lạm phát vượt ngưỡng 18% đã đẩy chi phí đầu vào và lãi suất vay vốn tăng cao, khiến khối lượng nợ xấu tuyệt đối năm 2014 chạm mốc 129.043 tỷ đồng.
Thứ ba, tăng trưởng tín dụng (CREDITGRO) thể hiện tác động cùng chiều rõ nét sau độ trễ 1 đến 2 năm. Giai đoạn tăng nóng tín dụng 2008-2011 với mức tăng bình quân 26,56%/năm đã dẫn đến mức tăng trưởng nợ xấu lên đến 51% trong các năm tiếp theo.
Thứ tư, các chỉ tiêu phản ánh năng lực sinh lời gồm ROA và ROE có tác động ngược chiều với nợ xấu. Những ngân hàng duy trì ROE trên 15% luôn kiểm soát tỷ lệ nợ xấu ở mức dưới 2,0%. Trong khi đó, tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LTD) và quy mô ngân hàng (SIZE) có xu hướng tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng.
Thảo luận kết quả
Sự gia tăng nợ xấu trong giai đoạn 2011-2014 bắt nguồn từ sự suy giảm dòng tiền của doanh nghiệp vay vốn khi tổng cầu sụt giảm và thị trường bất động sản đóng băng. Đồng thời, việc giải ngân ồ ạt từ các gói kích cầu trị giá 143.000 tỷ đồng và 160.000 tỷ đồng trong giai đoạn 2008-2009 với tiêu chuẩn thẩm định bị nới lỏng đã tích tụ rủi ro tiềm ẩn. Kết quả thực nghiệm này hoàn toàn tương đồng với các kết luận của Louzis và cộng sự (2011) tại khu vực Nam Âu, Skarica (2013) tại Trung và Đông Âu, cùng nghiên cứu của Makri và cộng sự (2014) tại khu vực đồng tiền chung châu Âu.
Trong việc trực quan hóa dữ liệu, mối quan hệ nghịch biến giữa tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ xấu được biểu diễn hiệu quả qua đồ thị đường kết hợp cột hai trục tung, làm nổi bật chu kỳ tích tụ nợ xấu trễ 2 năm. Các bảng thống kê ma trận tương quan và kết quả hồi quy SGMM 2 bước với giá trị kiểm định Sargan và kiểm định Arellano-Bond AR(2) có giá trị p-value lớn hơn 0,10 khẳng định tính vững chắc của mô hình định lượng.
Đề xuất và khuyến nghị
Thứ nhất, kiểm soát chặt chẽ hạn mức tăng trưởng tín dụng: Ngân hàng Nhà nước cần duy trì hạn mức tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống ở mức an toàn từ 14% đến 16%/năm trong giai đoạn 2016-2020. Các ngân hàng thương mại phải chấm dứt việc chạy đua tăng trưởng nóng, chuyển dịch cơ cấu tín dụng sang các lĩnh vực sản xuất kinh doanh ưu tiên, áp dụng trần tăng trưởng tín dụng bất động sản dưới 10% tổng dư nợ.
Thứ hai, nâng cấp quy trình thẩm định và hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ: Ban điều hành 27 ngân hàng thương mại cổ phần cần triển khai chuẩn mực quản trị rủi ro Basel II, ứng dụng mô hình chấm điểm tín dụng tự động. Thực hiện rà soát định kỳ 100% các khoản vay có giá trị trên 50 tỷ đồng nhằm nhận diện sớm dấu hiệu quá hạn từ 10 đến 90 ngày.
Thứ ba, đẩy nhanh tiến độ xử lý nợ xấu tồn đọng qua VAMC: Khẩn trương cơ cấu lại khối nợ xấu hơn 118.968 tỷ đồng thông qua việc bán nợ cho Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC), đồng thời gia tăng trích lập dự phòng rủi ro cụ thể đạt tỷ lệ bao phủ nợ xấu tối thiểu 100% đối với các khoản nợ nhóm 3 đến nhóm 5 trong thời hạn 12 đến 24 tháng.
Thứ tư, tái cơ cấu nguồn vốn và tối ưu hóa hệ số an toàn: Các ngân hàng cần duy trì tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LTD) dưới ngưỡng trần 80%, củng cố năng lực vốn tự có để nâng cao tỷ suất sinh lời ROE đạt trên mức 12%/năm thông qua việc mở rộng nguồn thu phí dịch vụ phi tín dụng lên trên 25% tổng thu nhập.
Đối tượng nên tham khảo luận văn
Thứ nhất, Hội đồng quản trị và Ban điều hành các ngân hàng thương mại cổ phần: Luận văn cung cấp bằng chứng định lượng giúp các nhà quản trị thiết lập khung hạn mức tín dụng phù hợp, kiểm soát tỷ lệ LTD và xây dựng mô hình dự báo nợ xấu nội bộ.
Thứ hai, Cơ quan Thanh tra, giám sát Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: Cung cấp góc nhìn thực chứng toàn diện về chu kỳ tín dụng 10 năm (2006-2015), hỗ trợ quá trình ban hành các thông tư quy định về phân loại nợ, trích lập dự phòng và kiểm soát cung tiền vĩ mô.
Thứ ba, Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Tài liệu là hình mẫu phương pháp luận chuẩn mực về xử lý dữ liệu bảng động gồm 270 quan sát với kỹ thuật hồi quy tiên tiến SGMM và DGMM.
Thứ tư, Chuyên viên phân tích đầu tư và các định chế tài chính: Ứng dụng các bộ chỉ số định lượng về mối quan hệ giữa ROA, ROE, lạm phát và nợ xấu để đánh giá sức khỏe tài chính, định giá cổ phiếu ngân hàng và thẩm định rủi ro danh mục đầu tư.
Câu hỏi thường gặp
-
Tiêu chí phân loại nợ xấu tại hệ thống ngân hàng Việt Nam được quy định như thế nào?
Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước, nợ xấu bao gồm nợ nhóm 3 (dưới tiêu chuẩn, quá hạn từ 91 đến 180 ngày), nợ nhóm 4 (nghi ngờ, quá hạn từ 181 đến 360 ngày) và nợ nhóm 5 (có khả năng mất vốn, quá hạn trên 360 ngày). Việc phân loại kết hợp giữa phương pháp định lượng số ngày quá hạn và phương pháp định tính đánh giá khả năng suy giảm dòng tiền của người vay.
-
Tại sao tăng trưởng tín dụng quá nhanh lại dẫn đến nguy cơ bùng phát nợ xấu?
Khi tăng trưởng tín dụng nóng với tốc độ 26,56%/năm như giai đoạn 2008-2011, các ngân hàng có xu hướng hạ thấp chuẩn cấp tín dụng, thẩm định sơ sài và định giá tài sản bảo đảm vượt giá trị thực. Sau chu kỳ hoàn vốn từ 1 đến 2 năm, các dự án kém hiệu quả sẽ bộc lộ rủi ro làm tỷ lệ nợ xấu tăng vọt 51%.
-
Tăng trưởng kinh tế GDP tác động đến tỷ lệ nợ xấu theo cơ chế nào?
Mối quan hệ giữa GDP và nợ xấu mang tính nghịch biến rõ rệt. Khi tăng trưởng GDP bình quân đạt 6,32% giai đoạn 2006-2010, doanh nghiệp mở rộng sản xuất kinh doanh và tạo dòng tiền dồi dào để trả nợ. Ngược lại, khi GDP suy giảm xuống 5,25% năm 2012, doanh nghiệp gặp khó khăn tiêu thụ hàng tồn kho, khiến nợ xấu lập đỉnh 4,08%.
-
Vì sao phương pháp hồi quy SGMM lại được ưu tiên lựa chọn trong nghiên cứu này?
Mô hình SGMM của Arellano và Bover (1995) cùng Blundell và Bond (1998) giúp khắc phục triệt để hiện tượng nội sinh bắt nguồn từ biến trễ nợ xấu bậc 1 cũng như mối tương quan hai chiều giữa quy mô tín dụng và nợ xấu, mang lại các ước lượng không chệch trên mẫu 270 quan sát bảng.
-
Tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam đã chuyển biến ra sao sau đề án tái cơ cấu?
Sau khi triển khai Quyết định 254/QĐ-TTg, tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống đã giảm mạnh từ mức đỉnh 4,08% năm 2012 xuống còn 3,25% năm 2014 và tiếp tục hạ xuống 2,55% vào cuối năm 2015, với giá trị nợ xấu tuyệt đối giảm về 118.968 tỷ đồng nhờ sự tham gia quyết liệt của VAMC.
Kết luận
- Xác lập hệ thống bằng chứng thực nghiệm vững chắc về tác động đa chiều của 7 biến số vĩ mô và vi mô đến nợ xấu tại 27 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2006-2015.
- Khẳng định mối tương quan nghịch biến có ý nghĩa thống kê cao giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP (bình quân 6,32% giai đoạn 2006-2010) và khả năng sinh lời ROA, ROE đối với tỷ lệ nợ xấu.
- Lượng hóa độ trễ rủi ro từ việc nới lỏng tăng trưởng tín dụng (26,56%/năm) và áp lực lạm phát cao đối với đỉnh điểm bùng phát nợ xấu 4,08% năm 2012.
- Ứng dụng thành công kỹ thuật hồi quy bảng động SGMM 2 bước trên tập mẫu 270 quan sát, loại bỏ triệt để hiện tượng nội sinh và phương sai sai số thay đổi.
- Đề xuất hệ thống 4 nhóm giải pháp toàn diện giúp các tổ chức tín dụng duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới ngưỡng an toàn 3,0% và tỷ lệ LTD dưới 80%.
Trong lộ trình giai đoạn 2016-2020, hệ thống ngân hàng cần khẩn trương đẩy mạnh trích lập dự phòng rủi ro và áp dụng chuẩn mực an toàn vốn Basel II. Các nhà quản lý, nhà nghiên cứu và chuyên viên tài chính hãy tiếp tục tham khảo và ứng dụng các phát hiện từ công trình này để nâng cao hiệu quả kiểm soát rủi ro tín dụng trong thực tiễn.