Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống tài chính của hầu hết các quốc gia, khu vực ngân hàng đóng vai trò kênh dẫn vốn huyết mạch, trung gian thanh toán và là công cụ truyền dẫn chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước. Sự an toàn, lành mạnh của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) là điều kiện tiên quyết duy trì ổn định kinh tế vĩ mô. Tính đến cuối năm 2016, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã đạt quy mô đáng kể với 4 NHTM Nhà nước, 3 ngân hàng thương mại được Nhà nước mua lại bắt buộc, 28 ngân hàng thương mại cổ phần, 2 ngân hàng chính sách, 1 Ngân hàng Hợp tác xã, cùng mạng lưới gồm 8 ngân hàng 100% vốn nước ngoài, 2 ngân hàng liên doanh, 51 văn phòng đại diện và 51 chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Quy mô mở rộng đi kèm áp lực cạnh tranh thị phần gay gắt, đặt ra thách thức lớn đối với công tác điều hành và quản trị rủi ro.
Giai đoạn 2005 - 2016 ghi nhận nhiều chuyển biến phức tạp của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Hậu quả của chu kỳ tăng trưởng tín dụng nóng giai đoạn 2008 - 2009 cùng tác động từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu đã đẩy tỷ lệ nợ xấu và chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng lên cao, bào mòn nghiêm trọng lợi nhuận của các tổ chức tín dụng. Mặc dù đến năm 2016, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) bình quân toàn ngành đã phục hồi lên mức 7,0% và tỷ lệ nợ xấu được kiểm soát về ngưỡng an toàn là 2,46% tổng dư nợ (dưới trần quy định 3,0%), song quy mô nợ xấu tuyệt đối vẫn gia tăng, đặc biệt là nhóm nợ có khả năng mất vốn. Thực trạng này đòi hỏi phải có những đánh giá định lượng chuyên sâu về mức độ tổn thương của lợi nhuận ngân hàng trước các cú sốc rủi ro tín dụng.
Từ bối cảnh thực tiễn trên, khóa luận xác định các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể như sau:
- Mục tiêu 1: Làm rõ cơ sở lý thuyết về tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời tại các ngân hàng thương mại.
- 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: Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm từ mô hình kinh tế lượng, đề xuất các khuyến nghị và gợi ý chính sách quản trị rủi ro tín dụng cho các NHTM và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu về không gian tập trung vào 14 NHTM cổ phần đã niêm yết trên thị trường chứng khoán (HOSE, HNX và UPCoM). Đây là các định chế tài chính có quy mô tài sản lớn, giữ vai trò đại diện cao cho hệ thống ngân hàng Việt Nam và có báo cáo tài chính được kiểm toán độc lập nghiêm ngặt. Phạm vi thời gian nghiên cứu kéo dài 12 năm liên tục, từ năm 2005 đến năm 2016, bao quát trọn vẹn chu kỳ kinh tế trước, trong và sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết của nghiên cứu được xây dựng dựa trên lý luận về hiệu quả tài chính và quản trị rủi ro ngân hàng. Về khả năng sinh lời, đề tài kế thừa quan điểm của Rose (2002), xác định mục tiêu cốt lõi của ngân hàng là tối đa hóa lợi nhuận trong giới hạn rủi ro cho phép nhằm bảo toàn vốn, mở rộng thị phần và tạo giá trị cho cổ đông. Khả năng sinh lời được phản ánh qua các thước đo phổ biến như tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Trong đó, ROE phản ánh hiệu quả sử dụng nguồn vốn của cổ đông sau thuế và được lựa chọn làm biến phụ thuộc chính trong mô hình.
Về rủi ro tín dụng, đề tài tiếp cận định nghĩa từ Fitch (2000), Greuning và Bratanovic (1999), cùng Agarwal (2015), coi rủi ro tín dụng là nguy cơ bên vay không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện đầy đủ nghĩa vụ trả nợ gốc và lãi theo cam kết hợp đồng, trực tiếp đe dọa thanh khoản và thu nhập của tổ chức tín dụng. Nghiên cứu của Ernst & Young (2010) cũng được tác giả viện dẫn để nhấn mạnh rằng rủi ro tín dụng chiếm tới 67% mức độ quan tâm của giới quản trị ngân hàng, vượt trội so với rủi ro hoạt động (44%), rủi ro thanh khoản (38%) và rủi ro thị trường (33%).
Cơ sở pháp lý trong khóa luận gắn liền với các văn bản quy phạm pháp luật của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam:
- Thông tư số 09/2014/TT-NHNN: Quy định việc phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro (xác định nợ xấu thuộc các nhóm 3, 4, 5).
- Thông tư số 13/2010/TT-NHNN và Thông tư số 41/2016/TT-NHNN: Quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR), phản ánh tiến trình hội nhập từ chuẩn mực Basel I sang Basel II (Thông tư 41 điều chỉnh tỷ lệ CAR về mức 8% theo phương pháp tính toán chuẩn hóa của Basel II, thay thế cho mức 9% trước đây).
Về phương pháp nghiên cứu, tác giả ứng dụng phương pháp kinh tế lượng định lượng với dữ liệu bảng (panel data) không cân bằng cho 14 NHTM qua 12 năm (162 quan sát). Theo Baltagi (2008), dữ liệu bảng giúp kiểm soát các sai số cá thể không quan sát được, tăng bậc tự do, giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến và nâng cao tính hiệu quả của ước lượng. Quy trình phân tích dữ liệu được thực hiện trên phần mềm EViews 8 và Excel qua ba kỹ thuật hồi quy: Mô hình bình phương nhỏ nhất thông thường gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Các kiểm định thống kê chuyên sâu được áp dụng để xác định mô hình tối ưu bao gồm: Kiểm định tỷ số khả năng hợp lý (Likelihood Ratio / Redundant Fixed Effects) để chọn giữa Pooled OLS và FEM; Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM; cùng các kiểm định khuyết tật mô hình như đa cộng tuyến (hệ số tương quan Pearson), tự tương quan bậc một AR(1) và kiểm định phương sai sai số thay đổi.
| Ký hiệu |
Tên biến |
Đo lường / Công thức tính |
Kỳ vọng dấu |
Nghiên cứu tham chiếu tiêu biểu |
| ROE |
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu |
Lợi nhuận ròng / Vốn chủ sở hữu bình quân |
Biến phụ thuộc |
Noman và cs (2015), Saeed và Zahid (2016) |
| NPLR |
Tỷ lệ nợ xấu |
Nợ xấu (nhóm 3, 4, 5) / Tổng dư nợ cho vay |
Âm (-) |
Girardone và cs (2004), Li và Zou (2014) |
| LLPR |
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng |
Dự phòng rủi ro / Tổng dư nợ cho vay |
Dương (+) |
Kolapo và cs (2012), Noman và cs (2015) |
| LEV |
Đòn bẩy tài chính |
Tổng nợ phải trả / Tổng vốn chủ sở hữu |
Dương (+) |
Alshatti (2015), Saeed và Zahid (2016) |
| CAR |
Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu |
(Vốn cấp 1 + Vốn cấp 2) / (Tài sản "Có" rủi ro + Rủi ro tín dụng) |
Âm (-) |
Li và Zou (2014), Rasika và Sampath (2015) |
| BS |
Quy mô ngân hàng |
Tổng tài sản ngân hàng i / Tổng tài sản hệ thống theo năm |
Dương (+) |
Saeed và Zahid (2016), Owoputi (2014) |
| INF |
Tỷ lệ lạm phát |
Tỷ lệ lạm phát hàng năm của Việt Nam |
+/- |
Abreu và Mendes (2000), Pasiouras và Kosmidou (2007) |
| GDP |
Tăng trưởng kinh tế |
Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm |
Dương (+) |
Dietrich và Wanzenried (2011), Obamuyi (2013) |
| DUMMY |
Khủng hoảng kinh tế |
Nhận giá trị 1 cho năm 2008 và 2009; giá trị 0 cho các năm khác |
Âm (-) |
Beltratti và Stulz (2009), Dietrich và Wanzenried (2011) |
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương mở đầu hệ thống hóa tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh hệ thống NHTM Việt Nam tái cơ cấu mạnh mẽ sau khủng hoảng kinh tế. Tác giả công bố rõ 3 mục tiêu nghiên cứu, xác lập đối tượng nghiên cứu là mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời. Phạm vi không gian bao gồm 14 NHTM niêm yết trên các sở giao dịch chứng khoán HOSE, HNX và sàn UPCoM; thời gian phân tích từ 2005 đến 2016. Chương này cũng phân định 3 điểm đóng góp mới của đề tài: (i) tích hợp đồng thời các biến kiểm soát vĩ mô (GDP, lạm phát) và vi mô (quy mô ngân hàng) theo khuôn khổ của Heffernan (2005); (ii) cập nhật chuỗi số liệu tài chính qua báo cáo kiểm toán thường niên; (iii) đưa biến giả khủng hoảng kinh tế giai đoạn 2008 - 2009 vào kiểm định thực nghiệm đối với các ngân hàng niêm yết.
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 trình bày có hệ thống các khái niệm kinh tế về hiệu quả sinh lời (ROA, ROE, NIM) và rủi ro tín dụng (NPLR, LLPR, LEV, CAR). Tác giả phân tích chi tiết cơ chế rủi ro tín dụng tác động làm suy giảm tính thanh khoản, làm xói mòn lợi nhuận qua chi phí dự phòng và làm tổn hại nghiêm trọng uy tín thị trường của ngân hàng theo lập luận của Berger và DeYoung (1997). Đồng thời, chương 2 tổng hợp đa dạng các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế và trong nước:
- Nhóm nghiên cứu chỉ ra tác động ngược chiều: Noman và cs (2015) tại Bangladesh, Li và Zou (2014) tại 47 ngân hàng châu Âu, Gizaw và cs (2015) tại Ethiopia, Rasika và Sampath (2015) tại Sri Lanka, Kargi (2011) tại Nigeria, Achou và Tenguh (2008) tại Qatar, Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013) tại Việt Nam.
- Nhóm nghiên cứu ghi nhận tác động cùng chiều: Afriyie và Akotey (2012) tại Ghana, Muthee (2009) tại Kenya, Saeed và Zahid (2016) tại Anh, Boahene và cs (2012) tại Ghana, Isanzu (2017) tại Trung Quốc, Phạm Hữu Hồng Thái (2013) tại Việt Nam (chỉ ra đòn bẩy và quy mô tác động cùng chiều).
Chương 3: Xây dựng mô hình nghiên cứu
Chương 3 thiết lập mô hình hồi quy tuyến tính đa biến dạng bảng:
$$ROE_{it} = \beta_0 + \beta_1 NPLR_{it} + \beta_2 CAR_{it} + \beta_3 LLPR_{it} + \beta_4 LEV_{it} + \beta_5 BS_{it} + \beta_6 INF_{it} + \beta_7 GDP_{it} + \beta_8 DUM_{it} + \varepsilon_{it}$$
Tác giả giải thích chi tiết ý nghĩa kinh tế và kỳ vọng dấu của từng biến giải thích, xây dựng các giả thuyết từ H1 đến H8. Nguồn dữ liệu thứ cấp được khai thác từ báo cáo thường niên, báo cáo tài chính kiểm toán của 14 NHTM qua Vietstock, Cophieu68, CafeF và số liệu vĩ mô (GDP, INF) từ World Bank.
| STT |
Tên ngân hàng thương mại cổ phần |
Mã chứng khoán |
Sàn niêm yết |
Ngày niêm yết |
Giai đoạn thu thập số liệu |
| 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 4: Thực hiện và phân tích kết quả mô hình nghiên cứu
Chương 4 triển khai các bước tính toán thống kê mô tả, ma trận tương quan và ước lượng hồi quy. Kết quả kiểm định Likelihood Ratio (Redundant Fixed Effects) cho giá trị p-value < 0,05, bác bỏ tính phù hợp của Pooled OLS, xác nhận mô hình FEM vượt trội hơn OLS. Tiếp theo, kết quả kiểm định Hausman cho thấy giả thuyết $H_0$ được chấp nhận, khẳng định mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) phù hợp và hiệu quả hơn mô hình FEM.
Các kiểm định khuyết tật sau ước lượng cho thấy: hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8, loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến nghiêm trọng; kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc một được thực hiện nhằm bảo đảm các ước lượng thu được có độ vững và độ tin cậy thống kê cao.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Trên cơ sở kết quả hồi quy REM, chương 5 tổng hợp các phát hiện chính và đề xuất hai nhóm giải pháp:
- Đối với các NHTM: Quản trị chặt chẽ tỷ lệ nợ xấu NPLR, tăng cường trích lập dự phòng đúng thực chất, tái cơ cấu danh mục tài sản nợ - tài sản có; kiểm soát tỷ số đòn bẩy LEV ở mức tối ưu nhằm khai thác lợi thế tấm chắn thuế mà không làm gia tăng rủi ro thanh khoản; củng cố nguồn vốn tự có để nâng cao tỷ lệ CAR đạt chuẩn Basel II theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN.
- Đối với Ngân hàng Nhà nước: Tăng cường năng lực thanh tra, giám sát an toàn vi mô và vĩ mô; duy trì lộ trình áp dụng Basel II; hỗ trợ thị trường mua bán nợ xấu vận hành minh bạch.
Kết quả và đóng góp
Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) làm mô hình giải thích chính thức. Kết quả thực nghiệm về chiều hướng tác động và ý nghĩa thống kê của các biến số được tổng hợp đối chiếu trong bảng dưới đây:
| Tên biến |
Ký hiệu |
Dấu kỳ vọng |
Dấu thực tế (Mô hình REM) |
Ý nghĩa thống kê |
Kết luận thực nghiệm |
| Tỷ lệ nợ xấu |
NPLR |
Âm (-) |
Âm (-) |
Có ý nghĩa thống kê |
Nợ xấu gia tăng làm suy giảm trực tiếp tỷ suất sinh lời ROE của ngân hàng. |
| Đòn bẩy tài chính |
LEV |
Dương (+) |
Dương (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu tăng hỗ trợ cải thiện khả năng sinh lời ROE. |
| Quy mô ngân hàng |
BS |
Dương (+) |
Dương (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
Ngân hàng có thị phần tài sản lớn đạt hiệu quả kinh doanh và ROE cao hơn. |
| Tỷ lệ lạm phát |
INF |
+/- |
Dương (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
Lạm phát tăng trong giai đoạn khảo sát có mối liên hệ cùng chiều với ROE. |
| Tăng trưởng GDP |
GDP |
Dương (+) |
Dương (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
Tăng trưởng kinh tế tạo môi trường kinh doanh thuận lợi, nâng cao ROE. |
| Dự phòng rủi ro tín dụng |
LLPR |
Dương (+) |
Không xác định |
Không có ý nghĩa |
Chưa đủ bằng chứng thực nghiệm về tác động độc lập của LLPR lên ROE. |
| Tỷ lệ an toàn vốn |
CAR |
Âm (-) |
Không xác định |
Không có ý nghĩa rõ rệt |
Hệ số CAR chưa thể hiện ảnh hưởng áp đảo đến tỷ suất sinh lời ROE trong mẫu. |
| Khủng hoảng kinh tế |
DUMMY |
Âm (-) |
Không xác định |
Không có ý nghĩa |
Giai đoạn 2008 - 2009 không tạo sự khác biệt có ý nghĩa thống kê lên ROE của nhóm ngân hàng niêm yết. |
Đóng góp của đề tài thể hiện trên các phương diện:
- Đóng góp lý luận và học thuật: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm cho thị trường ngân hàng Việt Nam, củng cố quan điểm lý thuyết cho rằng rủi ro tín dụng (thông qua nợ xấu NPLR) là yếu tố dự báo có tác động tiêu cực mạnh mẽ đến khả năng sinh lời. Đồng thời, nghiên cứu làm sáng tỏ vai trò hỗ trợ của đòn bẩy tài chính và lợi thế quy mô đối với ROE.
- Đóng góp về phương pháp luận: Thiết kế mô hình kết hợp hài hòa các nhân tố nội tại ngành ngân hàng với các biến vĩ mô (GDP, lạm phát) và biến giả cú sốc ngoại sinh (khủng hoảng tài chính) theo khuyến nghị của Heffernan (2005), sử dụng quy trình lựa chọn mô hình chuẩn mực từ Pooled OLS, FEM đến REM thông qua các kiểm định Likelihood Ratio và Hausman.
- Đóng góp thực tiễn: Cung cấp cơ sở định lượng để các nhà quản trị NHTM xác định ngưỡng an toàn của nợ xấu, điều chỉnh hệ số đòn bẩy và định hình chính sách vốn trước yêu cầu thực thi Thông tư 41/2016/TT-NHNN và chuẩn mực Basel II.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi và dữ liệu nghiên cứu:
- Mẫu nghiên cứu mới dừng lại ở 14 NHTM đã niêm yết trên thị trường chứng khoán (HOSE, HNX, UPCoM), chưa bao quát toàn bộ các NHTM cổ phần chưa niêm yết và các khối ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài đang hoạt động tại Việt Nam.
- Dữ liệu của một số đơn vị chưa bao phủ trọn vẹn chuỗi 12 năm do thời điểm thành lập và hoạt động muộn hơn (NHTMCP Sài Gòn – Hà Nội thu thập từ 2006; NHTMCP Bưu điện Liên Việt thu thập từ 2009).
- Khung phân tích mô hình định lượng tập trung vào ROE làm biến phụ thuộc chính, chưa mở rộng phân tích so sánh đa biến đồng thời với các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời khác như ROA hay tỷ lệ thu nhập lãi thuần cận biên (NIM).
- Dữ liệu chuỗi thời gian kết thúc ở năm 2016, chưa phản ánh được toàn diện tác động thực tế của việc áp dụng Basel II bắt buộc từ năm 2018 theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN.
Hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai:
- Mở rộng quy mô mẫu khảo sát sang các ngân hàng thương mại chưa niêm yết và kéo dài chuỗi thời gian quan sát sau năm 2016 để đánh giá các chu kỳ kinh tế mới.
- Bổ sung các mô hình hồi quy đa biến song song với biến phụ thuộc là ROA và NIM nhằm đối chiếu toàn diện tác động của rủi ro tín dụng lên hiệu quả sử dụng tài sản và biên lãi thuần.
- Áp dụng thêm các kỹ thuật ước lượng nâng cao như phương pháp mô men tổng quát hệ thống (System GMM) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn trong cấu trúc tài chính ngân hàng.
Giá trị tham khảo
Khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho nhiều nhóm đối tượng học thuật và thực hành:
- Giảng viên, sinh viên và học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế đầu tư, Kế toán: Tài liệu cung cấp nghiên cứu điển hình về quy trình thiết kế và thực hiện đề tài nghiên cứu thực nghiệm định lượng, từ bước xây dựng khung lý thuyết, thu thập số liệu báo cáo tài chính đến việc xử lý mô hình dữ liệu bảng trên phần mềm EViews 8.
- Chuyên viên nghiên cứu và chuyên viên phân tích tài chính: Cung cấp phương pháp đo lường các chỉ số rủi ro tín dụng theo chuẩn mực kế toán Việt Nam và các thông tư của Ngân hàng Nhà nước (Thông tư 09/2014/TT-NHNN, Thông tư 41/2016/TT-NHNN).
- Các bộ phận quản trị rủi ro và quản lý tín dụng tại NHTM: Tham khảo các phân tích về sự tương tác giữa nợ xấu, đòn bẩy tài chính và quy mô ngân hàng để xây dựng khung hạn mức rủi ro và kế hoạch vốn tự có.
Câu hỏi thường gặp
Khóa luận lựa chọn mẫu nghiên cứu gồm bao nhiêu ngân hàng và dựa trên tiêu chí nào?
Tác giả lựa chọn mẫu khảo sát gồm 14 NHTM cổ phần Việt Nam niêm yết trên các sàn chứng khoán (HOSE, HNX và UPCoM). Tiêu chí lựa chọn dựa trên tính minh bạch và độ tin cậy cao của dữ liệu thứ cấp do các ngân hàng niêm yết bắt buộc phải công bố báo cáo tài chính đã được kiểm toán nghiêm ngặt bởi các công ty kiểm toán độc lập uy tín; đồng thời 14 ngân hàng này nắm giữ tổng tài sản lớn, mang tính đại diện cao cho toàn hệ thống NHTM Việt Nam.
Mô hình kinh tế lượng nào được lựa chọn làm kết quả ước lượng chính thức và thông qua những kiểm định nào?
Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) được chọn làm mô hình ước lượng chính thức. Quá trình lựa chọn trải qua hai bước kiểm định: trước hết, kiểm định Likelihood Ratio (Redundant Fixed Effects) cho kết quả p-value < 0,05 giúp loại bỏ mô hình Pooled OLS để chọn mô hình tác động cố định (FEM); tiếp đó, kiểm định Hausman được thực hiện và chấp nhận giả thuyết $H_0$, xác nhận mô hình REM thích hợp và hiệu quả hơn mô hình FEM.
Tỷ lệ nợ xấu (NPLR) tác động như thế nào đến khả năng sinh lời (ROE) trong kết quả nghiên cứu?
Trong mô hình hồi quy REM, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay (NPLR) có hệ số hồi quy âm (-) và đạt ý nghĩa thống kê. Kết quả này chứng minh rằng nợ xấu tác động ngược chiều tới ROE; việc gia tăng tỷ lệ nợ xấu làm phát sinh chi phí trích lập dự phòng và giảm sút thu nhập từ lãi, dẫn đến suy giảm trực tiếp tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng.
Biến giả khủng hoảng kinh tế 2008 – 2009 (DUMMY) và dự phòng rủi ro tín dụng (LLPR) thể hiện kết quả ra sao?
Kết quả ước lượng mô hình REM cho thấy cả biến giả khủng hoảng kinh tế 2008 - 2009 (DUMMY) và biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLPR) đều không có tác động mang ý nghĩa thống kê đến ROE của 14 NHTM trong mẫu khảo sát.
Những văn bản pháp lý nào của Ngân hàng Nhà nước được tác giả sử dụng làm căn cứ xác định các chỉ tiêu nghiên cứu?
Tác giả căn cứ vào Thông tư số 09/2014/TT-NHNN để xác định tỷ lệ nợ xấu (nợ thuộc các nhóm 3, 4, 5) và các quy định về trích lập dự phòng rủi ro cụ thể, dự phòng chung; đồng thời dẫn chiếu Thông tư số 13/2010/TT-NHNN và Thông tư số 41/2016/TT-NHNN để phân tích chỉ tiêu tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) trong lộ trình tiệm cận chuẩn mực Basel II tại Việt Nam.
Kết luận
Khóa luận của tác giả Phạm Gia Hân đã hoàn thành mục tiêu nghiên cứu thông qua việc đánh giá định lượng tác động của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) tại 14 NHTM niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2005 - 2016. Dựa trên kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), nghiên cứu khẳng định tỷ lệ nợ xấu (NPLR) tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê đến ROE, trong khi đòn bẩy tài chính (LEV), quy mô ngân hàng (BS), lạm phát (INF) và tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động cùng chiều. Kết quả nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm đáng tin cậy, làm cơ sở khoa học để các ngân hàng thương mại hoàn thiện công tác quản trị rủi ro tín dụng và hỗ trợ Ngân hàng Nhà nước hoạch định chính sách an toàn hệ thống.
