Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Hoạt động tín dụng giữ vai trò là mảng kinh doanh cốt lõi và là nguồn sinh lời chủ yếu của hệ thống ngân hàng thương mại thông qua việc thu hưởng chênh lệch giữa lãi suất huy động vốn và lãi suất cho vay. Trong tiến trình phát triển kinh tế thị trường và hội nhập kinh tế quốc tế tại Việt Nam, nhu cầu tiếp cận nguồn vốn tín dụng phục vụ mục đích tiêu dùng, đầu tư và bổ sung vốn sản xuất kinh doanh của khách hàng liên tục gia tăng mạnh mẽ cả về số lượng lẫn quy mô. Tuy nhiên, việc đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng quá nóng tiềm ẩn nguy cơ làm suy giảm chất lượng tín dụng, dẫn đến tình trạng gia tăng nợ xấu, suy giảm tính thanh khoản và suy giảm nghiêm trọng mức sinh lời của các ngân hàng.
Thực tế tại Việt Nam đã ghi nhận nhiều trường hợp ngân hàng thương mại phát sinh rủi ro tín dụng nghiêm trọng không thể tự giải quyết, gây thất thoát lớn cho nền kinh tế và buộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam phải áp dụng biện pháp can thiệp đặc biệt thông qua việc mua lại bắt buộc toàn bộ cổ phần với giá 0 đồng vào năm 2015. Các đơn vị này bao gồm:
- Ngân hàng Xây dựng (CBBank, tiền thân là TrustBank, được mua lại ngày 02/02/2015).
- Ngân hàng Đại dương (OceanBank, được mua lại ngày 25/04/2015).
- Ngân hàng Dầu khí toàn cầu (GPBank, được mua lại ngày 07/07/2015), với tổng quy mô nợ xấu ước tính khoảng 50.000 đến 70.000 tỷ đồng.
Để phòng ngừa và xử lý rủi ro mất vốn, các ngân hàng thương mại phải thực hiện trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Khoản trích lập này được hạch toán trực tiếp vào chi phí hoạt động của ngân hàng. Năm 2018 ghi nhận sự tăng trưởng vượt bậc về quy mô và doanh thu của toàn ngành ngân hàng, song việc chi phí hoạt động cùng áp lực trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tăng cao đã bào mòn đáng kể lợi nhuận ròng của nhiều ngân hàng thương mại lớn. Xuất phát từ thực trạng trên, khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Tấn Tài tập trung nghiên cứu đề tài "Tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam".
Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được phân định cụ thể như sau:
- Mục tiêu tổng quát: Phân tích mức độ ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam; trên cơ sở đó đề xuất các khuyến nghị đối với nhà hoạch định chính sách và nhà quản trị ngân hàng nhằm nâng cao lợi nhuận và hỗ trợ sự phát triển bền vững của ngành ngân hàng Việt Nam.
- Mục tiêu cụ thể:
- Xác định mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
- Đề xuất một số khuyến nghị nhằm nâng cao khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
Nhiệm vụ nghiên cứu được cụ thể hóa bằng hai câu hỏi nghiên cứu:
- (i) Mức độ ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận ngân hàng đo bằng chỉ số ROA của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam là như thế nào?
- (ii) Các giải pháp nào giúp các ngân hàng thương mại cổ phần kiểm soát rủi ro tín dụng nhằm nâng cao lợi nhuận tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong tương lai?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Tác động của rủi ro tín dụng (đo lường bằng tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu) cùng các yếu tố nội bộ (quy mô ngân hàng, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ tiền gửi khách hàng) đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam niêm yết.
- Phạm vi không gian: Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ 17 ngân hàng thương mại cổ phần được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Việt Nam (trong tổng số hơn 31 ngân hàng thương mại cổ phần đang hoạt động). Việc lựa chọn 17 ngân hàng này xuất phát từ yêu cầu về tính minh bạch, tính sẵn có và mức độ đồng nhất của dữ liệu, loại trừ các ngân hàng chưa niêm yết hoặc đang trong quá trình tái cơ cấu, sáp nhập.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 6 năm, từ năm 2013 đến năm 2018.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận thiết lập nền tảng lý luận dựa trên các quy chuẩn pháp lý của ngành ngân hàng Việt Nam và các công trình nghiên cứu kinh tế lượng thực nghiệm quốc tế. Về mặt pháp lý, khái niệm rủi ro tín dụng và quy tắc phân loại nợ, trích lập dự phòng được căn cứ theo quy định tại Thông tư 02/2013/TT-NHNN do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ban hành:
- Rủi ro tín dụng được định nghĩa là tổn thất có thể xảy ra khi khách hàng vay không thực hiện đúng các cam kết trong hợp đồng tín dụng (chậm trả, không trả đủ gốc hoặc lãi đúng kỳ hạn). Theo trích dẫn nghiên cứu của Arunkumar và Kotreshwar (2005), rủi ro tín dụng chiếm tới 70% tổng mức độ rủi ro hoạt động của ngân hàng, trong khi rủi ro thị trường và rủi ro hệ thống chiếm 30% còn lại.
- Các hình thức rủi ro tín dụng được phân loại theo nghiên cứu của Trần Huy Hoàng (2010), bao gồm: không thu được lãi đúng hạn, không thu được vốn đúng hạn, không thu đủ lãi, và không thu đủ vốn cho vay.
- Quy chế trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD) theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN quy định hai cấu phần:
- Dự phòng chung: Được ấn định bằng 0,75% tổng số dư các khoản nợ từ nhóm 1 đến nhóm 4 (loại trừ các khoản tiền gửi và cho vay liên ngân hàng).
- Dự phòng cụ thể: Được xác định theo công thức $R = (A - C) \times r$; trong đó $R$ là số tiền dự phòng cụ thể, $A$ là giá trị khoản nợ, $C$ là giá trị khấu trừ của tài sản bảo đảm, và $r$ là tỷ lệ trích lập tương ứng theo 5 nhóm nợ (Nhóm 1: 0%; Nhóm 2: 5%; Nhóm 3: 20%; Nhóm 4: 50%; Nhóm 5: 100%).
Về thước đo hiệu quả sinh lời, tác giả phân tích cả chỉ tiêu tuyệt đối (lợi nhuận trước thuế, lợi nhuận sau thuế) và chỉ tiêu tương đối (ROA, ROE, NIM), trong đó chọn tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân (ROA) làm biến phụ thuộc trung tâm phản ánh hiệu quả sử dụng toàn bộ nguồn lực tài sản của ngân hàng.
Lược khảo nghiên cứu thực nghiệm quốc tế tổng hợp các quan điểm lý thuyết và bằng chứng đa chiều về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và lợi nhuận ngân hàng:
| Tác giả (Năm công bố) |
Phạm vi & Mẫu nghiên cứu |
Phương pháp phân tích |
Kết quả tác động đến lợi nhuận |
| Jacob A. Bikker & Haixia Hu (2001) |
26 quốc gia phát triển (1979–1999) |
Phân tích hồi quy dữ liệu bảng |
Dự phòng rủi ro tín dụng tăng làm giảm ROA, ROE; phụ thuộc vào chu kỳ kinh tế |
| Constantinos Alexiou & Voyazas Sofoklis (2009) |
6 ngân hàng tại Hy Lạp (2000–2007) |
Hồi quy dữ liệu bảng |
Yếu tố nội sinh (vốn, chi phí) và vĩ mô (lạm phát) quyết định khả năng sinh lời |
| Stephen M. Miller & Athanasios G. Noulas (2010) |
243 ngân hàng thương mại tại Hoa Kỳ (1984–1990) |
Chuỗi thời gian, hồi quy |
Rủi ro tín dụng nghịch chiều với lợi nhuận; tỷ lệ tiền gửi tác động cùng chiều |
| Samuel H. Boahene và đồng sự (2012) |
6 ngân hàng tại Ghana (2005–2009) |
FEM, REM |
Rủi ro tín dụng tác động cùng chiều với ROE (chấp nhận rủi ro cao để hưởng lợi nhuận cao) |
| Mustafa và đồng sự (2012) |
15 ngân hàng tại Pakistan (2001–2009) |
FEM, REM |
Khoản dự phòng rủi ro thấp giúp tăng ROA; tỷ lệ tiền gửi tác động cùng chiều |
| Ahmad Aref Almazari (2014) |
23 ngân hàng tại Saudi Arabia & Jordan (2005–2011) |
Pearson, hồi quy OLS |
Thanh khoản tác động cùng chiều; quy mô và tỷ lệ nợ/tiền gửi tác động ngược chiều |
| Stephen M. Lee và đồng sự (2015) |
418 ngân hàng tại Hoa Kỳ (1994–2013) |
Pooled OLS, GMM |
Dự phòng rủi ro tín dụng nghịch chiều với ROA, ROE nhưng cùng chiều với NIM |
| John Paul Apire (2016) |
Ngân hàng nội địa tại Uganda (2010–2015) |
Phân tích hồi quy |
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng nghịch chiều; nợ xấu và an toàn vốn cùng chiều với ROA/ROE |
| Bikker & Tobias M. Vervliet (2017) |
Toàn hệ thống ngân hàng Hoa Kỳ (2001–2015) |
Định lượng thực nghiệm |
Môi trường lãi suất thấp làm suy giảm NIM; ngân hàng cắt giảm trích lập dự phòng để giữ lợi nhuận |
Kế thừa mô hình thực nghiệm của John Paul Apire (2016), nghiên cứu xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng (panel data) cho 17 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2013–2018:
$$ROA_{it} = \beta_{0i} + \beta_1 PCL_{it} + \beta_2 NPL_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 LQR_{it} + \beta_5 DEPTA_{it} + \varepsilon_{it}$$
Trong đó, các biến được định nghĩa và gán giả thuyết kỳ vọng như sau:
| Ký hiệu biến |
Tên biến |
Công thức đo lường |
Kỳ vọng dấu |
| $ROA_{it}$ |
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản |
Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân |
Biến phụ thuộc |
| $PCL_{it}$ |
Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng |
Dự phòng rủi ro tín dụng / Tổng dư nợ cho vay bình quân |
Âm (-) |
| $NPL_{it}$ |
Tỷ lệ nợ xấu |
Tổng nợ nhóm 3, 4, 5 / Tổng dư nợ cho vay bình quân |
Âm (-) |
| $SIZE_{it}$ |
Quy mô ngân hàng |
Logarit tự nhiên của Tổng tài sản bình quân: $\ln(\text{Tổng tài sản})$ |
Dương (+) |
| $LQR_{it}$ |
Tỷ lệ thanh khoản |
(Tiền và các khoản tương đương tiền) / Tổng tài sản bình quân |
Dương (+) |
| $DEPTA_{it}$ |
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng |
Tiền gửi khách hàng / Tổng tài sản bình quân |
Âm (-) |
Quy trình xử lý số liệu được thực hiện trên phần mềm phân tích định lượng Stata 14 thông qua 8 bước chặt chẽ:
- Thống kê mô tả toàn bộ biến số trong mẫu nghiên cứu (102 quan sát).
- Phân tích ma trận hệ số tương quan tuyến tính Pearson.
- Ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
- Thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
- Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
- Kiểm định hiện tượng tự tương quan chuỗi của phần dư.
- Áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) để khắc phục triệt để các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan.
Nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán công bố chính thức trên website của 17 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết:
| STT |
Tên ngân hàng thương mại cổ phần |
Mã cổ phiếu |
| 1 |
Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam |
CTG |
| 2 |
Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam |
BID |
| 3 |
Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam |
VCB |
| 4 |
Ngân hàng TMCP Quân Đội |
MBB |
| 5 |
Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam |
TCB |
| 6 |
Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam |
VIB |
| 7 |
Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng |
VPB |
| 8 |
Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội |
SHB |
| 9 |
Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín |
STB |
| 10 |
Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam |
EIB |
| 11 |
Ngân hàng TMCP Tiên Phong |
TPB |
| 12 |
Ngân hàng TMCP Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh |
HDB |
| 13 |
Ngân hàng TMCP Á Châu |
ACB |
| 14 |
Ngân hàng TMCP Quốc Dân |
NVB |
| 15 |
Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt |
LPB |
| 16 |
Ngân hàng TMCP Bắc Á |
BAB |
| 17 |
Ngân hàng TMCP Kiên Long |
KLB |
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1. Mở đầu
Chương 1 thiết lập tổng thể đề cương nghiên cứu, nhấn mạnh bối cảnh tín dụng là nguồn sinh lời chính nhưng cũng là nguồn rủi ro lớn nhất của hệ thống ngân hàng. Tác giả dẫn chứng thực tế tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng với 3 thương vụ mua bắt buộc 0 đồng của OceanBank, CBBank và GPBank với tổng số nợ xấu ước tính 50.000 – 70.000 tỷ đồng để khẳng định tính cấp thiết của việc kiểm soát rủi ro tín dụng. Chương này xác định mục tiêu tổng quát, 2 mục tiêu cụ thể, 2 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi khảo sát 17 ngân hàng niêm yết giai đoạn 2013–2018, tóm lược phương pháp định lượng và cấu trúc luận văn gồm 5 chương.
Chương 2. Cơ sở lý thuyết và lược khảo nghiên cứu
Chương 2 cung cấp hệ thống lý luận về nghiệp vụ ngân hàng thương mại và rủi ro tín dụng. Nội dung làm rõ bản chất của rủi ro tín dụng theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN, bốn biểu hiện của rủi ro tín dụng theo Trần Huy Hoàng (2010), cơ chế phân loại nợ từ nhóm 1 đến nhóm 5, cùng công thức trích lập dự phòng chung (0,75%) và dự phòng cụ thể ($R = (A-C) \times r$). Chương 2 phân tích các thước đo lợi nhuận (ROA, ROE, NIM) và tổng hợp 9 công trình thực nghiệm tiêu biểu trên thế giới từ năm 2001 đến năm 2017. Kết quả lược khảo chỉ ra đa số các học giả (Bikker & Hu, Alexiou, Miller & Noulas, Lee, Apire) xác nhận tác động tiêu cực của dự phòng rủi ro và nợ xấu lên lợi nhuận, ngoại trừ Boahene (2012) ghi nhận tương quan dương do đặc thù bù đắp rủi ro tại thị trường Ghana.
Chương 3. Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 trình bày chi tiết mô hình kinh tế lượng kế thừa từ John Paul Apire (2016), quy cách tính toán 6 biến số trong mô hình, thiết lập 5 giả thuyết nghiên cứu (H1: PCL tác động âm; H2: NPL tác động âm; H3: SIZE tác động dương; H4: LQR tác động dương; H5: DEPTA tác động âm). Tác giả mô tả chi tiết nguồn dữ liệu của 17 ngân hàng với 102 quan sát và giải trình quy trình thực hiện 8 bước từ thống kê mô tả, ma trận tương quan, ước lượng Pooled OLS, FEM, REM, đến các kiểm định lựa chọn mô hình và xử lý khuyết tật bằng FGLS trên Stata 14.
Chương 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 công bố toàn bộ dữ liệu thực nghiệm và kết quả chạy mô hình. Thống kê mô tả chỉ ra:
- Chỉ số $ROA$ trung bình đạt 0,78%, chạm mức thấp nhất vào năm 2015 (0,01% tại NVB) và đạt đỉnh vào năm 2018 (2,87% tại TCB).
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($PCL$) trung bình là 1,14%, thấp nhất là CTG năm 2015 (0,13%) và cao nhất là KLB.
- Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) cao nhất thuộc về STB năm 2015 (8,14%) và năm 2016 (6,59%), trong khi thấp nhất là BAB năm 2017 (0,64%) so với mức trung bình toàn hệ thống khoảng 2,xx%.
- Tỷ lệ tiền gửi khách hàng ($DEPTA$) bình quân đạt 70,xx% (thấp nhất là TPB năm 2014 với xấp xỉ 42%, cao nhất là STB năm 2015 với 89,xx%).
- Biến quy mô ($SIZE$) có giá trị trung bình 18,99, độ lệch chuẩn 0,973 (cao nhất trong các biến), dao động từ 16,88 (KLB năm 2013) đến 20,99 (BID năm 2018).
- Tỷ lệ thanh khoản ($LQR$) trung bình đạt 0,9%, dao động từ 0,24% (CTG năm 2018) đến 2,62% (STB năm 2013).
Phân tích tương quan Pearson cho thấy $PCL$ tương quan nghịch với $ROA$ ($r = -0,4851$, $p = 0,0000$), $DEPTA$ tương quan nghịch ($r = -0,2598$, $p = 0,0084$), và $SIZE$ tương quan thuận ($r = 0,2596$, $p = 0,0084$) ở mức ý nghĩa 1%.
Ở bước phân tích hồi quy, kiểm định Hausman đạt giá trị kiểm định với $p\text{-value} = 0,0000 < 0,01$, bác bỏ giả thuyết H0 và khẳng định mô hình FEM phù hợp hơn REM. Tuy nhiên, các kiểm định chẩn đoán sau đó phát hiện mô hình tồn tại khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tự tương quan chuỗi. Tác giả chuyển sang sử dụng mô hình hồi quy FGLS để thu được ước lượng vững và hiệu quả nhất. Phương trình FGLS xác nhận:
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($PCL$) và tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) đều có tác động nghịch chiều có ý nghĩa thống kê đến $ROA$.
- Tỷ lệ thanh khoản ($LQR$) có tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê đến $ROA$.
- Tỷ lệ tiền gửi khách hàng ($DEPTA$) có hệ số hồi quy âm (-0,0133) có ý nghĩa thống kê.
- Quy mô tài sản ($SIZE$) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình FGLS.
Chương 5. Kết luận và khuyến nghị
Chương 5 đúc kết các phát hiện thực nghiệm để trả lời trực tiếp các câu hỏi nghiên cứu, đồng thời xây dựng hệ thống khuyến nghị thực tiễn gồm 3 nhóm giải pháp:
- Kiểm soát rủi ro tín dụng: Tăng cường quy trình thẩm định, giám sát sau giải ngân nhằm kéo giảm nợ xấu thực chất, từ đó giảm áp lực trích lập chi phí dự phòng rủi ro tín dụng.
- Nâng cao khả năng thanh khoản: Đảm bảo dự trữ tiền mặt và tài sản có tính thanh khoản cao nhằm ổn định khả năng chi trả, hạn chế các cú sốc thanh khoản.
- Tái cơ cấu nguồn vốn tiền gửi: Giảm bớt tỷ trọng huy động tiền gửi tiết kiệm có lãi suất cao; đồng thời mở rộng nguồn tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi thanh toán (CASA) chi phí thấp để cải thiện biên lãi thuần và nâng cao lợi nhuận.
Bên cạnh đó, chương này nêu rõ các hạn chế về quy mô mẫu, dữ liệu thời gian và đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Khóa luận cung cấp các bằng chứng định lượng cụ thể về tác động của các chỉ tiêu rủi ro tín dụng và cấu trúc tài chính đến tỷ suất sinh lời của 17 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trong giai đoạn tái cơ cấu 2013–2018:
| Biến số |
Dấu tác động trong mô hình FGLS |
Ý nghĩa thống kê |
Luận giải thực tế từ số liệu khóa luận |
| Tỷ lệ trích lập dự phòng ($PCL$) |
Nghịch chiều (-) |
Có ý nghĩa |
Khi ngân hàng tăng trích lập dự phòng, khoản chi phí này ghi nhận trực tiếp vào chi phí hoạt động làm sụt giảm ROA. |
| Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) |
Nghịch chiều (-) |
Có ý nghĩa |
Nợ xấu gia tăng làm mất nguồn thu lãi dự thu, buộc ngân hàng phải tăng chi phí trích lập dự phòng cụ thể, trực tiếp kéo giảm khả năng sinh lời. |
| Tỷ lệ thanh khoản ($LQR$) |
Cùng chiều (+) |
Có ý nghĩa |
Thanh khoản dồi dào giúp ngân hàng chủ động nguồn vốn chi trả, tránh chi phí huy động khẩn cấp trên thị trường liên ngân hàng với lãi suất cao. |
| Tỷ lệ tiền gửi khách hàng ($DEPTA$) |
Nghịch chiều (-) ($\beta = -0,0133$) |
Có ý nghĩa |
Phụ thuộc quá nhiều vào tiền gửi tiết kiệm khiến chi phí trả lãi tăng vọt, nếu không thể giải ngân tương ứng vào tài sản sinh lời cao sẽ làm giảm ROA. |
| Quy mô ngân hàng ($SIZE$) |
Không có tác động |
Không có ý nghĩa |
Quy mô tổng tài sản lớn không đồng nghĩa với khả năng sinh lời cao nếu chất lượng tài sản kém và quản lý chi phí không hiệu quả. |
Hệ thống giải pháp và khuyến nghị quản trị:
- Về quản trị rủi ro tín dụng: Các ngân hàng thương mại phải kiểm soát chặt chẽ danh mục cho vay ngay từ khâu phê duyệt, giảm thiểu tỷ lệ nợ nhóm 3, 4, 5 nhằm hạ tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể. Điển hình như trường hợp của STB, nợ xấu vọt lên 8,14% năm 2015 đã gây áp lực trích lập dự phòng khổng lồ, làm tê liệt tăng trưởng lợi nhuận.
- Về quản lý thanh khoản: Cần duy trì tỷ lệ dự trữ thanh khoản hợp lý nhằm tuân thủ quy định của Ngân hàng Nhà nước, tránh tình trạng mất cân đối nguồn vốn tạm thời.
- Về tối ưu hóa cơ cấu nguồn vốn: Cần chủ động hạn chế việc chạy đua tăng trưởng nguồn tiền gửi tiết kiệm lãi suất cao; chuyển dịch mạnh mẽ sang dịch vụ tài khoản thanh toán và các tiện ích số để thu hút nguồn vốn tiền gửi không kỳ hạn với chi phí vốn rẻ.
- Về phía cơ quan quản lý: Nghiên cứu khuyến nghị Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ duy trì các chính sách tín dụng ổn định, giám sát chặt chẽ việc tuân thủ các nguyên tắc trích lập dự phòng rủi ro để tạo dựng hệ thống ngân hàng thương mại phát triển an toàn, bền vững.
Đóng góp về mặt học thuật và thực tiễn:
- Đề tài đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm kiểm định lý thuyết rủi ro tín dụng tại một thị trường tài chính mới nổi như Việt Nam trong giai đoạn biến động 2013–2018 (giai đoạn ngành ngân hàng xử lý hậu quả nợ xấu sau khủng hoảng và các vụ sáp nhập, mua lại bắt buộc 0 đồng).
- Xây dựng quy trình kinh tế lượng mẫu chuẩn tắc trên Stata 14 cho dữ liệu bảng tài chính ngân hàng, cung cấp quy trình xử lý khuyết tật mô hình thông qua ước lượng FGLS có thể kế thừa cho các nghiên cứu tiếp theo.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận tự chỉ ra một số điểm hạn chế mang tính khách quan:
- Hạn chế về cỡ mẫu và phạm vi khảo sát: Mẫu nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở 17 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Việt Nam (với 102 quan sát), chưa bao quát toàn bộ hơn 31 ngân hàng thương mại cổ phần đang hoạt động tại Việt Nam. Nghiên cứu chưa đưa vào phân tích các ngân hàng thương mại chưa niêm yết hoặc các đơn vị chịu kiểm soát đặc biệt do hạn chế về tính minh bạch và độ sẵn sàng của số liệu kiểm toán.
- Hạn chế về khoảng thời gian: Chuỗi dữ liệu thu thập trong 6 năm (2013–2018) tương đối ngắn đối với việc phân tích chu kỳ kinh tế và phản ánh đầy đủ tác động dài hạn của các chính sách xử lý nợ xấu.
- Hạn chế về biến số mô hình: Mô hình nghiên cứu mới chỉ tập trung vào các biến số nội tại của bảng cân đối kế toán ngân hàng ($PCL, NPL, SIZE, LQR, DEPTA$), chưa mở rộng sang các biến số tài chính chuyên sâu khác (như hệ số an toàn vốn CAR, biên lãi thuần NIM) cũng như chưa xem xét tác động của các biến kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP, chỉ số giá tiêu dùng CPI, lạm phát, lãi suất thị trường).
Hướng nghiên cứu tiếp theo:
- Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu ra toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam khi các ngân hàng hoàn tất lộ trình niêm yết và minh bạch hóa thông tin.
- Kéo dài khung thời gian quan sát qua các năm tiếp theo để đánh giá tác động sau tái cơ cấu toàn diện.
- Bổ sung các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô (tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát) và các biến số quản trị rủi ro chuyên sâu nhằm xây dựng mô hình toàn diện hơn về các yếu tố quyết định khả năng sinh lời của hệ thống ngân hàng.
Giá trị tham khảo
Tài liệu khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Tấn Tài có giá trị tham khảo chuyên môn đối với nhiều đối tượng:
- Sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Khóa luận là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng ứng dụng trong ngành ngân hàng. Sinh viên có thể học hỏi cách thức thu thập và bóc tách dữ liệu từ báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán của 17 ngân hàng thương mại cổ phần để tính toán các chỉ số tài chính ($ROA, PCL, NPL, SIZE, LQR, DEPTA$).
- Người làm nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Toàn bộ quy trình ước lượng dữ liệu bảng trên phần mềm Stata 14 được trình bày tuần tự từ thống kê mô tả, ma trận tương quan, kiểm định Hausman để chọn lựa giữa FEM và REM, các bước kiểm định khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến VIF, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan chuỗi), cho đến kỹ thuật ước lượng bằng FGLS tại Chương 3 và Chương 4 là phần nội dung có giá trị thực hành cao.
- Cán bộ phân tích tín dụng và quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại: Phần phân tích cơ chế trích lập dự phòng theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN tại Chương 2 cùng bức tranh thực trạng nợ xấu và dự phòng rủi ro của các ngân hàng giai đoạn 2013–2018 (với các trường hợp điển hình như STB, NVB, CTG, TCB, KLB) cung cấp góc nhìn thực tiễn hữu ích về mối quan hệ giữa chi phí rủi ro và mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận ngân hàng.
Câu hỏi thường gặp
1. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và được lựa chọn dựa trên tiêu chí nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 17 ngân hàng thương mại cổ phần được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 6 năm từ 2013 đến 2018, tạo ra 102 quan sát hoàn chỉnh. Tác giả chọn 17 ngân hàng này (gồm CTG, BID, VCB, MBB, TCB, VIB, VPB, SHB, STB, EIB, TPB, HDB, ACB, NVB, LPB, BAB, KLB) nhằm đảm bảo tính minh bạch, đầy đủ và đồng nhất của dữ liệu từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán, loại trừ các ngân hàng chưa niêm yết hoặc đang trong quá trình sáp nhập, tái cơ cấu.
2. Hai biến đo lường rủi ro tín dụng trong mô hình được tính toán bằng công thức nào?
Hai biến đại diện cho rủi ro tín dụng được tác giả xác định cụ thể gồm:
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($PCL$): Tính bằng Dự phòng rủi ro tín dụng chia cho Tổng dư nợ cho vay bình quân.
- Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$): Tính bằng Tổng dư nợ các nhóm 3, 4 và 5 chia cho Tổng dư nợ cho vay bình quân.
3. Những ngân hàng nào ghi nhận giá trị ROA, nợ xấu và dự phòng rủi ro đặc biệt nhất trong giai đoạn 2013–2018?
Theo số liệu thống kê mô tả tại Chương 4:
- $ROA$: Thấp nhất là Ngân hàng TMCP Quốc Dân (NVB) năm 2015 với 0,01%; cao nhất là Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (TCB) năm 2018 với 2,87%.
- $NPL$: Cao nhất là Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) năm 2015 đạt 8,14% (và năm 2016 là 6,59%); thấp nhất là Ngân hàng TMCP Bắc Á (BAB) năm 2017 đạt 0,64%.
- $PCL$: Thấp nhất là Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam (CTG) năm 2015 với xấp xỉ 0,13%; cao nhất là Ngân hàng TMCP Kiên Long (KLB).
4. Vì sao mô hình Pooled OLS, FEM và REM không được chọn làm kết quả cuối cùng mà phải sử dụng FGLS?
Kiểm định Hausman cho kết quả $p\text{-value} = 0,0000 < 0,01$, bác bỏ giả thuyết H0 và chứng minh mô hình FEM phù hợp hơn REM. Tuy nhiên, khi kiểm định các phần dư của mô hình FEM, tác giả phát hiện mô hình vi phạm giả định kinh tế lượng do tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan chuỗi. Do đó, phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được sử dụng ở bước cuối cùng để khắc phục toàn bộ các khuyết tật này, đảm bảo hệ số ước lượng thu được là vững, không chệch và có hiệu quả thống kê cao nhất.
5. Tại sao tỷ lệ tiền gửi khách hàng (DEPTA) lại có tác động nghịch chiều đến tỷ suất sinh lời ROA?
Trong mô hình FGLS, biến $DEPTA$ có hệ số hồi quy âm (-0,0133) ở mức ý nghĩa thống kê. Tác giả luận giải rằng tiền gửi của khách hàng mặc dù là nguồn vốn chủ lực của ngân hàng nhưng là khoản nợ phải trả chi phí lãi. Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản quá cao cho thấy ngân hàng đang phải trả chi phí lãi huy động lớn để thu hút nguồn tiền gửi tiết kiệm; nếu ngân hàng không tối ưu hóa được việc giải ngân vào các tài sản sinh lời có lãi suất tương ứng thì chi phí lãi này sẽ làm tăng chi phí hoạt động và làm suy giảm tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA).
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Tấn Tài đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu thông qua việc xác định mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời ROA của 17 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2013–2018. Kết quả ước lượng thực nghiệm từ mô hình FGLS khẳng định tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ($PCL$), tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) và tỷ lệ tiền gửi khách hàng ($DEPTA$) có tác động nghịch chiều có ý nghĩa thống kê đến $ROA$, trong khi tỷ lệ thanh khoản ($LQR$) có tác động cùng chiều. Trên cơ sở đối chiếu số liệu thực tế, nghiên cứu đã đề xuất các nhóm khuyến nghị thiết thực về quản trị chất lượng tín dụng, đảm bảo an toàn thanh khoản và tái cơ cấu nguồn vốn huy động nhằm hỗ trợ hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam phát triển ổn định và bền vững.
