Tổng quan nghiên cứu

Thị trường tài chính ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2009 – 2019 chứng kiến những chuyển biến mạnh mẽ về quy mô và cấu trúc. Tính đến cuối năm 2019, hoạt động tín dụng toàn ngành đạt mức tăng trưởng 13,5%, trong đó khối 18 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết đóng góp tới 67,4% tổng dư nợ toàn hệ thống. Mặc dù tỷ lệ nợ xấu nội bảng được kiểm soát ở mức 1,89% vào cuối năm 2019, áp lực tích tụ rủi ro từ giai đoạn tăng trưởng nóng trước đó vẫn đặt ra thách thức lớn đối với an toàn hệ thống.

Vấn đề nghiên cứu cốt lõi của đề tài bắt nguồn từ sự đánh đổi chiến lược giữa việc đẩy mạnh quy mô tín dụng để tối đa hóa doanh thu và nguy cơ gia tăng các khoản nợ kém chất lượng. Nợ xấu được xem là điểm nghẽn nghiêm trọng làm suy giảm tính thanh khoản và cản trở dòng vốn luân chuyển trong nền kinh tế. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể của luận văn là kiểm định định lượng mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu, đồng thời phân tích sự tác động qua lại giữa nợ xấu, quy mô cho vay và hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu bao quát 25 ngân hàng thương mại cổ phần tiêu biểu tại Việt Nam trong khoảng thời gian 11 năm, từ năm 2009 đến năm 2019. Về mặt ý nghĩa thực tiễn, công trình mang lại cơ sở khoa học để thiết lập các chỉ số an toàn hoạt động, hỗ trợ nhà quản lý ngân hàng cân bằng giữa mục tiêu tăng trưởng tín dụng từ 13% đến 15%/năm và việc duy trì tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu bình quân trên 12,95%.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn xây dựng trên nền tảng của 4 lý thuyết kinh tế tài chính kinh điển:

  • Lý thuyết bất cân xứng thông tin: Giải thích tình trạng lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức khi ngân hàng mở rộng cho vay nhanh nhưng thiếu thông tin minh bạch từ khách hàng.
  • Lý thuyết gia tốc tài chính của Kiyotaki và Moore: Minh chứng cơ chế khuếch đại chu kỳ tín dụng thông qua biến động định giá tài sản bảo đảm trong các giai đoạn kinh tế hưng thịnh hoặc suy thoái.
  • Lý thuyết quản lý kém và Lý thuyết kém may mắn của Berger và DeYoung: Phân tích nguyên nhân nợ xấu phát sinh do năng lực kiểm soát chi phí, thẩm định tín dụng yếu kém hoặc do các cú sốc vĩ mô bất khả kháng từ môi trường kinh doanh.

Các khái niệm nền tảng trong nghiên cứu được chuẩn hóa theo quy định pháp lý hiện hành tại Việt Nam:

  • Dư nợ cấp tín dụng: Toàn bộ số dư cấp tín dụng theo hợp đồng, bảo lãnh và ủy thác theo quy định tại Thông tư 13/2010/TT-NHNN và Thông tư 02/2013/TT-NHNN.
  • Nợ xấu: Các khoản nợ thuộc nhóm 3 (dưới tiêu chuẩn, quá hạn từ 91 đến 180 ngày), nhóm 4 (nghi ngờ, quá hạn từ 181 đến 360 ngày) và nhóm 5 (có khả năng mất vốn, quá hạn trên 360 ngày).
  • Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng: Bao gồm dự phòng cụ thể với các mức trích lập tương ứng 0%, 5%, 20%, 50%, 100% cho các nhóm nợ từ 1 đến 5, cùng mức dự phòng chung 0,75% trên tổng dư nợ từ nhóm 1 đến nhóm 4.

Mô hình nghiên cứu định lượng tổng quát được xác lập:

Tỷ lệ nợ xấu = Hằng số + Hệ số 1 x Nợ xấu kỳ trước + Hệ số 2 x Tăng trưởng tín dụng + Hệ số 3 x Tăng trưởng tín dụng kỳ trước + Hệ số 4 x Tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu + Hệ số 5 x Quy mô ngân hàng + Hệ số 6 x Tỷ lệ dự phòng + Hệ số các biến vĩ mô (Tăng trưởng kinh tế, Lạm phát) + Sai số ngẫu nhiên.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của luận văn là dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán và báo cáo thường niên của 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong suốt giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2019. Tổng số quan sát thu được là 265 quan sát. Phương pháp chọn mẫu áp dụng là chọn mẫu có chủ đích dựa trên tiêu chí các ngân hàng có đầy đủ chuỗi dữ liệu công khai, minh bạch, chiếm hơn 80% thị phần hoạt động của khối thương mại cổ phần. Cỡ mẫu 265 quan sát hoàn toàn đáp ứng công thức chuẩn của Green (1991), với điều kiện kích thước mẫu tối thiểu n lớn hơn hoặc bằng 50 + 8m (trong đó m = 8 biến giải thích, tương đương ngưỡng yêu cầu tối thiểu là 114 quan sát).

Về phương pháp phân tích, tác giả thực hiện kiểm tra sơ bộ bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS). Tuy nhiên, do mô hình dữ liệu bảng xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và sự xuất hiện của biến trễ phụ thuộc gây ra hiện tượng nội sinh, phương pháp ước lượng Moment tổng quát dạng hệ thống (System GMM) được lựa chọn làm phương pháp phân tích chủ đạo. Phương pháp GMM cho phép kiểm soát triệt để các khuyết tật của mô hình dữ liệu bảng động, triệt tiêu hiện tượng biến nội sinh và loại bỏ sai chệch cá thể không quan sát được. Tính vững và độ tin cậy của mô hình được kiểm định nghiêm ngặt qua kiểm định Arellano - Bond (với AR(1) có ý nghĩa thống kê và AR(2) không có tự tương quan bậc hai, p-value > 0,05) cùng kiểm định Sargan và Hansen để xác nhận tính hợp lệ của các biến công cụ.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Mô hình hồi quy GMM trên tập dữ liệu 265 quan sát đã mang lại các phát hiện thực nghiệm mang tính then chốt:

Thứ nhất, biến tăng trưởng tín dụng hiện tại có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu ở mức ý nghĩa thống kê 5% (p < 0,05). Khi tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng thêm 1%, tỷ lệ nợ xấu nội bảng có xu hướng giảm trong ngắn hạn. Nguyên nhân là do quy mô mẫu số (tổng dư nợ) mở rộng nhanh chóng làm giảm tỷ trọng tương đối của các khoản nợ xấu hiện hữu.

Thứ hai, biến trễ một năm của nợ xấu thể hiện tác động cùng chiều mạnh mẽ với mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này chứng minh rủi ro nợ xấu có tính dai dẳng và quán tính cao; các khoản nợ xấu tích tụ từ năm trước tạo áp lực trực tiếp lên chất lượng tài sản của năm tiếp theo nếu không được xử lý dứt điểm.

Thứ ba, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng đều có tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu. Các ngân hàng có hiệu quả hoạt động kinh doanh cao (ROE bình quân giai đoạn 2018 - 2019 đạt từ 10% đến 14%) và năng lực tài chính vững mạnh thường sở hữu hệ thống quản trị rủi ro tốt hơn, từ đó duy trì tỷ lệ nợ xấu ở mức an toàn dưới 2%.

Thứ tư, các biến vĩ mô bao gồm tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP đạt bình quân 6,5% - 7,0%) và tỷ lệ lạm phát đều có mối tương quan nghịch với tỷ lệ nợ xấu, khẳng định môi trường kinh tế vĩ mô ổn định là điều kiện tiên quyết giúp người vay cải thiện khả năng trả nợ.

Thảo luận kết quả

Kết quả tác động ngược chiều trong ngắn hạn giữa tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu tại 25 ngân hàng Việt Nam tương đồng với kết luận của Boudriga và cộng sự (2010), cũng như nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Lê Tuấn Phong (2016). Tuy nhiên, kết quả này cần được phân tích thận trọng theo cảnh báo của Keeton (1999) và Đặng Văn Dân (2018). Việc mở rộng tín dụng nhanh chóng có thể che giấu chất lượng nợ thực tế trong ngắn hạn thông qua việc làm phình to tổng dư nợ. Nếu ngân hàng nới lỏng điều kiện thẩm định và hạ chuẩn cấp tín dụng để chạy theo chỉ tiêu tăng trưởng từ 18% đến 20%/năm, rủi ro nợ xấu sẽ bộc phát mạnh mẽ sau độ trễ từ 2 đến 3 năm tiếp theo.

Mối quan hệ giữa các biến số có thể được trực quan hóa qua biểu đồ đường kết hợp cột, phản ánh diễn biến tăng trưởng tín dụng dao động từ 13,5% đến 18,71% tương ứng với sự sụt giảm của tỷ lệ nợ xấu từ trên 3% xuống 1,89% vào cuối năm 2019. Bảng ma trận tương quan giữa các biến độc lập đều có hệ số nhỏ hơn 0,8 và chỉ số VIF dưới 2, chứng minh mô hình hoàn toàn không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả định lượng, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược:

  • Kiểm soát hạn mức tăng trưởng tín dụng an toàn: Ngân hàng Nhà nước cần tiếp tục điều hành định hướng tăng trưởng tín dụng toàn ngành ở biên độ hợp lý từ 13% đến 15%/năm trong giai đoạn trung hạn; gắn việc giao chỉ tiêu hạn mức tín dụng (room tín dụng) với mức độ tuân thủ tỷ lệ an toàn vốn (CAR) theo chuẩn mực Basel II và Basel III của từng tổ chức tín dụng.
  • Nâng cấp hệ thống thẩm định và chấm điểm tín dụng nội bộ: Hội đồng Quản trị và Khối Quản trị Rủi ro tại các ngân hàng thương mại cổ phần cần ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn vào quy trình chấm điểm tín dụng tự động; phấn đấu kéo giảm tỷ lệ nợ xấu thực chất xuống dưới 1,5% trong thời gian 2 năm tới, đặc biệt đối với phân khúc cho vay bất động sản và tiêu dùng.
  • Tăng cường tỷ lệ bao phủ nợ xấu và trích lập dự phòng: Ban Điều hành các ngân hàng phải thực hiện trích lập dự phòng đầy đủ theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN, nâng tỷ lệ bao phủ nợ xấu (LLR) đạt tối thiểu từ 100% đến 120% nhằm thiết lập bộ đệm an toàn vững chắc trước các biến động tiêu cực của thị trường tài chính.
  • Tái cơ cấu danh mục tài trợ và đẩy mạnh ngân hàng số: Các phòng ban kinh doanh cần chuyển dịch cơ cấu tín dụng sang khu vực sản xuất kinh doanh ưu tiên, doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV); đồng thời nâng tỷ trọng thu nhập từ dịch vụ phi tín dụng lên mức 25% đến 30% tổng doanh thu vào cuối kỳ kế hoạch 5 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

  • Ban lãnh đạo và cán bộ quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại: Cung cấp mô hình định lượng thực nghiệm để xây dựng chính sách cấp tín dụng, xác định khẩu vị rủi ro và điều chỉnh tốc độ tăng trưởng dư nợ phù hợp với năng lực quản trị.
  • Cơ quan thanh tra và hoạch định chính sách tiền tệ (Ngân hàng Nhà nước): Tham khảo luận cứ khoa học phục vụ công tác thanh tra giám sát an toàn vi mô và vĩ mô, điều phối công cụ hạn mức tín dụng gắn với chỉ tiêu kiểm soát nợ xấu của toàn hệ thống.
  • Giảng viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh khối ngành Kinh tế - Tài chính: Cung cấp khung lý thuyết hệ thống và quy trình thực hành kinh tế lượng chuyên sâu về mô hình dữ liệu bảng động ước lượng bằng phương pháp GMM.
  • Chuyên gia phân tích tài chính và nhà đầu tư: Sử dụng các phát hiện thực nghiệm để đánh giá chất lượng tài sản, sức khỏe bảng cân đối kế toán và hiệu quả kinh doanh của các cổ phiếu ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán.

Câu hỏi thường gặp

Tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều hay ngược chiều đến nợ xấu tại Việt Nam? Kết quả ước lượng GMM trên 25 ngân hàng thương mại cổ phần giai đoạn 2009 – 2019 khẳng định tăng trưởng tín dụng có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu ở mức ý nghĩa 5%. Tuy nhiên, đây chủ yếu là hiệu ứng gia tăng quy mô tổng dư nợ trong ngắn hạn, đòi hỏi ngân hàng phải kiểm soát chặt chất lượng tín dụng sau độ trễ 2 đến 3 năm.

Vì sao nghiên cứu lại ưu tiên sử dụng phương pháp GMM thay vì OLS? Mô hình nghiên cứu chứa biến độ trễ của nợ xấu nên phương pháp OLS thông thường sẽ dẫn đến ước lượng bị chệch và không nhất quán do vi phạm giả định nội sinh. Phương pháp GMM dạng hệ thống giải quyết triệt để vấn đề nội sinh, kiểm soát hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi trong dữ liệu bảng động.

Tiêu chuẩn nhận diện nợ xấu theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN gồm những nhóm nào? Nợ xấu được xác định là các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn, quá hạn từ 91 đến 180 ngày), nhóm 4 (nợ nghi ngờ, quá hạn từ 181 đến 360 ngày) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn, quá hạn trên 360 ngày hoặc có dấu hiệu mất khả năng thanh toán nghiêm trọng).

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ảnh hưởng như thế nào đến tỷ lệ nợ xấu? Tỷ lệ dự phòng rủi ro (LLP) có mối tương quan nghịch có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ nợ xấu. Việc chủ động trích lập quỹ dự phòng theo tỷ lệ quy định từ 0% đến 100% giúp ngân hàng củng cố nguồn lực tài chính để xử lý dứt điểm các khoản nợ xấu phát sinh mà không làm gián đoạn dòng vốn kinh doanh.

Cỡ mẫu 25 ngân hàng với 265 quan sát có đảm bảo độ tin cậy khoa học không? Cỡ mẫu 265 quan sát hoàn toàn đảm bảo tính đại diện khoa học cao. Theo công thức chuẩn của Green (1991), kích thước mẫu tối thiểu cho mô hình 8 biến độc lập là 114 quan sát. Do đó, quy mô mẫu của luận văn vượt hơn gấp đôi yêu cầu kiểm định thống kê.

Kết luận

  • Luận văn xác định rõ tác động ngược chiều trong ngắn hạn của tăng trưởng tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu với độ tin cậy 95% tại 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
  • Khẳng định tính dai dẳng của nợ xấu thông qua biến trễ một năm, nhấn mạnh yêu cầu phải xử lý nợ xấu dứt điểm ngay từ khi mới phát sinh nhóm 3 và nhóm 4.
  • Làm sáng tỏ vai trò tích cực của hiệu quả sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE đạt bình quân 12,95% năm 2019) và bộ đệm dự phòng rủi ro trong việc hạn chế tổn thất tín dụng.
  • Đóng góp luận cứ thực nghiệm vững chắc bằng mô hình GMM hệ thống, khắc phục hoàn toàn các khiếm khuyết nội sinh của các nghiên cứu hồi quy OLS trước đây.
  • Định hình lộ trình 3 đến 5 năm tới cho hệ thống ngân hàng nhằm duy trì tăng trưởng tín dụng bền vững quanh mức 14%/năm gắn liền với chuẩn mực an toàn vốn Basel II và Basel III.

Các tổ chức tín dụng và nhà nghiên cứu quan tâm có thể khai thác toàn diện mô hình kinh tế lượng và hệ thống dữ liệu chi tiết của luận văn để áp dụng vào công tác quản trị rủi ro thực tế tại đơn vị.