Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Hoạt động cấp tín dụng đóng vai trò là nghiệp vụ kinh doanh cốt lõi và là nguồn tạo thu nhập chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam, thể hiện qua tỷ trọng thu nhập từ lãi luôn chiếm ưu thế trong tổng thu nhập hoạt động. So với các quốc gia trong nhóm thu nhập thấp và trung bình thấp, nền kinh tế Việt Nam có mức độ phụ thuộc rất lớn vào nguồn vốn tín dụng từ hệ thống ngân hàng. Tín dụng vừa là đòn bẩy tài trợ vốn cho sản xuất kinh doanh, vừa là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước (NHNN). Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng (TTTD) quá nóng tiềm ẩn nguy cơ nợ xấu và áp lực lạm phát, trong khi thắt chặt tín dụng quá mức sẽ cản trở tốc độ phục hồi và phát triển kinh tế.
Giai đoạn 2012–2021 ghi nhận nhiều biến động trong chính sách điều hành tín dụng của Việt Nam:
- Giai đoạn 2012–2013: Tăng trưởng tín dụng chạm mức thấp kỷ lục (7% năm 2012 và 12,5% năm 2013) do hậu quả của giai đoạn thắt chặt tiền tệ 2007–2012; NHNN chủ động tái cơ cấu hệ thống và kiểm soát lạm phát.
- Giai đoạn 2015–2017: Tín dụng phục hồi mạnh mẽ, đạt 17,29% (năm 2015), 18,25% (năm 2016) và 18,28% (năm 2017), dòng vốn tập trung vào lĩnh vực sản xuất kinh doanh (chiếm khoảng 80%) và các lĩnh vực ưu tiên như nông nghiệp nông thôn, công nghệ cao.
- Giai đoạn 2018–2019: Tăng trưởng tín dụng duy trì ở mức 14% (năm 2018) và chậm lại ở mức 13,5% (năm 2019) nhằm ưu tiên ổn định kinh tế vĩ mô.
- Giai đoạn 2020–2021: Dưới tác động của đại dịch Covid-19, tăng trưởng tín dụng đạt 12,17% (năm 2020) và 13,53% (năm 2021), góp phần hỗ trợ tăng trưởng GDP và tháo gỡ khó khăn cho doanh nghiệp.
Xuất phát từ thực tiễn trên, khóa luận xác định các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cụ thể:
Mục tiêu nghiên cứu:
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
- Kiểm định mức độ và chiều hướng tác động của từng yếu tố đến tăng trưởng tín dụng dựa trên mô hình hồi quy kinh tế lượng.
- Đề xuất một số khuyến nghị, chính sách nhằm hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng điều hành tăng trưởng tín dụng an toàn, ổn định và bền vững.
Câu hỏi nghiên cứu:
- Yếu tố nào ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam?
- Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến tăng trưởng tín dụng như thế nào, tác động cùng chiều hay ngược chiều?
- Chính sách nào giúp các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam thúc đẩy tăng trưởng tín dụng hiệu quả và an toàn?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố vi mô nội tại của ngân hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM cổ phần Việt Nam.
- Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 16 NHTM cổ phần đã niêm yết trên các sở giao dịch chứng khoán tại Việt Nam (đại diện cho các ngân hàng có quy mô lớn, thời gian hoạt động lâu năm và công bố thông tin minh bạch trong tổng số 31 NHTM cổ phần).
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm từ năm 2012 đến năm 2021, tương ứng với một chu kỳ kinh tế đầy đủ.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Khóa luận kế thừa cơ sở lý luận về tín dụng ngân hàng dựa trên các công trình của Nguyễn Văn Tiến (2013), Nguyễn Minh Kiều (2008), Bùi Diệu Anh (2010), cùng quy định tại Khoản 14 Điều 4 Luật Các tổ chức tín dụng năm 2010 (sửa đổi, bổ sung năm 2017) và 5 đặc điểm tín dụng theo Nguyễn Xuân Hoan (2019). Tăng trưởng tín dụng được tiếp cận đồng thời qua 2 chỉ tiêu (theo Philip R. Lane & Peter McQuade 2013, Trần Thị Ngọc Liễu 2019, Huỳnh Thị Hiền 2017):
- Quy mô tín dụng ($LnLoan$): Logarit tự nhiên của tổng dư nợ tín dụng tại từng ngân hàng trong năm (chỉ tiêu tuyệt đối).
- Tốc độ tăng trưởng tín dụng ($LoanGr$): Tỷ lệ phần trăm tăng/giảm của dư nợ tín dụng so với năm trước (chỉ tiêu tương đối).
Mô hình hồi quy tổng quát được thiết lập với 6 biến độc lập thuộc 2 nhóm:
- Nhóm biến vi mô nội bộ: Tín dụng kỳ trước ($LnLoan_{t-1}$ hoặc $LoanGr_{t-1}$), Tốc độ tăng trưởng huy động vốn ($DG$), Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ ($NPL$).
- Nhóm biến kinh tế vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$), Tỷ lệ lạm phát ($INF$), Tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 ($MS$).
| Tên biến |
Ký hiệu |
Vai trò trong mô hình |
Phương pháp tính / Đo lường |
Kỳ vọng dấu |
| Quy mô tín dụng |
$LnLoan$ |
Biến phụ thuộc (Mô hình 1) |
Logarit tự nhiên của tổng dư nợ cho vay |
— |
| Tốc độ tăng trưởng tín dụng |
$LoanGr$ |
Biến phụ thuộc (Mô hình 2) |
Tốc độ tăng/giảm dư nợ tín dụng hàng năm (%) |
— |
| Quy mô tín dụng kỳ trước |
$LnLoan_{t-1}$ |
Biến độc lập |
Quy mô tín dụng trễ 1 kỳ |
+ ($H_1$) |
| Tốc độ TTTD kỳ trước |
$LoanGr_{t-1}$ |
Biến độc lập |
Tốc độ tăng trưởng tín dụng trễ 1 kỳ |
+ ($H_1$) |
| Tăng trưởng huy động vốn |
$DG$ |
Biến độc lập |
Tốc độ gia tăng tiền gửi hàng năm (%) |
+ ($H_2$) |
| Tỷ lệ nợ xấu |
$NPL$ |
Biến độc lập |
Nợ xấu (nhóm 3, 4, 5) / Tổng dư nợ (%) |
- ($H_3$) |
| Tăng trưởng kinh tế |
$GDP$ |
Biến độc lập |
Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (%) |
+ ($H_4$) |
| Lạm phát |
$INF$ |
Biến độc lập |
Tỷ lệ lạm phát hàng năm qua chỉ số CPI (%) |
- ($H_5$) |
| Tăng trưởng cung tiền M2 |
$MS$ |
Biến độc lập |
Tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 hàng năm (%) |
+ ($H_6$) |
Phương pháp nghiên cứu và quy trình thực nghiệm
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng trên dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced panel data) với 160 quan sát, kết hợp phân tích thống kê mô tả và so sánh đối chiếu định tính. Quy trình xử lý dữ liệu được thực hiện trên phần mềm Stata 13 theo trình tự 4 bước của Arellano & Bond (1991):
- Thống kê mô tả và ma trận tương quan: Đánh giá các tham số phân phối và kiểm tra sơ bộ hiện tượng đa cộng tuyến giữa các cặp biến ($r < 0,8$).
- Kiểm tra khuyết tật mô hình:
- Đo lường hệ số phóng đại phương sai (VIF) với ngưỡng chấp nhận $VIF < 7$.
- Kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg nhằm phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
- Kiểm định Wooldridge nhằm phát hiện hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1 trong dữ liệu bảng.
- Ước lượng hồi quy GMM (Generalized Method of Moments): Sử dụng phương pháp GMM để khắc phục đồng thời hiện tượng biến nội sinh (do có biến trễ của biến phụ thuộc), phương sai thay đổi và tự tương quan chuỗi, thay thế cho các phương pháp OLS, FEM và REM không còn hiệu quả.
- Kiểm định sau ước lượng:
- Kiểm định Hansen về tính phù hợp và tính ngoại sinh của các biến công cụ ($P\text{-value} > 0,05$).
- Kiểm định Arellano-Bond về tương quan chuỗi của phần dư: Bác bỏ giả thuyết $H_0$ ở kiểm định $AR(1)$ ($P\text{-value} < 0,05$) và chấp nhận giả thuyết $H_0$ ở kiểm định $AR(2)$ ($P\text{-value} > 0,05$).
Nguồn dữ liệu
- Dữ liệu vi mô ngân hàng: Thu thập từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên đã được kiểm toán của 16 NHTM cổ phần giai đoạn 2012–2021, công bố công khai trên website chính thức của các ngân hàng và hệ thống dữ liệu của Công ty Cổ phần Chứng khoán VPS.
- Dữ liệu kinh tế vĩ mô: Thu thập từ niên giám và cổng thông tin điện tử của Tổng cục Thống kê.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương 1 khái quát tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam sau khủng hoảng kinh tế 2008 và trong đại dịch Covid-19. Tác giả trình bày diễn biến tăng trưởng tín dụng toàn ngành giai đoạn 2012–2021, xác định 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu (yếu tố vi mô và vĩ mô) và phạm vi nghiên cứu (16 NHTM cổ phần niêm yết trong 10 năm). Chương này cũng nêu rõ ý nghĩa khoa học, giá trị thực tiễn trong việc bổ sung bằng chứng thực nghiệm và công bố bố cục gồm 5 chương của khóa luận.
Chương 2: Cơ sở lý luận và nghiên cứu thực nghiệm
Chương 2 hệ thống hóa các vấn đề lý luận nền tảng về tín dụng NHTM: bản chất, 5 đặc điểm cơ bản (dựa trên lòng tin, chuyển nhượng có thời hạn, hoàn trả vô điều kiện, hoàn trả gốc và lãi, tiềm ẩn rủi ro), các hình thức phân loại tín dụng và 3 vai trò chủ yếu đối với nền kinh tế, khách hàng và bản thân NHTM. Chương này làm rõ 2 cách tiếp cận đo lường tăng trưởng tín dụng (quy mô tuyệt đối và tốc độ tương đối).
Đồng thời, tác giả tổng hợp các bằng chứng thực nghiệm quốc tế (Sharma & Gounder 2012, Guo & Stepanyan 2011, Tamirisa & Igan 2006, Ali Awdeh 2016, Maja Ivanovic 2016, Ali Shingjergji 2015) và trong nước (Trần Thị Ngọc Liễu 2019, Nguyễn Thị Linh Thảo 2020, Phan Thanh Phú 2020, Nguyễn Xuân Hoan 2019, Huỳnh Thị Hiền 2017, Lê Tấn Phước 2016, Nguyễn Thùy Dương & Trần Hải Yến 2011). Từ đó, tác giả phân tích cơ chế tác động của 3 biến nội tại (tín dụng kỳ trước, tăng trưởng vốn huy động, tỷ lệ nợ xấu) và 3 biến vĩ mô ($GDP$, $INF$, $MS$).
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 xây dựng 2 phương trình hồi quy tuyến tính ứng với 2 biến phụ thuộc ($LnLoan$ và $LoanGr$), thiết lập 6 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_6$). Tác giả trình bày phương pháp thu thập dữ liệu bảng không cân bằng từ 16 ngân hàng niêm yết và chi tiết hóa quy trình 4 bước ước lượng GMM theo Arellano & Bond (1991), thiết lập tiêu chuẩn kiểm định đa cộng tuyến (VIF), kiểm định Breusch-Pagan, kiểm định Wooldridge, kiểm định Hansen và kiểm định tương quan phần dư $AR(1)$, $AR(2)$.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 trình bày kết quả phân tích thống kê mô tả mẫu 160 quan sát và thực hiện kiểm định các khuyết tật của dữ liệu.
| Biến số |
Số quan sát |
Giá trị trung bình |
Độ lệch chuẩn |
Giá trị nhỏ nhất |
Giá trị lớn nhất |
Đơn vị tính |
| Dư nợ tín dụng ($LOAN$) |
160 |
239.310 |
279.616 |
6.598 (TPBank, 2012) |
1.378.659 (BIDV, 2021) |
Tỷ đồng |
| Tốc độ tăng tín dụng ($LOANGR$) |
160 |
21,8% |
21,0% |
-22,3% (VIB, 2012) |
129,9% (LienVietPostBank, 2012) |
% |
| Tăng trưởng huy động ($DG$) |
160 |
21,4% |
17,x% |
-22,1% (VIB, 2012) |
108,2% (HDBank, 2013) |
% |
| Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) |
160 |
1,9% |
1,x% |
0,5% |
7,62% (SHB, 2012) |
% |
| Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) |
160 |
5,6% |
1,x% |
2,6% (2021) |
7,1% (2018) |
% |
| Lạm phát ($INF$) |
160 |
3,8% |
2,x% |
0,6% (2015) |
9,21% (2012) |
% |
| Tăng trưởng cung tiền ($MS$) |
160 |
13,5% |
4,0% |
4,4% (2013) |
18,38% (2016) |
% |
Kết quả kiểm tra khuyết tật mô hình:
- Ma trận tương quan có các hệ số $r < 0,5$ và hệ số VIF trung bình đạt 1,37 (dao động dưới 1,76), khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kiểm định Breusch-Pagan cho mô hình quy mô tín dụng đạt $\chi^2(1) = 36,0000$ ($P\text{-value} < 0,05$), bác bỏ giả thuyết phương sai không đổi.
- Kiểm định Wooldridge cho kết quả $F(1, 15) = 568,0000$ ($P\text{-value} < 0,05$), bác bỏ giả thuyết không có tự tương quan chuỗi.
Sau khi ước lượng bằng phương pháp GMM, mô hình 1 (biến phụ thuộc $LnLoan$) đạt độ phù hợp cao với $Chi^2 = 0,000 < 0,01$; kiểm định Hansen đạt $P\text{-value} = 0,767 > 0,1$ (biến công cụ ngoại sinh, hợp lệ); kiểm định $AR(2)$ đạt $P\text{-value} = 0,910 > 0,05$ (không có tự tương quan bậc 2).
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Chương 5 đúc kết các phát hiện chính từ kết quả hồi quy GMM, đối chiếu mức độ phù hợp giữa kết quả thực nghiệm với mục tiêu nghiên cứu. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra các khuyến nghị quản trị cho NHTM (duy trì quy mô huy động vốn, kiểm soát nợ xấu) và gợi ý chính sách cho NHNN trong điều hành tiền tệ, đồng thời nêu rõ các hạn chế về mặt mẫu nghiên cứu cùng định hướng mở rộng đề tài.
Kết quả và đóng góp
Kết quả ước lượng thực nghiệm
Ước lượng mô hình hồi quy GMM với biến phụ thuộc là quy mô tín dụng ($LnLoan$) xác định được 5 biến độc lập có ý nghĩa thống kê:
| Biến độc lập |
Hệ số hồi quy ($\beta$) |
Mức ý nghĩa thống kê |
Chiều tác động |
Kết quả so với giả thuyết ban đầu |
| Quy mô tín dụng kỳ trước ($LnLoan_{t-1}$) |
+1,002 |
1% ($p < 0,01$) |
Cùng chiều |
Phù hợp với giả thuyết $H_1$ |
| Tăng trưởng huy động vốn ($DG$) |
+0,823 |
1% ($p < 0,01$) |
Cùng chiều |
Phù hợp với giả thuyết $H_2$ |
| Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) |
-0,299 |
5% ($p < 0,05$) |
Ngược chiều |
Phù hợp với giả thuyết $H_3$ |
| Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) |
+0,023 |
5% ($p < 0,05$) |
Cùng chiều |
Phù hợp với giả thuyết $H_4$ |
| Tỷ lệ lạm phát ($INF$) |
+0,066 |
5% ($p < 0,05$) |
Cùng chiều |
Ngược kỳ vọng ban đầu, phù hợp Laidroo (2014) |
| Tăng trưởng cung tiền ($MS$) |
— |
Không có ý nghĩa ($p > 0,10$) |
Không rõ ràng |
Không xác nhận được $H_6$ |
Phương trình hồi quy thực nghiệm rút ra từ mô hình GMM:
$$LnLoan_{i,t} = -0,086 + 1,002 \cdot LnLoan_{i,t-1} + 0,823 \cdot DG_{i,t} - 0,299 \cdot NPL_{i,t} + 0,023 \cdot GDP_t + 0,066 \cdot INF_t$$
Phân tích định lượng chi tiết cho thấy:
- Quy mô tín dụng kỳ trước ($LnLoan_{t-1}$): Tác động cùng chiều mạnh nhất ($\beta = 1,002$); khi dư nợ năm trước tăng 1 đơn vị, quy mô tín dụng năm nay tăng 1,002 đơn vị. Điều này phản ánh mục tiêu tăng trưởng của ngân hàng thường dựa trên kết quả của năm liền trước.
- Tốc độ tăng vốn huy động ($DG$): Tác động cùng chiều ($\beta = 0,823$); khi tốc độ huy động vốn tăng 1%, quy mô tín dụng tăng 0,823%. Nguồn vốn dồi dào là điều kiện tiên quyết giúp ngân hàng mở rộng cho vay.
- Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$): Tác động ngược chiều ($\beta = -0,299$); khi nợ xấu tăng 1%, quy mô tín dụng giảm 0,299% do ngân hàng phải tăng trích lập dự phòng và thắt chặt điều kiện cấp tín dụng.
- Tăng trưởng GDP ($GDP$): Tác động cùng chiều ($\beta = 0,023$); GDP tăng 1% thúc đẩy tín dụng tăng 0,023% nhờ nhu cầu vốn mở rộng sản xuất kinh doanh trong nền kinh tế tăng lên.
- Lạm phát ($INF$): Tác động cùng chiều ($\beta = 0,066$); khi lạm phát tăng 1%, quy mô tín dụng tăng 0,066%. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Laidroo (2014), giải thích rằng trong ngắn hạn lạm phát làm tăng giá trị danh nghĩa của các hợp đồng vay và nhu cầu vốn lưu động của doanh nghiệp.
- Cung tiền M2 ($MS$): Có hệ số $P\text{-value} > 0,10$, chưa cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê trong mẫu khảo sát.
Giải pháp và kiến nghị đề xuất
- Quản trị tăng trưởng huy động vốn: Các NHTM cần đa dạng hóa các sản phẩm huy động tiền gửi, nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng để đảm bảo nguồn vốn đầu vào ổn định, làm cơ sở tăng trưởng tín dụng bền vững.
- Kiểm soát và xử lý nợ xấu: Nâng cao năng lực thẩm định tín dụng, hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, giám sát chặt chẽ mục đích sử dụng vốn vay và chủ động trích lập dự phòng rủi ro để duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới ngưỡng 2%–3% theo định hướng của NHNN.
- Thích ứng với bối cảnh kinh tế vĩ mô: Các nhà quản trị ngân hàng cần linh hoạt điều chỉnh chỉ tiêu tín dụng phù hợp với chu kỳ tăng trưởng GDP và biến động lạm phát, chủ động cân đối danh mục cho vay theo các định hướng chính sách của NHNN.
Đóng góp của đề tài
- Cập nhật chuỗi số liệu thực nghiệm giai đoạn 2012–2021 bao gồm cả thời kỳ đại dịch Covid-19 tại 16 NHTM cổ phần niêm yết tại Việt Nam.
- Vận dụng kỹ thuật ước lượng GMM trên dữ liệu bảng nhằm giải quyết triệt để hiện tượng nội sinh của biến trễ tín dụng cùng các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan chuỗi.
- Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động đồng thời của cả 2 nhóm yếu tố vi mô và vĩ mô lên quy mô tín dụng, đóng góp thêm cơ sở dữ liệu tham khảo cho các nghiên cứu ngân hàng tại Việt Nam.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận tự chỉ ra một số hạn chế trong quá trình thực hiện:
- Quy mô mẫu nghiên cứu: Dữ liệu mới chỉ thu thập trên phạm vi 16 NHTM cổ phần niêm yết (dạng dữ liệu bảng không cân bằng), chưa bao quát toàn bộ 31 NHTM cổ phần cũng như nhóm NHTM nhà nước đang hoạt động tại Việt Nam.
- Phạm vi thời gian: Giới hạn trong giai đoạn 10 năm (2012–2021).
- Kiểm định tính vững: Đề tài chưa thực hiện kiểm tra tính vững (robustness test) của mô hình bằng các phương pháp ước lượng thay thế hoặc chia mẫu theo quy mô ngân hàng.
Hướng nghiên cứu tiếp theo:
- Mở rộng tập dữ liệu cho toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam và kéo dài chuỗi thời gian nghiên cứu.
- Bổ sung các biến số vi mô khác như tỷ lệ an toàn vốn (CAR), quy mô vốn chủ sở hữu, cấu trúc sở hữu, chỉ số thanh khoản, cùng các biến vĩ mô như lãi suất điều hành, tỷ giá hối đoái.
- Tiến hành kiểm định tính vững của mô hình để nâng cao độ tin cậy của các ước lượng kinh tế lượng.
Giá trị tham khảo
Khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn đối với:
- Sinh viên, học viên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng, quy trình thực hiện các kiểm định chẩn đoán (Breusch-Pagan, Wooldridge) và kỹ thuật ước lượng mô hình động GMM bằng Stata 13.
- Người làm nghiên cứu về hoạt động ngân hàng thương mại: Kế thừa khung lý thuyết, hệ thống bảng biểu định nghĩa biến và các phát hiện thực nghiệm về mối quan hệ giữa nợ xấu, huy động vốn, GDP, lạm phát với quy mô tín dụng giai đoạn 2012–2021.
- Nhà quản trị và chuyên viên phân tích tại các NHTM: Sử dụng các kết quả ước lượng làm căn cứ tham khảo để xây dựng kế hoạch tăng trưởng tín dụng gắn liền với năng lực huy động vốn và kiểm soát chất lượng danh mục nợ.
Câu hỏi thường gặp
1. Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu gồm bao nhiêu ngân hàng và trong khoảng thời gian nào?
Khóa luận sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 16 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên các sở giao dịch chứng khoán tại Việt Nam, với dữ liệu dạng bảng không cân bằng (unbalanced panel data) gồm 160 quan sát trong giai đoạn 10 năm từ năm 2012 đến năm 2021.
2. Phương pháp ước lượng nào được lựa chọn để xử lý các khuyết tật của dữ liệu bảng?
Sau khi thực hiện kiểm định Breusch-Pagan phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi ($\chi^2 = 36,0000; p < 0,05$) và kiểm định Wooldridge phát hiện hiện tượng tự tương quan chuỗi ($F = 568,0000; p < 0,05$), tác giả lựa chọn phương pháp hồi quy GMM (Mô hình moment tổng quát) theo Arellano & Bond (1991) để khắc phục các khuyết tật này và xử lý vấn đề biến nội sinh do có biến trễ.
3. Kết quả hồi quy GMM cho thấy những yếu tố nào có tác động cùng chiều và ngược chiều đến quy mô tín dụng?
Kết quả hồi quy GMM chỉ ra rằng:
- Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê: Quy mô tín dụng kỳ trước ($LnLoan_{t-1}$, hệ số 1,002), Tăng trưởng vốn huy động ($DG$, hệ số 0,823), Tăng trưởng kinh tế ($GDP$, hệ số 0,023) và Tỷ lệ lạm phát ($INF$, hệ số 0,066).
- Tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê: Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$, hệ số -0,299).
4. Vì sao tác động của tỷ lệ lạm phát (INF) trong mô hình lại mang dấu dương, trái với kỳ vọng ban đầu?
Hệ số hồi quy của biến lạm phát đạt giá trị dương (+0,066) ở mức ý nghĩa 5%, trái với giả thuyết nghiên cứu $H_5$ ban đầu nhưng phù hợp với kết quả của Laivi Laidroo (2014). Điều này được lý giải là do khi lạm phát tăng trong ngắn hạn, giá cả hàng hóa dịch vụ gia tăng làm tăng quy mô vốn lưu động danh nghĩa mà các doanh nghiệp cần vay mượn để duy trì hoạt động sản xuất, từ đó thúc đẩy quy mô tín dụng danh nghĩa tăng theo.
5. Biến số nào trong mô hình không tìm thấy ý nghĩa thống kê?
Biến tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 ($MS$) có giá trị $P\text{-value} > 0,10$, do đó nghiên cứu kết luận chưa tìm thấy bằng chứng thống kê có ý nghĩa về tác động của cung tiền M2 lên quy mô tín dụng của 16 NHTM cổ phần trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2012–2021.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Tống Hương Quỳnh đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu xác định và lượng hóa các yếu tố tác động đến quy mô tín dụng tại 16 NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn 2012–2021. Bằng việc ứng dụng phương pháp ước lượng GMM trên dữ liệu bảng, nghiên cứu khẳng định quy mô tín dụng kỳ trước, tốc độ huy động vốn, tăng trưởng GDP và lạm phát có tác động cùng chiều, trong khi tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều có ý nghĩa đến tăng trưởng tín dụng. Các kết quả thực nghiệm cung cấp cơ sở khoa học xác thực giúp các ngân hàng thương mại hoạch định chính sách cấp tín dụng cân bằng giữa mục tiêu tăng trưởng và an toàn hệ thống.
