Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5
464
ẢNH HƯỞNG CỦA RỦI RO TÍN DỤNG TỚI HIỆU QUẢ
HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
TẠI VIỆT NAM
Trần Thị Ngọc Tú
Trường Đại học Thuỷ lợi, email: ngoctu_kt@tlu.edu.vn
1. GIỚI THIỆU CHUNG
Ngày nay, ngân hàng đóng một vai trò vô
cùng quan trọng trong việc giúp tăng trưởng
và phát triển kinh tế của một đất nước. Hệ
thống ngân hàng hoạt động một cách hiệu
quả, ít rủi ro sẽ góp phần phát triển bền vững
hệ thống tài chính nói riêng và cả nền kinh tế
nói chung. Tuy nhiên, hiện nay ngành ngân
hàng Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều
thách thức lớn ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt
động, trong đó phải kể đến rủi ro tín dụng.
Một số các kết quả nghiên cứu trong nước
gần đây như: Vũ Thị Thanh Thủy, Vũ Thị
Ánh Tuyết (2023); Nguyễn Vĩnh Khương
(2022),… hay những nghiên cứu quốc tế như:
Elbir Merhbene (2021), Ali, Liaqat, and
Sonia Dhiman (2019),… đều đã khẳng định
rủi ro tín dụng có ảnh hưởng lớn đến hiệu
quả tài chính của các ngân hàng thương mại.
Vì vậy, để đánh giá và đo lường mức độ
ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả
kinh doanh của các ngân hàng thương mại,
tác giả đã lựa chọn đề tài “Ảnh hưởng của rủi
ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các
ngân hàng thương mại tại Việt Nam”. Bài
nghiên cứu đi sâu phân tích tác động của rủi
ro tín dụng tới hiệu quả hoạt động của 14
ngân hàng thương mại tại Việt Nam từ năm
2019 đến năm 2023 khi xét cùng những yếu
tố về mô vốn, hệ số an toàn vốn.
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để đánh giá ý nghĩa của ảnh hưởng rủi ro tín
dụng tới hiệu quả hoạt động của các ngân hàng
thương mại ở Việt Nam, bài nghiên cứu sử
dụng 3 mô hình: mô hình ảnh hưởng cố định
(FE), mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (RE), mô
hình bảng động tuyến tính (GMM). Các bộ dữ
liệu trong mô hình nghiên cứu này đều là dữ
liệu panel được lấy từ báo cáo thường niên của
các ngân hàng thương mại lớn tại Việt Nam
trong giai đoạn từ năm 2019 - 2023.
Theo đó, để xây dựng mô hình hồi quy,
ROE - tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu
được tác giả chọn là biến đại diện cho hiệu
quả hoạt động của các ngân hàng thương mại
Việt Nam. Các biến độc lập được kế thừa từ
các nghiên cứu trước đây tác giả tổng hợp lại
là: hệ số rủi ro tín dụng (LAR), tỷ lệ nợ xấu
(NPLR), dự phòng rủi ro tín dụng (LLP), quy
mô tài sản (SIZE), tỷ lệ an toàn vốn (CAR).
Từ đó, mô hình được tác giả đề xuất như sau:
Yit = + 1NPLRit + 2LLPit + 3LARit
+ 4CARit + 5SIZEit ηi + εit
trong đó:
Yit: Chỉ số hiệu quả hoạt động của ngân
hàng i tại thời điểm t (ROE) (%);
NPLRit: Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i tại
thời điểm t (%);
LLPit: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của
ngân hàng i tại thời điểm t (%);
LARit: Tỷ lệ dư nợ cho vay so với tổng tài
sản của ngân hàng i tại thời điểm t (%);
CARit: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/ Tài sản có
rủi ro của ngân hàng i tại thời điểm t (%);
SIZEit: Logarit tổng tài sản của ngân hàng
i tại thời điểm t;
: Hệ số chặn;
εit: Sai số ngẫu nhiên;
1, 2, 3, 4, 5: Hệ số hồi quy của các
biến độc lập;
ηi: Hiệu ứng cá biệt của ngân hàng i.
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5
465
Để ước lượng dữ liệu, phương pháp hồi quy
mô hình ảnh hưởng cố định (FE) và mô hình
ảnh hưởng ngẫu nhiên (RE) đã được tác giả sử
dụng phân tích trước tiên. Hai mô hình này rất
thích hợp để sử dụng trong các mô hình bảng
với số mốc thời gian T tương đối nhỏ và không
tồn tại vấn đề nội sinh trong một mô hình.
Tuy nhiên, các mô hình này đều gặp về
các vấn đề tính ngoại sinh ngặt, tính nội sinh
của biến cũng như và các vấn đề liên quan
đến tính chất động của mô hình panel. Do
vậy, để có thể khắc phục được vấn đề trên,
tác giả sử dụng phương pháp GMM ước
lượng mô hình bảng động tuyến tính. Ước
lượng GMM cụ thể được sử dụng là S-GMM 2
bước (two-step difference generalized method
of moments) vì theo Windmeijer, (2005): đối
với mẫu không quá lớn, công cụ này sẽ có kết
quả ước lượng nhất quán hơn và hiệu quả hơn
so S-GMM một bước (one-step S-GMM).
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả thống kê mô tả đo lường các đại
lượng đặc trưng đối với các biến nghiên cứu
được thể hiện ở bảng 1 như sau:
Bảng 1. Thống kê mô tả các biến số
Biến
quan sát
Giá trị
trung
bình
Sai số
chuẩn Min Max
ROE 17.91014 6.82467 3.42 30.33
NPLR 1.747571 1.166313 0.54 7.36
CAR 11.77538 1.86925 8.43 17.1
LLP 0.025857 0.23882 -0.03 1.66
LAR 62.7417 7.5947 40.5 80.6
SIZE 12.7105 0.876087 11.244 14.64
Nguồn: Ước lượng của tác giả từ số liệu của
báo cáo thường niên 14 ngân hàng tại Việt Nam.
Từ bảng thống kê nhận thấy: Hiệu quả hoạt
động của các ngân hàng qua hằng năm đạt giá
trị trung bình là 17.91%, giá trị trung bình của
tỷ lệ nợ xấu là 1.747571%, hệ số an toàn vốn
là 11.77538%, dự phòng rủi ro tín dụng là
0.0258571%, hệ số rủi ro tín dụng là 62.741%
Những con số này đã đã nổi bật được vai trò
của việc giảm tỷ lệ nợ xấu và tăng cường hiệu
quả của hệ số an toàn vốn, giảm được mức độ
rủi ro tín dụng tới hiệu quả hoạt động của các
ngân hàng thương mại. Tuy nhiên, hệ số dự
phòng rủi ro chưa được cải thiện một cách rõ
rệt. Hầu hết, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng đều
âm và có giá trị nhỏ nhất là -0.03% và giá trị
lớn nhất là 1.66%. Đây là tín hiệu tiêu cực,
nếu không kiểm soát được tỷ lệ dự phòng rủi
ro, nó sẽ có thể ảnh hưởng tới toàn bộ hệ
thống tài chính của ngân hàng khiến cho việc
hoạt động không mang lại hiệu quả và có
nguy cơ dẫn đến phá sản.
Bảng 2. Kết quả ước lượng mô hình
bằng phương pháp (FE) và (RE)
(1)
Tên biến FE RE
NPLR -1.135*** (-2.47) -1.679*(-4.12)
CAR -0.0275 (-0.19) -0.415 (-3.16)
LLP -2.012 (-1.45) -1.971** (-1.98)
LAR -0.181*** (-2.27) -0.1464 (-0.56)
SIZE -4.011** (-2.69) -0.232 *(-0.43)
_cons 53.32** (3.87) 19.13***(2.54)
Modified
Wald p-value 0.0193
Wooldridge
p-value 0.000
Hausman
p-value 0.012
Nguồn: Ước lượng của tác giả từ số liệu của
báo cáo thường niên 14 ngân hàng tại Việt Nam.
Bảng trên cho thấy ước lượng về tác động
của rủi ro tín dụng tới hiệu quả hoạt động của
14 ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Kết
quả kiểm định Hausman cho biết phương
pháp FE phù hợp hơn so với phương pháp
RE. Ngoài ra, mô hình (1) có giá trị p–value
của kiểm định Wooldridge thỏa mãn cho thấy
mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Đồng thời, kiểm định Modified Wald có giá
trị p – value nhỏ hơn 5% chứng tỏ xảy ra
hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Mô
hình (1) cũng không có hiện tượng đa cộng
tuyến (VIF = 3.54 < 10) cho phương pháp
hiệu ứng cố định (FE) xảy ra hiện tượng nội
sinh trong mô hình. Với những hạn chế như
vậy, tác giả tiến hành sử dụng phương pháp
S-GMM để khắc phục những điều trên.
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5
466
Bảng 3. Kết quả ước lượng mô hình
với phương pháp S-GMM 2 bước
Biến quan sát Kết quả ước lượng mô
hình GMM
0.283**
ROE (-1) -2.98
-3.102***
NPLR (-3.67)
-0.124
CAR (-0.12)
-3.129***
LLP (-1.76)
0.391*
LAR -1.89
-2.001**
SIZE (-1.45)
AR (1) p-value 0.029
AR (2) p-value 0.328
Hansen p-value 0.843
Sargan p-value 0.581
Number of groups 14
Number of instruments 10
Ghi chú: Kí hiệu: *, **, *** hệ số hồi quy có ý
nghĩa lần lượt ở mức 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Ước lượng của tác giả từ số liệu báo
cáo thường niên 14 ngân hàng tại Việt Nam.
Từ bảng nhận thấy mô hình đã khắc phục
sự tự tương quan so với mô hình FE và mô
hình RE. Kiểm định AR (1) cho thấy có sự tự
tương quan chuỗi bậc 1. Kiểm định AR (2)
chấp nhận giả thuyết H0: không có sự tự
tương quan chuỗi bậc 2 trong phần dư của
mô hình hồi quy. Kiểm định Hansen và
Sargan của mô hình đều lớn hơn mức ý nghĩa
5%. Đồng thời, biến công cụ được sử dụng
trong mô hình không vượt quá số nhóm quan
sát nên có thể đảm bảo được độ tin cậy để
tiến hành phân tích. Kết quả ước lượng hệ số
hồi quy của các biến rủi ro tín dụng bao gồm
tỷ lệ nợ xấu (NPLR) và dự phòng rủi ro tín
dụng (LLP) có tác động ngược chiều đến
hiệu quả hoạt động của NHTM. Việc quản trị
rủi ro không hiệu quả dẫn đến tỷ lệ nợ xấu
tăng cao khiến cho mức trích lập dự phòng
tăng mà dự phòng RRTD là chi phí của ngân
hàng. Do đó, nếu cứ tiếp tục tăng mức dự
phòng RRTD lên cao sẽ khiến cho lợi nhuận
bị giảm dẫn đến các ngân hàng hoạt động
không hiệu quả. Kết quả này hoàn toàn đồng
nhất với kết quả của Serwadda, I. (2018), Ali
& cộng sự (2019)... Trong khi đó hoàn toàn
tương đồng với Bizuayehu, M. (2015), hệ số
rủi ro tín dụng (LAR) có tác động cùng chiều
tới hiệu quả hoạt động của các NHTM. Điều
này phù hợp trong thực tế, tức là nếu ngân
hàng càng mở rộng hoạt động tín dụng thì có
xu hướng gia tăng được lợi nhuận của mình,
tuy nhiên tương đồng với đó là rủi ro tín
dụng sẽ ngày gia tăng.
4. KẾT LUẬN
Rủi ro tín dụng đóng vai trò quan trọng
trong hoạt động của các ngân hàng thương
mại. Bài nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng
thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro tín
dụng và hiệu quả hoạt động của ngân hàng
thương mại tại Việt Nam thông qua các mô
hình. Theo đó, rủi ro tín dụng có tác động,
ảnh hưởng tới hiệu quả hoạt động của 14
ngân hàng đã xét. Do vậy, để hoạt động có
hiệu quả, các ngân hàng cần đánh giá, định
hướng áp dụng các biện pháp, chính sách
phòng ngừa và quản lý rủi ro phù hợp.
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Ali và cộng sự (2019). "The impact of credit
risk management on profitability of public
sector commercial banks in India." . Journal
of Commerce & Accounting Research, 86-92.
[2] Báo cáo thường niên của các ngân hàng
TMCP (2019-2023).
[3] Bizuayehu, M. (2015). The impact of credit
risk on financial performance of banks in
Ethiopia. Unpublished M. Sc. Thesis, Addis
Ababa University, Ethiopia.
[4] Elbir Merhbene, D. (2021). "The relationship
between non-performing loans, banking
system stability and economic activity: the
case of Tunisia". Graduate Institute of
International and Development Studies.
[5] Thuỷ, V. T. T., & Tuyết, V. T. Á. (2023).
Hạn chế rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu
quả kinh doanh của các ngân hàng thương
mại Việt Nam. Tạp chí Ngân hàng.