Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST

Báo xấu

2
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu nghiên cứu này là đánh giá các nhân tố tác động đến nợ xấu và đưa ra các gợi ý, những giải pháp nhằm hạn chế tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Dựa trên các phương pháp nghiên cứu ước lượng OLS, FEM, REM; kết quả phân tích từ 31 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Nguyễn Thị Thủy1, Bùi Thị An1, Mai Ngọc Hạnh1 1. Lớp D18TC05. Email: Maingochanh17@gmail.com TÓM TẮT Nghiên cứu nhằm xác định nhân tố mức độ tác động đến nợ xấu. Hiện nay, trong tình hình dịch bệnh Covid_19 hoành hành và chưa có dấu hiệu dừng lại, cũng như chưa biết cụ thể chính xác được thời gian thế giới cũng như Việt Nam có liều thuốc hay cách trị liệu dứt khoát cho đại dịch này. Do đó mà nền kinh tế trì trệ, dẫn đến nợ xấu, cũng vì vậy nợ xấu đang nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và các nhà quản trị. Mục tiêu nghiên cứu này là đánh giá các nhân tố tác động đến nợ xấu và đưa ra các gợi ý, những giải pháp nhằm hạn chế tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Dựa trên các phương pháp nghiên cứu ước lượng OLS, FEM, REM; kết quả phân tích từ 31 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Cho thấy rằng có Quy mô ngân hàng, Tăng trưởng tín dụng, Khả năng sinh lời, Tốc độ tăng trưởng, Tỷ lệ thất nghiệp, Tỷ lệ nợ xấu năm trước, Tỷ lệ lạm phát tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng TMCP Việt Nam. Từ khóa: Nợ xấu, nhân tố tác động đến nợ xấu, ngân hàng thương mại cổ phần. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Cạnh tranh khốc liệt, nghiệt ngã và chứa đựng đầy rủi ro – đó chính là những đặc tính nổi bật trong lĩnh vực kinh doanh của các ngân hàng. Tự xác định chỗ đứng cho mình là kinh doanh trên lĩnh vực tiền tệ – nơi nhạy cảm nhất của nền kinh tế – mỗi ngân hàng – ví như là chiếc thuyền căng buồm trong phong ba – đều nỗ lực không biết mệt mỏi để tạo cho mình một chỗ đứng và một tiếng nói riêng trong chốn cạnh tranh đầy khốc liệt đó. Và nợ xấu vẫn luôn là một trong những vấn đề được các ngân hàng thương mại quan tâm hàng đầu hiện nay. Bởi vì nó không chỉ là một trong những chỉ tiêu dùng để đánh giá sức mạnh mà còn thể hiện định hướng phát triển của ngân hàng. Một trong những nguyên nhân tác động đến tình hình nợ xấu của ngân hàng thương mại ở Việt Nam đó chính là các yếu tố nội tại của các ngân hàng như: Nợ xấu tồn đọng trong quá khứ, định hướng phát triển về quy mô cũng như là tăng trưởng tín dụng của NHTM là các nhân tố mà được xem là có tác động đến nợ xấu. Bên cạnh đó khả năng sinh lời của ngân hàng cũng được các tác giả như là: Farrell (1975), Anna & Hoi (2008), Olweny & Shipho (2011), kiểm tra rằng là có tác động đến nợ xấu. Để có một nền tảng tài chính phát triển vững chắc và ổn định, tạo tiền đề tốt để triển khai các chương trình hiện đại hóa ngân hàng thì việc xem xét và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu trở thành nhiệm vụ cấp thiết và quan trọng hơn hết, vì nếu không xử lý và kiểm soát nợ xấu tốt sẽ bị trì trệ dẫn đến khả năng mất vốn làm cản trở tới hoạt động của hệ thống ngân hàng và hạn chế sự phát triển kinh tế. 80
Theo chuyên gia kinh tế trưởng BIDV TS. Cần Văn Lực (2022), lấy số liệu từ NHNN cho thấy, tỷ lệ nợ xấu nội bảng là 1,9% vào cuối năm 2021 tăng 0,21% so với năm 2020, 3,9% nếu tính thêm phần đã bán cho công ty VAMC; tỷ lệ lợi nhuận gộp tăng mạnh lên mức 7,31% (2021) tăng 2,11% so với năm 2020 con số này gần tương đương với con số vào năm 2017, cho thấy rằng sự bùng phát của đại dịch Covid_19 đã làm cho các hoạt động kinh doanh, hoạt động sản xuất, đời sống của người dân tổn hại nặng nề. Mặc dù đã kéo dài thời gian thu hồi nợ, nhưng tỉ lệ nợ vẫn không được một phần nào cải thiện. Từ đó, nhóm tác giả quyết định dựa trên kết quả và nền tảng của những nghiên cứu trước thực hiện đề tài nghiên cứu: “Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam” là rất cần thiết làm rõ yếu tố nào ảnh hưởng trực tiếp cũng nhưng gián tiếp tới nợ xấu của ngân hàng, từ đó đưa ra hàm ý quản trị, các giải pháp, kiến nghị phù hợp giúp cho việc giải quyết và quản trị chặt chẽ hơn vấn đề nợ xấu tại các ngân hàng TMCP để đạt hiệu quả tốt nhất, khắc phục tình trạng nợ xấu do ảnh hưởng bởi đại dịch Covid-19. 2. Cơ sở lý thuyết 2.1 Quan niệm về nợ xấu Trên thực tế, chưa có thống nhất một khái niệm về nợ xấu, và cũng có rất nhiều quan niệm nợ xấu được tồn tại tại từng quốc gia, dưới những góc nhìn khác nhau. Với góc nhìn của những ngân hàng thương mại cổ phần thì nợ xấu có thể được hiểu là những khoản cho vay không còn khả năng sinh lời(NPLs: non – performing loans) hay có thể gọi chúng là các khoản cho vay không thể thu hồi được, và không còn hoạt động. Khi người đi vay dừng việc thanh toán thì từ đó họ bắt đầu đổ nợ từ đó hình thành những khoản vay không còn khả năng sinh lợi cho ngân hàng. Được xác định dựa trên kết quả trả nợ cuối cùng của khách hàng đối với ngân hàng trung ương Châu Âu (ECB). ECB (2001) cho rằng nợ xấu được chia chủ yếu dưới 2 hai dạng: thứ nhất, nợ xấu là những khoản cho vay không có khả năng thu hồi có thể coi là những khoản vay mà khách hàng cố tình, né tránh không thanh toán, ngân hàng không liên lạc được với khách hàng, hay do khách kinh doanh làm ăn thua lỗ thanh lí tài sản không đủ để trả nợ. Thứ 2,nợ xấu là những khoản cho vay có thể không thanh toán đầy đủ cho ngân hàng, đây là người khoản nợ không thế chấp bằng tài sản cố định hoặc tài sản đó không đủ để trả nợ. Cho nên đồng nghĩa với việc không thu hồi khoản nợ đầy đủ. Trong khi đó, Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) (2005) định nghĩa “nợ xấu là một khoản vay không sinh lời (nợ xấu) khi tiền thanh toán lãi và/hoặc tiền gốc đã quá hạn từ 90 ngày trở lên, hoặc các khoản thanh toán lãi đến 90 ngày hoặc hơn đã được tái cơ cấu hay gia hạn nợ, hoặc các khoản thanh toán dưới 90 ngày nhưng có các nguyên nhân nghi ngờ việc trả nợ sẽ được thực hiện đầy đủ”. Hiện nay quan điểm này vẫn đang được áp dụng phổ biến trên thế giới. Tại NHNN Việt Nam, Nợ xấu là những khoản nợ được phân loại vào nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn – những khoản nợ quá hạn từ 90 đến 180 ngày), nhóm 4 (Nợ nghi ngờ - những khoản nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày) và nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn – những khoản nợ quá hạn từ 361 ngày). Khoản 6, điều 3, Quyết định về việc ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý các rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của quy định tổ chức tín dụng số 493/2005/QĐ-NHNN (2005). 81
2.2 Giả thuyết nghiên cứu và kết quả kì vọng của các biến độc lập Xuất phát từ việc tìm kiếm và nghiên cứu các nhân tố tác động nợ xấu tại các ngân hàng TMCP nhằm mục đích giúp ngân hàng chủ động trong quá trình thay đổi khắc phục, và tìm ra chính sách phù hợp giảm tỉ lệ nợ xấu. Từ những nghiên cứu trước đó, nhóm tác giả đã xác định các nhân tố: SIZEi,t, ROEi,t, CREDITi,t, UNTi,t, GDPi,t, INFi,t, NPLi,t-1 là những nhân tố - biến độc lập tác động đến nợ xấu rõ ràng nhất. SIZEi,t – Quy mô ngân hàng: có hệ số tương quan dương đến nợ xấu. Được đo lường bằng cách lấy Logarit tổng tài sản của ngân hàng đó. Không lấy trực tiếp tổng tài sản khi xác định SIZE của ngân hàng vì khi lấy thì số liệu quá lớn sẽ ảnh hướng rất nhiều đến kết quả nghiên cứu Hu & cộng sự (2004). Giả thiết 1: tồn tại cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu. CREDITi,t– Tăng trưởng tín dụng: có quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Quan hệ ngược chiều này rất thích hợp với chiều hướng phục hồi lại nền kinh tế sau khủng hoảng. Biến tăng trưởng tín dụng thể hiện quy mô nguồn vốn sẽ được cung cấp ra thị trường. Làm giảm tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng TMCP ở năm hiện tại góp phần tăng trưởng tín dụng cao. Tuy nhiên, tốc độ TTTD cao trong những năm trước sẽ ảnh hưởng đến nợ xấu ở năm hiện tại tăng lên. TTTD thể hiện khuynh hướng tăng lên theo nhu cầu của những khoản cho vay đối với các dự án mới từ hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp trong nền kinh tế (Le, 2016); Jimenez & Saurina, 2006). Giả thiết 2: tồn tại ảnh hưởng ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu ROEi,t– Khả năng sinh lời: việc một ngân hàng trích lập dự phòng rủi ro ít chứng minh rằng ngân hàng hoạt động kinh doanh có hiệu quả. Ngoài ra, cũng thấy được việc xét duyệt, thẩm cấp tín dụng an toàn, chặt chẽ sẽ có khả năng sinh lời cao. Khả năng sinh lời cao của một ngân hàng được thể hiện bởi chỉ tiêu ROE. Khi tỷ lệ nợ xấu tại ngân hàng thấp có nghĩa là khả năng sinh lời cao, từ đó kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng có hiệu quả tốt (Louzis & cộng sự, 2010). Giả thiết 3: Nợ xấu và khả năng sinh lời có tồn tại ảnh hưởng ngược chiều nhau. GDPi,t – Tốc độ tăng trưởng: Khi giá trị tài sản ròng hay còn gọi là tài sản thuần (đối với doanh nghiệp) của khách hàng vay được tăng lên, thì nợ xấu sẽ có khuynh hướng giảm, cũng cho thấy người đi vay có khả năng trả nợ khi nền kinh tế phát triển. Do vậy, ngân hàng sẽ gặp ít rủi ro khi khách hàng cho giá trị tài sản ròng cao; Ngược lại, khi nên khi tốc độ tăng trưởng giảm sút, khách hàng gặp nhiều khó khăn trong việc kinh doanh dẫn đến tỉ lệ nợ xấu có khuynh hướng tăng. Vì thế, tốc độ tăng trưởng giảm sẽ tác động cực kì lớn đến sự xuống dốc về giá trị TSĐB, nên các ngân hàng thương mại cần cẩn trọng hơn trong việc cho cấp tín dụng đối với khách hàng (Kiyotaki & Moore, 1997). Giả thiết 4: tốc độ tăng trưởng ảnh hưởng ngược chiều với nợ xấu của ngân hàng UNTi,t – Tỷ lệ thất nghiệp: từ một số nghiên cứu trước đây (Filip, 2015; Klein, 2013) cho thấy tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng ngược chiều với tỉ lệ nợ xấu của ngân hàng. Theo quy luật Okun dựa trên tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên để xác định tỷ lệ thất nghiệp thực tế, GDP thực tế cũng như GDP tiềm năng. Khi thất nghiệp cao, các hoạt động sản xuất bị ứ đọng, nhiều người trên thực tế không có việc làm. Ngược lại, khi tỷ lệ thất nghiệp thấp, người lao động đi làm, tổng sản lượng được gia tăng trong sản xuất. Từ đó cho thấy, tỷ lệ thất nghiệp là một trong những yếu tố rất quan trọng trong kinh tế vĩ mô. Bên cạnh đó, nếu được đo lường chính xác tỷ lệ thất nghiệp của chúng ta, thì ngân hàng sẽ biết được thông số về sức khỏe của nền kinh tế hiện tại. 82
Giả thiết 5: tỷ lệ thất nghiệp và nợ xấu có mối quan hệ của ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều NPLi,t-1 – Tỷ lệ nợ xấu năm trước: Nợ xấu trong quá khứ có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu năm hiện tại. Được đo bằng nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay, nợ xấu trong quá khứ có mối quan hệ cùng chiều đến nợ xấu (Klein, 2013; Do & Nguyen, 2013). Nợ xấu trước đó với độ trễ quá một năm cho thấy việc thu hồi nợ không hiệu quả, không tuân thủ các quy định của cơ quan quản lý nhà nước, thể hiện khả năng quản lý rủi ro kém, khách hàng được cấp tín dụng quá thoải mái (V. T. H. Nguyen, 2015). Giả thiết 6: Nợ xấu năm trước và nợ xấu hiện tại tồn tại mới quan hệ cùng chiều giữa. INFi,t – Tỷ lệ lạm phát: khi thu nhập không tăng kịp với tốc độ tăng giá trên mọi mặt hàng của nền kinh tế, đến việc người vay đi sẽ gặp rất nhiều vất vả trong việc trả nợ cho ngân hàng thương mại do việc sản xuất kinh doanh kém hiệu quả, gây ra tình trạng nợ xấu cho ngân hàng là một nguyên dân khi lạm phát tăng cao. Ngoài ra, có một số nguyên nhân dẫn đến nợ xấu tăng cao khác như: chính phủ thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt, chính sách tài khoá và giảm tổng cầu cung ứng cho nền kinh tế, cho nên người đi vay không thể trả nợ đúng hạn như hợp đồng trong khi nền kinh tế giữ vẫn trạng thái bình thường (Filip, 2015). Giả thiết 7: có mối quan hệ cùng chiều giữa lạm phát với nợ xấu của các ngân hàng thương mại. 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU BƯỚC 1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu BƯỚC 2 Phân tích sự tương quan của các biến BƯỚC 3 So sánh giữa các mô hình Pooled OLS BƯỚC 4 Kiểm định các giả thiết hồi quy của mô hình nghiên cứu REM/ FEM/ OLS BƯỚC 5 Thảo luận kết quả nghiên cứu Nhóm tác giả tổng hợp 83
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA MÔ HÌNH Thống kê mô tả các biến: Phân tích thống kê mô tả các biến thực hiện nhằm tóm tắt đặc điểm của dữ liệu. Bảng 4.1 mô tả số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất dùng trong mô hình nghiên cứu sau: Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến NPL NPLt-1 ROE CREDIT Số quan sát 341 341 341 341 Giá trị trung bình .0162462 .0138964 .0928896 .1775202 Độ lệch chuẩn .0381994 .0128235 .0947791 .2651097 Giá trị nhỏ nhất 0 0 -.5632631 -1 Giá trị lớn nhất .6794673 .1015213 .922696 1.43979 SIZE GDP INF UNT Số quan sát 341 341 341 341 Giá trị trung bình 17.67427 .0898232 5.820212 .534545 Độ lệch chuẩn 3.829646 .0392722 4.815918 .4560484 Giá trị nhỏ nhất 15,92273 .0352761 .6312109 1 Giá trị lớn nhất 21.13989 .1691213 18.66773 2.39 Nguồn: Thống kê của nhóm tác giả từ phần mềm Stata 15 Dựa vào bảng kết quả ta có thể thống kê mô tả các biến trong bài nghiên cứu. Trong giai đoạn 2010-2020, Nhìn chung tỉ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần hoạt động tại Việt Nam có giá trị trung bình là 1,62% (nhỏ hơn mức 3% theo quy định của Ngân hàng Nhà nước), giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của NLP lần lượt là 6,8% (Sacombank, 2016) và 0. Điều này thấy rõ, trong thời gian này những ngân hàng thương mại cổ phần đã có nhiều sự thay đổi trong chính sách cho vay cũng như theo dõi, kiểm soát, thẩm định các khoản vay đã giải ngân cho khách hàng nhằm đảm bảo tỷ lệ nợ dưới mức 3%. ROE có giá trị trung bình là 9,29% với độ lệch chuẩn là 9,47%. Điều này cho thấy không có sự khác biệt trong TSSL trên vốn chủ sở hữu giữa những ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu. Với mức biến động giữa giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của ROE lần lượt là -56,32% (TPB, 2011) và 92,26% (Nam Á Bank, 2010) thể hiện sự cạnh tranh khốc liệt trong nền kinh tế toàn cầu hóa khi các ngân hàng luôn cố gắng tìm mọi cách để tạo ra lợi nhuận nhiều nhất trên mỗi đồng vốn từ nhà đầu tư của mình. CREDIT – Tăng trưởng tín dụng có tác động dương tới nợ xấu, có giá trị trung bình là 17,75 %, giá trị nhỏ nhất giảm - 1% (VIB, 2012) và giá trị lớn nhất là 143,9% (Eximbank, 2010) có tín dụng cao nhất và sẽ còn tăng vào các năm sau có thể lên đến hơn 200%. SIZE – biến thể hiện quy mô của ngân hàng có giá trị trung bình là 19,16313 tỷ VND, với độ lệch chuẩn 3,829646, giá trị nhỏ nhất 15,92273 (Vietcapital bank, 2010) và giá trị lớn nhất là 21.13979 (BIDV, 2020) cho thấy sự không tương đồng cao về quy mô giữa những ngân hàng, đó cũng là lý do mà ngày nay các ngân hàng càng mở rộng quy mô hoạt động, thay đổi diện mạo, hình ảnh mới nhằm gây sự chú ý đến khách hàng từ đó có thể tăng hiệu quả hoạt động và khả năng cạnh tranh. GDP – tốc độ tăng trưởng kinh tế có giá trị TB là 8,98232tỷ USD và độ lệch chuẩn là 0,2651097. GDP năm nhỏ nhất có giá trị là 3,52% (VCB, 2020) và cao nhất là 16,91% (SHB, 84
2012). INF – tỷ lệ lạm phát có giá trị trung bình là 582,02% và độ lệch chuẩn là 481,59%. Điều này có thể giải thích đơn giản là do nền kinh tế có nhiều biến động dẫn đến tốc độ tăng trưởng và tỷ lệ lạm phát kinh tế biến động phức tạp. Có thể nhận thấy từ tốc độ tăng trưởng và tỷ lệ lạm phát có độ lệch chuẩn khá lớn, sự không tương đồng cao của 2 biến số này. UNT – tỷ lệ thất nghiệp: đến nay tỉ lệ thất nghiệp vẫn tăng lên, công nghệ số phát triển mạnh mẽ, số lượng người lên ngân hàng ít đi, thay vào đó là máy móc hiện đại. Nhận thấy rõ từ độ lệch chuẩn là 45,60%. và có giá trị trung bình là 53,45% Giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của UNT lần lượt là 2.39% (VP Bank, 2020) và 1% (ACB, 2011). Ma trận hệ số tương quan giữa các biến: hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng tự tương quan thông qua cách thiết lập ma trận có khả năng xuất hiện giữa các biến độc lập trong mô hình được thể hiện trong bảng 4.2 dưới đây: Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình NPL ROE NPLt-1 CREDIT SIZE GDP INF UNT NPL 1.0000 ROE - 0.0508 1.0000 NPLt-1 0.0872 - 0.0331 1.0000 CREDIT -0.2148 0.1525 0.1010 1.0000 SIZE 0.1059 0.2814 0.1881 0.2743 1.0000 GDP - 0.0558 0.0459 - 0.0415 0.0550 - 0.0573 1.0000 INF - 0.0394 0.1199 - 0.0834 0.1145 - 0.0876 0.8625 1.0000 UNT 0.0842 - 0.0218 0.0349 -0.0962 0.0903 - 0.8161 - 0.6623 1.0000 Nguồn: Thống kê của nhóm tác giả từ phần mềm Stata 15 Dựa theo số liệu từ bảng phân tích tương quan trên ta thấy rằng các biến độc lập đều tác động cùng chiều lên ROE. Nhìn vào bảng số liệu ta thấy GDP và INF có hệ số tương quan mạnh nhất lên đến 86,25%, INF và GDP vẫn có mối tương quan chặt chẽ với nhau và khi tốc độ tăng trưởng kinh tế cao sẽ có mối tương quan thấp. CREDIT và GDP có hệ số tương quan thấp là 5,5% và mối quan hệ không còn chặt chẽ giữa tín dụng và tăng trưởng kinh tế đã được thể hiện qua một số nhà nghiên cứu và có tương quan ngược chiều nhau. Các biến độc lập bao gồm INF, ROE, GDP và SIZE tác động ngược chiều trong khi đó các biến độc lập còn lại tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi NPL. Mô hình REM của mô hình nghiên cứu NPL = β + β1NPLt-1 + β2ROE + β3CREDIT + β4SIZE + β5GDP + β6INF + β7UNT + εit Bảng 4.3: Hệ số hồi quy và giá trị P –value của mô hình ước lượng cơ bản Tên biến Pool OLS FEM REM β1 1.56 - 0.42 1.56 NPLt-1 P – value .2493057 .073392 .2493057 β2 - 1.30 0.42 - 1.30 ROE P – value - .0291977 - .0110412 -.0291977 β3 - 4.87 - 4.91 - 4.87 CREDIT P – value - .0392425*** - .0420723*** -.0392425*** 85
Nguồn: Thống kê của nhóm tác giả từ phần mềm Stata 15 *, **, ***, lần lượt tương đương với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%. Để kiểm tra xem nên chọn mô hình FEM hay REM ta sử dụng lệnh hausman để cho ra kết quả giá trị sig. > 5% (=13,08%) nên ta chọn mô hình REM để kiểm định. Ta thấy, sau khi so sánh các mô hình, ta chọn được mô hình REM. Nhưng mô hình này xảy ra hiện tượng tương quan và phương sai sai số thay đổi thì đây chưa phải là mô hình ước lượng có độ tin cậy mà phải khắc phục những hiện tượng này nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và có hiệu quả. Từ đó, kết quả phương trình mô hình nghiên cứu có dạng như sau: NPL = – 0.0102453 + 0.2493057NPLt-1 – 0.0291977ROE – 0.0392425CREDIT + 0.0018841SIZE – 0.1373995GDP + 0.0013223INF + 0.0026393UNT + εit Biến NPLt-1 tác động cùng chiều đến NPL và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% (P>|z|=0,000 < 1%). Điều này có ý nghĩa là khi biến tỷ lệ nợ xấu năm trước NPLt-1 tăng lên 1% sẽ làm nợ xấu tăng lên 67,51%. NPL chiu tác động ngược chiều đến từ các biến ROE, CREDIT, GDP. Biến INF, SIZE, UNT tác động cùng chiều đến NPL. Với ý nghĩa thống kê có ý nghĩa 10% (giá trị P>|z| lớn hơn 10%). Từ bộ dữ liệu nhóm nghiên cứu thu thập được, biến ROE, CREDIT, SIZE, INF và UNT chưa có ý nghĩa. 5. KẾT QUẢ VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ 5.1. Kết quả nghiên cứu Bài nghiên cứu được nhóm tác giả thu thập dữ liệu từ 31 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010 đến 2020. Nghiên cứu được phân tích bằng số liệu với việc sử dụng tổng cộng 165 quan sát. Kết quả cho thấy trong mẫu nghiên cứu của các NHTMCP ở Việt Nam có tỷ nợ xấu bình quân là 1.5% thấp hơn so với mức an toàn là 3% theo quy định của NHNN. Do dịch COVID – 19 diễn biến phức tạp xảy ra từ cuối năm 2019 cho tới nay đã làm ảnh hưởng nặng nề tới nền kinh tế trên toàn Thế giới và Việt Nam cũng không tránh khỏi. Vì vậy, tại giai đoạn này tỷ lệ nợ xấu của các Ngân hàng TMCP Việt Nam có xu hướng tăng từ 0.79% năm 2010 lên 1.37% năm 2020. Nghiên cứu kết hợp phương pháp hồi quy đa biến qua các mô hình kiểm định FEM, REM cho thấy kết quả nghiên cứu chỉ ra các yếu tố có tương quan nghịch với nợ xấu của ngân hàng thương mại như khả năng sinh lời, tăng trưởng tín dụng và tốc độ tăng trưởng. Ngược lại, các 86
yếu tố như là quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu năm trước, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến nợ xấu của ngân hàng TMCP. Nhóm tác giả đã đề xuất một số kiến nghị nhằm góp phần giảm nợ xấu tại các ngân hàng TMCP Việt Nam dựa vào kết quả nghiên cứu trên cũng như tình hình thực tế ở Việt Nam. 5.2. Hàm ý quản trị Trong quá trình nền kinh tế - xã hội của đất nước đang phát triển, Chính phủ và Ngân hàng trung ương đóng vai trò rất quan trọng trong việc điều chỉnh chính sách tài chính – tiền tệ quốc gia. Để kinh tế - xã hội của đất nước phát triển theo xu hướng bền vững và lâu dài thì việc cung cấp, bổ sung, cập nhật các thông tin hữu ích tới cơ quan quản lý nhà nước cũng như lãnh đạo ngân hàng. Từ đó, thông qua nghiên cứu này sẽ giúp cho các ban quản lý nhà nước và lãnh đạo ngân hàng có thể bổ sung, cập nhật các thông tin hữu ích để đưa ra các chính sách hay những chiến lược một cách đúng đắn và tối ưu nhất. Đặc biệt có thể giảm tỷ lệ nợ xấu xuống mức thấp nhất, thúc đẩy hoạt động một cách hiệu quả và an toàn hơn. Đầu tiên, các ngân hàng luôn muốn có cho mình một nguồn khách hàng dồi dào, hoạt động kinh doanh càng ngày càng phát triển thì việc tăng quy mô ngân hàng lên là một điều hiển nhiên và không thể thiếu. Tuy nhiên, việc tăng trưởng quy mô càng lớn thì lại mang theo nhiều rủi ro nhất là về nợ xấu cũng ngày càng một tăng lên (theo tỷ lệ thuận). Và điều này được NHNN hiểu rõ và đã đưa ra quyết định số 34/QĐ-NHNN, về việc ban hành Chương trình hành động thực hiện, Chiến lược phát triển ngành Ngân hàng Việt Nam đến năm 2025, định hướng đến năm 2030. Vì vậy, nhằm giữ vững và thực hiện đúng mục tiêu đã đề ra, các NHTM cần giảm tỷ lệ nợ xấu xuống song song với việc tăng quy mô ngân hàng. Thì việc cần làm tiên quyết là nâng cao được chất lượng của ban lãnh đạo từ năng lực cho đến đạo đức. Để có thể dẫn dắt và đưa ra những chính sách, chiến lược nhằm mang lại lợi ích tối đa có doanh nghiệp và cho cả khách hàng. Bên cạnh đó, NHTM cần chú trọng hơn trong việc phát triển chuyên môn, kiến thức cho đội ngũ nhân viên từ bộ phận tín dụng cho đến thanh tra giám sát. Nhằm siết chặt và giảm thiểu tối đa các rủi ro về tín dụng dẫn đến nợ xấu. Thứ hai, nợ xấu tăng nguyên nhân do tỷ lệ nợ xấu còn tồn đọng của năm trước dẫn đến nợ xấu của năm hiện tại bị cộng dồn và tăng lên. Vì vậy, các ngân hàng cần tối ưu các quy trình, quy chế cấp tín dụng, quản lý và kiểm soát rủi ro; học hỏi thêm kinh nghiệm, phương pháp phân tích tín dụng, khả năng trả nợ của khách hàng từ các ngân hàng nước ngoài nhằm cải tiến và áp dụng để phụ hợp vào nền kinh tế của nước ta; tăng cường công tác thu hồi nợ quá hạn; giảm bớt nợ xấu trên bảng cân đối kế toán bằng việc tích cực tham gia vào thị trường mua bán nợ; xử lý nhanh chóng nợ xấu còn tồn đọng bằng cách bán tài sản đảm bảo, cơ cấu lại khoản vay, đánh giá lại nợ, bán nợ cho công ty mua bán nợ hay sử dụng dự phòng rủi ro. Bên cạnh đó, do tình hình dịch bệnh COVID_19 đang diễn biến căng thẳng hiện nay các NHTM cần xem xét hỗ trợ giãn nợ hay gia hạn nợ cho các doanh nghiệp đang gặp khó khăn. Thứ ba, mối quan hệ ngược chiều giữa nợ xấu và khả năng sinh lời cho thấy rằng các cơ quan quản lý nên áp dụng việc kiểm tra và theo dõi rủi ro của các khoản nợ ngân hàng một cách chặt chẽ hơn. Thứ tư, đảm bảo tăng trưởng tín dụng bền vững, các ngân hàng thương mại nên tăng cường và giám sát chặt chẽ hơn trong khâu thẩm định; Cần xây dựng và xác định rõ ràng các 87
rủi ro trước khi cấp tín dụng; tuyệt đối không cấp tín dụng quá mức quy định. Từ đó, chủ động xây dựng danh mục tín dụng với các tỷ trọng phân bố dự kiến và khả năng chịu đựng tổn thất của ngân hàng để trích quỹ lập dự phòng nhằm giảm thiểu rủi ro và lựa chọn ra các phương thức thích hợp với mục tiêu lợi nhuận của các NHTMCP. Thứ năm, đối với NHNN cần thúc đẩy thị trường mua bán nợ. Củng cố, nâng cấp hệ thống thông tin tín dụng vì đây là cơ sở để đưa ra những quyết định tín dụng kịp thời, chính xác. Đồng thời, NHNN cần phải nghiên cứu và đưa ra những chính sách tiền tệ và định hướng lãi suất phù hợp ở từng giai đoạn trong nền kinh tế Việt Nam. Nhằm kiểm soát được mức lạm phát trong nước; đảm bảo khả năng thu hồi nợ giúp giảm nợ xấu. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu trong nước 1. Anna P.I Vong & Hoi Si Chao, “Determinants of bank profitability in Macao”, Faculty of Business Administration, University of Macau, 2008. 2. Cần Văn Lực (2022). Những biện pháp hỗ trợ xử lý nợ xấu từ NHNN và Chính phủ. Truy cập tại: https://diendandoanhnghiep.vn/nhung-bien-phap-ho-tro-xu-ly-no-xau-tu-nhnn-va-chinh-phu- 217425.html. Ngày truy cập:22/05/2022. 3. Do, A. Q., & Nguyen, H. D. (2013). Phân tích thực tiễn về những yếu tố quyết định đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam [Practical analysis of the determinants of bad debt in Vietnamese commercial banks]. Paper presented at Hội thảo khoa học: Seminar Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách số 07, Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách tổ chức, Hanoi, Vietnam. 4. Giáo trình Nghiệp vụ ngân hàng thương mại / Trầm Thị Xuân Hương và [nh.ng. khác]. - Tái bản lần 1. - Tp. Hồ Chí Minh: Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh, 2013. - 339tr.; 27cm. 5. Nâng cao chất lượng tín dụng tại chi nhánh NHNo & PTNT Quảng An (2013). Truy cập tại: https://123docz.net//document/249351-tin-dung-cua-ngan-hang- 6. thuong-mai.htm. Ngày truy cập 03/07/2021. Tài liệu nước ngoài 7. Badar, M., Javid, Y., & Zulfiquar, S. (2013). Impact of macroeconomic forces on nonperforming loans: An empirical study of commercial banks in Pakistan. Wseas Transactions on Business and Economics, 56A (2013), 13807-13814. 8. Filip, B. F. (2015). The quality of bank loans within the framework of Globalization. Procedia Economics and Finance, 20, 208-217. 9. Hu, J. L., Li, Y., & Chiu, Y. H. (2004). Ownership and nonperforming loans: Evidence from Taiwan’s banks. The Developing Economies, 42(3), 405-420. 10. Keeton, W. R. (1999). Does faster loan growth lead to higher loan losses? Federal Reserve Bank of Kansas City. Economic Review, 84(2) 57-75. 11. Olwen, T & Shipho M. T. (2011). Effects of banking sectoral factors on the profitability of commercial banks in kenya. Economics and Finance Review. 88