Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam

Chia sẻ: Ngũ Nguyệt Thiên | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

50
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2018. Tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua sử dụng hồi quy đa biến theo phương pháp Fixed Effects Model (FE) và Random Effects Model (RE). Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam

C C ẾU TỐ T C ĐỘNG ĐẾN RỦI R T N DỤNG CỦ C C NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Đặng Ngọc Anh Thư Khoa Tài chính - Thương mại, Trường Đại học Công nghệ TP. Hồ Chí Minh GVHD: ThS. Phạm Hải Nam TÓM TẮT Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2018. Tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua sử dụng hồi quy đa biến theo phương pháp Fixed Effects Model (FE) và Random Effects Model (RE). Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ Tổng cục Thống kê và báo cáo tài chính của 30 Ngân hàng Thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam, sử dụng dữ liệu từ năm 2007-2018 cho bài nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 4 yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam gồm quy mô ngân hàng (SIZE), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tăng trưởng kinh tế (GGDP), lạm phát (INFLAT). Từ kết quả thu được, đồng thời bài nghiên cứu đã đề xuất các biện pháp nhằm phòng ngừa, góp phần giảm rủi ro, nâng cao chất lượng tín dụng. Từ khóa: Rủi ro tín dụng, ngân hàng thương mại, dự phòng rủi ro tín dụng. 1 GIỚI THIỆU Quá trình đổi mới nền kinh tế Việt Nam đã và đang khẳng định vai trò của các NHTM Việt Nam. Thông qua hoạt động cho vay, các NHTM Việt Nam gián tiếp đẩy mạnh đầu tư của dân cư và các thành phần kinh tế, góp phần tăng trưởng kinh tế cho đất nước. Tuy nhiên, do thị trường hoạt động của các NHTM Việt Nam rộng, đối tượng khách hàng của ngân hàng rất đa dạng thuộc tất cả các thành phần kinh tế, đặc biệt với vai trò chủ đạo là phát triển kinh tế vừa thực hiện mục tiêu an sinh xã hội, vừa phải đảm bảo lợi nhuận để cạnh tranh với các tổ chức tín dụng khác, đây là thị trường tiềm ẩn đầy rủi ro. Hiệu quả đạt được không tương ứng với mức độ rủi ro thực tế đã và tiếp tục là nguyên nhân tạo ra nguy cơ đe dọa an toàn hoạt động tín dụng trong các NHTM Việt Nam. Vấn đề nợ xấu của hệ thống ngân hàng trong đó có NHTM có thể liên quan đến nhiều yếu tố như kinh tế vĩ mô, kinh tế vi mô và các yếu tố thuộc về nội bộ của từng ngân hàng. Nợ xấu là kết quả của mối quan hệ tín dụng không hoàn hảo. Nợ xấu vi phạm đặc trưng cơ bản của tín dụng là tính thời hạn và tính hòa trả đầy đủ, sau nữa nó gây ra mất lòng tin của người cấp tín dụng đối với khách hàng nhận tín dụng. Nó tác động tiêu cực đến nền kinh tế nói chung và hoạt động của các ngân hàng thương mại, khách hàng nói riêng. Cụ thể: – Đối với nền kinh tế: Nợ xấu sẽ làm tăng sức ép lên tình trạng lạm phát, kìm hãm hoạt động sản xuất, kinh doanh. Mối nguy lớn nhất là nếu nợ xấu với dòng tín dụng lớn thì có thể dẫn đến khủng hoảng hệ thống tài chính ngân hàng và toàn bộ nền kinh tế. 1204
– Đối với hệ thống các ngân hàng thương mại: Nợ xấu sẽ khiến các ngân hàng thương mại sử dụng vốn kém hiệu quả, giảm lợi nhuận, chịu rủi ro dòng tiền, giảm khả năng thanh toán cho các khoản thanh toán của ngân hàng. Đặc biệt, nếu tình trạng nợ xấu diễn ra thường xuyên, liên tục và không được xử lý dứt điểm sẽ khiến các ngân hàng thương mại bị mất uy tín trong hoạt động kinh doanh tín dung của mình. – Đối với khách hàng: Nợ xấu sẽ làm tăng chi phí hoạt động, tăng gánh nặng trả nợ cho ngân hàng, làm giảm tốc độ chu chuyển vốn với ngân hàng gây ảnh hưởng trực tiếp đến mối quan hệ cả hai bên, từ đó uy tín của khách hàng sẽ bị giảm sút khá lớn khiến cho các ngân hàng thương mại không còn dám tiếp tục cho khách hàng vay, dù nguồn vốn không thiếu. Ngân hàng phải thận trọng hơn với các khoản vay để tránh các khoản nợ xấu tiếp theo, dẫn tới hậu quả là các ngân hàng có tiền mà không cho vay được, còn nền kinh tế thì vẫn tiếp tục khát vốn. Tỷ lệ nợ xấu tại Việt Nam có xu hướng tăng từ cuối năm 2007 và trở nên trầm trọng hơn từ cuối năm 2011. Sau nhiều năm nỗ lực, vấn đề xử lý nợ xấu đã có nhiều dấu hiệu khởi sắc trong năm 2019. Tuy nhiên, do sự bùng phát của dịch Covid-19 đã và đang ảnh hưởng lớn đến hoạt động sản xuất kinh doanh của nhiều doanh nghiệp, khiến doanh nghiệp không có khả năng trả nợ đúng hạn, từ đó gia tăng tỷ lệ nợ quá hạn, nợ xấu. Xuất phát từ những lý do nêu trên đã cho thấy việc xác định các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam và đưa ra những giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng là vô cùng quan trọng. Nghiên cứu thực trạng kinh doanh của các NHTM tác giả chọn nội dung “các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu cho tham luận lần này. 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT Đã có rất nhiều các nghiên cứu thực nghiệm nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của NHTM. Các yếu tố vi mô và vĩ mô được xem xét trong các nghiên cứu: – Nghiên cứu của Rajan Dhal (2003) được thực hiện nhằm phân tích nợ xấu của NHTM ở Ấn Độ với kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng có ý nghĩa thống kê và tác động ngược chiều đến nợ xấu, tăng trưởng GDP cao phản ánh điều kiện kinh tế vĩ mô thuận lợi và môi trường kinh doanh tốt thì nợ xấu có xu hướng giảm. – Zribi và Boujelbène (2011) xem xét cả hai biến kinh tế vĩ mô và vi mô có khả năng kiểm soát RRTD. Sử dụng dữ liệu bảng cho 10 NHTM Tunisia trong giai đoạn 1995-2008. Kết luận rằng, các yếu tố quyết định chính đến RRTD của các ngân hàng ở Tunisia là cơ cấu sở hữu, các quy định bảo đảm an toàn vốn, lợi nhuận và các chỉ số kinh tế vĩ mô (tăng trưởng nhanh chóng của GDP, lạm phát, tỷ giá hối đoái, và lãi suất). – Fofack (2005) nghiên cứu RRTD với biến đại diện là tỷ lệ nợ xấu vùng tiểu bang châu Phi Sahara trong năm 1990. Kết quả cho thấy yếu tố vĩ mô GDP tác động ngược chiều lên nợ xấu, 1205
một cuộc suy thoái kinh tế kéo dài làm tăng nợ xấu. Những thay đổi lãi suất có dấu hiệu tích cực với nợ xấu, và tỷ lệ lạm phát làm tăng tỷ lệ nợ xấu. – Berge và Boye (2007) nghiên cứu về hệ thống ngân hàng Bắc Âu trong giai đoạn 1993-2005, kết luận rằng, các khoản cho vay có vấn đề có liên quan đáng kể đến mức lãi suất thực và tỷ lệ thất nghiệp. – Ali và Daly (2010) sử dụng phương pháp phân tích so sánh để điều tra các biến kinh tế vĩ mô quan trọng đối với hai nước Úc và Mỹ. Họ cũng nghiên cứu các tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô đến tỷ lệ vỡ nợ ở cả hai nước. Kết quả cho thấy rằng, với cùng một yếu tố kinh tế vĩ mô sẽ tác động khác nhau đến tỷ lệ vỡ nợ của 2 nước, mặc dù nền kinh tế Mỹ có nhiều nhạy cảm hơn với tác dụng phụ của những cú sốc kinh tế vĩ mô. – Festic và cộng sự (2011) nghiên cứu một dữ liệu bảng cho 5 nước thành viên mới của EU (Bulgaria, Romania, Estonia, Latvia và Lithuania). Họ phân tích các mối quan hệ giữa tỷ lệ của các khoản nợ xấu và các biến kinh tế vĩ mô. Họ nhận ra rằng sự suy giảm trong hoạt động kinh tế, tăng trưởng tín dụng và tài chính, và thiếu sự giám sát gây ra một sự suy giảm trong việc xử lý nợ xấu. – Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014), nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD trên 26 NHTM giai đoạn 2009 – 2012. Dữ liệu bảng với phương pháp GMM được sử dụng để khắc phục hiện tượng tự tương quan bậc nhất giữa các sai số và hiện tượng biến nội sinh để đảm bảo các ước lượng thu được vững và hiệu quả. Kết quả nghiên cứu cho thấy RRTD ngân hàng trong quá khứ với độ trễ một năm (LLRi,t-1), tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trong quá khứ với độ trễ một năm (LGi,t-1) và tỷ lệ tăng trưởng GDP trong quá khứ với độ trễ một năm (∆GDPi,t-1) tác động có ý nghĩa đến RRTD NHTM Việt Nam. 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua sử dụng hồi quy đa biến theo phương pháp Fixed Effects Model (FE), Random Effects Model (RE). Kiểm định Hausman được thực hiện để tìm mô hình phù hợp nhất nhằm xác định các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam. 3 2 Dữ iệu nghiên cứu Đối với các dữ liệu vi mô từ ngân hàng, nghiên cứu thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính của 30 NHTMCP Việt Nam. Các dữ liệu vĩ mô bao gồm tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát được tác giả thu thập từ Tổng cục Thống kê. Thời gian thu thập số liệu từ năm 2007 đến năm 2018. 3.3 Mô hình nghiên cứu đề xuất Mô hình được xây dựng với mục đích đo lường tác động của các yếu tố quy mô ngân hàng, dư nợ cho vay, ROE, GDP, lạm phát đến dự phòng rủi ro tín dụng, đồng thời kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được đề xuất. Trong đó, dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) là biến đại diện cho rủi ro tín 1206
dụng, được coi như là một cách để kiểm soát tổn thất của các khoản cho vay, cho phép ngân hàng phát hiện và bảo hiểm rủi ro cho các khoản vay của mình. Do đó, khi ngân hàng dự đoán nguy cơ bị mất vốn trên các khoản vay cao thì nên trích dự phòng cao hơn để làm giảm thu nhập (Hasan và Wall, 2003). Như vậy, dự phòng RRTD cao cho thấy ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao và dự kiến mối quan hệ cùng chiều giữa hai biến số này. Mô hình thực nghiệm đề xuất có dạng như sau: LLP= βο + β1 SIZE + β2 LOAN + β3 ROE + β4 GDP + β5 INFLATION + εi Trong đó: Biến phụ thuộc (LLP): Dự phòng rủi ro tín dụng. Các biến độc lập: SIZE: Quy mô ngân hàng. LOAN: Dư nợ cho vay. ROE: Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. GDP: Tăng trưởng kinh tế. INFLATION: Tỷ lệ lạm phát. 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Kết quả nghiên cứu Sau khi khi chạy kiểm định bằng Hausman Test để so sánh, kết quả kiểm định cho thấy chưa đủ điều kiện để kết luận. Do đó, tác giả tiếp tục làm thêm kiểm định phụ về điều kiện phù hợp của mô hình FEM hoặc REM bằng phương pháp kiểm định Sargan - Hansen Test. Từ kết quả kiểm định Sargan – Hansen Test cho thấy mô hình REM là phù hợp khi hồi quy với bộ số liệu này. Bảng 1: Tóm tắt kết quả nghiên cứu Biến Gía trị hệ số hồi quy z P> |z| SIZE 0.0022 7.13 0.000 LOAN -0.0026 -1.11 0.267 ROE -0.0993 -2.92 0.004 GGDP -0.1754 -6.08 0.000 INFLAT 0.0085 1.89 0.059 HẰNG SỐ -0.4618 -4.38 0.000 Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm Stata 16 4.2 Thảo luận kết quả nghiên cứu Quy mô ngân hàng (SIZE): Biến SIZE có hệ số  = 0.0022 với giá trị P_Value = 0.000 < 0.05 nên biến quy mô ngân hàng có tác động đến biến dự phòng RRTD ở mức ý nghĩa 5% với điều kiện các yếu tố 1207
khác không đổi. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, quy mô ngân hàng tương quan thuận với dự phòng RRTD. Nói cách khác, nếu quy mô ngân hàng tăng 1% thì rủi ro sẽ tăng 0.0022% và ngược lại. Dư nợ cho vay (LOAN): Biến LOAN có hệ số  = - 0.0026 với giá trị P_ Value = 0.267 > 0.05 nên biến dư nợ cho vay không có tác động đến biến dự phòng RRTD với điều kiện các yếu tố khác không đổi. Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE): Biến ROE có hệ số  = - 0.0993 với giá trị P_ Value = 0.004 < 0.05 nên biến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có tác động đến biến dự phòng RRTD ở mức ý nghĩa 5% với điều kiện các yếu tố khác không đổi. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, ROE tương quan nghịch với dự phòng RRTD. Nghĩa là nếu lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu tăng 1% thì RRTD sẽ giảm 0.0993% và ngược lại. Tăng trưởng nền kinh tế (GGDP): Biến GDP có hệ số  = -0.1754 với giá trị P _ Value = 0.000< 0.05 nên biến tăng trưởng kinh tế có tác động đến biến dự phòng RRTD ở mức ý nghĩa 5% với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, GDP tương quan nghịch với dự phòng RRTD. Nghĩa là nếu tăng trưởng nền kinh tế tăng 1% thì rủi ro sẽ giảm 0.1754% và ngược lại. Tỷ lệ lạm phát ( INFLAT): Biến INFLAT có hệ số  = 0.0085 với giá trị P _ Value = 0.059 < 0.1 nên biến lạm phát có ý nghĩa tác động đến dự phòng RRTD ở mức ý nghĩa 10% với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi. Nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa lạm phát và dự phòng RRTD trong kết quả hồi quy. 5 KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH 5.1 Kết luận Nghiên cứu được thực hiện nhằm tìm hiểu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2007-2018. Sử dụng phương pháp định lượng thông qua sử dụng hồi quy đa biến theo phương pháp Random Effects Model (RE). Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ Tổng cục Thống kê và báo cáo tài chính của 30 Ngân hàng Thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam. Nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam gồm: quy mô ngân hàng (SIZE), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), lạm phát (INFLAT), tăng trưởng nền kinh tế (GDP). Kết quả nghiên cứ còn cho thấy, RRTD tương quan nghịch với ROE, GDP và tương quan thuận với quy mô ngân hàng và lạm phát. 5.2 Gợi ý chính sách đối với nhà quản trị NHTM Thứ nhất, đầu tư quy mô ngân hàng một cách hợp lý Trong xu hướng hiện nay, khách hàng đa có có nhu cầu được cung cấp dịch vụ nhưng không cần phải trực tiếp đến quầy. Các ngân hàng cần cân nhắc việc thành lập chi nhánh, phòng giao dịch, đầu tư hệ thống ngân hàng một cách hợp lý. Mỗi ngân hàng cần xác định mục tiêu hoạt hoạt động và nhóm khách hàng mục tiêu. Thứ hai, nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng và xử lý nợ xấu Để giải quyết vấn đề nợ xấu cần có các giải pháp mang tính đồng bộ và triệt để trong việc xử lý nợ xấu của các ngân hàng. Các ngân hàng cần nhanh chóng triển khai các giải pháp tự xử lý nợ 1208
xấu, cơ cấu lại nợ để hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận được vốn vay phục vụ sản xuất, kinh doanh, kiểm soát và tiết giảm chi phí hoạt động để tăng khả năng trích lập dự phòng và xử lý nợ xấu bằng dự phòng rủi ro, thực hiện các giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng và tích cực thực hiện các biện pháp thanh lý tài sản đảm bảo của khách hàng để thu nợ, chuyển nợ thành vốn góp hoặc bán nợ xấu. Thứ ba, nâng cao công tác quản trị rủi ro và giám sát ngân hàng Cần hình thành văn hóa quản trị rủi ro và nâng cao nhận thức của nhân viên trong ngân hàng về quản trị rủi ro cho chính ngân hàng mình. Bên cạnh đó, các ngân hàng cũng cần ban hành các quy định về nhận dạng rủi ro, trách nhiệm của các các bộ, phòng ban về quản trị rủi ro, xây dựng các biểu mẫu về báo cáo rủi ro cũng như xây dựng cơ sở dữ liệu tổn thất. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ali, A., Daly, K. (2010). Macroeconomic determinants of credit risk: recent evidence from a cross-country study. Int. Rev. Financ. Anal. 19, 165–171. [2] Berge, K.G. Boye. (2007). An Analysis of Bank's Problem Loans Norges Bank Economic Bulletin, 78 (2007), pp. 65-76. [3] Festic, M., Kavkler, A., Repina, S. (2011). The macroeconomic sources of systemic risk in the banking sectors of five new EU member states. J. Bank. Finance 35, 310–322. [4] Fofack, H. (2005). Non-performing loans in sub-Saharan Africa: Causal analysis and macroeconomic implications. World Bank Policy Research Working Paper 3769, November. [5] Hasan, I., Wall, L.-D. (2003). Determinants of the loan loss allowance: some cross-country comparison. Bank Finland Discussion Papers 33. [6] Rajan, R., Dhal, S. (2003). Non-performing loans and terms of credit of public sector banks in India: an empirical assessment. Reserve Bank India Occas. Pap. 24, 81–121. [7] Võ Thị Qúy và Bùi Ngọc Toàn. (2014). Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí khoa học Trường Đại học Mở TP.HCM [8] Zribi, N., Boujelbène, Y. (2011). The Factors Influencing Bank Credit Risk: The Case of Tunisia. Journal of Accounting and Taxation, 3 (4), 70–78. 1209