intTypePromotion=1
ADSENSE

Đánh giá sự tác động các yếu tố tới nợ xấu tại hệ thống NHTM Việt Nam

Chia sẻ: Sở Trí Tu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:21

11
lượt xem
0
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết đã thực hiện ước lượng tác động của 11 yếu tố bao gồm các yếu tố vĩ mô và vi mô tới tỷ lệ nợ xấu các NHTM, đồng thời kết hợp với thực trạng xử lý nợ xấu ngân hàng để đưa ra các hàm ý chính sách cho hệ thống NHTM Việt Nam và các cơ quan quản lý như: Phối hợp thực hiện chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ một cách phù hợp nhằm mục tiêu tăng trưởng kinh tế và kiểm soát lạm phát ở mức vừa phải; giảm chi phí dự phòng rủi ro của các NHTM; kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng... Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Đánh giá sự tác động các yếu tố tới nợ xấu tại hệ thống NHTM Việt Nam

  1. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" ĐÁNH GIÁ SỰ TÁC ĐỘNG CÁC YẾU TỐ TỚI NỢ XẤU TẠI HỆ THỐNG NHTM Việt Nam TS. Nguyễn Thị Hoài Phương1 Viện Ngân hàng - Tài chính, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Tóm tắt Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đã và đang phải đối mặt với một trong những vấn đề khó khăn nhất trong chiến lược kinh doanh và phát triển bền vững của mình: đó là việc phải đương đầu với những khoản nợ xấu. Bài viết đã thực hiện ước lượng tác động của 11 yếu tố bao gồm các yếu tố vĩ mô và vi mô tới tỷ lệ nợ xấu các NHTM, đồng thời kết hợp với thực trạng xử lý nợ xấu ngân hàng để đưa ra các hàm ý chính sách cho hệ thống NHTM Việt Nam và các cơ quan quản lý như: Phối hợp thực hiện chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ một cách phù hợp nhằm mục tiêu tăng trưởng kinh tế và kiểm soát lạm phát ở mức vừa phải; giảm chi phí dự phòng rủi ro của các NHTM; kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng... Từ khóa: rủi ro tín dụng, nợ xấu, tỷ lệ nợ xấu, xử lý nợ xấu 1. Đặt vấn đề Theo báo cáo của Ủy ban giám sát tài chính quốc gia giai đoạn 2010 - 2017, bất chấp nỗ lực quản lý của cả hệ thống ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu đã tiến sát ngưỡng 6% vào năm 2012. Từ năm 2013 nợ xấu có xu hướng giảm nhưng tỷ lệ các khoản nợ mất vốn vẫn có xu hướng tăng cao tại các ngân hàng. Bên cạnh số liệu công bố trong nước, số liệu do các tổ chức tài chính nước ngoài đưa ra như Moody’s hay Fitch lại tiếp tục phản ánh một tỷ lệ nợ xấu rất cao cho các NHTM Việt Nam. Năm 2015, các tổ chức xếp hạng trên thế giới đã đưa ra con số 15% cho nợ xấu tại các NHTM Việt Nam, con số này cao hơn gấp ba lần số liệu trong nước. Những số liệu nói trên đã phản ánh sự phát triển thiếu bền vững của hệ thống NHTM và sự kém hiệu quả trong việc triển khai các giải pháp kiểm soát nợ xấu của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và chính phủ. Bởi vậy, việc quản lý để ngăn ngừa những khoản nợ xấu phát sinh cũng như có những biện pháp để xử lý đã và đang trở thành vấn đề cấp thiết hiện nay trong hoạt động tài chính ngân hàng. Thực tế này đặt ra mục tiêu nghiên cứu mới là phải tăng tính hiệu quả trong công tác xử lý nợ xấu, trong đó đặc biệt phải phát hiện và đánh giá được các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM, 1 Email của tác giả: phuong.fbf@gmail.com 373
  2. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" đồng thời đo lường sự tác động của các yếu tố này tới tỷ lệ nợ xấu ngân hàng. Bài viết sẽ phân tích thực trạng xử lý nợ xấu tại hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2008 - 2017 đồng thời thực hiện ước lượng tác động của các yếu tố tới tỷ lệ nợ xấu ngân hàng, từ đó đưa ra các khuyến nghị chính sách cần thiết. 2. Tổng quan nghiên cứu về sự tác động của các yếu tố tới nợ xấu NHTM 2.1. Các yếu tố vĩ mô Lạm phát ü Nghiên cứu của (Klein, 2013), Chang (2002) giải thích RRTD tại các ngân hàng của Hong Kong giai đoạn 1995 - 2002 và chỉ ra rằng lạm phát có xu hướng làm giảm các khoản phải trả cho ngân hàng. Shingjergji (2013) tìm thấy kết quả tương tự hệ thống ngân hàng Albani, đó là khi lạm phát tăng thì nợ xấu ngân hàng lại giảm. Còn theo Greenidge và Grosvenor (2009) khi nghiên cứu về nợ xấu ở các ngân hàng Barbados giai đoạn 1996 - 2008 đã chỉ ra lạm phát có tác động cùng chiều với nợ xấu. Fofack (2005), cho rằng lạm phát góp phần tạo nên các khoản nợ xấu ở các nước Sahara - châu Phi. Theo nghiên cứu này, lạm phát gây ra sự xói mòn nhanh chóng tài sản các NHTM và gia tăng rủi ro tín dụng ở các nước châu Phi. Trong khi đó Trần Thị Mộng Tuyết, Nguyễn Thúy Duy (2017) chỉ ra mối quan hệ trái chiều giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu tại các NHTM Việt Nam. Tốc độ tăng trưởng GDP ü Louzis và cộng sự (2012) khẳng định tốc độ tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng ngược chiều đến các khoản nợ xấu ngân hàng. Ngoài ra các nghiên cứu của Messai và Jouini (2013) cũng cho rằng nợ xấu và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ gián tiếp với nhau. Jimenez và Saurina (2005) cho rằng có mối quan hệ thuận chiều giữa tăng trưởng kinh tế và RRTD. Tuy nhiên quan điểm này lại trái ngược với quan điểm của Koopman và Lucas (2005). Theo Koopman và Lucas (2005), trạng thái của chu kỳ kinh tế có ảnh hưởng ngược chiều với RRTD. Điều này có nghĩa là khi nền kinh tế suy thoái, RRTD sẽ tăng lên vì trong giai đoạn này, khả năng phá sản của các doanh nghiệp cao. Trần Thị Mộng Tuyết, Nguyễn Thúy Duy (2017) chỉ ra mối quan hệ trái chiều giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu tại các NHTM Việt Nam. Lãi suất ü Lãi suất là yếu tố tác động trực tiếp đến lượng cung và lượng cầu vốn. Lãi suất tăng 374
  3. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" làm gia tăng gánh nặng nợ, và kết quả làm giảm khả năng trả nợ của người vay, tỷ lệ nợ xấu tăng (Castro, 2013); (Louzis và cộng sự, 2012); (Nkusu, 2011). Tỷ giá ü Có bằng chứng giữa nợ xấu và tỷ giá hối đoái. Fofack (2005) cho biết những thay đổi trong tỷ giá có tác động đến nợ xấu tại một số tiểu vùng Sahara châu Phi. Khemraj, Pasha (2009), đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy và bảng dữ liệu trong 10 năm (1994 - 2004) tại các NHTM Guyana. Bằng chứng cho thấy tỷ giá có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất tới tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Guyana, rằng bất cứ khi nào có một sự suy giảm về khả năng cạnh tranh quốc tế của nền kinh tế Guyana thì tỷ lệ nợ xấu sẽ cao hơn. Tỷ lệ thất nghiệp ü Nghiên cứu của Vatanserve và Hepsen (2013) được tiến hành tại Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 2007 - 2013 đã chỉ ra tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu. Vogiazad và Nikolaidou (2011) phân tích số liệu của hệ thống NHTM Romania từ tháng 12/2001 đến tháng 11/2010 và cũng đưa ra kết luận tương tự. Koopman và Lucas (2005). Messai và Jouini (2013) cũng chỉ ra mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và nợ xấu là mối quan hệ thuận chiều. 2.2. Các yếu tố vi mô Tăng trưởng tín dụng ü Gavin và Hausman (1996) chỉ ra khi tín dụng bị nới lỏng quá mức sẽ làm gia tăng nợ xấu của ngân hàng. Fries (2002) có kết luận về mối quan hệ thuận chiều giữa nợ xấu và tăng trưởng tín dụng. Clair (1992) nghiên cứu trên các ngân hàng Texas trong giai đoạn từ 1976 - 1990 phát hiện có một tác động tiêu cực của tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu. Laeven và Majnoni (2003) cũng đưa ra kết quả tương tự về tác động tăng trưởng tín dụng và nợ xấu. Dự phòng rủi ro tín dụng ü Nếu ngân hàng dự tính tổn thất lớn sẽ xây dựng quỹ dự phòng RRTD lớn để giảm biến động thu nhập trong tương lai. Vì vậy dự phòng RRTD cao ám chỉ tỷ lệ nợ xấu cao (Hasan và Wall, 2003). Perez (2006) cho rằng dự phòng chung thường tăng lên trong thời gian kinh tế phát triển, vì các ngân hàng cho vay nhiều hơn và nhu cầu tín dụng cao trong giai đoạn này. Trong thời kỳ suy thoái, các khoản vay của các công ty sẽ chịu rủi ro nhiều hơn do dự phòng cụ thể cũng tăng cao hơn. Sự sẵn lòng của ngân hàng trong việc dự phòng các tổn thất được xem như niềm tin mạnh mẽ của các ngân hàng về kế 375
  4. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" hoạch tương lai (Ahmad và cộng sự, 1999). Keeton (1999) cho thấy, tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh chóng kết hợp với các tiêu chuẩn tín dụng được hạ thấp đã gây ra thiệt hại nặng nề khi cho vay ở một số bang trên nước Mỹ. Khả năng sinh lợi của ngân hàng ü Kết quả kinh doanh tốt có thể phản ánh chất lượng quản lý tốt (Louzis và cộng sự, 2012), dẫn đến tỷ lệ nợ xấu thấp. Messai và Jouini (2013) giải thích mối quan hệ ngược chiều giữa ROA và tỷ lệ nợ xấu là khi ROA cao các NHTM sẽ giảm động lực tạo ra thu nhập và do đó giảm các hành vi rủi ro như tạo ra các khoản vay rủi ro cao. Ngược lại, các ngân hàng làm ăn không hiệu quả sẽ buộc phải tạo ra các khoản tín dụng với rủi ro đáng kể. Makri, Tsakanos và Bellas (2014) cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa ROE và tỷ lệ nợ xấu tại các quốc gia châu Âu. Điều này chỉ ra rằng việc quản lý kém dẫn đến hành vi rủi ro hơn và kết quả kinh doanh kém đi. Quy mô ngân hàng ü Trong bài viết, quy mô ngân hàng đề cập đến tổng tài sản ngân hàng. Stern và Feldman (2004) cho rằng quy mô ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong một vài cuộc khủng hoảng gần đây. Nghiên cứu giải thích các ngân hàng lớn thường có xu hướng chấp nhận nhiều rủi ro hơn bởi vì luôn kỳ vọng sự bảo vệ của chính phủ trong các trường hợp thất bại của ngân hàng. Theo như Louzis và cộng sự (2012), có ảnh hưởng thuận chiều giữa nợ xấu và quy mô ngân hàng. Trong khi đó, Zribi và Boujelbene (2011) chỉ ra rằng ngân hàng lớn thì đa dạng hơn, chuyên môn hóa về quản lý rủi ro, xử lý khách hàng xấu một cách hiệu quả hơn. Như vậy mối quan hệ giữa quy mô và RRTD có thể là âm hoặc dương. Tại Ấn Độ, Das và Ghosh (2007) chỉ ra quy mô ngân hàng tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ. Galloway và cộng sự (1997) cho rằng quy mô ngân hàng có mối quan hệ thuận chiều trong giai đoạn phát triển bình thường nhưng lại ngược chiều trong thời gian chính phủ đưa ra những chính sách thay đổi lớn. Hu và cộng sự (2006) cũng cho thấy quy mô ngân hàng có mối quan hệ nghịch chiều với các khoản nợ xấu. Hassan và cộng sự (1994) chỉ ra tổng tài sản có quan hệ ngược chiều với RRTD. Trương Thị Hồng, Võ Khánh Duy (2017) đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa tổng tài sản ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu, điều này cho thấy những ngân hàng có quy mô lớn sẽ có chiến lược quản trị rủi ro tốt hơn. Vốn chủ sở hữu ü Marki và cộng sự (2014) đã chỉ ra vốn chủ sở hữu là một trong các yếu tố quan trọng quyết định hành vi chấp nhận rủi ro của các ngân hàng. Berger và DeYoung 376
  5. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" (1997), Shrieves và Dahl (1992) phát hiện có mối quan hệ thuận chiều với RRTD, trong khi đó Cummins và Sommer (1996) lại đưa ra kết quả ngược lại. Trương Thị Hồng, Võ Khánh Duy (2017) cũng chỉ ra quy mô vốn chủ sở hữu có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu. Điều này được giải thích là khi các ngân hàng có vốn chủ sở hữu càng cao thì càng tăng động cơ sử dụng vốn vay một cách mạo hiểm từ đó tăng tỷ lệ nợ xấu. Số năm hoạt động của ngân hàng ü Các ngân hàng hoạt động càng lâu năm thì càng có uy tín trên thị trường, đồng thời cũng được đánh giá là những ngân hàng có nhiều kinh nghiệm trong việc quản lý rủi ro. Chính bởi vậy việc lựa chọn khách hàng vay và quản lý các món vay cũng tốt hơn so với những ngân hàng mới đi vào hoạt động. Từ đó nợ xấu có xu hướng giảm. Arrow (1962), Jovanovic (1982), Ericson và Pakes (1995) chi ra quan hệ nghịch chiều giữa số năm hoạt động của doanh nghiệp với tỷ lệ nợ xấu còn Leonard - Barton (1992), Agarwal và Gort (1996, 2002) lại phủ định điều này. 3. Thực trạng xử lý nợ xấu các ngân hàng thương mại Việt Nam 3.1. Tình hình nợ xấu NHTM Việt Nam giai đoạn 2015 - 2017 Năm 2015 là năm đánh dấu bước ngoặt của ngành ngân hàng khi tỷ lệ nợ xấu được đưa về dưới mức 3%. Tuy tỷ lệ nợ xấu đang có chiều hướng xuống thấp hơn nữa so với mức yêu cầu 3% vào cuối năm 2016, song nợ nhóm 5 lại trên đà tăng mạnh. Nguồn: Tác giả tổng hợp từ báo cáo tài chính các NHTM Hình 1: Tỷ lệ nợ xấu của một số ngân hàng từ năm 2015 - Quý II 2017 377
  6. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ trong thời kỳ 2015 - quý II/2017 được các ngân hàng giữ tương đối ổn định, không có đột biến quá lớn. Hầu hết các ngân hàng loại vừa và nhỏ giữ được tỷ lệ nợ xấu rất tốt, chỉ nằm dao động xung quanh ngưỡng 1% như TPBank, BacABank, KienLongBank, MB, ACB, trong đó có cả ngân hàng lớn như Vietinbank. 3.2. Thực trạng xử lý nợ xấu tại các NHTM Việt Nam Quốc hội đã ban hành Nghị quyết số 24/2016/QH14 ngày 08/11/2016 về kế hoạch cơ cấu lại nền kinh tế giai đoạn 2016 - 2020. Trong đó việc đẩy nhanh quá trình xử lý nợ xấu và áp dụng tiêu chuẩn Basel II tại các TCTD được chú trọng nhằm lành mạnh hóa thị trường tài chính. Mục tiêu xử lý nợ xấu là “đến năm 2020, giảm tỷ lệ nợ xấu của hệ thống TCTD xuống mức dưới 3%”. Theo Hình 2, tính đến tháng 01/2017, toàn hệ thống các TCTD đã xử lý được 616,7 nghìn tỷ đồng nợ xấu. Trong đó, nợ xấu do các TCTD tự xử lý là 349,7 nghìn tỷ đồng (chiếm 56,7% tổng số nợ xấu được xử lý), còn lại là bán nợ cho các tổ chức, cá nhân khác (chiếm 43,3%). Nợ xấu đã được kiềm chế, tỷ lệ nợ xấu nội bảng đến ngày 31/3/2017 ở mức 2,56% tổng dư nợ tín dụng. Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Hình 2. Kết quả xử lý nợ xấu ngành ngân hàng giai đoạn 2012 - 2016 Xét về hình thức, hiện nay các NHTM đang áp dụng hai nhóm biện pháp xử lý nợ xấu chủ yếu, đó là: nhóm biện pháp các ngân hàng tự xử lý nợ xấu bao gồm các hình thức thu đòi nợ từ khách hàng, bán phát mại TSĐB hoặc thu đòi từ người bảo lãnh, khởi kiện khách hàng, phát mại doanh nghiệp và xử lý nợ xấu bằng biện pháp sử dụng nguồn quỹ 378
  7. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" DPRR. Nhóm giải pháp thứ hai là bán nợ, các NHTM có thể bán nợ cho VAMC hoặc các công ty mua bán nợ khác như DATC. Theo thống kê trong bảng 1, kết quả xử lý nợ xấu ngành ngân hàng theo các hình thức cho thấy từ năm 2012 đến năm 2015 khối lượng xử lý nợ xấu của các NHTM tăng theo từng năm: Năm 2012 chỉ xử lý được 74,67 nghìn tỷ đồng thì đến năm 2015 đã xử lý được khối lượng nợ xấu gấp 3 lần lên tới 186,86 nghìn tỷ đồng. Điều này góp phần làm giảm tỷ lệ nợ xấu của năm 2015 xuống dưới 3%. Trong giai đoạn 2012 - 2015 ba biện pháp xử lý nợ là thu đòi nợ từ khách hàng, sử dụng quỹ DPRR và bán nợ cho VAMC là 3 biện pháp được các ngân hàng sử dụng chủ yếu, với tổng khối lượng xử lý nợ xấu của 3 biện pháp này lên tới 431,30 nghìn tỷ đồng, chiếm tỷ trọng 87,54%. Hình thức bán nợ cho VAMC đứng đầu trong các biện pháp xử lý nợ được các NHTM sử dụng với tỷ trọng 42,24%, đứng thứ hai là biện pháp sử dụng quỹ DPRR chiếm 26,7% và đứng thứ ba là biện pháp thu đòi nợ từ phía khách hàng chiếm 18,6%. Bảng 1: Kết quả xử lý nợ xấu ngành ngân hàng theo các hình thức 2012 - 2016 Đơn vị: tỷ đồng Hình thức xử lý Tổng (2012 - 2015) 2012 2013 2014 2015 2016 nợ xấu Khối lượng Tỷ trọng Khách hàng trả nợ 91.878 18,6% 25.322 15.944 21.610 29.002 62.351 Bán phát mại TSBĐ 13.886 2,8% 4.077 2.533 3.374 3.902 Sử dụng quỹ DPRR 131.519 26,7% 35.176 30.387 30.556 35.400 31.531 Bán nợ cho VAMC 207.909 42,24% 0 29.578 79.612 98.719 24.893 Bán nợ khác 15.829 3,2% 3.743 6.572 3.836 1.678 --- Hình thức khác 32.039 6,3% 6.358 2.962 4.562 18.157 --- Tổng cộng 493.052 100% 74.667 87.976 143.550 186.858 118.490 Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Tuy nhiên trong năm 2016, trong tổng số nợ xấu được xử lý là 118,49 nghìn tỷ đồng thì nhóm biện pháp thu đòi nợ khách hàng và bán TSĐB được các NHTM sử dụng nhiều nhất với nợ xấu được xử lý chiếm khoảng 52,6%, tiếp đó là biện pháp xử lý nợ xấu sử dụng quỹ DPRR với tỷ trọng nợ xấu được xử lý là 26,6% và biện pháp bán nợ cho VAMC được các NHTM sử dụng để xử lý nợ xấu với tỷ trọng 21%. Điều này cho thấy trong năm 2016 tình hình xử lý nợ xấu ở các NHTM đang đi vào thực chất hơn, xử lý nợ xấu từ gốc, giảm số nợ xấu được xử lý bằng các phương pháp chuyển giao như bán nợ. 379
  8. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" Mặc dù đã đạt được nhiều kết quả nhất định, nhưng quá trình xử lý nợ xấu còn tồn tại nhiều hạn chế. Trong số nợ phải xử lý tại VAMC, phần lớn nợ thuộc phần bán lại trước đây từ các ngân hàng lớn như Agribank và BIDV chứ không chỉ tập trung ở các ngân hàng yếu kém, bị kiểm soát đặc biệt. Nhiều TCTD phải trích lập DPRR lớn khiến hiệu quả kinh doanh không cao. Báo cáo của Ngân hàng Nhà nước (2017) cho thấy: nợ xấu có xu hướng tăng trở lại về quy mô, tỷ lệ nợ xấu nội bảng, nợ xấu do VAMC quản lý và nợ tiềm ẩn thành nợ xấu có khả năng lên đến 8,86% tổng dư nợ (tính đến 31/12/2016). Tại VAMC, tốc độ thu hồi nợ so với tổng dư nợ đã mua còn hạn chế, tỷ lệ khách hàng tự trả nợ chiếm 70%, còn lại 30% là bán nợ, bán TSĐB. Trong tổng số 548,5 nghìn tỷ đồng nợ xấu được xử lý, phần do các TCTD tự xử lý là chủ yếu (chiếm 57,2%), còn lại là bán nợ (bao gồm bán cho VAMC và tổ chức, cá nhân khác) chiếm 42,8%. Dù VAMC đã sử dụng các biện pháp xử lý nợ xấu linh hoạt như phát mại, đấu giá, bán tài sản, bán khoản nợ thông qua hình thức xử lý trực tiếp hoặc ủy quyền cho các TCTD... song tổng số nợ thu hồi được chiếm tỷ trọng khá nhỏ so với số nợ đã mua về. Tính đến 31/12/2016, nợ còn phải xử lý tại VAMC khoảng 190.000 tỷ đồng; nợ tồn đọng tại khâu thi hành án tính đến 30/9/2016 là khoảng 58.998 tỷ đồng. Thêm vào đó, một số ngân hàng vẫn chưa xử lý dứt điểm các khoản nợ xấu kéo dài, việc đo lường và đánh giá rủi ro danh mục tín dụng, áp dụng chính sách khách hàng chưa linh hoạt... Việc xử lý TSĐB bị chậm ảnh hưởng rất lớn tới nợ xấu của ngân hàng như làm tăng chi phí hoạt động trong quá trình thu hồi nợ. Ngoài ra, các tài sản bảo đảm sẽ bị sụt giảm giá trị nghiêm trọng nếu việc phát mại bị kéo dài. 4. Ứng dụng mô hình đánh giá tác động các yếu tố đến nợ xấu các NHTM Việt Nam 4.1. Cơ sở dữ liệu mô hình Mẫu nghiên cứu ü Nhóm tác giả tiến hành chọn mẫu nghiên cứu gồm 21 NHTM Việt-Nam trong đó có 3 NHTM Nhà nước và 18 NHTM CP có tổng tài sản ở quy mô vừa và nhỏ. Khoảng thời gian nghiên cứu được thực hiện là trong 9 năm, từ năm 2008 đến năm 2016. Như vậy mẫu được xem xét nghiên cứu sẽ có tất cả 189 quan sát. Các biến được sử dụng trong nghiên cứu ü Bài viết xem xét tác động của các biến đến nợ xấu các NHTM bao gồm: các biến số vĩ mô (GDP, Lạm phát, Tỷ lệ thất nghiệp, CPI) và các biến số vi mô (Số năm hoạt động của ngân hàng, quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, ROE, ROA, dự phòng RRTD, tốc độ 380
  9. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" tăng trưởng dư nợ tín dụng). Các biến này là biến độc lập, biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu của các NHTM. Thông qua việc nghiên cứu về mối quan hệ kinh tế giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, nhóm nghiên cứu đưa ra đánh giá sơ bộ về chiều hướng tác động của các biến độc lập này. Bảng 2: Các biến độc lập trong mô hình STT Biến số Kí hiệu Cách đo lường Dấu kỳ vọng 1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (Growth) GDP Tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế - (CPI năm nay - CPI năm trước)/CPI năm 2 Lạm phát (Inflation) INF + trước 3 Thất nghiệp (Unemployment) UNE Tỷ lệ thất nghiệp + Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer 4 CPI Chỉ số giá tiêu dùng - Price Index) 5 Số năm hoạt động YEA Số năm hoạt động của ngân hàng - 6 Quy mô ngân hàng (Size) SIZE Logarit cơ số tự nhiên của tổng tài sản + 7 Vốn chủ sở hữu (Equity) EQT Vốn chủ sở hữu của ngân hàng + Khả năng sinh lời vốn chủ sở hữu 8 ROE Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu - (ROE) Khả năng sinh lời của tài sản bình Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình 9 ROA - quân (ROA) quân Dự phòng rủi ro (Credit Loss 10 CLP Dự phòng rủi ro được trích lập - Provision) Tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng (Dư nợ năm nay - Dư nợ năm trước)/Dư 11 CRG + (Credit Growth) nợ năm trước Thống kê mô tả mô hình ü Mẫu nghiên cứu gồm 21 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2016: 381
  10. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" Bảng 3: Thống kê mô tả các biến trong mô hình Variable Mean Maxium Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis GDP 5.9875 6.7800 5.2500 0.5654 -0.0147 1.5231 CPI 10.1500  19.8900 5.6000 5.4563 0.8830 2.0367 LP 9.7687 22.9700 0.6300 6.9744 0.7371 2.3850 TN 2.8800 4.6600 1.9900 1.0578 0.9856 2.1598 SNHD 21.1500 58.0000 0.0000 11.7447 1.5364 5.7026 QMNH 166000008 857000008 2418624 193000008 1.8276 5.7017 VCSH 13036356 176000008 1020727 17604769 5.5142 47.7780 ROA 1.1597 5.9600 -1.2700 0.8857 2.0284 11.4462 ROE 11.8498 37.1000 -12.7000 8.1665 0.4820 3.7710 DPRR 3782369 63664871 705.5950 10590118 4.3685 22.5417 NX 2.1830 9.7900 0.00000  1.5771 1.8588  8.6339 TTTD 26.5655 116.7200 -32.0900 27.0938 1.2995 4.8883 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả Các kết quả thống kê mô tả cho thấy hệ số Kurtosis của biến vốn chủ sở hữu và dự phòng ở mức khá cao (44.8 và 22.54). Còn các chỉ tiêu khác GDP, CPI, lạm phát, thất nghiệp, tốc độ tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng, ROA, ROE, vốn chủ sở hữu, dự phòng rủi ro, số năm hoạt động lớn cho thấy đặc điểm riêng của từng biến trong mẫu nghiên cứu là tương đối khác biệt. 4.2. Đánh giá ước lượng mô hình hồi quy Phân tích đánh giá sự tương quan giữa các biến ü Mô hình thực nghiệm tiến hành trên cơ sở dữ liệu mảng của 21 NHTM trong giai đoạn 2008 - 2016 với các chỉ số vĩ mô và vi mô quan trọng như GDP, CPI, QMNH, NX... chúng tôi dựa vào đây để đề xuất mô hình FEM: NX = β0 + β1 GDPit + β2CPIit + β3LPit + β4TNit + β5NHĐit + β6SIZEit + β7VCSHit + β8ROAit + β9ROEit +β10TĐTTit + β11DPRRit + uit với i = 1,2,..., 21và t = 2008, 2009,..., 2016. Trong đó i được quy ước cho đơn vị ngân hàng thứ i (theo thứ tự i), theo không gian còn t được quy ước cho đơn vị thời gian (năm t) theo đơn vị thời gian. Do mỗi một bộ số liệu theo không gian và thời gian đều có đủ các con số N đơn vị chéo và T đoạn thời gian nên đây là dữ liệu mảng đầy đủ. Với 21 ngân hàng cùng 12 bộ số liệu trong giai đoạn 382
  11. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" từ 2008-2016. Các biến độc lập: QMNH, SNHD,VCSH,DPRR, GDP, LP, TN,CPI, TTTD, ROA, ROE. Biến phụ thuộc: NX. Đánh giá sự tương quan giữa các biến số trong mô hình ta thu được bảng dưới đây: Bảng 4: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến CPI DPRR GDP LP NXNT QMNH ROA ROE SNHD TN TTTD VCSH CPI 1.00 -0.10 0.42 0.94 -0.10 -0.17 0.25 0.20 -0.12 0.38 -0.08 -0.18 DPRR -0.10 1.000 0.00 -0.11 0.08 0.29 0.02 0.06 0.09 -0.14 -0.05 0.18 GDP 0.41 0.00 1.00 0.09 -0.20 0.05 0.09 0.12 0.01 -0.05 0.00 0.00 LP 0.93 -0.11 0.09 1.00 -0.03 -0.21 0.25 0.17 -0.14 0.43 -0.10 -0.21 NXNT -0.10 0.08 -0.20 -0.03 1.00 0.15 -0.28 -0.28 0.12 -0.13 -0.05 0.12 QMNH -0.17 0.29 0.05 -0.21 0.15 1.00 -0.17 0.06 0.63 -0.25 -0.20 0.64 ROA 0.25 0.02 0.09 0.25 -0.28 -0.17 1.00 0.54 -0.17 0.36 0.16 -0.12 ROE 0.20 0.06 0.12 0.17 -0.28 0.06 0.54 1.00 0.12 0.18 0.15 -0.01 SNHD -0.12 0.09 0.01 -0.14 0.12 0.63 -0.17 0.12 1.00 -0.166 -0.20 0.42 TN 0.38 -0.14 -0.05 0.43 -0.13 -0.24 0.36 0.19 -0.160 1.00 0.31 -0.25 TTTD -0.08 -0.05 0.00 -0.10 -0.05 -0.20 0.16 0.15 -0.20 0.31 1.00 -0.17 VCSH -0.18 0.18 0.00 -0.21 0.12 0.64 -0.12 -0.01 0.42 -0.25 -017 1.00 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả Về tương quan giữa các biến độc lập, kết quả Bảng 4 cho thấy chỉ có hai biến Lạm phát và CPI có quan hệ tương đối chặt chẽ với nhau khi có hệ số tương quan là 0.94> 0.8 còn lại các biến độc lập khác không có quan hệ chặt với nhau (hệ số tương quan < 0.64). Từ đó có thể thấy khả năng xảy ra đa cộng tuyến nếu đưa hai biến lạm phát và CPI vào một phương trình hồi quy. Còn lại nếu đưa các biến còn lại vào một phương trình hồi quy sẽ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến do vậy nhóm nghiên cứu sẽ bỏ biến CPI ra khỏi dữ liệu nghiên cứu và chỉ đánh giá tác động của 10 biến còn lại tới nợ xấu ngân hàng. Kết quả hồi quy và các kiểm định có liên quan ü * Hồi quy pool với các biến chung: 383
  12. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" Bảng 5: Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS Biến Hệ số C Sai số chuẩn p-value Const 5.5928 0.2670 0.0000*** LP 0.0321 0.0039 0.0000*** TN -0.1394 0.0276 0.0700* GDP -0.5194 0.0420 0.0000*** TTTD 0.0055 0.0009 0.0000*** DPRR 1.09E-08 2.33E-09 0.0600* ROA -0.2354 0.0342 0.0660* ROE -0.0427 0.0035 0.0450** VCSH 2.85E-09 1.74E-09 0.0016*** QMNH 6.23E-10 1.91E-10 0.0011*** SNHD 0.0113 0.0026 0.0000*** Hệ số xác định R2 0.5691 Hệ số xác định điều chỉnh 0.1669 Thống kê F kiểm định sự phù hợp của mô hình 0.5691 hồi quy p-value(thống kê F) 0.0000 ***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5%, 10% Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả Từ bảng nghiên cứu ta thấy các yếu tố đều ảnh hưởng đến nợ xấu là lạm phát, tốc độ tăng trưởng tín dụng, dự phòng rủi ro, vốn chủ sở hữu, năm hoạt động của ngân hàng vì các biến này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (prob < 5%), bên cạnh đó thất nghiệp, ROA, ROE cũng ảnh hưởng tới nợ xấu vì các biến này có ý nghĩa thống kê ở mức 10% do (prob
  13. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" Bảng 6: Kết quả hồi quy mô hình FEM Biến Hệ số C Sai số chuẩn p-value Const 8.2724 3.1192 0.0090*** LP 0.0068 0.0244 0.7785 TN -0.3970 0.1715 0.0722* GDP -0.4457 0.1750 0.0120** TTTD 0.0065 0.0044 0.1405 DPRR 1.46E-08 2.02E-08 0.4706 ROA -0.1277 0.1641 0.4377 ROE -0.0440 0.0173 0.0124** VCSH 6.93E-09 7.46E-09 0.0444** QMNH -3.20E-09 1.54E-09 0.0402** SNHD -0.0691 0.1251 0.5814 Hệ số xác định R2 0.5657 Hệ số xác định điều chỉnh 0.4689 Thống kê F kiểm định sự phù hợp của mô hình 5.8411 hồi quy p-value(thống kê F) 0.0000 ***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5%, 10% Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả Từ Bảng 6, kết quả hồi quy của mô hình FEM cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu là thất nghiệp, GDP, ROE, vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng và năm hoạt động của ngân hàng vì các biến này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hoặc 10% (prob < 5% hoặc prob < 10%). Ở mô hình này R2 = 56.6% ở mức thấp điều này có nghĩa rằng các biến độc lập trong mô hình giải thích được 56.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc; 43.4% sự biến động của biến độc lập không được giải thích bởi các biến độc lập đề xuất. Đối với mô hình thực nghiệm, một mức độ giải thích như vậy có thể chấp nhận được. Đối với cả hai mô hình Pool và FEM nhóm đưa ra kết luận về các nhân tố ảnh hưởng tới nợ xấu của ngân hàng thương mại gồm lạm phát, thất nghiệp, GDP, quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, số năm hoạt động, tốc độ tăng trưởng tín dụng, ROA, ROE. Nhóm nghiên cứu lựa chọn mô hình Pool do có hệ số xác định R2 ở mô hình Pool cao 385
  14. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" hơn mô hình FEM. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy: Sử dụng thống kê LR Ø Cặp giả thuyết: Prob(LR statistic)=0.0000 Bác bỏ Ho, chấp nhận H1 hay mô hình hồi quy là hợp lý. Ø Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy: Cặp giả thuyết:  H o : βi = 0  H1 : β i ≠ 0 Thông qua kết quả hồi quy Bảng 4 ta thấy đa số các hệ số hồi quy đều có prob ( βi ) < 0, 05 hoặc prob ( βi ) < 0,10 => Bác bỏ H0 chấp nhận H1 hay các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% hoặc 10%, các biến thất nghiệp, dự phòng rủi ro tín dụng và ROA là các biến có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%, điều này có nghĩa là biến độc lập trong mô hình nghiên cứu đều tác động đến nợ xấu. Lần lượt kiểm định cho các hệ số biến độc lập ta có danh sách các biến có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% như sau: Bảng 7: Các biến có ý nghĩa thống kê của mô hình Biến độc lập Hệ số Sai số chuẩn p-value Dấu kì vọng Dấu thực tế Thực tế so với kì vọng LP 0.0321 0.0039 0.0000 + + Giống TN -0.1394 0.0276 0.0700 + - Khác GDP -0.5194 0.0420 0.0000 - - Giống TTTD 0.0055 0.0009 0.0000 + + Giống DPRR 1.09E-08 2.33E-09 0.0600 - + Khác ROA -0.2354 0.0342 0.0660 + - Khác ROE -0.0427 0.0035 0.0450 + - Khác VCSH 2.85E-09 1.74E-09 0.0016 + + Giống QMNH 6.23E-10 1.91E-10 0.0011 + + Giống SN 0.0113 0.0026 0.0000 - + Giống Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả 386
  15. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" 4.3. Kết quả nghiên cứu Như vậy, kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các biến trong mô hình nghiên cứu đều có tác động đến nợ xấu, trong đó: Thứ nhất, các biến lạm phát, tăng trưởng tín dụng, dự phòng rủi ro tín dụng, vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng và số năm hoạt động là các biến có tác động thuận tới nợ xấu, tức là khi các biến này gia tăng thì tỷ lệ nợ xấu theo đó gia tăng. Điều này khá phù hợp với thực tế nợ xấu đang diễn ra tại Việt Nam. Hầu hết các ngân hàng có quy mô lớn và vừa thì đều có nợ xấu và tỷ lệ nợ xấu cao. ü Tỷ lệ lạm phát trong kết quả ước lượng mô hình tác động cùng chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%. Theo Tổng cục Thống kê, tỷ lệ lạm phát trung bình của Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu là khoảng 10%, với mức tăng cao nhất vào năm 2008 tương ứng 23,11%, do đó tác động tới tình hình nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn này. ü Tăng trưởng tín dụng tác động thuận chiều tới nợ xấu với mức ý nghĩa 1% là phù hợp với thực tế tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Do áp lực cạnh tranh giữa các ngân hàng dẫn đến việc tăng trưởng tín dụng liên tục tăng cao qua các năm. Theo số liệu của NHNN, tăng trưởng tín dụng trung bình của cả hệ thống giai đoạn 2008 - 2016 là khoảng 20%. Do mục tiêu lợi nhuận, các NHTM đã hạ thấp các tiêu chuẩn cấp tín dụng để chú trọng tăng trưởng tín dụng, kết quả là nợ xấu của các NHTM gia tăng và gây ra tổn thất nặng nề cho hệ thống ngân hàng Việt Nam trong thời gian qua. ü Dự phòng rủi ro tín dụng và vốn chủ sở hữu theo kết quả ước lượng có tác động thuận chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%, kết quả này trái với giả thuyết “Rủi ro đạo đức” của Keeton và Morris (1987). Tuy nhiên kết quả này lại phù hợp với các nghiên cứu của Jacques & Nigro (1997), khi nợ xấu trong ngân hàng gia tăng thì dự phòng rủi ro và vốn chủ sở hữu gia tăng, điều này có được là do công tác giám sát thị trường đạt hiệu quả hơn buộc các NHTM phải gia tăng vốn chủ sở hữu để đáp ứng các tiêu chuẩn của các cơ quan quản lý. ü Quy mô ngân hàng theo kết quả hồi quy có tác động thuận chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%. Tại Việt Nam, các NHTM có quy mô lớn thông thường sở hữu nhiều hệ thống chi nhánh và công ty con nhưng trình độ quản trị yếu kém, khả năng kiểm soát nợ xấu không bắt kịp với quy mô nên nợ xấu chiếm tỷ lệ cao. Bên cạnh đó, các NHTM Nhà nước có quy mô lớn như Vietcombank, BIDV, Vietinbank còn cho các DNNN vay với quy mô tín dụng lớn, chiếm đến hơn nửa tổng dư nợ tín dụng của toàn hệ thống vào 387
  16. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" năm 2011- 2012, trong khi đó các DNNN thường có hiệu quả kinh doanh thấp, và thủ tục thẩm định cho vay các doanh nghiệp này không chặt chẽ đã dẫn tới tỷ lệ nợ xấu gia tăng đỉnh điểm vào năm 2012. ü Số năm hoạt động của các ngân hàng tác động thuận chiều tới nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả nghiên cứu phù hợp với các ngân hàng ở Việt Nam: các ngân hàng có số năm hoạt động càng nhiều thì tỷ lệ nợ xấu càng cao. Thông qua diễn biến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2016, ta có thể thấy rằng đa phần những ngân hàng có số năm hoạt động trên 20 năm thì có tỷ lệ nợ xấu cao. Có thể lấy ví dụ như các ngân hàng BIDV, Techcombank, Sacombank, PG Bank, Ocean Bank, Southern Bank, DongA Bank, ACB, Eximbank, Ngân hàng Xây dựng có tỷ lệ nợ xấu rất cao trong một vài năm. Đã có những ngân hàng thành lập gần 30 năm nhưng phá sản do nợ xấu quá lớn như Southern Bank hay Ngân hàng Xây dựng. Điều này được giải thích là do số năm hoạt động càng tăng thì quy mô ngân hàng cũng có xu hướng gia tăng theo, quy mô ngân hàng tăng thì công tác quản trị hoạt động của ngân hàng cũng sẽ kém hiệu quả, từ đó dẫn tới nợ xấu tăng cao. Thứ hai, các biến thất nghiệp, GDP, ROA, ROE là các biến có tác động nghịch tới nợ xấu, có nghĩa là khi các biến này gia tăng thì nợ xấu sẽ giảm và ngược lại. ü GDP có tác động ngược chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%, điều này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế vì khi kinh tế tăng trưởng, các doanh nghiệp tạo ra nhiều lợi nhuận thì tỷ lệ nợ xấu sẽ giảm xuống. Nợ xấu ở Việt Nam tăng cao trong giai đoạn suy thoái 2011 - 2013 khi tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP chỉ đạt 5,89% vào năm 2011 và giảm xuống còn 5,03% vào năm 2012, 5,42% vào năm 2013 lần lượt tương ứng với mức nợ xấu tăng cao trong ba năm là 3,3%, 6% và 3,8%. ü Đối với biến số thất nghiệp thì kết quả ước lượng mô hình hồi quy cho thấy có tác động ngược chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 10%, điều này không phù hợp với các kết quả rút ra từ nghiên cứu của Messai và Jouini (2013). Hai tác giả này đã lý giải rằng khi khách hàng thất nghiệp sẽ khiến họ mất khả năng thanh toán những khoản nợ đúng hạn cho các ngân hàng và do đó làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu. Mặc dù vậy, mô hình trong nghiên cứu này cho kết luận sự nghịch biến giữa thất nghiệp và nợ xấu, điều này có thể lý giải thông qua thực tế nền kinh tế Việt Nam trong thời gian qua. Trong giai đoạn lạm phát tăng nhanh thì nền kinh tế luôn phải đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp, lạm phát tăng thì tỷ lệ thất nghiệp giảm nên biến thất nghiệp có tác động nghịch đối với nợ xấu. Hơn nữa, mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa lạm phát và thất nghiệp phù hợp với lý thuyết kinh tế được đề xuất bởi nhà kinh tế học William Philips. Philips cho rằng để tận dụng 388
  17. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" nhân công, giảm tỷ lệ thất nghiệp thì các doanh nghiệp phải tích cực mở rộng sản xuất để tạo thêm nhiều việc làm, điều này dẫn tới sự gia tăng của tổng sản lượng và khi đó đồng nghĩa với việc phải chấp nhận lạm phát ở mức cao. ü ROA và ROE có tác động ngược chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 10% và 5% là phù hợp với nghiên cứu của Messai và Jouini (2013) và giả thuyết “Quản lý kém” của Berger và DeYoung (1997) cũng như nghiên cứu của Makri, Tsakanos và Bellas (2014). Nguyên nhân cũng là do công tác quản trị ngân hàng kém, công việc kinh doanh của các ngân hàng không thuận lợi là động cơ dẫn đến việc các ngân hàng tạo ra nhiều hoạt động rủi ro và làm nợ xấu gia tăng. Ngược lại ngân hàng nào có suất sinh lời cao, kiểm soát nợ xấu và chi phí kinh doanh một cách hiệu quả, khi đó động lực tạo ra thu nhập của các ngân hàng sẽ giảm, kéo theo các hành vi rủi ro như tạo ra các khoản vay có rủi ro cao cũng giảm xuống và nợ xấu được hạn chế. Thứ ba, các biến vĩ mô bên ngoài tác động tới nợ xấu mạnh nhất như GDP, thất nghiệp. Bên cạnh đó, nhân tố đến từ nội tại ngân hàng là ROA cũng có ảnh hưởng đáng kể đến nợ xấu. Trong giai đoạn nền kinh tế Việt Nam suy thoái, tốc độ tăng trưởng đạt ở mức thấp thì tỷ lệ nợ xấu gia tăng nhanh chóng: năm 2011 GDP của Việt Nam đạt 5,89% và tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng là 3,3% cao hơn nhiều so với giai đoạn trước, năm 2012 GDP của Việt Nam giảm mạnh chỉ còn 5,04% thì khi này tỷ lệ nợ xấu tăng đến mức trần là 6,0% là cao nhất trong giai đoạn, năm 2013 GDP của Việt Nam tăng nhẹ so với năm 2012 đạt mức 5,42% thì tỷ lệ nợ xấu cũng có chiều hướng giảm chỉ còn 3,8%, và vào năm 2014 GDP đạt mức 5,98% thì tỷ lệ nợ xấu tiếp tục giảm chỉ còn 3,3%. Cho đến nay, tốc độ tăng trưởng của Việt Nam có nhiều cải thiện thì tỷ lệ nợ xấu được kìm hãm chỉ còn ở mức dưới 3,0%. Như vậy, ta có thể thấy rằng muốn hạn chế nợ xấu một cách đáng kể thì việc cải thiện các biến số kinh tế vĩ mô là vô cùng cần thiết. Bên cạnh GDP có tác động mạnh tới nợ xấu thì nhân tố nội tại từ phía ngân hàng ROA cũng là nhân tố có tác động đáng kể tới tình hình nợ xấu. ROA tăng lên, khiến cho động cơ thực hiện những hoạt động rủi ro giảm xuống một cách đáng kể và từ đó làm ổn định nợ xấu của các ngân hàng. 5. Các khuyến nghị chính sách 5.1. Về phía Chính phủ và các cơ quan quản lý Thứ nhất: Phối hợp thực hiện chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ một cách phù hợp nhằm mục tiêu tăng trưởng kinh tế và kiểm soát lạm phát ở mức vừa phải. Kết quả nghiên cứu cho thấy, GDP có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu, còn tỷ lệ lạm phát lại có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu. Kết quả này đưa ra khuyến 389
  18. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" nghị rằng chính phủ và NHNN cần phối hợp chặt chẽ với nhau, trong đó sử dụng linh hoạt các công cụ của chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa nhằm bảo đảm sự điều tiết nguồn vốn có hiệu quả trong nền kinh tế. Khi các lĩnh vực, ngành nghề được bơm đủ vốn sẽ kích thích gia tăng sản xuất và tiêu dùng, từ đó gia tăng sản lượng trong nền kinh tế, thúc đẩy tăng trưởng đồng thời kiểm soát được lạm phát. Tuy nhiên, bên cạnh đó kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, trong bối cảnh tăng trưởng kinh tế, việc tín dụng tăng trưởng quá mức cũng sẽ làm gia tăng nợ xấu. Vì vậy, việc tính toán và chấp nhận một tỷ lệ tăng trưởng tín dụng hợp lý nhằm thúc đẩy kinh tế phát triển đồng thời kiểm soát nợ xấu là việc làm hết sức cần thiết. Thứ hai: Tạo điều kiện thuận lợi để các tổ chức kinh tế - tài chính có năng lực và kinh nghiệm nhanh chóng tham gia thị trường mua bán nợ xấu. Trong điều kiện ngân sách hạn hẹp, việc tạo môi trường pháp lý thuận lợi để thu hút các nguồn lực tài chính cũng như năng lực, kinh nghiệm xử lý nợ xấu của các tổ chức tài chính nước ngoài trong thời gian tới là hết sức cần thiết. Nếu các tổ chức và cá nhân nước ngoài tham gia mua bán nợ xấu, giá trị thực của các khoản nợ sẽ được đánh giá xác thực, là điều cần thiết cho việc xác định chính xác mặt bằng giá nợ xấu của các TCTD. Nhưng quan trọng hơn, việc có được “tiền thật” từ nước ngoài để đẩy nhanh quá trình xử lý nợ xấu các TCTD Việt Nam là giải pháp hữu hiệu lúc này. Bên cạnh khuyến khích các tổ chức tài chính, nhất là tổ chức tài chính nước ngoài tham gia hoạt động mua bán nợ xấu, việc có chính sách rõ ràng, minh bạch để các doanh nghiệp, các tập đoàn kinh tế tham gia hoạt động mua bán, sáp nhập doanh nghiệp cũng là giải pháp hữu hiệu cần chú trọng triển khai. Chủ doanh nghiệp mới sau mua bán, sáp nhập sẽ thực hiện trả nợ cho ngân hàng hoặc cùng ngân hàng thống nhất để tái cơ cấu lại khoản nợ xấu tại ngân hàng. Lúc đó, khoản nợ xấu sẽ trở thành nợ tốt hơn do năng lực quản lý và tài chính của con nợ cũ đã được thay thế bởi con nợ mới tốt hơn. Từ quý 3/2017, Nghị quyết 42/2017/NQ-QH14 cho phép tổ chức mua bán, xử lý nợ xấu được bán nợ xấu cho pháp nhân, cá nhân, bao gồm cả doanh nghiệp không có chức năng kinh doanh mua, bán nợ, nên bước đầu đã tạo môi trường pháp lý thuận lợi để hoạt động mua, bán và xử lý nợ xấu phát triển. Để xây dựng và phát triển thị trường mua bán nợ hiệu quả nhằm đạt được mục tiêu đề ra, cần có khung pháp lý hoàn thiện và tạo điều kiện thuận lợi cho thị trường hoạt động. Thứ ba: Chứng khoán hóa các khoản nợ khó đòi. Để hoạt động chứng khoán hóa được thành công, các NHTM cần tích cực nâng cao tính cộng đồng, phối hợp cùng nhau để xử lý nợ xấu. Các NHTM cần tích cực cùng các 390
  19. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" công ty quản lý mua bán nợ, công ty chứng khoán, công ty quản lý quỹ tham gia chủ động tích cực vào tiến trình chứng khoán hóa. Cụ thể cần chú ý các vấn đề sau: - Về hàng hoá là các loại chứng khoán được hình thành từ quá trình chứng khoán hoá. Thực tế ở Việt Nam, các khoản nợ xấu mà VAMC mua lại và đang thực hiện chứng khoán hoá cần phải xác định cơ sở đảm bảo đối với các chứng khoán này. - Các nhà đầu tư tham gia trên thị trường mua bán nợ cần phải được bảo vệ về lợi ích khi tham gia giao dịch. Ngoài ra, các nhà đầu tư giao dịch trên thị trường mua bán nợ thứ cấp là các nhà đầu tư tổ chức, do đó, cần phải có những chính sách khuyến khích phát triển các mô hình quỹ đầu tư Việt Nam hoặc kêu gọi sự tham gia của các quỹ đầu tư nước ngoài. - Quyền chủ nợ hợp pháp của các TCTD để xử lý TSĐB cần phải được quy định rõ ràng để các NHTM, TCTD hay nói chung là chủ sở hữu các khoản nợ tín dụng có quyền ưu tiên, nhanh chóng xử lý TSĐB, thu hồi nợ khi RRTD xảy ra. - Cần có sự hiện diện của các ngân hàng đầu tư để thực hiện các nghiệp vụ như bảo lãnh phát hành, nghiên cứu, phát triển sản phẩm, tham gia đầu tư, thực hiện các hoạt động mua bán trên thị trường. Như vậy, cần phải có chính sách và mô hình khuyến khích sự phát triển của các ngân hàng đầu tư chuyên nghiệp. 5.2. Về phía các NHTM Thứ nhất: Các NHTM cần giảm chi phí DPRR để xử lý nợ xấu theo quy định của pháp luật. Chi phí hoạt động cao là một trong những nguyên nhân khiến lợi nhuận suy giảm, đặc biệt trong bối cảnh nợ xấu đang là gánh nặng với các NHTM hiện nay. Công tác xử lý nợ xấu dai dẳng qua nhiều năm sẽ gây tốn kém cho ngân hàng, bao gồm các chi phí liên quan đến kiện tụng, xử lý TSĐB. Do vậy các ngân hàng phải xử lý dứt điểm các khoản nợ tồn đọng bằng các biện pháp không sử dụng nhiều chi phí. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng dự phòng RRTD có tác động thuận nhiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy nếu ngân hàng trích lập DPRR càng nhiều thì nợ xấu càng có xu hướng gia tăng. Như vậy, để giảm chi phí dự phòng RRTD mà vẫn đảm bảo các quỹ dự phòng được trích theo quy định, đồng thời kiểm soát rủi ro có hiệu quả, các ngân hàng nên ưu tiên các khoản vay có TSĐB. Hoặc tăng cường bổ sung TSĐB đối với các khoản vay tín chấp hoặc chỉ đảm bảo một phần tài sản. Giá trị TSĐB lớn thì chi phí DPRR cho tất cả các nhóm nợ cũng giảm xuống, lợi nhuận ngân hàng tăng lên, khả năng kiểm soát và xử lý nợ xấu đạt hiệu quả tốt hơn. 391
  20. Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" Thứ hai: Kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng. Các kết quả nghiên cứu đã chỉ ra tốc độ tăng trưởng tín dụng và quy mô ngân hàng có mối liên hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu. Do vậy để kiểm soát nợ xấu thì cần phải kiểm soát chất lượng dịch vụ tín dụng ngay từ ban đầu. Để xử lý nợ xấu phát sinh cho những năm sau thì các ngân hàng cần kiểm soát tốt nợ xấu trong năm nay, bên cạnh đó cần có phương thức xử lý hiệu quả để tránh gia tăng nợ xấu cho năm tiếp theo. Cần xây dựng chính sách tín dụng, đặc biệt chú ý đến dư nợ và tốc độ tăng trưởng tín dụng. Đồng thời duy trì mức tăng trưởng hợp lý cho từng NHTM căn cứ vào nhu cầu thị trường tín dụng, kết hợp với chính sách lãi suất hợp lý. Tuy nhiên nếu duy trì tăng trưởng tín dụng quá mức vượt quá nhu cầu cùng với sự yếu kém của quản trị RRTD trong điều kiện kinh tế vĩ mô bất ổn thì có thể sẽ xảy ra tác động ngược lại làm gia tăng nợ xấu như trong thời gian vừa qua. Chính sách tín dụng hợp lý sẽ mang đến kết quả tốt cho vấn đề xử lý nợ xấu, hạn chế chi phí phát sinh do xử lý nợ xấu. Tài liệu tham khảo 1. Ahmad, N.H. (2007), “Multi-country study of bank credit risk determinants”, International Journal of Banking and Finance. 2. Keeton, R. W., (1999), “Does Faster Loan Growth Lead to Higher Loan Losses?”, Economic Review Second Quarter 1999, Federal Reserve Bank of Kansas City. 3. Jimenez, G. and Saurina, J. (2005), “Credit cycles, credit risk, and prudential regulation”, Banco de Espana, Spain 4. Lucas. A. and Koopman, J. S. (2005), “Business and default cycles for credit risk”, Journal of Applied Econometrics. 5. Messai và Jouini (2013), “Micro and Macro Determinants of Non-performing Loans”, International Journal of Economics and Financial. 6. Makri, Tsakanos và Bellas (2014), “Determinants of Non-Performing Loans: The Case of Eurozone”, PANOECONOMICUS. 7. Fofack (2005), “Nonperforming loans in Sub-Saharan Africa : causal analysis and macroeconomic implications”, Policy Research Working Paper, World Bank 8. Jakubík, P. và Reininger, T. (2013), “Determinants of Nonperforming Loans in Central, Eastern and Southeastern Europe”, Focus on European Economic Intergration Q3/13 392
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2