Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Nghiên cứu vấn đề nợ xấu các ngân hàng Việt Nam, Thái Lan và Indonesia tiếp cận từ góc độ rủi ro đạo đức

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

VÕ NGÔ HOÀNG THÀNH

NGHIÊN CỨU VẤN ĐỀ NỢ XẤU CÁC NGÂN HÀNG

VIỆT NAM, THÁI LAN VÀ INDONESIA TIẾP CẬN

TỪ GÓC ĐỘ RỦI RO ĐẠO ĐỨC

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2019

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

VÕ NGÔ HOÀNG THÀNH

NGHIÊN CỨU VẤN ĐỀ NỢ XẤU CÁC NGÂN HÀNG

VIỆT NAM, THÁI LAN VÀ INDONESIA TIẾP CẬN

TỪ GÓC ĐỘ RỦI RO ĐẠO ĐỨC

Chuyên ngành: Tài chính- Ngân hàng

Mã số: 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS-TS LÊ THỊ LANH

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2019

TÓM TẮT

Bài viết này nghiên cứu xem liệu các ngân hàng thương mại (TM) Việt Nam,

Thái Lan và Indonesia trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2017 có gặp các vấn đề

rủi ro đạo đức hay không: kiểm tra các vấn đề “too big to fail”, vấn đề rủi ro đạo đức

của bảo hiểm tiền gửi và vấn đề rủi ro đạo đức gây nên bởi có cấu vốn của ngân hàng.

Đặc biệt bài nghiên cứu kiểm tra rủi ro đạo đức xuất phát từ vấn đề hành vi ngưỡng nợ

xấu: khi ở mức nợ xấu cao, ngân hàng cho vay nhiều hơn nhưng chất lượng cho vay

giảm từ đó làm tăng nợ xấu. Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng theo năm của 19

ngân hàng TM VN, 19 ngân hàng TM Thái Lan và 26 ngân hàng TM Indonesia giai

đoạn từ năm 2009 đến năm 2017.

Kết quả cho thấy rằng ngành ngân hàng ở cả ba nước đều gặp phải vấn đề hành

vi rủi ro đạo đức khi ở ngưỡng nợ xấu cao.

ABSTRACT

This study tests whether Vietnamese, Thai and Indonesian commercial banks in

the period from 2009 to 2017 face moral hazard problems. We test "too big to fail"

moral hazard problem, the moral hazard is caused by deposit insurance and the moral

hazard problem is caused by the bank's capital structure. Especially, our research

studies another moral hazard, which is the behavior problem when the banks got high

NPLs problem, the banks provide loans higher but the quality of loans decreases and

increase non-performing loan.

The paper uses panel data of 19 Vietnamese commercial banks, 19 Thai

commercial banks and 26 Indonesian commercial banks annually from 2009 to 2017.

The results show that banking sectors at three countries face moral hazard behavior

when high NPL threshold.

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của

người hướng dẫn khoa học là PGS.TS Lê Thị Lanh. Những số liệu phục vụ cho việc

phân tích, phân xét, đánh giá trong bài nghiên cứu do tác giả thu thập được ghi chú

nguồn gốc chính thống và đáng tin cậy.

Các nội dung nghiên cứu và kết quả trong đề tài này là trung thực và được đúc kết

trong quá trình học tập và quá trình nghiên cứu của tôi.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 9 tháng 4 năm 2019

Tác giả

Võ Ngô Hoàng Thành

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

MỤC LỤC BẢNG

MỤC LỤC: Danh sách các từ khóa viết tắt và tiếng Anh

TÓM TẮT

ABSTRACT

CHƯƠNG 1: Giới thiệu ................................................................................... .……1

1.1. Động cơ ......................................................................................................... 1

1.2. Câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu ................................................................... 6

1.3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu ............................................................. 7

CHƯƠNG 2: Khung lý thuyết và các nghiên cứu trước đây ................................ 7

2.1. Khung lý thuyết ............................................................................................. 8

2.1.1 Nợ xấu (non performing loan): .................................................................. 8

2.1.2 Rủi ro đạo đức ......................................................................................... 13

2.1. Các nghiên cứu trước đây chứng minh sự tồn tại rủi ro đạo đức dựa trên việc

tăng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng ............................................................................. 17

2.2.1 Vấn đề rủi ro đạo đức “Too big to fail” ..................................................... 17

2.2.2. Vấn đề rủi ro đạo đức phát sinh từ bảo hiểm tiền gửi .............................. 19

2.2.3. Vấn đề cơ cấu vốn ngân hàng: .................................................................. 20

2.2.4 Vấn đề lý thuyết hành vi ngưỡng nợ xấu: ................................................. 22

CHƯƠNG 3: Phương pháp nghiên cứu ................................................................ 27

3.1. Mô hình .......................................................................................................... 27

3.1.1. Mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng ................................................. 27

3.1.2. Mô hình sử dụng hồi quy ngưỡng ............................................................ 28

3.2. Dữ liệu và phương pháp thực nghiệm ............................................................ 32

3.2.1 Dữ liệu: ...................................................................................................... 32

3.2.2.2. Phương pháp Hồi quy ............................................................................ 33

CHƯƠNG 4: Kết quả thực nghiệm ....................................................................... 35

4.1 Kết quả thực nghiệm đối với các ngân hàng thương mại Việt Nam ............... 35

4.1.1. Dữ liệu và Thống kê mô tả ....................................................................... 35

4.1.2. Mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng ..................................................... 36

4.1.3. Mô hình sử dụng hồi quy ngưỡng ................................................................ 36

4.2 Nghiên cứu rủi ro đạo đức trong ngành ngân hàng Thái Lan .......................... 39

4.2.1. Dữ liệu và Thống kê mô tả ....................................................................... 39

4.2.2 Kết quả thực nghiệm .................................................................................. 40

4.2.2.1 Mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng ............................................... 40

4.2.2.2. Mô hình sử dụng hồi quy ngưỡng ......................................................... 41

4.3 Nghiên cứu rủi ro đạo đức trong ngành ngân hàng Indonesia ......................... 43

4.3.1 Dữ liệu và thống kê mô tả ......................................................................... 43

4.3.2. Kết quả thực nghiệm ................................................................................. 44

4.3.2.1. Mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng .............................................. 44

4.3.2.2 Mô hình sử dụng hồi quy ngưỡng .......................................................... 45

CHƯƠNG 5: Kết luận ............................................................................................ 49

TÀI LIỆU THAM KHẢO.

Phụ lục 1: Danh sách các ngân hàng TM Việt Nam được lấy số liệu.

Phụ lục 2: Danh sách các ngân hàng TM Indonesia được lấy số liệu.

Phụ lục 3: Danh sách các ngân hàng TM Thái Lan được lấy số liệu.

Phụ lục 4: Kết quả hồi quy mô hình trên Stata 14 đối với ngân hàng TM VN.

Phụ lục 5: Kết quả hồi quy mô hình trên Stata 14 đối với ngân hàng Indonesia.

Phụ lục 6: Kết quả hồi quy mô hình trên Stata 14 đối với ngân hàng Thái Lan.

MỤC LỤC BẢNG

Bảng 1: Bảng tóm tắt khung lý thuyết nợ xấu .......................................................... 13 Bảng 2: Tóm tắt các nghiên cứu trước đây ............................................................... 26 Bảng 3: Bảng tổng kết các biến độc lập .................................................................... 31 Bảng 4: Thống kê mô tả dữ liệu các Ngân hàng TM Việt Nam ............................... 35 Bảng 5: Thống kê mô tả dữ liệu các Ngân hàng TM Việt Nam sau khi loại bỏ giá trị ngoại lai ..................................................................................................................... 35 Bảng 6: Kết quả hồi quy mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng các Ngân hàng TM Việt Nam ............................................................................................................ 36 Bảng 7: Kết quả kiểm định mức ngưỡng đối với các Ngân hàng TM Việt Nam ..... 37 Bảng 8: Kết quả hồi quy mô hình ngưỡng các Ngân hàng TM Việt Nam ............... 38 Bảng 9: Thống kê dữ liệu 19 ngân hàng TM Thái Lan ............................................. 39 Bảng 10: Thống kê dữ liệu 19 ngân hàng TM Thái Lan sau khi loại bỏ giá trị ngoại lai ............................................................................................................................... 39 Bảng 11: Kết quả hồi quy Mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng các ngân hàng TM Thái Lan ............................................................................................................. 40 Bảng 12: Kết quả kiểm định mức ngưỡng đối với ngân hàng TM Thái Lan ........... 41 Bảng 13: Kết quả hồi quy của các ngân hàng TM Thái Lan có sử dụng hồi quy ngưỡng ....................................................................................................................... 42 Bảng 14: Thống kê dữ liệu 26 ngân hàng TM Indonesia.......................................... 43 Bảng 15: Thống kê dữ liệu các ngân hàng TM Indonesia sau khi loại bỏ giá trị ngoại lai ..................................................................................................................... 43 Bảng 16: Kết quả hồi quy mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng các ngân hàng TM Indonesia. ........................................................................................................... 44 Bảng 17: Kết quả kiểm định mức ngưỡng ngân hàng TM Indonesia ....................... 45 Bảng 18: Kết quả hồi quy ngân hàng TM Indonesia có sử dụng hồi quy ngưỡng. .. 46 Bảng 19: Tóm tắt kết quả thực nghiệm ..................................................................... 48

MỤC LỤC: Danh sách các từ khóa viết tắt và tiếng Anh

Ký hiệu viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

Variable Biến

Std. Dev. Độ lệch chuẩn

Threshold effects Hiệu ứng ngưỡng

Threshold regression Hồi quy ngưỡng

Conf. interval Confidence interval Khoảng tin cậy

Model Mô hình

Threshold level Mức ngưỡng

NPL Non performing loan Nợ xấu

Size Quy mô công ty

Moral hazard Rủi ro đạo đức

Std.Err Sai số chuẩn

Observations Số quan sát Obs

Deposit growth rate DGR

Loan growth rate Tăng trưởng tiền gửi Tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng khoản cho vay LGR

Trung bình

Mean Equity ratio, equity to asset ratio Tỷ lệ vốn cổ phần thường ER

Việt Nam VN

TÓM TẮT

Bài viết này nghiên cứu xem liệu các ngân hàng thương mại (TM) Việt Nam,

Thái Lan và Indonesia trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2017 có gặp các vấn đề

rủi ro đạo đức hay không: kiểm tra các vấn đề “too big to fail”, vấn đề rủi ro đạo đức

của bảo hiểm tiền gửi và vấn đề rủi ro đạo đức gây nên bởi có cấu vốn của ngân hàng.

Đặc biệt bài nghiên cứu kiểm tra rủi ro đạo đức xuất phát từ vấn đề hành vi ngưỡng

nợ xấu: khi ở mức nợ xấu cao, ngân hàng cho vay nhiều hơn nhưng chất lượng cho

vay giảm từ đó làm tăng nợ xấu. Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng theo năm của

19 ngân hàng TM VN, 19 ngân hàng TM Thái Lan và 26 ngân hàng TM Indonesia

giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2017.

Kết quả cho thấy rằng ngành ngân hàng ở cả ba nước đều gặp phải vấn đề hành

vi rủi ro đạo đức khi ở ngưỡng nợ xấu cao.

ABSTRACT

This study tests whether Vietnamese, Thai and Indonesian commercial banks

in the period from 2009 to 2017 face moral hazard problems. We test "too big to fail"

moral hazard problem, the moral hazard is caused by deposit insurance and the moral

hazard problem is caused by the bank's capital structure. Especially, our research

studies another moral hazard, which is the behavior problem when the banks got high

NPLs problem, the banks provide loans higher but the quality of loans decreases and

increase non-performing loan.

The paper uses panel data of 19 Vietnamese commercial banks, 19 Thai

commercial banks and 26 Indonesian commercial banks annually from 2009 to 2017.

The results show that banking sectors at three countries face moral hazard behavior

when high NPL threshold.

1

CHƯƠNG 1: Giới thiệu

1.1. Lý do chọn đề tài

Hai vấn đề chính trong bài viết này là rủi ro đạo đức và nợ xấu. Bài viết muốn nêu

hai vấn đề lớn này trong ngành Ngân hàng Việt Nam.

Vấn đề đầu tiên là nợ xấu. Nợ xấu một vấn đề được quan tâm hàng đầu trong việc

quản lý ngành Ngân hàng Việt Nam.

Các ngân hàng thương mại là trung gian tài chính, hoạt động chính các ngân hàng

huy động vốn thông qua tiền gửi của khách hàng và cho vay. Ngân hàng TM kinh doanh

bằng cách cho vay những tài nguyên từ người gửi tiền cho những người muốn vay với

lãi suất với kỳ vọng rằng tiền sẽ được trả lại đúng hạn. Các khách hàng khi gởi tiền của

họ vào các ngân hàng, họ có mong muốn nhận lại khoản đầu tư của mình cộng với tiền

lãi vào thời điểm thích hợp theo thỏa thuận với nhân viên ngân hàng.

Nếu người đi vay sau đó không trả lại số tiền họ đã vay, các khoản nợ này trở

thành nợ xấu. Các khoản nợ xấu làm tăng chi phí hoạt động của ngân hàng; gây giảm

lợi nhuận; và thậm chí có thể làm suy yếu sự tồn tại và bền vững của ngân hàng. Do đó,

ngân hàng buộc phải tốn chi phí quản lý nợ xấu có nghĩa ngân hàng là phải chịu chi phí

hoạt động gây ra. Ngân hàng muốn tiếp tục hoạt động phải tái cấp vốn cao hơn quy định

của chính phủ. Một ngân hàng có thể được cơ quan chính phủ quản lý nếu Tỷ lệ vốn

chủ sở hữu dưới mức tối thiểu theo quy định. (KPMG 2018)

Khi có quá nhiều nợ xấu, ngân hàng không thể đáp ứng nhu cầu của tất cả những

người gửi tiền đúng hạn. Rõ ràng nợ xấu sẽ làm suy yếu khả năng của ngân hàng trong

vấn đề đáp ứng nhu cầu rút tiền của người gửi tiền. Điều này có thể gây ra nhiều vấn đề

trong hệ thống ngân hàng đôi khi dẫn đến việc rút tiền ồ ạt trong hoảng loạn. Ngân hàng

rơi vào tình trạng ngân hàng mất khả năng thanh toán. (Sanderson Abel 2014)

Nợ xấu trong ngành Ngân hàng Việt Nam bắt đầu có xu hướng tăng từ năm 2007

trong bối cảnh các ngân hàng tín dụng tăng trưởng cao trong khi chất lượng của các

2

khoản tín dụng và công tác quản trị rủi ro trong hệ thống ngân hàng thương mại xấu.

(Lê Thị Thùy Vân (2017) Viện Chiến lược và Chính sách tài chính)

Nợ xấu tại các NHTM Việt Nam không phải mới phát sinh trong những năm gần

đây, mà thực chất đã tích tụ từ nhiều năm trước. Khi tình hình kinh tế vĩ mô xấu đi, hoạt

động sản xuất kinh doanh trì trệ, thì cũng là lúc nợ xấu nảy nở như nấm sau mưa. Nợ

xấu có xu hướng gia tăng từ năm 2007 và được quan tâm đặc biệt từ cuối năm 2011 đến

nay. (Châu Đình Linh (2015)).

Biều đồ: Tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống ngân hàng TM VN giai đoạn 2007 – 2016.(

Đơn vị: %)(Nguồn: Ngân hàng Nhà nước)

Tốc độ tăng trưởng nợ xấu lên tới mức cao 5,1% trong giai đoạn 2008 -2011, gấp

hai lần tốc độ tăng trưởng tín dụng bình quân của cùng giai đoạn.

Nợ xấu gia tăng giá trị lên đến 85.000 tỷ đồng, chiếm 3,3% tổng dư nợ và tiếp

tục tăng lên 4,86% tổng dư nợ vào cuối năm 2012. Sau đó vào 2016 nợ xấu khi giảm về

mức 2,46% và ở mức 2,56% vào cuối tháng 2/2017.

(Lê Thị Thùy Vân (2017) Viện Chiến lược và Chính sách tài chính)

3

Vietnam

4.00%

3.44%

3.50%

3.11%

2.94%

2.79%

3.00%

2.34% 2.28%

2.50%

2.15%

2.09%

1.82%

1.80%

2.00%

1.50%

1.00%

0.50%

0.00%

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Biều đồ Thống kê của World Bank về Tỷ lệ nợ xấu ngân hàng TM VN

trong giai đoạn 2008– 2017. (Nguồn: World Bank)

Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng nợ xấu là dấu hiệu cho những vấn đề bất ổn

tương lai của các ngân hàng và cho rằng mức độ nợ xấu cao các ngân hàng gây nên sụp

đổ của các ngân hàng.

Sự sụp đổ của một ngân hàng thường được coi là có tầm quan trọng hơn sự sụp

đổ của các loại hình doanh nghiệp khác vì sự liên kết và mong manh của các tổ chức

ngân hàng. Khi một ngân hàng mất tính thanh khoản hoặc tệ hơn là sụp đổ. Người gửi

tiền mất niềm tin vào ngân hàng, người gửi tiền cố gắng rút tiền gửi từ các ngân hàng

toàn nền kinh tế này để tránh bị mất tiền, khi làm như vậy gây ra mất tính thanh khoản

trên toàn ngành ngân hàng. Các ngân hàng thường có hợp đồng với nhau một khi một

ngân hàng mất tính thanh khoản các hợp đồng tới hạn không được thanh toán gây ra các

khoản thiệt hại cho các ngân hàng đối tác. Do đó, hiệu ứng lây lan hoảng loạn ngân hàng

hoặc rủi ro hệ thống có tác động cấp số nhân lên tất cả các ngân hàng và tổ chức tài

chính dẫn đến hậu quả vô cùng nghiêm trọng. Các tổ chức ngân hàng thường phải chịu

sự điều chỉnh nghiêm ngặt và sụp đổ của các ngân hàng là mối quan tâm hàng đầu chính

sách công ở các quốc gia trên thế giới. (Kaufman 1996)

4

Sự sụp đổ của một ngân hàng không chỉ liên quan đến quốc gia mà ngân hàng đó

có trụ sở, mà còn đối với tất cả các quốc gia khác mà ngân hàng đó tiến hành kinh doanh.

Việc này đã diễn ra trong cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, trong đó những sụp đổ

của các ngân hàng đầu tư lớn đang gây ra hậu quả nghiêm trọng cho các nền kinh tế trên

toàn thị trường toàn cầu. Với mức độ cao mà các thị trường được tích hợp trong nền

kinh tế toàn cầu làm cho điều này gần như không thể tránh khỏi. Ví dụ các ngân hàng

lớn như Lehman Brothers và Bear Stearns sụp đổ, lần lượt các chi nhánh từ các quốc

gia khác ngoài Hoa Kỳ phải chịu đựng. (Brewer và công sự (2002))

Vấn đề thứ 2 là rủi ro đạo đức. Rủi ro đạo đức tồn tại khi một người hoặc thực

thể có hành vi tham gia vào chấp nhận rủi ro để có các kết quả mong đợi trong đó một

người hoặc thực thể khác phải chịu chi phí trong trường hợp có kết quả không thuận lợi.

Một loạt các hành động của ngân hàng thương mại được coi là rủi ro đạo đức:

Giả định “quá lớn để sụp đổ” (“too big to fail”): Có một số ngân hàng TM rất

quan trọng đối với nền kinh tế, khi các ngân hàng này sụp đổ của các chủ sở hữu và nhà

quản lý chịu rất ít hậu quả nhưng sự sụp đổ của các ngân hàng này gây hậu quả nghiêm

trọng đối với nền kinh tế. Với giả định này, các bên liên quan trọng các tổ chức tài chính

đã phải đối mặt với một loạt các kết quả mà họ sẽ không chịu toàn bộ chi phí cho các

rủi ro mà họ đang gặp phải vào thời điểm đó.

Rủi ro đạo đức này góp phần gây ra cuộc khủng hoảng tài chính 2008 là tài sản

thế chấp. Trong trường hợp bình thường, các ngân hàng cho vay tiền sau được khi phân

tích chu đáo và nghiêm ngặt. Fannie Mae và Freddie Mac là các tập đoàn được chính

phủ bảo trợ cung cấp hỗ trợ ngầm cho những người cho vay bảo lãnh cho vay bất động

sản tạo ra tính thanh khoản.(Investonia 2017). Tuy nhiên, do tính thanh khoản được

cung cấp cho thị trường của hai tập đoàn này, người cho vay có thể nới lỏng các tiêu

chuẩn của họ. Những đảm bảo của cơ quan này với tính thanh khoản đã ảnh hưởng đến

những người cho vay đưa ra quyết định rủi ro vì họ hy vọng các tổ chức chính phủ gần

5

như chịu chi phí cho một kết quả bất lợi trong trường hợp vỡ nợ. Người cho vay đưa ra

quyết định cho vay rủi ro theo giả định rằng họ có thể sẽ tránh được việc giữ khoản nợ

trong suốt thời gian đáo hạn. Các ngân hàng đã được cung cấp cơ hội để giảm một khoản

nợ xấu, kèm theo các khoản vay tốt, trong một thị trường thứ cấp thông qua các khoản

vay thế chấp, do đó chuyển rủi ro vỡ nợ cho người mua. Về cơ bản, các ngân hàng được

bảo lãnh cho các khoản vay với kỳ vọng rằng một bên khác sẽ chịu toàn bộ trách nhiệm

và rủi ro vỡ nợ, tạo ra một rủi ro đạo đức và cuối cùng góp phần vào cuộc khủng hoảng

thế chấp. Cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 nghiêm trọng hơn các vụ khủng hoảng

trước đó, cả vụ sụp đổ dot-com năm 2001 và vụ sụp đổ thị trường năm 1987 và chỉ sau

cuộc Đại khủng hoảng năm 1929. Mức độ nghiêm trọng này là do đặt cược đầu cơ rủi

ro quá mức được thực hiện bởi các giám đốc điều hành của các tổ chức tài chính.

Một vấn đề khác về rủi ro đạo đức đó là hệ thống lương-thưởng của các giám đốc

điều hành. Những giám đốc điều hành thường nhận được mức lương cố định cơ bản và

tiền thưởng lớn bằng tiền mặt gắn liền với lợi nhuận ngắn hạn. Nhà quản lý nhận được

những phần thưởng lớn trong thời gian thành công và gần như bằng không khi lợi nhuận

kém. Điều này tạo ra một động cơ đối với các rủi ro: chiến thắng khi đặt cược rủi ro dẫn

đến tiền thưởng lớn bằng tiền mặt, trong khi thua không dẫn đến thua lỗ. Giám đốc điều

hành của các tổ chức tài chính thúc đẩy cuộc đặt cược này và do đó các giám đốc điều

hành đưa ra các khoản vay rủi ro lớn hơn để ngân hàng có lợi nhuận tăng lên và nhận

được tiền thưởng đáng kể. (Zhang 2016)

Trong hầu hết các trường hợp, đặt cược thắng một năm là đủ để đảm bảo nghỉ

hưu an toàn cho các nhà quản lý. Trong kịch bản này, nhà quản lý chẳng thèm quan tâm

gì đến hiệu quả kinh tế của tổ chức tài chính trong năm tới và sau đó dẫn đến lượng nợ

xấu lớn và thua lỗ nặng nề các tổ chức tài chính. Chi phí đặt cược rủi ro này các nhà

điều hành ngân hàng không phải gánh chịu, nó được gánh chịu bởi các cổ đông và nền

kinh tế. (Jensen và Meckling (1976))

Ngoài ra nợ xấu tăng lên cao có thể gây ra các vấn đề rủi ro đạo đức. Khi nghiên

cứu các ngân hàng ở Mỹ, Koudstaal và Wijnbergen (2012) thấy rằng danh mục cho vay

6

không tốt, nợ xấu tăng cao, thì gây ra việc rủi ro mà các ngân hàng chấp nhận càng lớn.

Nghiên cứu của Zhang và đồng nghiệp (2016) kiểm tra các quyết định cho vay của các

ngân hàng Trung Quốc tồn tại rủi ro đạo đức, đồng thời Zhang cũng cho rằng việc tăng

nợ xấu gây ra tình trạng rủi ro đạo đức. Thường ngày, các ngân hàng luôn đối mặt với

rủi ro nợ xấu. Ở mức tỷ lệ nợ xấu thấp, các ngân hàng giảm các khoản cho vay rủi ro để

giảm thiểu khoản nợ xấu khi đó tỷ lệ tăng trưởng tín dụng âm. Khi ở mức tỷ lệ nợ xấu

cao, các ngân hàng tăng các khoản cho vay rủi ro khi đó tỷ lệ tăng trưởng tín dụng dương

để bù đắp lại mất mát từ nợ xấu, khi đó ngân hàng đối mặt với rủi ro đạo đức.

1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu:

Mục tiêu và cũng là câu hỏi của bài nghiên cứu trong bài viết này là liệu có tồn

tại rủi ro đạo đức trong ngành Ngân hàng Việt Nam khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên trong giai

đoạn từ 2009 đến cuối 2017?

Bài nghiên cứu của chúng tôi: kiểm tra các giả thiết rủi ro đạo đức: Đầu tiên là

kiểm tra rủi ro đạo đức “Too big to fail”. Tiếp theo giả thiết rủi ro đạo đức gây ra bởi

bảo hiểm tiền gửi. Tiếp đó là kiểm tra rủi ro đạo đức do tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp các

ngân hàng gây rủi ro trên vốn chủ sở hữu đó. Và cuối cùng bài viết kiểm tra giả thiết rủi

ro đạo đức gây ra bởi hành vi: ở mức tỷ lệ nợ xấu thấp (dưới mức ngưỡng), các ngân

hàng giảm các khoản cho vay rủi ro để giảm thiểu khoản nợ xấu khi đó tỷ lệ tăng trưởng

tín dụng âm. Khi ở mức tỷ lệ nợ xấu cao (trên mức ngưỡng), các ngân hàng tăng các

khoản cho vay rủi ro (tỷ lệ tăng trưởng tín dụng dương) để bù đắp lại mất mát từ nợ xấu,

khi đó ngân hàng đối mặt với rủi ro đạo đức. Một khi xác định được nguyên nhân gây

ra rủi ro đạo đức và các phương pháp phát hiện rủi ro đạo đức chúng ta có thể ngăn chặn

và làm giảm tác động của rủi ro đạo đức từ đó làm giảm nợ xấu tránh các tác động quá

lớn từ nợ xấu đến toàn hệ thống tài chính và toàn nền kinh tế.

1.3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu.

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm tra hiệu ứng ngưỡng, áp dụng hồi quy

ngưỡng fixed effect (Hansen, 1999) sử dụng dữ liệu bảng 19 ngân hàng TM tại VN

trong giai đoạn từ 2009 đến cuối 2017.

7

Đồng thời bài viết mở rộng nghiên cứu của mình sang các ngân hàng TM nước

khác trong Đông Nam Á nơi có nhiều quốc gia đang phát triển có nhiều điều kiện tương

đồng với Việt Nam. Tác giả bài viết chọn các ngân hàng thương mại hai nước là

Indonesia và Thái Lan vì dữ liệu mà chúng tôi thu thập từ các nước khác trong Đông

Nam Á bị hạn chế không đủ độ tin cậy cần thiết. Nghiên cứu mở rộng với dữ liệu 19

ngân hàng TM Thái Lan và 26 ngân hàng TM Indonesia trong giai đoạn từ 2009 đến

cuối 2017.

Nghiên cứu gồm những phần được trình bày như sau

Phần 1: Giới thiệu

Phần 2: Khung lý thuyết và các nghiên cứu trước đây

Phần 3: Phương pháp nghiên cứu

Phần 4: Bằng chứng thực nghiệm

Phần 5: Kết luận

8

CHƯƠNG 2: Khung lý thuyết và các nghiên cứu trước đây

Trước tiên chúng tôi trình bày các khái niệm cơ bản là rủi ro đạo đức và nợ xấu

ở phần khung lý thuyết. Cũng ở phần khung lý thuyết chúng tôi nêu ra các nghiên cứu

giả thiết về việc làm tăng nợ xấu của Berger và DeYoung (1997).

Tiếp đó bài viết của chúng tôi sẽ nêu ra những nghiên cứu trước đây chỉ ra bằng

chứng về tồn tại các rủi ro đạo đức. Thực ra không có một biến số nào tên là rủi ro đạo

đức, mà các nghiên cứu trước đây chứng minh việc tồn tại rủi ro đạo đức một cách gián

tiếp từ việc làm tăng nợ xấu.

2.1. Khung lý thuyết

2.1.1 Nợ xấu (non performing loan):

Đầu tiên thuật ngữ “nợ xấu” trong tiếng Anh theo tài liệu ngân hàng nhà nước

Việt Nam là non performing loans. “loans” là các khoản vay. ”non performing” là

không được thực hiện. Theo IMF, “non performing loans” là các khoản vay được xác

định là khoản thanh toán hợp đồng không được thực hiện trong 90 ngày kể từ ngày đáo

hạn. Các khoản thanh toán lãi hoặc nợ gốc quá hạn 90 ngày trở lên (theo Bloem và cộng

sự,2005)

Theo đó “non performing loan” được dịch là nợ xấu trong tài liệu này.

Có một thuật ngữ khác tương tự là “bad debt”, bad là xấu, debt là nợ. Vậy bad

debt và non performing loan có gì khác nhau?

Đến với định nghĩa về bad debt ở một vài từ điển nổi tiếng.

“Bad debt” là một khoản lỗ mà một công ty phải gánh chịu khi tín dụng được mở

rộng cho khách hàng trở nên vô giá trị, vì con nợ bị phá sản, có vấn đề tài chính hoặc vì

không thể thu được. Nó được ghi lại ở phần mở rộng trên báo cáo thu nhập. (ngoại bảng)

(theo investodia.com)

Bad debt là khoản nợ dường như không được trả lại. (theo từ điển Cambridge).

Bad debt là một khoản tiền đã được cho vay nhưng không có khả năng được trả.

(Theo từ điển Collin)

9

Theo đó “bad debt” và “non -performing loans” có điểm chung là khoản một

khoản tiền đã được cho vay đã quá hạn để con nợ chi trả. Điểm khác biệt NPL là khoản

vay quá hạn có thời hạn cụ thể từ 90 ngày trở lên và “bad debt” là khoản vay dường như

không được trả lại (không có thời hạn cụ thể cho khoản vay quá hạn)

Theo đó, thuật ngữ từ đó thuật ngữ tiếng việt “nợ xấu” trong bài viết của chúng

tôi là “non -performing loans”

Theo IMF, “non performing loans” là các khoản vay được xác định là khoản thanh

toán hợp đồng không được thực hiện và xác định thiệt hại cả lãi và vốn gốc của khoản

vay đó. (theo Bloem và cộng sự,2005).

Cũng theo IMF, không có định nghĩa duy nhất về nợ xấu. Các định nghĩa của quốc

gia khác nhau, và người ta nhận ra rằng có thể những gì phù hợp ở một quốc gia có thể

không giống ở một quốc gia khác.

Nợ xấu là khi các khoản thanh toán lãi hoặc nợ gốc quá hạn 90 ngày trở lên, hoặc

các khoản thanh toán lãi từ 90 ngày trở lên đã được vốn hóa, tái cấp vốn, hoặc trì hoãn

bằng thoả thuận, hoặc các khoản thanh toán chậm hơn 90 ngày, nhưng có những lý do

khác chẳng hạn như một người nộp đơn phá sản.

Sau khi khoản vay được phân loại là nợ xấu, khoản vay đó (hoặc bất kỳ khoản vay

thay thế nào) đều được phân loại như vậy cho đến khi bị xoá sổ hoặc thanh toán lãi suất

hoặc tiền gốc được nhận từ khoản vay này hoặc các khoản nợ tiếp theo mà thay thế bản

gốc.

Tiêu chí quá hạn 90 ngày thường được sử dụng nhưng không phổ quát khoản nợ xấu

không thể được phân loại lại là không nợ xấu đơn giản bằng cách thay thế chúng bằng

các khoản vay mới.

Vì tiêu chí 90 ngày không phổ quát nên bất kỳ sự so sánh quốc tế nào liên quan đến

NPL đều cần siêu dữ liệu liên quan đến thực tiễn quốc gia.

10

Định nghĩa nợ xấu của Ngân hàng nhà nước VN: Theo quyết định của Ngân hàng

nhà nước Số: 493/2005/QĐ-NHNN về việc ban hành quy định về phân loại nợ:

“Nợ xấu” (NPL) là các khoản nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5. Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư

nợ là tỷ lệ để đánh giá chất lượng tín dụng của tổ chức tín dụng.

Tổ chức tín dụng thực hiện phân loại nợ như sau:

Nợ nhóm 1 được gọi là Nợ đủ tiêu chuẩn là Các khoản nợ trong hạn mà tổ chức tín dụng

đánh giá là có đủ khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng thời hạn.

Đây là khoản nợ tốt tức là các khoản nợ được trả đúng hạn

Nợ nhóm 2 được gọi là Nợ cần chú ý là Các khoản nợ quá hạn dưới 90 ngày. Các khoản

nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ trong hạn theo thời hạn nợ đã cơ cấu lại.

Đây là các khoản nợ quá hạn nhưng không được định nghĩa nợ xấu

Nợ nhóm 3 được gọi là Nợ dưới tiêu chuẩn là Các khoản nợ quá hạn từ 90 đến 180 ngày.

Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn đã cơ cấu

lại.

Nợ nhóm 4 được gọi là Nợ nghi ngờ là Các khoản nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày. Các

khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ quá hạn từ 90 ngày đến 180 ngày theo thời hạn đã

cơ cấu lại.

Nợ nhóm 5 được gọi là Nợ có khả năng mất vốn là Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày.

Các khoản nợ khoanh chờ Chính phủ xử lý. Các khoản nợ đã cơ cấu lại thời hạn trả nợ

quá hạn trên 180 ngày theo thời hạn đã được cơ cấu lại.

Theo đó cả IMF và ngân hàng nhà nước Việt Nam đều có đồng quan điểm về định nghĩa

nợ xấu.

Hu và cộng sự (1999) đưa ra ý kiến về NPL: các khoản nợ xấu (NPL) có thể được

coi là đầu ra không mong muốn hoặc được tính chi phí cho một ngân hàng làm giảm

hiệu suất hoạt động của ngân hàng. Rủi ro từ nợ xấu chủ yếu phát sinh khi môi trường

11

kinh tế bên ngoài xấu đi như trong thời kỳ suy thoái kinh tế. Kể từ cuộc khủng hoảng

tài chính châu Á năm 1997, nợ xấu đã tích lũy nhanh chóng ở nhiều nền kinh tế châu Á.

Việc kiểm soát nợ xấu là rất quan trọng cho cả hiệu suất tổng thể của một ngân hàng

riêng lẻ và môi trường tài chính của một nền kinh tế.

Tóm tại, tuy có nhiều định nghĩa về nợ xấu nhưng nợ xấu được định nghĩa cụ thể

là khoản vay được xác định là khoản thanh toán hợp đồng không được thực hiện quá

hạn từ 90 ngày trở lên. Tỷ lệ nợ xấu là giá trị nợ xấu chia cho tổng số nợ cho vay khách

hàng của ngân hàng. Khá nhiều nghiên cứu đồng ý với cách định nghĩa này IMF, Ngân

hàng nhà nước VN, Ngân hàng nhà nước Thái Lan (1998), Zhang và cộng sự (2015), …

Khá nhiều các nguyên nhân gây ra tình trạng nợ xấu. Tuy nhiên trong nghiên cứu

của Berger và DeYoung (1997) đưa ra 4 giả thuyết gây ra việc tăng lên tỷ lệ nợ xấu của

các ngân hàng

Giả thuyết xui xẻo: Sau khi các khoản cho vay trở nên quá hạn hoặc không trả

được, ngân hàng bắt đầu chi thêm chi phí quản lý và chi phí xử lý các khoản cho vay có

vấn đề này. (bad luck hypothesis)

Giả thuyết “lướt qua”: ngân hàng quyết định quan trọng đánh đổi giữa chi phí

hoạt động ngắn hạn và các vấn đề về hiệu suất các khoản cho vay trong tương lai. Ngân

hàng giảm đi chi phí trong ngắn hạn làm giảm chất lượng quản lý khoản vay gây ra các

khoản nợ xấu trong dài hạn. Lượng tài nguyên được phân bổ cho việc giám sát các

khoản vay ảnh hưởng đến cả chất lượng cho vay và hiệu quả chi phí được đo lường. Các

ngân hàng giảm các nổ lực làm việc dành cho việc kiểm định hồ sơ khách hàng đi vay,

thẩm định tài sản thế chấp. Và các ngân hàng không giám sát đúng mức dẫn đến tình

trạng các khoản vay khách hàng đầu tư các dự án không đúng mục tiêu ban đầu đề ra.

Các khoản vay đó dần dần trở thành các khoản vay trở thành nợ xấu nếu chất lượng dự

án không tốt. Tóm lại ngân hàng giảm đi chi phí trong ngắn hạn gây ra việc nợ xấu tăng

lên trong dài hạn

12

Giả thuyết "quản lý kém": Những nhà quản lý cấp thấp không giám sát và kiểm

soát đầy đủ chi phí hoạt động của các ngân hàng, điều này được phản ánh trong hiệu

quả chi phí thấp. Các nhà quản lý ở các ngân hàng này cũng không thực hiện đúng quy

trình bảo lãnh, theo dõi, và kiểm soát khoản vay. Theo đó các nhà quản lý gặp phải các

vấn đề: có kỹ năng kém trong việc chấm điểm tín dụng và do đó chọn tỷ lệ cho vay

tương đối cao, không đủ thẩm quyền trong việc thẩm định giá trị của tài sản thế chấp

được cam kết so với các khoản vay gặp khó khăn trong việc theo dõi và kiểm soát người

vay sau khi các khoản vay được ban hành để đảm bảo rằng các điều khoản trong hợp

đồng được tuân theo. Và cuối cùng gây ra các khoản nợ quá hạn tăng cao.

Giả thuyết về “rủi ro đạo đức” là một bên gây ra các rủi ro và một bên khác gánh

chịu hậu quả phần rủi ro và không thể dễ dàng buộc tội hoặc ngăn chặn rủi ro đó. Theo

giả thuyết rủi ro đạo đức thì các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp gặp phải rủi ro

đạo đức bằng cách tăng mức độ rủi ro của khoản cho vay, dẫn các khoản cho vay không

phù hợp với mục đích vay ban đầu cao hơn trong các năm tiếp theo và cuối cùng dẫn

đến nợ xấu cao hơn trong tương lai. Các ngân hàng có nguồn vốn lớn có thể không đối

mặt với các khuyến khích rủi ro đạo đức vì nếu cho vay những khoản vay không phù

hợp có thể ngân hàng bị thiệt hại lớn. Ngược lại các ngân hàng nhỏ dễ gặp các rủi ro

đạo đức. (Berger và cộng sự 1997).

Bốn giả thuyết này không loại trừ lẫn nhau. Trong một trường hợp cực đoan, cả

bốn giả thuyết có thể ảnh hưởng đến cùng một ngân hàng cùng một lúc. Bất kỳ mất vốn

nào do không may mắn, quản lý tồi và lướt qua có thể khiến ngân hàng làm tăng bởi rủi

ro đạo đức và chấp nhận rủi ro gia tăng. (Berger và cộng sự 1997)

13

Nợ xấu

Là khoản vay được xác định là khoản thanh toán hợp đồng không được thực hiện quá hạn từ 90 ngày trở lên. Tỷ lệ nợ xấu là tổng số nợ xấu chia cho tổng số tiền cho vay khách hàng của ngân hàng

4 giả thuyết gây tăng nợ xấu

Giả thuyết "Không may mắn "

Giả thuyết “lướt qua”

Sau khi các khoản cho vay trở nên quá hạn hoặc không trả được, ngân hàng bắt đầu chi thêm nỗ lực quản lý và chi phí xử lý các khoản cho vay có vấn đề này NH giảm chi phí hoạt động ngắn hạn làm giảm chất lượng quản lý khoản vay gây ra các khoản nợ xấu trong dài hạn

Giả thuyết "quản lý kém"

Các nhà quản lý cấp thấp không giám sát và kiểm soát dẫn đến giám sát kém dẫn đến một số lượng lớn các khoản vay không hiệu quả

Giả thuyết “rủi ro đạo đức”

Các ngân hàng có vốn tương đối thấp đáp ứng các ưu đãi rủi ro đạo đức bằng cách tăng mức độ rủi ro của danh mục cho vay

Một trường hợp cực đoan, cả bốn giả thuyết có thể ảnh hưởng đến cùng một ngân hàng cùng một lúc

Bảng 1: Bảng tóm tắt khung lý thuyết nợ xấu

(nguồn: tác giả tự tổng hợp)

2.1.2 Rủi ro đạo đức

Khái niệm rủi ro đạo đức:

Trong lĩnh vực tài chính cụ thể trong ngành ngân hàng, nhà kinh tế học Paul

Krugman (từng được giải Nobel kinh tế) đưa ra định nghĩa rủi ro đạo đức được hiểu là

“trường hợp khi một bên đưa ra các quyết định liên quan tới mức độ chấp nhận rủi ro,

trong khi bên kia phải chịu tổn thất nếu các quyết định đó thất bại” (Paul, 2009). Ý

14

tưởng là mọi người có thể bỏ qua các hàm ý về mặt đạo đức của các lựa chọn của họ:

thay vì làm những gì là đúng, họ làm những gì lợi ích nhất cho họ.

Rủi ro đạo đức là rủi ro mà một bên tham gia giao dịch không ký kết hợp đồng

một cách thiện chí, đã cung cấp thông tin sai lệch về tài sản, nợ phải trả hoặc năng lực

tín dụng của mình. Các rủi ro đạo đức có thể xuất hiện bất cứ khi nào hai bên thỏa thuận

với nhau. Mỗi bên trong hợp đồng có thể có cơ hội đạt được từ hành động trái với các

nguyên tắc được quy định trong thỏa thuận. (Investopedia)

Theo từ điển Britannica, rủi ro đạo đức, nguy cơ một bên xảy ra khi phụ thuộc

vào hành vi đạo đức của người khác. Rủi ro gia tăng khi không có cách hiệu quả để kiểm

soát hành vi đó. Rủi ro đạo đức phát sinh khi hai hoặc nhiều bên tạo thành một thỏa

thuận hoặc hợp đồng và bản thân thỏa thuận cung cấp động cơ cho hành vi sai phạm

bằng cách bảo đảm một bên không có trách nhiệm.

Khái niệm về rủi ro về đạo đức xuất phát từ ngành bảo hiểm. Theo nghiên cứu

của Dembe và Boden (2000), thuật ngữ này xuất hiện vào thế kỷ 17 và được sử dụng

rộng rãi bởi các công ty bảo hiểm bằng tiếng Anh vào cuối thế kỷ 19. Vì bảo hiểm là

một cách để chuyển rủi ro cho người khác.

Theo Andrew Beattie(2018), các công ty bảo hiểm lo lắng rằng bằng cách cung

cấp các khoản thanh toán để bảo vệ chống lại thiệt hại do tai nạn, họ thực sự có thể

khuyến khích các rủi ro, dẫn đến việc họ phải trả nhiều hơn cho các khoản bồi

thường. Các công ty bảo hiểm lo sợ rằng thái độ "không lo lắng, được bảo hiểm" sẽ dẫn

đến những người mua bảo hiểm va chạm với xe khác hoặc lái xe không cẩn thận hoặc

do những người có bảo hiểm hỏa hoạn khi hút thuốc trên giường. Khi đó bên bảo hiểm

hứng chịu rủi ro, tổn thấy mà bên mua bảo hiểm gây ra.

Trong lĩnh vực tài chính doanh nghiệp, một số nghiên cứu đã phân tích các

khoản tích luỹ tùy ý để giải quyết các hành vi làm mịn thu nhập trong ngành ngân hàng,

(the earnings-smoothing hypothesis) để tăng giá trị của công ty. Theo lý thuyết lương

15

thưởng là các nhà quản lý ngân hàng đưa ra quyết định của công ty cố gắng tối ưu hóa

giá trị hiện tại của các khoản thanh toán kế hoạch thưởng của họ. Các giám đốc điều

hành được mong đợi và khuyến khích sử dụng thủ thuật và kỹ năng của họ để đạt được

khoản lương thưởng tốt hơn, nhưng trong thực tế họ cũng có thể sử dụng quyết toán sổ

sách theo ý của họ để thao túng báo cáo tài chính.

Tuy nhiên Balboa và cộng sự (2013), đưa ra các ý kiến khác trong đó nhà quản

lý ngân hàng sử dụng 2 chiến lược big-bath (gột rửa báo cáo tài chính) và cookie-jar (Lọ

kẹo ngọt) để làm thu nhập tăng giảm để tăng số lương thưởng của nhà quản lý.

Sử dụng chiến lược Lọ kẹo ngọt: Sử dụng các chiến lược tăng thu nhập khi thu

nhập khi thu nhập dương và đáng kể. Khi đó nhà quản lý được một lượng lương thưởng

tăng lên.

Sử dụng chiến lược gột rửa báo cáo tài chính: Chiến lược giảm thu nhập này

thường còn được gọi "tiết kiệm cho một ngày mai tốt hơn" trong các kỹ thuật kế toán,.

Là chiến lược của nhóm quản lý nhằm thao túng báo cáo thu nhập của công ty để làm

cho kết quả kém thậm chí trông tệ hơn để làm cho kết quả trong tương lai tốt hơn. Chiến

lược này thường được thực hiện để làm kết quả một năm tồi tệ để một công ty có thể

tăng thu nhập của năm tiếp theo một cách giả tạo. Làm nhà quản lý nhận được tiền

thưởng lớn hơn trong tương lai.

Trong hoạt động ngân hàng thương mại, rủi ro đạo đức được sinh ra từ chính hoạt

động kinh doanh thường ngày của ngân hàng và việc các khách hàng khi sử dụng vốn

vay của các ngân hàng không đúng mục đích trong hợp đồng. Rủi ro đạo đức có thể xảy

ra đối với nhà quản lý ngân hàng: Nhà quản lý có thể có quan hệ lợi ích với khách hàng

ví dụ như quan hệ họ hàng khách hàng hoặc nhà quản lý ngân hàng có người nhà đầu tư

vào các dự án. Mặc dù điều kiện khách hàng vay vốn, không đủ điều kiện thế chấp,

nhưng vì các lợi ích của cá nhân, các nhà quản lý cho vay vốn không đúng mục đích

dẫn thiệt hại là ngân hàng

16

Theo Vũ Thanh Hà và Trần Thu Hường (2012), rủi ro đạo đức cũng có thể xảy

ra khi ngân hàng chạy theo lợi nhuận trước mắt mà nới lỏng quá mức các các chỉ tiêu

chất lượng tín dụng nhằm đáp ứng và nắm bắt cơ hội thị trường mà ngân hàng bỏ qua

các quy tắc trong việc thẩm định, giám sát và không đưa ra các điều kiện ràng buộc phù

hợp đối với khách hàng cho vay. Các khoản tín dụng có thể tăng lên nếu các dự án thành

công có thể đem đến lợi nhuận cho ngân hàng nhưng khi dự án không thành công, các

công ty không thể trả nợ cho ngân hàng từ đó gây ra nợ xấu.

Rủi ro đạo đức xuất phát từ khách hàng: Người đi vay bao giờ cũng hiểu rõ mục

đích sử dụng những khoản vay trong khi người cho vay thì không nắm rõ. Rủi ro đạo

đức là ở việc khách hàng vay sử dụng những khoản vay không đúng mục đích cam kết

trong hợp đồng vay, sử dụng vốn đầu tư sai trình tự, đầu tư vào những dự án rủi ro.

Người đi vay sử dụng các khoản vay một cách quá mạo hiểm và không có hiệu quả hoặc

đánh bạc trên vốn vay của ngân hàng. Từ việc đầu tư vào các dự án quá rủi ro nếu dự

án thành công khách hàng được lợi và ngân hàng lấy được tiền gốc và lãi nhưng nếu dự

án không thành công khách hàng chỉ phải chịu điểm tín dụng thấp nhưng ngân hàng bị

một khoản nợ xấu lớn. Chính là sự bất cân xứng về thông tin, mà nếu bên cho vay không

giám sát được nguồn thông tin sẽ dẫn tới rủi ro đạo đức khi khách hàng vay vốn từ ngân

hàng.

2.2 Các nghiên cứu trước đây chứng minh sự tồn tại rủi ro đạo đức dựa

trên việc tăng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng TM:

Thực ra không có một biến số nào tên là rủi ro đạo đức mà các nghiên cứu trước

đây chứng minh việc tồn tại rủi ro đạo đức một cách gián tiếp từ việc tăng tỷ lệ nợ xấu

trong các doanh nghiệp ngân hàng. Rủi ro đạo đức trong ngành ngân hàng được phân

loại 4 vấn đề:

- Vấn đề rủi ro đạo đức “Too big to fail”

- Vấn đề rủi ro đạo đức phát sinh từ bảo hiểm tiền gửi

17

- Vấn đề cơ cấu vốn ngân hàng

- Vấn đề lý thuyết hành vi ngưỡng nợ xấu

Lần lượt 4 vấn đề được trình bày:

2.2.1 Vấn đề rủi ro đạo đức “Too big to fail”

Một số ngân hàng rất quan trọng đối với nền kinh tế, khi các ngân hàng này sụp

đổ thì các chủ sở hữu và nhà quản lý chịu rất ít hậu quả. Nhưng sự sụp đổ của ngân hàng

này lại gây hậu quả nghiêm trọng đối với nền kinh tế. Với giả định này, các bên liên

quan trong các tổ chức tài chính đã phải đối mặt với một loạt các kết quả mà họ sẽ không

chịu toàn bộ chi phí cho các rủi ro mà họ gây ra. Người gánh chịu rủi ro lớn nhất là

người gửi tiền. Tiếp đó, ngân hàng sụp đổ gây ra khủng hoảng trong nền kinh tế. Như

vậy một bên thực hiện là các nhà quản lý ngân hàng nhưng bên gánh chịu hậu quả là

người gửi tiền và toàn bộ nền kinh tế. Một số các nghiên cứu nói đến rủi ro “Too big

too fail”, theo đó nhiều bằng chứng thực nghiệm cho ta thấy quy mô của ngân hàng tác

động đồng biến với khoản nợ xấu của ngân hàng.

Các chương trình giải cứu tài chính của các tổ chức tín dụng của chính phủ,

ngân hàng trung ương hoặc các tổ chức khác có thể khuyến khích cho vay rủi ro trong

tương lai nếu những người chấp nhận rủi ro tin rằng họ sẽ không phải gánh chịu toàn bộ

tổn thất tiềm năng. Các nghiên cứu của Boyd và cộng sự (1996) và Zhang (2016) đưa

ra các ý kiến về too big too fail đang diễn ra ở Mỹ và TQ hai nước có nền lớn nhất:

Theo Boyd và cộng sự (1996) chính sách "Too big to fail" (TBTF). Cho dù

chính sách được chính thức tuyên bố (như ở Hoa Kỳ) hay không thì chính sách như vậy

vẫn tồn tại. TBTF đưa ra một lợi thế cạnh tranh không công bằng, không mong đợi khi

các ngân hàng lớn, vì nó đảm bảo trách nhiệm pháp lý miễn phí cho ngân hàng lớn.

Theo Zhang (2016), nếu các nhà quản lý kỳ vọng rằng chính phủ sẽ hỗ trợ các

ngân hàng lâm vào tình cảnh khó khăn, chính họ sẽ làm tăng nguy cơ chấp nhận sự rủi

ro quá mức khi cân nhắc về các chi phí. Nếu các ngân hàng dự đoán rằng chính phủ có

thể can thiệp, tại một giá trị ngưỡng nguy cấp, để hỗ trợ các ngân hàng có mức nợ xấu

cao, thì lúc này chính họ khiến tỷ lệ nợ xấu tăng lên mức cao hơn.

18

Để chứng minh rủi ro đạo đức “too big to fail”, Hakkon Kim (2015) và Gropp

và cộng sự (2010) và Zhang (2016) tìm thấy mối quan hệ biến quy mô ngân hàng tác

động đồng biến tỷ lệ nợ xấu từ đó chứng minh giả thuyết rủi ro đạo đức.

Nghiên cứu Hakkon Kim (2015) xem xét mối quan hệ giữa cấu trúc quy mô

ngân hàng và tính ổn định của các tổ chức tài chính bằng cách sử dụng dữ liệu ngân

hàng thương mại từ tám nước châu Á lớn Trung Quốc, Malaysia, Đài Loan, Indonesia,

Hàn Quốc, Thái Lan, Nhật Bản, và Philippines dữ liệu theo năm từ 1994 đến 2012 mẫu

bao gồm 6,924 quan sát năm công ty và họ sử dụng dữ liệu của NH Malaysia, Indonesia,

Hàn Quốc, Thái Lan và Philippines vì những các nước trải qua cuộc khủng hoảng tài

chính châu Á. Và Trung Quốc, Đài Loan và Nhật Bản được chọn vì ngân hàng những

nước này có thị trường ngân hàng lớn ở châu Á. Sự gia tăng thị phần của các ngân hàng

lớn ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng nhỏ ở Châu Á. Bằng chứng

thực nghiệm của cho thấy các ngân hàng lớn hơn ở các thị trường châu Á chủ yếu có xu

hướng có tỷ lệ an toàn vốn thấp hơn, tỷ lệ thanh khoản thấp hơn và khoảng cách dẫn tới

phá sản xa hơn. Rủi ro về đạo đức của các ngân hàng lớn của các ngân hàng lớn do các

chính sách "too big to fail" có thể ảnh hưởng không tốt đến quản lý sự ổn định tài chính

của ngành ngân hàng. Cần có sự giám sát chặt chẽ hơn đối với sự ổn định tài chính của

các ngân hàng lớn trong khu vực này. Sự hiện diện của các ngân hàng lớn làm gia tăng

sức mạnh thị trường của các ngân hàng lớn và làm tăng rủi ro hệ thống do tập trung các

ngân hàng lớn. Với sức mạnh từ thị phần lớn của các ngân hàng lớn có thể sẽ đẩy mạnh

sự độc quyền trong các các khoản vay. Nghiên cứu đưa ra vấn đề rủi ro hệ thống khi đó

các ngân hàng lớn có thị phần quá lớn và vấn đề too big too fail.

Chính phủ Trung Quốc đã trợ cấp lượng lớn vốn điều lệ vào hệ thống ngân hàng

trong thời gian 2003-2008, cho phép các ngân hàng để thực hiện các khoản cho vay và

hạn chế nợ xấu trong thời gian đó (Zhang 2016). Cũng theo Zhang, quản lí nợ xấu và

rủi ro đạo đức một các quá mức cũng có thể làm cho hệ thống ngân hàng mất đi sự ổn

định và góp phần vào một cuộc khủng hoảng kinh tế. Cuộc khủng hoảng của Mỹ năm

2008 là một ví dụ điển hình. Sự quan tâm trái chiều và rủi ro đạo đức trong ngành ngân

19

hàng là mối đe dọa nghiêm trọng đối với sự ổn định của hệ thống ngân hàng thương

mại.

2.2.2. Vấn đề rủi ro đạo đức phát sinh từ bảo hiểm tiền gửi

Bảo hiểm tiền gửi là một hệ thống trong đó thanh toán được thực hiện bởi các

ngân hàng để một tổ chức mà sẽ trả cho khách hàng của ngân hàng của họ tiền lại nếu

đó là ngân hàng bị phá sản (từ điển Cambridge). Bảo hiểm tiền gửi là sự bảo đảm hoàn

trả tiền gửi cho người được gửi tiền trong hạn mức chi trả tiền bảo hiểm khi tổ chức

ngân hàng tham gia bảo hiểm tiền gửi lâm vào tình trạng mất khả năng chi trả tiền gửi

cho người gửi tiền. Với mục đích tốt bảo hiểm tiền gửi có thể bị lạm dụng bởi các ngân

hàng. Người ta tin rằng bảo hiểm tiền gửi tự do khuyến khích sự liều lĩnh và rủi ro vô

tâm đối với các nhà quản lý của các tổ chức ngân hàng, làm tăng nợ xấu. Để chứng minh

giả thuyết rủi ro đạo đức từ vấn đề bảo hiển tiền gửi các nghiên cứu Nier (2013) và Kim

(2014), họ cho thấy mối quan hệ: tiền gửi ảnh hưởng xấu hiệu quả hoạt động của ngân

hàng.

Erlend Nier and Ursel Baumann (2013) nghiên cứu sử dụng dữ liệu ngân hàng

nhiều quốc gia lớn trên thế giới bao gồm các quan sát trên 729 ngân hàng tư nhân của

32 quốc gia khác nhau trên thế giới từ năm 1993 đến 2000. Một ngân hàng sụp đổ (mất

tính thanh khoản hoặc phá sản) có thể gây ra chi phí xã hội quá lớn. Điều này có thể

khiến các chính phủ bảo lãnh, thay vì cho các ngân hàng phá sản. Nhưng chính phủ lại

lo lắng loại bảo hiểm ngầm từ chính phủ tạo ra các rủi ro đạo đức. Do đó, chính phủ

thường sẽ cố gắng duy trì hệ thống ngân hàng bằng cách giới hạn gói cứu trợ cho các

ngân hàng quan trọng. Nghiên cứu của họ đưa ra bằng chứng chứng minh về tác động

của các chương trình bảo hiểm tiền gửi rõ ràng bằng cách phân tích tác động của bảo

hiểm tiền gửi của ngân hàng tạo ra rủi ro về đạo đức.

Trong báo cáo Kim (2014), phân tích tác động của bảo hiểm tiền gửi đối với

rủi ro của các ngân hàng đối với các nước ASEAN và Hàn Quốc. Việc sử dụng bộ dữ

liệu bảng bao gồm 406 ngân hàng trên khắp các quốc gia mẫu của nghiên cứu cho thấy

các ngân hàng nghiêm túc trong việc đánh giá rủi ro với sự có mặt của bảo hiểm tiền

20

gửi. Tác động bất lợi của bảo hiểm tiền gửi càng ngày càng trầm trọng hơn và rủi ro đạo

đức của bảo hiểm tiền gửi có thể được hạn chế dựa trên hệ thống chất lượng quản lý

ngân hàng tốt hơn.

2.2.3. Vấn đề cơ cấu vốn ngân hàng:

Theo giả thuyết này, các ngân hàng có vốn tương đối thấp có thể có các hành

vi rủi ro đạo đức bằng biện pháp tăng mức độ rủi ro của khoản cho vay, đánh bạc trên

các khoản cho vay và dẫn đến các khoản vay không phù hợp cao ngày càng cao hơn

trong tương lai từ đó gây ra tỷ lệ nợ xấu cao hơn. (Berger và DeYoung, 1997). Để chứng

minh vấn đề này các nghiên cứu Louizs (2012) và Martin (2012) tìm thấy mối quan hệ:

công ty có tỷ lệ vốn chủ sở hữu lớn ít rủi ro hơn, ít tỷ lệ nợ xấu hơn các công ty có vốn

chủ sở hữu nhỏ. Theo Lee (2008) ngân hàng có quyền sở hữu nội bộ cao hơn theo đuổi

các hoạt động ít rủi ro hơn so với các ngân hàng có quyền sở hữu nội bộ thấp hơn. Theo

Fu và cộng sự (2010) ngân hàng có tỷ lệ sở hữu nhà nước lớn hơn có rủi ro đạo đức lớn

hơn. Chúng ta xem xét từng nghiên cứu:

Louizs và cộng sự (2012) sử dụng cơ cấu vốn ngân hàng với tỷ lệ vốn chủ sở

hữu (Solvency Ratio) như một yếu tố quyết định cho nợ xấu, và nghiên cứu thấy rằng

cùng một điều kiện về quy mô ngân hàng, với tỷ lệ vốn chủ sở hữu lớn, có thể giảm

thiểu các hành vi rủi ro và nợ xấu. Zhang sử dụng tỷ lệ vốn cổ phần thường (1 trừ đi tỷ

lệ đòn bẩy tài chính) là một trong những yếu tố quyết định nợ xấu và những tác động

xấu của nó. Điều này liên quan đến tỉ lệ an toàn vốn vì nếu tỉ lệ an toàn vốn cao hơn

hoặc tỷ lệ vốn cổ đông đều sẽ đưa ra đánh giá về ngân hàng này an toàn hơn và có tỷ lệ

nợ xấu thấp hơn.

Một bài báo khác của Martin Koudstaal và cộng sự (2012). Bài báo này đề cập

đến mối liên quan giữa rủi ro và cấu trúc vốn trong các ngân hàng. Xem xét số liệu hàng

quý của các ngân hàng Mỹ từ năm 1993 đến năm 2010, nghiên cứu này nhận thấy rằng

tỉ trọng vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng đến nợ xấu. Khi ngân hàng lựa chọn danh mục

đầu tư rủi ro hơn khi đòn bẩy cao và việc đánh giá rủi ro nhiều hơn sẽ có tác động tiêu

cực đến việc định giá nợ của các ngân hàng có vốn vay cao.

21

Một khía cạnh khác một nghiên cứu Seok Weon Lee (2008) sử dụng dữ liệu

của các ngân hàng Hàn Quốc trong giai đoạn 1999-2006 kiểm tra mối liên quan giữa

cấu trúc sở hữu, nợ xấu và rủi ro đạo đức. Lee xem xét 2 vấn đề: vấn đề đầu tiên quyền

sở hữu nội bộ tác động thế nào đến hoạt động của ngân hàng và rủi ro đạo đức; vấn đề

thứ hai quy định của hệ thống ngân hàng Hàn Quốc đã trở nên rất thắt chặt và nghiêm

ngặt sau năm 1998 tác động thế nào đến hoạt động ngân hàng và yếu tố rủi ro đạo đức.

Đối với vấn đề đầu tiên tỷ lệ sở hữu nội bộ cao hơn dường như tạo ra cấu trúc

tài chính, danh mục tài sản ngân hàng an toàn hơn và bảo thủ hơn. Chủ sở hữu nội bộ,

hoặc chủ sở hữu đồng thời là người quản lý, làm theo những quy định rất chặt chẽ và

nghiêm ngặt. Với các quy định nghiêm ngặt, các ngân hàng sở hữu nội bộ cao hơn theo

đuổi các chiến lược thận trọng, không tham gia vào các hoạt động nguy hiểm hoặc không

sinh lợi. Ngân hàng có cơ cấu sở hữu nội bộ hay chủ sở hữu là nhà điều hành ít xảy ra

các vẫn đề rủi ro đạo đức, ít dẫn đến các vấn đề nợ xấu hơn. Họ thấy bằng chứng rất rõ

ràng theo đuổi các hoạt động ít rủi ro hơn các ngân hàng có quyền sở hữu nội bộ thấp

hơn.

Đối với vấn đề thứ 2, quy định mới của hệ thống ngân hàng Hàn Quốc đã trở

nên rất thắt chặt và nghiêm ngặt sau năm 1998. Chủ sở hữu nội bộ có thể nhận thấy

rằng, theo các quy định rất chặt chẽ và nghiêm ngặt, chi phí liên quan đến rủi ro ngày

càng tăng và họ sẽ thiệt hại lớn hơn những lợi ích có thể nhận được có từ việc mạo hiểm.

Hơn nữa, trong các kiểm tra đánh giá trước đây của ngân hàng về rủi ro và khả năng

sinh lời, họ thấy rằng các ngân hàng có quyền sở hữu nội bộ cao hơn đạt được khả năng

sinh lời cao hơn và có ít khoản nợ xấu. Tóm lại trong các kiểm tra đánh giá rủi ro và khả

năng sinh lợi của các ngân hàng, Lee cho thấy rằng các ngân hàng có quyền sở hữu nội

bộ cao hơn sẽ có lợi nhuận cao hơn và có ít khoản nợ xấu hơn. Kết quả nghiên cứu cũng

này chỉ ra rằng, sau khi có các quy định nghiêm ngặt, các ngân hàng chủ sở hữu nội bộ

cao hơn theo đuổi các chiến lược thận trọng, không tham gia vào các rủi ro đạo đức hoặc

không có lợi nhuận.

22

Nghiên cứu Fu và cộng sự (2010) đối với ngành ngân hàng TQ xem xét tác

động của cơ cấu sở hữu và quản trị phản ứng thế nào với áp lực pháp lý. Họ cũng thấy

rằng mức độ sở hữu của chính quyền trung ương và quan hệ chính trị, giám đốc điều

hành của ngân hàng đã đóng một vai trò quan trọng trong hành vi mạo hiểm của các

ngân hàng. Các ngân hàng có quyền sở hữu nhà nước nhiều hơn gây ra các hành rủi ro

đạo đức cao hơn. Kết quả của họ đưa ra những ý kiến về chính sách ủng hộ việc giảm

quyền sở hữu nhà nước của các ngân hàng ở Trung Quốc để nhằm giảm thiểu rủi ro đạo

đức hiện tại và các vấn đề của đại diện kép phát sinh từ chính phủ là cả người quản lý

và cổ đông lớn.

2.2.4 Vấn đề lý thuyết hành vi ngưỡng nợ xấu:

Từ lý thuyết đại diện của Jensen và Meckling (1976) và lý thuyết triển vọng

Kahneman và Tversky (1979), Zhang (2016) tìm ra phương pháp ngưỡng để chứng minh

rủi ro đạo đức tồn tại.

Theo Jensen và Meckling (1976), ngân hàng có thể gặp hai vấn đề rủi ro đạo

đức tạo ra khoản vay có rủi ro cao hơn. Thứ nhất, các nhà quản lý ngân hàng được trả

lương cố định thường theo đuổi các lợi ích của riêng họ bằng cách đầu tư vào các dự án

con cưng (pet project) như quản lý cho phép các khoản cho vay có rủi ro cao hơn. Thứ

hai do mâu thuẫn lợi ích giữa các cổ đông công ty (cụ thể là các ngân hàng), các ngân

hàng có thể chuyển giao rủi ro cho chủ nợ hay chính những người gửi tiền từ đó gây

thiệt hại cho người gửi tiền. Cả 2 vấn đề về rủi ro đạo đức trên đều dẫn đến vấn đề về

tăng trưởng tín dụng từ đó làm tăng nợ xấu.

Theo lý thuyết triển vọng Kahneman và Tversky (1979) chỉ ra rằng người ta

thường sợ đối mặt với rủi ro khi đạt được lợi ích chắc chắn, nhưng lại sẵn sàng tìm kiếm

rủi ro khi đối mặt với sự thua lỗ.

Nếu áp dụng cho trường hợp ngân hàng nhà quản lý sợ đối mặt với rủi ro khi đạt

được lợi ích chắc chắn, nhưng lại sẵn sàng tìm kiếm rủi ro khi đối mặt với sự thua lỗ.

Do đó, điều đó là cơ sở hợp lý để chỉ ra rằng các nhà quản lý ngân hàng luôn có động

cơ chấp nhận rủi ro trong trường hợp xấu khi nợ xấu ở mức cao. (Zhang, 2016). Theo

23

Jensen và Meckling (1976) các nhà quản lý và theo Zhang (2016) mở rộng ra các nhà

quản lý ngân hàng phải đối mặt với một sự cân bằng giữa chi phí và lợi ích của việc

đánh giá rủi ro quá mức. Rủi ro quá mức có thể mang lại lợi ích cho các ngân hàng về

lợi nhuận cao hơn và cải thiện danh tiếng hoặc cho các nhà quản lý như cơ hội lương

bổng cao hơn. Các nhà quản lý có thể hưởng lợi từ hoạt động tốt hơn của các ngân hàng

khi họ phụ trách. Các nhà quản lý có động lực rõ ràng để đánh bóng hoạt động của mình

để có được lương bổng cao

Zhang (2016) dựa trên 2 lý thuyết triển vọng và lý thuyết đại diện Jensen và

Meckling (1976) đưa ra một cách để xác định hành vi và rủi ro đạo đức là kiểm tra liệu

có một ngưỡng giá trị đặc biệt của tỷ lệ nợ xấu. Theo Zhang (2016), nếu lý do là quản

lý yếu kém hoặc giả thuyết không may mắn thì chúng ta mong đợi một sự gia tăng tỷ lệ

nợ xấu, kéo theo rủi ro như các nhà quản lý cố gắng để giảm bớt thiệt hại thông qua việc

cho vay cao hơn. Chúng ta không mong đợi mỗi ngân hàng cư xử theo chiều hướng rủi

ro. Trong trường hợp như vậy các ngân hàng sẽ giảm giá trị khoản cho vay nhằm làm

giảm nợ xấu khi nợ xấu đang ở dưới ngưỡng. Đồng thời ở mức nợ xấu cao, nhà quản lý

sợ đối mặt với rủi ro khi đạt được lợi ích chắc chắn, nhưng lại sẵn sàng tìm kiếm rủi ro

khi đối mặt với sự thua lỗ. Do đó, điều đó là cơ sở hợp lý để chỉ ra rằng các nhà quản lý

ngân hàng luôn có động cơ chấp nhận rủi ro trong trường hợp xấu (khi nợ xấu ở mức

cao). Cơ sở để nói rằng việc tăng trưởng tín dụng làm tăng nợ xấu dựa trên Nghiên cứu

của Foo và cộng sự (2010).

Nghiên cứu Foo và cộng sự (2010) cho thấy tăng trưởng tín dụng ngân hàng làm

tăng nợ xấu, giảm lợi nhuận tăng khả năng rủi ro phá sản. Foo và cộng sự điều tra tăng

trưởng của khoản cho vay trong quá khứ có ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro của các

ngân hàng từ 14 quốc gia phương tây (12 nước châu Âu, Canada và Mỹ). Sử dụng dữ

liệu Bankscope từ hơn 10.000 ngân hàng tư nhân trong giai đoạn 1997-2005 để kiểm tra

ba vấn đề. Họ điều tra xem liệu tăng trưởng cho vay trong quá khứ có ảnh hưởng đến

tổn thất trong cho vay hay không. Người đi vay không phá ngay lập tức sau khi họ nhận

được khoản vay ngân hàng, tăng trưởng cho vay sẽ trở thành sự gia tăng của các khoản

24

dự phòng cho vay với thời gian độ trễ là vài năm. Thứ hai, họ xem xét mức tăng trưởng

cho vay ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng. Thứ ba, họ phân tích tác động của

tăng trưởng cho vay đối với khả năng thanh toán của ngân hàng. Nếu ngân hàng tài trợ

tăng trưởng cho vay chủ yếu bằng nợ mới, cơ cấu vốn trở nên rủi ro hơn. Sau khi nghiên

cứu họ kết luận 3 vấn đề: Vấn đề đầu tiên rằng tăng trưởng khoản vay trong quá khứ đã

có tác động đồng biến và có ý nghĩa thống kê đối với khoản lỗ của khoản vay trong năm

tới với mức tối đa trong năm thứ ba. Họ cũng đưa ra vấn đề thứ hai, phát hiện ra rằng

tăng trưởng cho vay cũng dẫn đến sự sụt giảm trong thu nhập của ngân hàng. Ở 12 trên

14 quốc gia, tăng trưởng tín dụng cao hơn dẫn đến tỷ lệ vốn thấp hơn và cho thấy giảm

khả năng thanh toán của ngân hàng.

Theo Clair (1992), một ngân hàng muốn tăng thị phần có thể làm giảm tiêu chuẩn

cho vay để thu hút nhiều khách hàng cho vay. Các tiêu chuẩn có thể bao gồm: tài sản

đảm bảo, các khoản đảm bảo cá nhân về người thuê nhà và hợp đồng cho vay. Nếu ngân

hàng giảm điều khoản phi giá trị để thu hút các khách hàng cho vay mới từ đó làm gia

tăng rủi ro của ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy việc tăng các khoản cho vay

làm giảm tỷ lệ nợ xấu trong năm đầu tiên, tuy nhiên lại gây ra tăng tỷ lệ nợ xấu trong

các năm tiếp theo. Theo đó khi tăng các khoản cho vay làm tăng mẫu số trong tỷ lệ nợ

xấu như từ đó làm giảm tỷ lệ nợ xấu.

Tỷ lệ nợ xấu = Khoản nợ xấu/ tổng các khoản cho vay

Như vậy việc tăng các khoản cho vay làm mẫu số tăng lên, làm tỷ lệ nợ xấu giảm

một cách tạm thời. Tuy nhiên tăng các khoản cho vay bằng việc làm giảm chất lượng

các khoản vay gây ra các khoản nợ xấu trong các năm sau đó.

25

Giả thuyết Tác giả Tóm tắt

Boyd và cộng sự (1996) CP Mỹ đảm bảo trách nhiệm miễn phí cho NH gây ra

Zhang (2016)

Nhà quản lý kỳ vọng rằng chính phủ sẽ hỗ trợ các ngân hàng lâm vào tình cảnh khó khăn

Hakkon Kim (2015) Ngân hàng TM lớn hơn ở châu Á có tỷ lệ an toàn vốn thấp tỷ lệ thanh khoản thấp hơn khoảng cách dẫn tới phá sản lớn hơn

Vấn đề too big too fail: Ngân hàng sụp đổ gây khủng hoảng tài chính chương trình giải tài chính cứu Chính phủ khích khuyến cho vay rủi ro trong tương lai.

Gropp và cộng sự (2010) Các bảo lãnh của chính phủ gây ra việc chấp nhận rủi ro của NH

Chương trình bảo hiểm tiền gửi tạo ra rủi ro đạo đức Erlend Nier and Ursel Baumann (2013)

Kim (2014) BH tiền gửi gây ra rủi ro đạo đức

Vấn đề bảo hiểm tiền gửi: Bảo hiểm tiền khuyến gửi khích sự liều lĩnh và rủi ro vô tâm của các quản lý ngân hàng

26

Louizs và cộng sự .(2012) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu càng lớn ít nợ xấu, ít rủi ro đạo đức hơn

Martin Koudstaal và cộng sự (2012). Ủng hộ Basel III hướng tới ít đòn bẩy hơn và an toàn vốn cao hơn.

Seok Weon Lee (2008) NH có quyền sở hữu nội bộ cao hơn theo đuổi các hoạt động ít rủi ro hơn

sự

Fu và cộng (2010) Quyền sở hữu nhà nước nhà nước lớn hơn rủi ro đạo đức cao hơn Vấn đề cơ cấu vốn chủ sở hữu NH: Tỷ lệ vốn chủ sở , hữu càng ít ngân hàng có động cơ đánh bạc trên vốn NH

Martin Koudstaal và cộng sự (2012). Tỉ trọng vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng đến nợ xấu

Hellmann và cộng sự (2014) Yêu cầu về vốn làm giảm việc đặt cược vốn chủ sở hữu

Jensen và

Theo Meckling(1976)) Nhà quản lý theo đuổi các lợi ích của riêng họ bằng cách đầu tư vào các pet project, quản lý cho phép các khoản cho vay có rủi ro cao hơn.

và

Kahneman Tversky(1979) Nhà quản lý sợ đối mặt với rủi ro khi đạt được lợi ích chắc chắn, nhưng lại sẵn sàng tìm kiếm rủi ro khi đối mặt với sự thua lỗ.

Vấn đề hành vi ngưỡng nợ xấu

Zhang và cộng sự (2016) NH giảm khoản cho vay nhằm làm giảm nợ xấu khi nợ xấu đang ở mức thấp tăng giá trị khoản cho vay lúc nợ xấu mức cao, làm tăng nợ xấu.

Foo và cộng sự (2010) Tăng trưởng tín dụng ngân hàng làm tăng nợ xấu, giảm lợi nhuận Tăng khả năng rủi ro phá sản.

Bảng 2: Tóm tắt các nghiên cứu trước đây (nguồn: tác giả tự tổng hợp)

27

CHƯƠNG 3: Phương pháp nghiên cứu

3.1. Mô hình

3.1.1. Mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng

Từ việc xem xét rủi ro đạo đức gây ra nợ xấu trong phần nghiên cứu trước đây,

chúng tôi dựa trên mô hình của Zhang (2016) chúng tôi sử dụng mô hình với biến phụ

thuộc là tỷ lệ nợ xấu. Và các biến giải thích (biến độc lập) được đưa ra dựa trên các vấn

đề rủi ro đạo đức

- Vấn đề “Too big to fail” (tạm dịch quá lớn để sụp đổ): Các nghiên cứu trước đây

cho thấy rằng quy mô ngân hàng tác động đồng biến lên tỷ lệ nợ xấu. Khi đó

chúng tôi kiểm tra biến quy mô ngân hàng là một biến độc lập và nợ xấu là biến

phụ thuộc xem thử các quy mô ngân hàng có tác động thế nào đến nợ xấu

Biến giải thích của nghiên cứu là quy mô của ngân hàng.

Size= Logarit tự nhiên của giá trị sổ sách tổng tài sản

- Vấn đề Bảo hiểm tiền gửi: Bảo hiểm tiền gửi là sự bảo đảm hoàn trả tiền gửi cho

người gửi tiền trong hạn mức khi tổ chức ngân hàng lâm vào tình trạng mất khả

năng chi trả tiền gửi cho người gửi tiền. Với mục đích tốt bảo hiểm tiền gửi có

thể bị lạm dụng bởi các ngân hàng. Người ta tin rằng bảo hiểm tiền gửi tự do

khuyến khích sự liều lĩnh và rủi ro vô tâm đối với các nhà quản lý của các tổ chức

ngân hàng, làm tăng nợ xấu. Một số nghiên cứu trước đây cho thấy cho thấy tác

động của tăng trưởng tiền gửi đồng biến với nợ xấu ngân hàng. Theo đó chúng

tôi kiểm tra xem biến tăng trưởng tiền gửi như là biến độc lập tác động như thế

nào đến nợ xấu (biến phụ thuộc của ngân hàng).

Tốc độ tăng trưởng tiền gửi (deposit growth rate) hay còn gọi là tăng trưởng tín

dụng

DGR= tổng tiền gửi năm nay/ tổng tiền gửi năm trước -1

28

- Vấn đề cơ cấu vốn ngân hàng: tỉ lệ an toàn vốn vì nếu tỉ lệ an toàn vốn cao hơn

hoặc tỷ lệ vốn cổ đông đều sẽ đưa ra đánh giá về ngân hàng này an toàn hơn và

có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn. Khi đó bài nghiên cứu kiểm tra xem biến tỷ lệ vốn chủ

sở hữu có tác động như thế nào đến nợ xấu

Zhang (2016) sử dụng tỷ lệ vốn cổ phần thường (1 trừ đi tỷ lệ đòn bẩy tài chính)

là một trong những yếu tố quyết định nợ xấu này liên quan đến tỉ lệ an toàn vốn

vì nếu tỉ lệ an toàn vốn cao hơn hoặc tỷ lệ vốn cổ đông đều sẽ đưa ra đánh giá về

ngân hàng này an toàn hơn và khi đó ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn (Berger

và công sự, 1997).Vì thu thập dữ liệu tỷ lệ an toàn vốn ở VN rất khó, nghiên cứu

của chúng tôi sử dụng tỷ lệ vốn cổ phần thường.

ER= Vốn cổ phần/ tổng tài sản

Mô hình kiểm tra ba vấn đề về rủi ro đạo đức: vấn đề too big to fail, vấn để bảo hiểm

tiền gửi và vấn đề cơ cấu vốn ngân hàng

Tăng trưởng tín dụng ngân hàng làm tăng nợ xấu, giảm lợi nhuận tăng khả năng rủi ro

phá sản. Các khoản vay trong quá khứ đã có tác động đồng biến và có ý nghĩa thống kê

đối với khoản lỗ của khoản vay trong năm tới với mức tối đa trong năm thứ ba.

(Foo và cộng sự, 2010).

Một biến giải thích nữa là Tốc độ tăng trưởng tín dụng (loan growth rate)

Dựa vào các nghiên cứu trước, chúng tôi đưa ra một giả thuyết về mối quan hệ

giữa sự tăng các khoản cho vay của ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu

LGR= tổng cho vay năm hiện tại/tổng cho vay năm trước -1

Đồng thời biến l.LGR là biến có độ trễ của LGR cũng được sử dụng.





















NPL i t ,

  c i

 1

LGR i t ,

 2

LGR  , 1 i t

 3

DGR i t ,

 4

ER i t ,

 5

Size i t ,

 , i t

Khi đó chúng tôi áp dụng mô hình cả Zhang (2016):

3.1.2. Mô hình sử dụng hồi quy ngưỡng

29

- Vấn đề hành vi:

Theo lý thuyết đại diện của Jensen và Meckling (1976), các nhà quản lý ngân

hàng được trả lương cố định thường theo đuổi các lợi ích của riêng họ bằng cách đầu tư

vào các dự án con cưng như quản lý cho phép các khoản cho vay có rủi ro cao hơn. Thứ

hai do mâu thuẫn lợi ích giữa các cổ đông công ty (cụ thể là các ngân hàng), các ngân

hàng có thể chuyển giao rủi ro cho chủ nợ (chính những người gửi tiền) từ đó gây thiệt

hại cho người gửi tiền. Cả 2 vấn đề về rủi ro đạo đức trên đều có thể dẫn đến vấn đề về

tăng trưởng tín dụng và gây tăng nợ xấu.

Theo Berger và DeYoung (1997) tỷ lệ nợ xấu tăng lên như là kết quả của sự

kém may mắn, quản lý yếu kém, lướt qua và rủi ro đạo đức.

Việc kinh doanh hằng ngày của các ngân hàng đều có một tỉ lệ nhất định cho

các khoản vay có vấn đề. Chúng ta không mong đợi mỗi ngân hàng cư xử theo chiều

hướng rủi ro. Trong trường hợp như vậy các ngân hàng sẽ giảm giá trị cho vay nhằm

làm giảm nợ xấu khi nợ xấu đang ở dưới ngưỡng. Đồng thời ở mức nợ xấu cao nhà quản

lý sợ đối mặt với rủi ro khi đạt được lợi ích chắc chắn, nhưng lại sẵn sàng tìm kiếm rủi

ro khi đối mặt với sự thua lỗ. Do đó, điều đó là cơ sở hợp lý để chỉ ra rằng các nhà quản

lý ngân hàng luôn có động cơ chấp nhận rủi ro trong trường hợp xấu (khi nợ xấu ở mức

cao). (Kahneman và Tversky (1979) (Zhang, 2016). Do đó khi nợ xấu ở mức cao, các

quản lý công ty gia tăng các khoản vay. Tăng trưởng các khoản cho vay của ngân hàng

làm tăng nợ xấu, giảm lợi nhuận tăng khả năng rủi ro phá sản. (Foo và cộng sự,2010).

Từ việc tăng cho vay bằng các làm giảm chất lượng khoản vay tăng các khoản vay mang

tính rủi ro cao, làm nợ xấu tăng lên.

Khi nợ xấu ở dưới ngưỡng giá trị, quản lý ngân hàng cố gắng làm giảm giá trị nợ

xấu, bằng biện pháp giảm cho vay. Tồn tại rủi ro đạo đức trong các ngân hàng có tỷ lệ

nợ xấu vượt quá ngưỡng giá trị, khi đó ngân hàng cho vay nhiều hơn nhưng chất lượng

cho vay giảm từ đó làm tăng nợ xấu.

Với giả thuyết nghiên cứu trên, trong bài viết này sử dụng một mô hình hồi quy

ngưỡng để xác định rủi ro về đạo đức. Mô hình này được thiết kế để phân chia các quan

30

sát về các ngân hàng thành các cấp dựa vào giá trị của một biến đã xác định trước. Mà

trong nghiên cứu này của chúng tôi là NPL với độ trễ là một năm biến ngưỡng với kí

hiệu là NPLt-1. Với NPLt-1 nhỏ hơn ngưỡng giá trị biến LGR tác động nghịch biến lên

NPL, NPLt-1 và lớn hơn ngưỡng giá trị biến LGR tác động nghịch biến NPL

Bài viết sử dụng cả biến LGR và l.LGR vì theo nghiên cứu của Clair(1992) việc

tăng khoản cho vay làm giảm tỷ lệ nợ xấu trong năm và gây tăng nợ xấu trong các năm

tiếp theo. Chúng tôi kiểm tra xem liệu điều đó có xảy ra không.

Mô hình hồi quy ngưỡng Hansen (1999), được thiết kế để phân chia các quan

sát riêng lẻ thành các lớp dựa trên giá trị của một biến được xác định trước. Mô hình đã

được chứng minh là một công cụ hiệu quả khi nghiên cứu các hiệu ứng bất đối xứng có

thể có. Đồng thời Zhang (2016) đã áp dụng hiệu quả mô hình này để chứng minh mô

  

)





(



 )



 1

c i

)

LGR , 1  i t 

NPL , 1  i t     ) X



NPL , i t    3

LGR NPL (  , 1 , i t i t

LGR NPL ( , 1 i t  i t ,      4

   2 NPL (  , 1 i t

LGR  , 1 i t

 , i t

i t ,

hình ngưỡng nợ xấu. Bài viết, áp dụng mô hình Zhang (2016) như sau:

với X là các biến giải thích khác. Để khẳng định tính vững của giả thiết chúng tôi sử

dụng các biến giải thích trong mô hình đầu tiên để kiểm tra xem tất cả các vấn đề rủi ro

đạo đức đã nêu có tồn tại trong ngành ngân hàng:

LGR = loan growth rate: tốc độ tăng trưởng tín dụng

NPL = NPLs ratio (non-performing loans divided by total outstanding loans): tỷ lệ nợ

xấu

DGR = deposit growth rate: tốc độ tăng trưởng tiền gửi

ER = equity ratio against total assets: tỷ lệ vốn cổ phần

Size = end-of-year total assets (in log term): độ lớn tổng tài sản

31





















NPL i t ,

  c i

 1

LGR NPL (  , 1 , i t i t

   ) 2

LGR NPL (  , 1 , i t i t

   ) 4

DGR i t ,

 5

ER i t ,

 6

Size i t ,

 , i t

Model 2:



(





(















NPL i t ,

  c i

 1

LGR  , 1 i t

NPL  , 1 i t

   ) 2

LGR  , 1 i t

NPL  , 1 i t

   ) 4

DGR i t ,

 5

ER i t ,

 6

Size i t ,

 , i t

Model 3











(



 )



  c i

   ) 3

LGR  , 1 i t

NPL  , 1 i t



(







NPL , i t LGR  , 1 i t

 4

 1 NPL  , 1 i t

LGR NPL ( , 1 ,  i t i t      ) 5

   ) 2   6

DGR i t ,

LGR NPL ( , 1  , i t i t  Size ER i t , i t ,

 7

 i t ,

Model 4:

Các biến độc lập trong mô hình Ký hiệu Giá trị hệ số hồi quy dự kiến

Tốc độ tăng trưởng của nợ vay LGR Âm khi dưới ngưỡng

Dương khi trên ngưỡng

Quy mô ngân hàng Size Dương

Tỷ lệ vốn cổ phần thường ER Âm

Tốc độ tăng trưởng tiền gửi DGR Dương

Bảng 3: Bảng tổng kết các biến độc lập

(nguồn: tác giả bài viết)

Mô hình 1, không sử dụng hồi quy ngưỡng, sử dụng hồi quy dạng bảng. Xác định tác

động của DGR, LGR, ER, Size lên NPL.

Mô hình 2, sử dụng hồi quy ngưỡng để xác định tác động tốc độ tăng trưởng khoản vay

năm hiện tại lên nợ xấu ở trên ngưỡng và dưới ngưỡng nợ xấu

Mô hình 3, sử dụng hồi quy ngưỡng để xác định tác động tốc độ tăng trưởng khoản vay

năm trước lên nợ xấu năm hiện tại ở trên ngưỡng và dưới ngưỡng nợ xấu.

32

Mô hình 4 sử dụng hồi quy ngưỡng để xác định tác động tốc độ tăng trưởng khoản vay

năm trước và năm hiện tại lên nợ xấu năm hiện tại ở trên ngưỡng và dưới ngưỡng nợ

xấu.

3.2 Dữ liệu và phương pháp thực nghiệm

3.2.1 Dữ liệu:

Bài nghiên cứu này sử dụng dữ liệu thu thập từ 19 Ngân hàng TM Việt Nam từ

năm 2009 đến năm 2017, dữ liệu theo năm. Thu thập dựa trên dữ liệu nguồn cafef.vn,

dữ liệu từ bản báo cáo tài chính (bản scan) sau kiểm toán hằng năm của ngân hàng, báo

cáo thường niên (bản scan) của các ngân hàng được công bố trên website ngân hàng đó.

Dữ liệu nợ xấu là tổng 3 nhóm nợ Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ

nghi ngờ) và Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) được thu thập trong bảng thuyết minh

báo cáo tài chính. Nếu ngân hàng không công bố có dữ liệu bảng thuyết minh báo cáo

tài chính thì tỷ lệ nợ xấu được trích dẫn từ báo cáo thường niên ngân hàng. Vì cách tính

nợ xấu được ngân hàng nhà nước quy định nên số liệu thu thập giữa 2 cách là giống

nhau.

Dữ liệu ngân hàng TM Thái Lan là dữ liệu được lấy từ 19 ngân hàng TM Thái

Lan và giai đoan từ 2009 đến 2017, dữ liệu lấy theo năm. Dữ liệu được lấy từ trung tâm

dữ liệu Orbis Bank Focus và bankscope do trung tâm dữ liệu- phân tích kinh tế đại hoc

kinh tế TP HCM cung cấp.

Dữ liệu được lấy từ Reuter gồm dữ liệu 26 ngân hàng TM Indonesia hằng năm

từ năm 2009 đến 2017 dữ liệu được lấy từ trung tâm dữ liệu Reuters do trung tâm dữ

liệu- phân tích kinh tế đại hoc kinh tế TP HCM cung cấp.

3.2.2 Phương pháp thực nghiệm:

3.2.2.1 Phương pháp xử lý dữ liệu:

Hồi quy ngưỡng được thực hiện theo phương pháp Fixed effect được đưa ra bởi

Hansen "Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference"

với phương pháp này chúng tôi sử dụng phần mềm Stata với lệnh “xthreg”. xthreg phù

33

hợp với các mô hình dựa trên phương pháp được đề xuất bởi Hansen (1999). Điểm đặc

biệt của của xtheg chỉ hỗ trợ dữ liệu bảng cân bằng hoàn hảo (balanced panel data) tức

không cho phép có dữ liệu nào bị missing. Việc thu thập dữ liệu bị missing là điều không

thể tránh khỏi. Chúng tôi sử dụng các bước xử lý dữ liệu như sau:

- Bước 1: Thu thập dữ liệu thô: Dữ liệu ban đầu chúng tôi thu thập gồm 40 ngân

hàng TM VN, 40 ngân hàng TM Thái Lan và 28 ngân hàng TM Indonesia.

- Bước 2: Loại bỏ dữ liệu ngân hàng có khiếm khuyết dữ liệu quá nhiều: Việc

xthreg yêu cầu không có dữ liệu missing chúng tôi lọc lại dữ liệu bằng việc loại

bỏ dữ liệu ngân hàng có 4 dữ liệu missing trở lên. Và được dữ liệu được 19 ngân

hàng TM VN, 19 ngân hàng TM Thái Lan và 26 ngân hàng TM Indonesia với dữ

liệu missing dưới 1%.

- Bước 3: Xử lý dữ liệu missing. Đó chúng tôi sử dụng phương pháp của Nicholas

J. Cox (Durham University, UK) để xử lý missing dữ liệu. Với dữ liệu missing

dưới 1% vẫn đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.

Kết quả: cuối cùng được dữ liệu được thu thập là dữ liệu không có missing Và được

dữ liệu được 19 ngân hàng TM VN, 19 ngân hàng TM Thái Lan và 26 ngân hàng

TM Indonesia.

- Bước 4: Sau đó một kĩ thuật khác được áp dụng là Winsorizing là việc chuyển đổi

số liệu bằng cách loại bỏ giá trị ngoại lai trong thống kê dữ liệu để giảm ảnh hưởng của

giả mạo của giá trị ngoại lai. Phương pháp này được đặt tên theo kỹ sư sinh học Charles

P. Winsor (1895–1951). Người phát minh kĩ thuật này

3.2.2.2. Phương pháp Hồi quy

- Hồi quy ngưỡng được thực hiện theo phương pháp Fixed effect được đưa ra bởi Hansen

"Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference"

Bước 1: Tìm mức ngưỡng của mô hình 2

34

Ở bước này ta tìm được mức ngưỡng và thực hiện Hansen test để kiểm tra mức ngưỡng

phù hợp. Với p-Value nhỏ hơn hoặc bằng 10% cho mức ngưỡng phù hợp, tiếp tục cho

hồi quy ngưỡng

Bước 2: Hồi quy ngưỡng mô hình 2

Làm lại bước 3 tương tự như trên với mô hình 3,4.

Và phương pháp trên được thực hiện cho dữ liệu Ngân hàng TM VN, Thái Lan và

Indonesia.

35

CHƯƠNG 4: Kết quả thực nghiệm

4.1 Kết quả thực nghiệm đối với các ngân hàng TM VN

4.1.1. Dữ liệu và Thống kê mô tả

Variable Mean Std. Dev. Min Max Obs

0.3764379 0.847304 -0.2379591 10.58862 LGR 171

0.4049294 1.422734 -0.5095661 18.11753 DGR 171

0.0904929 0.0384513 1.22E-07 0.2564247 ER 171

31.98591 2.711128 0.0940541 34.72248 SIZE 171

0.0225047 0.0168094 0 0.114 NPL 171

Bảng 4: Thống kê mô tả dữ liệu Ngân hàng TM Việt Nam

(nguồn: tác giả bài viết)

Đầu tiên là thông kê mô tả dữ liệu các Ngân hàng TM Việt Nam và thông kê lại dữ liệu

sau khi loại bỏ giá trị ngoại lai.

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

0.3195104 0.3110794 -0.1579829 1.25823 LGRs 171

0.2928353 0.3373405 -0.248198 1.309503 DGRs 171

0.0904929 0.0384513 1.22E-07 0.2564247 ER 171

31.98591 2.711128 0.0940541 34.72248 SIZE 171

0.02224 0.0154205 0.003358 0.0755065 NPLs 171

Bảng 5: Thống kê mô tả dữ liệu Ngân hàng TM Việt Nam sau khi loại bỏ giá trị

ngoại lai (dữ liệu biến LGR, SIZE, NPL được Winsorizing)

(nguồn: tác giả bài viết)

36

Áp dụng kĩ thuật winsorizing lên các biến LGR, NPL thì các giá trị ngoại lai các biến

này bị loại bỏ. Điều này làm loại bỏ sự giả mạo do các giá trị ngoại lai gây ra.

4.1.2. Mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng

Ở mô hình 1, mô hình không áp dụng hồi quy ngưỡng, hệ số hồi quy của LGR

và biến độ trễ 1 năm của LGR (l.NPL) đều âm có ý nghĩa thống kê cao. Như vậy tăng

trưởng các khoản cho vay (tăng trưởng tín dụng) tác động làm giảm nợ xấu điều này

ngược lại với lý thuyết Foo (Foo cho rằng: Các khoản vay trong quá khứ đã có tác động

đồng biến và có ý nghĩa thống kê đối với khoản lỗ của khoản vay trong năm tới với mức

tối đa trong năm thứ ba.). Các hệ số hồi quy các biến độc lập khác không có ý nghĩa

thống kê

Model 1 Các biến độc lập

LGR -0.013029** (0.0056182)

l.LGR -0.0109928*** (0.0038446)

ER 0.0993023*** (0.0444012)

DGR -0.000609 (0.0047163)

SIZE 0.0001422 (0.0004216)

N 152

R^2 0.1301

Bảng 6: Kết quả hồi quy mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng các Ngân hàng TM Việt Nam

(nguồn: tác giả bài viết)

4.1.3. Mô hình sử dụng hồi quy ngưỡng

37

interval

trên

Model

Threshold Level γ

Conf. (95%)

P- value

Số mẫu ngưỡng

Số mẫu dưới ngưỡng

Mô hình 2 0.0713

0.0611

0.0725

0.01

6

165

Mô hình 3 0.0713

0.0469

0.0725

0.09

6

165

Mô hình 4 0.0713

0.0634

0.01

165

6

Mô hình hồi quy ngưỡng Hansen (1999) xác định mức ngưỡng của các mô hình

0.0725 Bảng 7: Kết quả kiểm định mức ngưỡng đối với các Ngân hàng TM Việt Nam

(nguồn: tác giả bài viết)

Mức ngưỡng từ 3 phương trình hồi quy (2) (3) (4) được xác định mức chung

0,0713 tức 7,13%. Kết quả kiểm định mức ngưỡng cho ý nghĩa thống kê cao.

Đồng thời kết quả hồi quy trong cả 3 mô hình khẳng định ở dưới mức ngưỡng tỷ lệ nợ

xấu, hệ số hồi quy của LGR có giá trị âm có ý nghĩa thống kê cao, tốc độ tăng trưởng

tín dụng tác động nghịch đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Ngược lại ở trên mức

ngưỡng tỷ lệ nợ xấu, hệ số hồi quy của LGR có giá trị dương có ý nghĩa thông kê cao,

tốc độ tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng.

Tức là ở mức tỷ lệ nợ xấu cao việc tăng trưởng tín dụng gây ra tỷ lệ nợ xấu cao hơn. Có

thể ngân hàng khi ở mức nợ xấu cao họ tiến hành đánh bạc để phục sinh, bằng các cho

vay nhiều các khoản rủi ro hơn. Kết quả thực nghiệm đúng với lý thuyết rủi ro đạo đức.

Ở mô hình 3 và mô hình 4, ở mức dưới mức ngưỡng, hệ số hồi quy của biến độ

trễ l.LGR ý nghĩa thống kê vẫn có tác động tương tự như hệ số hồi quy biến không độ

trễ LGR. Khi tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp dưới ngưỡng, việc tăng trưởng tín dụng tiếp tục

tác động làm giảm tỷ lệ nợ xấu một năm sau đó. Khi ở mức tỷ lệ nợ xấu cao hơn ngưỡng,

việc tăng trưởng tín dụng tiếp tục tác động làm tăng tỷ lệ nợ xấu một năm sau đó.

Với hệ số hồi quy dương có ý nghĩa thống kê cao trong mô hình 2, 3 và 4 Tỷ lệ

vốn chủ sở hữu ER càng lớn tác động làm tăng tỷ lệ nợ xấu. Đây là kết luận ngược lại

với giả thuyết, kết quả cho thấy ngân hàng vốn chủ sở hữu càng nhỏ càng giảm tỷ lệ nợ

xấu hoặc ngược lại. Sở dĩ như vậy vì trong cơ cấu ngành ngân hàng VN có một số ngân

hàng TM VN có một phần sở hữu nhà nước. Có thể các ngân hàng TM có tỷ lệ vốn chủ

38

sở hữu cao là những ngân hàng TM có một phần sở hữu nhà nước và thuộc quyền kiểm

soát bởi cổ đông nhà nước. Với ngân hàng TM có tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp có thể là

các ngân hàng tư nhân không có vốn nhà nước. Và các ngân hàng tư nhân có quyền

kiểm soát bởi các cổ đông tư nhân sẽ bảo vệ tài sản của mình tốt hơn bằng cách giám

Các biến độc lập Model 2

Model 3

Model 4

LGR(l.NPL< γ)

-0.017664***

-0.0176623***

(0.0054733)

(0.0052136)

LGR(l.NPL> γ)

0.0470264***

0.0348525**

(0.0138253)

(0.0136188)

l.LGR(l.NPL< γ)

-0.0133321***

-0.0120175***

(0.0038266)

(0.0035946)

l.LGR(l.NPL> γ)

0.0350935**

0.0244156*

(0.0136246)

(0.0130127)

ER

0.1138867***

0.1162904***

0.1166944***

(0.0384639)

(0.0392222)

(0.0366215)

DGR

-0.0049377

-0.0046692

-0.0003714

(0.004335)

(0.0040256)

(0.0043147)

SIZE

0.0001059

0.0002028

0.0001129

(0.0004022)

(0.0004105)

(0.0003829)

N

152

152

152

0.29

0.19

0.24

sát hoạt động ngân hàng chặt chẽ hơn.

R^2 Bảng 8: Kết quả hồi quy mô hình ngưỡng các Ngân hàng TM Việt Nam

(nguồn: tác giả bài viết)

Các biến Size, DGR không có ý nghĩa thống kê trong tất cả 4 mô hình. Như vây

ta không tìm thấy bằng chứng cho các giả thiết vấn đề “too big to fail” hay vấn để rủi ro

đạo đức vì bảo hiểm tiền gửi trong các ngân hàng TM Việt Nam

39

4.2 Nghiên cứu rủi ro đạo đức trong ngành ngân hàng Thái Lan

4.2.1. Dữ liệu và Thống kê mô tả

Thống kê mô tả

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

LGR 171 0.121108 0.240005 -0.58688 1.536505

DGR 171 0.1533 0.506649 -0.55311 4.997533

ER 171 0.113083 0.073255 -0.20376 0.34045

SIZE 171 23.07028 1.533497 19.65024 25.26796

NPL 171 0.061763 0.09394 2.04E-05 0.56899

Bảng 9: Thống kê dữ liệu 19 ngân hàng TM Thái Lan

(nguồn: tác giả bài viết)

Giống như Dữ liệu các Ngân hàng TM Việt Nam. Việc đầu tiên là thống kê mô

tả dữ liệu các ngân hàng TM Thái Lan và thông kê lại dữ liệu sau khi loại bỏ giá trị

ngoại lai. Việc xử lý dữ liệu sẽ làm giảm ảnh hưởng của giả mạo của giá trị ngoại lai.

Bằng việc winsorizing các giá trị ngoại lai của LGR, NPL và DGR bị loại bỏ.

Dữ liệu sau winsorizing

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

LGR 171 0.095293 0.110996 -0.05769 0.280692

DGR 171 0.085941 0.160788 -0.15787 0.373969

ER 171 0.113083 0.073255 -0.20376 0.34045

SIZE 171 23.07028 1.533497 19.65024 25.26796

NPL 171 0.041883 0.025331 0.016235 0.09929

Bảng 10: Thống kê dữ liệu 19 ngân hàng TM Thái Lan sau khi loại bỏ giá trị

ngoại lai

(dữ liệu biến LGR, DGR, NPL được winsorizing)(nguồn: tác giả bài viết)

40

4.2.2 Kết quả thực nghiệm

4.2.2.1 Mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng

Các biến độc lập

LGR

Model 1 0.004714 (0.017711)

l.LGR

-0.0213209* (0.0122348)

ER

-0.071791** (0.0320916)

DGR

-0.0037309 (0.0120736)

SIZE

-0.0047841** (0.0021517)

N 152

R^2 0.2292

Bảng 11: Kết quả hồi quy Mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng các ngân hàng TM Thái Lan

(nguồn: tác giả bài viết)

Ở mô hình 1, mô hình không áp dụng hồi quy ngưỡng, hệ số hồi quy của LGR

dương không có ý nghĩa thống kê và l.LGR âm có ý nghĩa thống kê. Như vậy tăng

trưởng các khoản cho vay (tăng trưởng tín dụng) tác động làm giảm nợ xấu trong năm

tiếp theo điều ngày ngược lại với lý thuyết Foos (Lý thuyết của Foos: Các khoản vay

trong quá khứ đã có tác động đồng biến và có ý nghĩa thống kê đối với khoản lỗ của

khoản vay trong năm tới với mức tối đa trong năm thứ ba.)

Các hệ số hồi quy của Size âm có ý nghĩa thống kê trong mô hình 1 điều này

cho thấy các ngân hàng càng lớn càng ít nợ xấu. điều này ngược lại với giả thiết vấn đề

“too big to fail”

41

Hệ số hồi quy của ER là âm và có ý nghĩa thông kê như vậy Tỷ lệ vốn chủ sở

hữu ER càng lớn tác động làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Phù hợp với giả thuyết ngân hàng vốn

chủ sở hữu càng nhỏ càng gây ra rủi ro đạo đức khi làm tăng tỷ lệ nợ xấu.

4.2.2.2. Mô hình sử dụng hồi quy ngưỡng

Kiểm định mức ngưỡng của Hansen số liệu các ngân hàng TM Thái Lan. Kết

quả kiểm định mức ngưỡng của của mô hình 2,3,4 xác định mức ngưỡng với mức

ngưỡng có ý nghĩa thông kê cao. Tuy kết quả mức ngưỡng 3 mô hình có chút khác biệt

với giá trị là 5.62% mô hình 2 và 4; là 5.39% là mô hình 3 nhưng khoảng tin cậy của

mức ngưỡng trùng lắp nhau.

interval

Model Threshold Level γ Conf. (95%) P-value Số mẫu trên ngưỡng Số mẫu dưới ngưỡng

Mô hình 2 0.0562 0.0502 0.0568 0 37 134

Mô hình 3 0.0539 0.0497 0.0543 0 41 130

Mô hình 4 0.0562 0.0509 0.0568 0 37 134

Bảng 12: Kết quả kiểm định mức ngưỡng đối với ngân hàng TM Thái Lan

(nguồn: tác giả bài viết)

Đồng thời kết quả hồi quy trong cả 3 mô hình khẳng định ở dưới mức ngưỡng nợ

xấu, hệ số hồi quy của LGR có giá trị âm có ý nghĩa thông kê cao, tốc độ tăng trưởng

tín dụng tác động nghịch đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Ngược lại nợ xấu ở trên

mức ngưỡng hệ số hồi quy của LGR có giá trị dương có ý nghĩa thông kê cao, tốc độ

tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Tức là

ở mức nợ xấu cao việc tăng trưởng tín dụng gây ra nợ xấu cao hơn. Có thể ngân hàng

khi ở mức nợ xấu cao họ tiến hành đánh bạc để phục sinh, bằng các cho vay nhiều các

khoản rủi ro hơn. Kết quả thực nghiệm đúng với lý thuyết rủi ro đạo đức.

Ở mô hình 3 và mô hình 4, ở mức dưới mức ngưỡng, như vậy l.LGR vẫn có tác

động tương tự như hệ số hồi quy biến không độ trễ LGR. Khi tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp

42

dưới ngưỡng, việc tăng trưởng tín dụng tiếp tục tác động làm giảm tỷ lệ nợ xấu một năm

sau đó. Khi ở mức tỷ lệ nợ xấu cao hơn ngưỡng, việc tăng trưởng tín dụng tiếp tục tác

động làm tăng tỷ lệ nợ xấu một năm sau đó.

Với hệ số hồi quy của ER âm có ý nghĩa thống kê cao trong mô hình 2 và âm

không có ý nghĩa thống kê trong các mô hình 3 và 4, tỷ lệ vốn chủ sở hữu ER càng lớn

tác động làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Phù hợp với giả thuyết ngân hàng vốn chủ sở hữu càng

Model 3

Các biến độc lập LGR(l.NPL< γ)

Model 2 -0.035996** (0.0168038)

Model 4 -0.0286347* (0.0168003)

LGR(l.NPL> γ)

0.0679862*** (0.020761)

l.LGR(l.NPL< γ)

l.LGR(l.NPL> γ)

ER

-0.0192729 (0.0360409)

-0.0459971*** (0.0116755) 0.0653081*** (0.0191877) -0.0086827 (0.0356283)

0.0442465* (0.0227042) -0.0317767*** (0.0117968) 0.0372842* (0.0212288) -0.0182483 (0.034936)

DGR

SIZE

0.0004997 (0.0111733) -0.0078342 (0.0064896)

0.0009586 (0.0075446) -0.0125657** (0.0061534)

0.003749 (0.0110104) -0.0107382* (0.0064265)

N

152

152

152

R^2

0.1735

0.1316

0.1810

nhỏ càng gây ra rủi ro đạo đức khi làm tăng tỷ lệ nợ xấu.

Bảng 13: Kết quả hồi quy của các ngân hàng TM Thái Lan có sử dụng hồi quy ngưỡng

(nguồn: tác giả bài viết)

Các hệ số hồi quy của Size âm có ý nghĩa thống kê trong mô hình 1,3,4 điều

này cho thấy các ngân hàng càng lớn càng ít nợ xấu. Điều này ngược lại với giả thiết

vấn đề “too big to fail”. DGR không có nghĩa thống kê trong tất cả 4 mô hình. Như vây

43

ta không tìm thấy bằng chứng cho các giả thiết vấn đề “bảo hiểm tiền gửi” tại các ngân

hàng TM Thái Lan.

4.3 Nghiên cứu rủi ro đạo đức trong ngành ngân hàng Indonesia

4.3.1 Dữ liêu và thông kê mô tả

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

0.204327 0.371079 -0.40858 4.800621 LGR 234

0.187295 0.317457 -0.35047 3.593093 DGR 234

0.121309 0.04406 -0.03275 0.385543 ER 234

31.34305 1.728315 27.46421 34.65767 Size 234

0.029425 0.040657 2.11E-05 0.509558 NPL 234

Bảng 14: Thống kê dữ liệu 26 ngân hàng TM Indonesia

(nguồn: tác giả bài viết)

Giống như Dữ liệu các Ngân hàng TM Việt Nam. Việc đầu tiên là thông kê mô

tả dữ liệu các ngân hàng TM Indonesia và thông kê lại dữ liệu sau winsorizing.

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

LGR 234 0.184528 0.188738 -0.1797 0.840293

DGR 234 0.16173 0.150017 -0.10646 0.490288

ER 234 0.121309 0.04406 -0.03275 0.385543

Size 234 31.34452 1.714199 27.99895 34.44453

NPL 234 0.026849 0.020494 0.002318 0.099532

Bảng 15: Thống kê dữ liệu các ngân hàng TM Indonesia sau khi loại bỏ giá trị ngoại lai

(nguồn: tác giả bài viết)

44

Giống như dữ liệu các Ngân hàng TM Việt Nam các biến LGR, NPL và DGR sẽ được

được loại bỏ các giá trị ngoại lại bằng kĩ thuật winsorizing, làm cho các kết quả hồi quy

chính xác hơn

4.3.2. Kết quả thực nghiệm

4.3.2.1. Mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng

Ở mô hình 1, mô hình không áp dụng hồi quy ngưỡng, hệ số hồi quy của LGR

âm không có ý nghĩa thống kê và hệ số hồi quy của l.LGR âm và có ý nghĩa thống kê.

Model 1 Các biến độc lập

-0.0149351 LGR

(0.009376)

l.LGR -0.0220138***

(0.0061508)

ER -0.0209851

(0.0324824)

DGR -0.0125142

(0.0125736)

SIZE -0.0012975

(0.0013139) 208 N

0.1226 R^2

Bảng 16: Kết quả hồi quy mô hình không sử dụng hồi quy ngưỡng các ngân hàng

TM Indonesia. (nguồn: tác giả bài viết)

Như vậy tăng trưởng tín dụng tác động làm giảm nợ xấu điều ngày ngược lại với

lý thuyết Foos (Lý thuyết của Foos: Các khoản vay trong quá khứ đã có tác động đồng

biến và có ý nghĩa thống kê đối với khoản lỗ của khoản vay trong năm tới với mức tối

45

đa trong năm thứ ba.). Các hệ số hồi quy các biến độc lập khác không có ý nghĩa thống

kê.

4.3.2.2 Mô hình sử dụng hồi quy ngưỡng

Kết quả hồi quy trong cả 3 mô hình khẳng định ở dưới mức ngưỡng nợ xấu, hệ

số hồi quy của LGR có giá trị âm có ý nghĩa thông kê cao, tốc độ tăng trưởng tín dụng

tác động nghịch đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Ngược lại ở trên mức ngưỡng

nợ xấu hệ số hồi quy của LGR có giá trị dương có ý nghĩa thông kê cao, tốc độ tăng

trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Tức là ở

mức tỷ lệ nợ xấu cao việc tăng trưởng tín dụng gây ra nợ xấu cao hơn. Kết quả thực

nghiệm đúng với lý thuyết rủi ro đạo đức.

Threshold Conf. interval Số mẫu trên Số mẫu dưới

Model Level(γ ) (95%) P-value ngưỡng ngưỡng

Mô hình 2 0.0686 0.0624 0.0686 0 10 224

Mô hình 3 0.0686 0.0576 0.0686 0 10 224

Mô hình 4 0.0686 0.0635 0.0686 0 10 224

Bảng 17: Kết quả kiểm định mức ngưỡng ngân hàng TM Indonesia

(nguồn: tác giả bài viết)

Ở mức dưới mức ngưỡng tỷ lệ nợ xấu, hệ số hồi quy của biến độ trễ l.LGR dương

ý nghĩa thống kê ở mô hình 3 và dương không có ý nghĩa thống kê mô hình 4, như vậy

l.LGR vẫn có tác động tương tự như hệ số hồi quy biến không độ trễ LGR. Khi tỷ lệ nợ

xấu ở mức thấp dưới ngưỡng, việc tăng trưởng tín dụng (tăng khoản cho vay) tiếp tục

tác động làm giảm tỷ lệ nợ xấu một năm sau đó. Khi ở mức tỷ lệ nợ xấu cao hơn ngưỡng,

việc tăng trưởng tín dụng (tăng khoản cho vay) tiếp tục tác động làm tăng tỷ lệ nợ xấu

một năm sau đó.

46

Hệ số hồi quy của biến DGR giá trị âm và có ý nghĩa thống kê trong mô hình 3

và âm không có ý nghĩa thống kê trong các mô hình còn lại như vậy. Tốc độ tăng trưởng

tiền gửi gây tác động nghịch biến đối với nợ xấu như vậy không đúng với giả thiết vấn

đề rủi ro đạo đức đối với bảo hiểm tiền gửi.

Các biến độc lập Model 2 Model 3 Model 4

LGR(l.NPL< γ) -0.0259106*** (0.0089089) -0.02831*** (0.009417)

0.0263761* 0.038623*** LGR(l.NPL> γ) (0.0151355) (0.014928) -0.0286788*** -0.03146*** l.LGR(l.NPL< γ) (0.0060995) (0.006302)

0.0129797 0.029314** l.LGR(l.NPL> γ) (0.0140383)

(0.013513) -0.0007707 0.0013912 0.033226 ER (0.0334557) (0.0321525) (0.03314)

-0.00989 -0.024619*** -0.0067147 DGR (0.012217) (0.0080805) (0.0115567)

0.0010694 -0.0007887 -0.00119 SIZE (0.0025254) (0.0024693) (0.00261)

N 208 208 208

R^2 0.2919 0.1725 0.2919

Bảng 18: Kết quả hồi quy ngân hàng TM Indonesia có sử dụng hồi quy ngưỡng.

(nguồn: tác giả bài viết)

Như vậy kết quả thực nghiệm ở 3 nước đều cho thấy tồn tại hành vi rủi ro đạo

đức: Thường ngày các ngân hàng luôn đối mặt với rủi ro nợ xấu. Ở mức tỷ lệ nợ xấu

thấp dưới mức ngưỡng nợ xấu, các ngân hàng giảm các khoản cho vay rủi ro để giảm

thiểu khoản nợ xấu khi đó tỷ lệ tăng trưởng tín dụng âm. Khi ở mức tỷ lệ nợ xấu cao

trên ngưỡng nợ xấu, các ngân hàng tăng các khoản cho vay rủi ro (tỷ lệ tăng trưởng tín

47

dụng dương) để bù đắp lại mất mát từ nợ xấu. Việc cho vay rủi ro cao hơn không những

không bù đắp vào khoản nợ xấu trước đó mà gây ra nợ xấu lớn hơn trong năm hiện tại

và một năm sau đó. Khi đó ngành ngân hàng đối mặt với rủi ro đạo đức. Các hệ số hồi

Các Ngân hàng TM Việt Nam

Vấn đề too big too fail

Không tìm thấy bằng chứng

Vấn đề bảo hiểm tiền gửi Không tìm thấy bằng chứng

Ngược lại với giả thuyết- ngân hàng vốn chủ sở hữu

Vấn đề cơ cấu vốn chủ sở

càng nhỏ càng ít gây ra rủi ro đạo đức khi làm giảm nợ

hữu NH

xấu hoặc ngược lại.

Vấn đề lý thuyết hành vi

Các giá trị hệ số hồi quy có ý nghĩ thống kê cao

Dưới mức ngưỡng nợ xấu, tốc độ tăng trưởng tín dụng

tác động nghịch biến đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân

hàng. Ở trên mức ngưỡng, tốc độ tăng trưởng tín dụng

tác động cùng chiều đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân

hàng việc tăng trưởng tín dụng (tăng khoản cho vay) tiếp

tục tác động làm tăng nợ xấu một năm sau đó.

quy các biến độc lập khác không có ý nghĩa thống kê

48

Các ngân hàng TM Thái Lan

Vấn đề too big too fail Ngược lại giả thuyết cho thấy các ngân hàng càng lớn càng ít nợ xấu

Vấn đề bảo hiểm tiền gửi Không tìm thấy bằng chứng

Phù hợp với giả thuyết ngân hàng vốn chủ sở hữu càng nhỏ càng gây ra rủi ro đạo đức khi làm tăng nợ xấu.

Vấn đề cơ cấu vốn chủ sở hữu NH

Vấn đề lý thuyết hành vi Các giá trị hệ số hồi quy có ý nghĩ thống kê cao

Dưới mức ngưỡng nợ xấu, tốc độ tăng trưởng tín dụng tác động nghịch biến đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Ở trên mức ngưỡng, tốc độ tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng việc tăng trưởng tín dụng (tăng khoản cho vay) tiếp tục tác động làm tăng nợ xấu một năm sau đó.

Các ngân hàng TM Indonesia

Vấn đề too big too fail Không tìm thấy bằng chứng

Vấn đề bảo hiểm tiền gửi Ngược lại với giả thuyết, Tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi DGR tác động làm giảm nợ xấu

Vấn đề cơ cấu vốn chủ SH Không tìm thấy bằng chứng

Vấn đề lý thuyết hành vi Các giá trị hệ số hồi quy có ý nghĩ thống kê cao

Dưới mức ngưỡng nợ xấu, tốc độ tăng trưởng tín dụng tác động nghịch biến đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Ở trên mức ngưỡng, tốc độ tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến giá trị tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng việc tăng trưởng tín dụng (tăng khoản cho vay) tiếp tục tác động làm tăng nợ xấu một năm sau đó.

Bảng 19: Tóm tắt kết quả thực nghiệm(nguồn: tác giả tự tổng hợp)

49

CHƯƠNG 5: Kết luận Nghiên cứu này tiến hành kiểm tra rủi ro đạo đức trong ngành ngân hàng Việt

Nam, Thái Lan và Indonesia với dữ liệu bảng hằng năm của 19 Ngân hàng TM Việt

Nam ,19 ngân hàng TM Thái Lan và 26 ngân hàng TM Indonesia. Nghiên cứu của chúng

tôi 4 giả thuyết về rủi ro đạo đức và kiểm tra xem nó có tồn tại ngân hàng các nước này

Đối với lý thuyết rủi ro đạo đức về hành vi ngưỡng nợ xấu: Ở mức tỷ nợ xấu

thấp dưới mức ngưỡng nợ xấu, các ngân hàng giảm các khoản cho vay rủi ro để giảm

thiểu khoản nợ xấu khi đó tỷ lệ tăng trưởng tín dụng âm. Khi ở mức tỷ lệ nợ xấu cao

trên ngưỡng nợ xấu, các ngân hàng tăng các khoản cho vay rủi ro (tỷ lệ tăng trưởng tín

dụng dương) để bù đắp lại mất mát từ nợ xấu. Việc cho vay rủi ro cao hơn không những

không bù đắp vào khoản nợ xấu trước đó mà gây ra nợ xấu lớn hơn trong năm hiện tại

và một năm sau đó. Khi đó ngành ngân hàng đối mặt với rủi ro đạo đức. Nghiên cứu

cho thấy cho thấy rủi ro đạo đức có tồn tại trong ngành ngân hàng VN, và Indonesia và

Thái Lan với các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê cao. Bài nghiên cứu của chúng tôi

đưa ra bằng chứng thực nghiêm rủi ro đạo đức tồn tại trong ngành ngân hàng VN, Thái

lan và Indonesia. Với mức ngưỡng nợ xấu là 7,13% đối với VN, mức ngưỡng 5,62%

đối với Thái Lan và 6,86% đối với Indonesia.

Đối với giả thuyết rủi ro đạo đức “Too big to fail”: Vì quan trọng đối với nền

kinh tế, các ngân hàng lớn sụp đổ các chủ sở hữu và nhà quản lý chịu rất ít hậu quả

nhưng lại gây ra hậu quả nghiêm trọng đối với nền kinh tế. Bài nghiên cứu của chúng

tôi không tìm thấy bằng chứng tồn tại vấn đề này ở các Ngân hàng TM Việt Nam, Thái

Lan và Indonesia.

Đối với giả thuyết rủi ro đạo đức gây ra bởi bảo hiểm tiền gửi: Với mục đích

tốt bảo hiểm tiền gửi có thể bị lạm dụng bởi các ngân hàng. Người ta tin rằng bảo hiểm

tiền gửi tự do khuyến khích sự liều lĩnh và rủi ro vô tâm đối với các nhà quản lý của các

tổ chức ngân hàng, làm tăng nợ xấu. Bài nghiên cứu của chúng tôi không tìm thấy bằng

chứng tồn tại vấn đề này ở các Ngân hàng TM Việt Nam, Thái Lan và Indonesia.

50

Đối với vấn đề giả thuyết các ngân hàng có vốn tương đối thấp đáp ứng các ưu

đãi rủi ro đạo đức bằng cách tăng mức độ rủi ro của danh mục cho vay, dẫn đến các

khoản vay không phù hợp cao hơn trong tương lai từ đó gây ra tỷ lệ nợ xấu cao hơn.

Ngân hàng tỷ vốn chủ sở hữu càng nhỏ càng gây ra rủi ro đạo đức khi làm tăng nợ xấu

chỉ tìm thấy ở các ngân hàng TM Thái Lan. Bài viết không tìm thấy bằng chứng vần đề

trên ở các Ngân hàng TM Việt Nam và Indonesia.

Đối với riêng các ngân hàng TM VN, tỷ lệ vốn chủ sở hữu càng lớn tác động

làm tăng tỷ lệ nợ xấu. Có thể các ngân hàng TM có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao là những

ngân hàng TM có một phần sở hữu nhà nước và thuộc quyền kiểm soát bởi cổ đông nhà

nước. Với ngân hàng TM có tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp là các ngân hàng tư nhân không

có vốn nhà nước. Và các ngân hàng tư nhân có quyền kiểm soát bởi các cổ đông tư nhân

sẽ bảo vệ tài sản của mình tốt hơn bằng cách giám sát hoạt động ngân hàng chặt chẽ

hơn.

Nghiên cứu góp phần cho các phần giúp các nhà quản lý công ty ngân hàng và

cơ quan quản lý ngành ngân hàng xác định được rủi ro đạo đức, ngưỡng nợ xấu xảy ra

rủi ro đạo đức để giữ các ngân hàng dưới mức nợ xấu đó. Tránh nguy cơ bất ổn định

của các ngân hàng. Tránh gây bất ổn cho toàn ngành ngân hàng.

Hạn chế của nghiên cứu:

Theo Zhang (2016), nếu các nhà quản lý kỳ vọng rằng chính phủ sẽ hỗ trợ các

ngân hàng lâm vào tình cảnh khó khăn, chính họ sẽ làm tăng nguy cơ chấp nhận rủi ro

quá mức. Tình hình tồi tệ hơn đối với các ngân hàng có sở hữu nhà nước. Zhang đưa ra

ý kiến về rủi ro đạo đức các ngân hàng Trung Quốc.

Hạn chế của nghiên cứu của chúng tôi là chưa xét đến việc phân loại cơ cấu

nhóm ngân hàng. Ngành ngân hàng Việt Nam gặp rủi ro tương tự như ngành ngân hàng

Trung Quốc khi có nhiều ngân hàng thương mại có một phần sở hữu nhà nước, được

kiểm soát cổ đông nhà nước. Khi đó ngân hàng nhà nước phải trợ giúp các ngân hàng

TM này nếu ngân hàng xảy ra tình trạng khó khăn. Một điều chúng ta thấy rõ ràng ngân

hàng nhà nước và chính phủ VN chưa sẵn sàng để ngân hàng phá sản. Mặc dù gần đây

51

mới có các đề xuất cho các ngân hàng phá sản. Và một rủi ro đạo đức nữa khi các nhà

quản lý ngân hàng ít phải chịu trách nhiệm về việc gây thua lỗ cho ngân hàng thương

mại có một phần vốn nhà nước. Với cơ cấu sở hữu như vậy nghiên cứu cần xem xét các

tác động của rủi ro đạo đức giữa các nhóm ngân hàng thương mại có một phần sở hữu

nhà nước và các ngân hàng thương mại sở hữu tư nhân hoàn toàn. Bằng cách phân loại

hai nhóm ngân hàng thương mại để kiểm tra xem rủi ro đạo đức của các ngân hàng có

một sở hữu nhà nước có cao hơn các ngân hàng sở hữu tư nhân hoàn toàn hay không?

Do mẫu dữ liệu chúng tôi thu thập được không đủ lớn để thực hiện các kiểm tra như

vậy.

Hạn chế thứ hai, mà tác giả bài viết này gặp phải là việc không thể kiểm định

chung một bộ dữ liệu của ngân hàng cả ba nước vì dữ liệu thu thập có đơn vị tiền tệ

khác nhau. Mô hình hồi quy có biến SIZE bằng logaric số tự nhiên của tổng tài sản ngân

hàng gây ra việc bộ dữ liệu với đơn vị tiền khác nhau dẫn đến việc hồi quy biến SIZE

không phù hợp. Tác giả bài viết hy vọng các nghiên cứu sau có thể tìm ra bộ dữ liệu tốt

hơn.

Việc ngân hàng sụp đổ trong tình trạng tác động rất xấu đến tài chính của ngành

ngân hàng và toàn bộ hệ thống kinh tế. Các nhà quản lý ngân hàng và các cơ quan quản

lý của chính phủ rất quan tâm đến vấn đề làm sao để dự đoán sự sụp đổ ngân hàng. Do

đó việc cần thiết làm tìm ra các phương pháp phát hiện sớm các vấn đề rủi ro đạo đức

để hạn chế việc tăng tỷ lệ nợ xấu. Thông qua việc phát hiện sớm tình trạng rối loạn của

một tổ chức tài chính và sự tạo điều kiện cho các cơ quan quản lý can thiệp sớm. Từ đó

các chi phí cứu trợ được giảm thiểu.

Chúng tôi hi vọng nghiên cứu của chúng tôi góp phần nhỏ trong việc phát hiện

dự báo các hành động gây rủi ro đạo đức của ngân hàng từ đó các nhà quản lý vĩ mô và

quản lý ngân hàng có thể ngăn chặn tình trạng tăng tỷ lệ nợ xấu ngân hàng trong tương

lai.

TÀI LIỆU THAM KHẢO.

Tiếng Việt

1. Châu Đình Linh, 2015. Bức tranh toàn diện về xử lý nợ xấu ngân hàng từ 2010 đến

tháng 8/2015. Cafef.vn

2. Lê Thị Thùy Vân, 2017. Xử lý nợ xấu ở Việt Nam: Thực trạng và những vấn đề đặt

ra. Viện chiến lược và chính sách tài chính

3. Ngân Hàng Nhà Nước, 2005 Quyết định của thống đốc ngân hàng nhà nước ban

hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng

trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng thống đốc ngân hàng nhà nước,

493/2005/QĐ-NHNN

4. Vũ Thanh Hà và Trần Thu Hường, 2012. Lý luận cơ bản về rủi ro đạo đức trong hoạt

động ngân hàng. Ngân Hàng Nhà Nước Việt Nam

Tiếng Anh

1. Barr, R.S., Seiford, L.M., Siems, T.F., 1994. Forecasting bank failure: a non-

parametric

frontier

estimation

approach. Recherches Economiques de

Louvain/Louvain Economic Review 60 (4), 417–429

2. Beattie, A. What is moral hazard? ,2018, Investopedia

Available

at:

https://www.investopedia.com/ask/answers/09/moral-hazard.asp

[Accessed april 9,2019]

3. Berger, A., DeYoung, R., 1997. Problem loans and cost efficiency in commercial

banks. Journal of Banking and Finance 21 (6), 849–870

4. Bloem A., Freeman R. ,2005. The Treatment of Nonperforming Loans. Eighteenth

Meeting of the IMF Committee on Balance of Payments Statistics Washington D.C.

June 27–July 1, 2005

5. Boyd, J.H., Graham, S.L., 1998. Consolidation in US banking: implications for

efficiency and risk. Bank Mergers and Acquisitions 3, 113–135.

6. Clair, R.T., 1992. Loan growth and loan quality: some preliminary evidence from

Texas Banks. Federal Reserve Bank of Dallas Economic Review 3, 9–21

7. Cottarelli, C., Dell’Ariccia, G., Vladkova-Hollar, I., 2005. Early birds, late risers, and

sleeping beauties: bank credit growth to the private sector in Central and Eastern

Europe and in the Balkans. Journal of Banking & Finance 29, 83–104

8. Dembe, A., Boden, L.,2000.. Moral Hazard A Question of Morality. New solutions

10(3), 257-279,2000

9. Demirguc-Kunt, A., 1989. Deposit-institution failures: a review of empirical

literature. Economic Review 25 (4), 2–18.

10. Elijah B., Hesna G., William C., H., Kaufman G. G., 2012. The Value of Banking

Relationships During a Financial Crisis, Federal Reserve Bank of Chicago 2012

11. Foos, D., Norden, L., Weber, M., 2010. Loan growth and riskiness of banks. Journal

of Banking & Finance 34 (12), 2929–2940.

12. Gropp,R. , Gruendl ,C., Guettler, A.,2010. The impact of public guarantees on bank

risk taking evidence from a natural experiment, Working paper series, European

Central Bank

13. Hansen, B.E., 1999. Threshold effects in non-dynamic panels: estimation, testing and

inference. Journal of Econometrics 93 (2), 345–368.

14. Hellmann T. F., Murdock K. C., and Joseph E. S, Liberalization,.2000. Moral Hazard

in Banking, and Prudential Regulation: Are Capital Requirements Enough?, The

American Economic Review, Vol. 90, No. 1 (Mar., 2000), pp. 147-165

15. Investopedia,.2014. How did moral hazard contribute to the 2008 financial crisis?

Available at: https://www.investopedia.com/ask/answers/050515/how-did-moral-hazard-

contribute-financial-crisis-2008.asp [Accessed april 9,2019]

16. Jensen, M.C., Meckling, W.H., 1976. Theory of the firm: managerial behavior,

agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics 3 (4), 305–

360

17. Kahneman, D.,Tversky.A., 1979. Prospect Theory: An Analysis of Decision

under Risk. Econometrica, Vol. 47, No. 2 (Mar., 1979), pp. 263-291

18. Kaufman.G.G., 1996. Bank Failures, Systemic Risk, and Bank Regulation. Cato

Journal, Cato Journal, Cato Institute, vol. 16(1), pages 17-45, Spring/Su.

19. Kim, I., Kim, I., Han, Y., 2014. Deposit insurance, banks’ moral hazard, and

regulation: evidence from the ASEAN countries and Korea. Emerging Markets

20. Kim, K., Park, K., Song, S., 2015. Banking market size structure and financial

stability: evidence from eight Asian countries. Emerging Markets Finance and Trade

21. KPMG .2018. Non performing loans in europe

Available

at: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/xx/pdf/2017/05/non-performing-

loans-in-europe.pdf [Accessed april 9,2019]

22. Koudstaal, M., Wijnbergen, S.V., 2012. On risk, leverage and banks: do highly

leveraged banks take on excessive risk? SSRN Working paper 2170008

Finance and Trade 50 (6), 56–71.

23. Louzis, D.P., Vouldis, A.T., Metaxas, V.L., 2012. Macroeconomic and bank-specific

determinants of non-performing loans in Greece: a comparative study of mortgage,

business and consumer loan portfolios. Journal of Banking & Finance 36, 1012–1027

24. Nicholas J. C. Replacing missing values, www.stata.com

Available at: https://www.stata.com/support/faqs/data-management/replacing-missing-

values/ [Accessed april 9,2019]

25. Nier, E., Baumann, U., 2006. Market discipline, disclosure and moral hazard in

banking. Journal of Financial Intermediation 15 (3), 332–361.

26. Sanderson A,. 2014. Costs of non-performing loans

Available at: https://www.herald.co.zw/costs-of-non-performing-loans/ [Accessed april

9,2019]

27. Soedarmono, W., Tarazi, A., Agusman, A., 2012. Loan loss provisions and lending

behaviour of banks: Asian evidence during 1992–2009. SSRN

28. Zhang D., Cai J., Dickinson D.G. and Kutan A.M. 2016. Non-Performing Loans, Moral Hazard and Regulation of The Chinese Commercial Banking System, Journal of Banking & Finance, 63, pp. 48-60.

Phụ lục 1: Danh sách các Ngân hàng TM Việt Nam được lấy số liệu.

STT Tên viết tắt Tên đầy đủ

1 ACB

2 BID Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam

3 CTG Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công thương Việt Nam

4 EIB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Xuất nhập khẩu Việt Nam

5 Hdbank Ngân hàng TMCP Phát triển TPHCM

6 KLB Ngân hàng TMCP Kiên Long

7 Marin Ngân hàng Thương mại cổ phần Hàng hải Việt Nam

8 MBB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội

9 NAM Á Ngân hàng TMCP Nam Á

10 NVB Ngân hàng Thương mại cổ phần Quốc Dân

11 PGB Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex

12 SCB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn

13 SHB Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn - Hà Nội

14 STB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín

15 TPB Ngân hàng TMCP Tiên Phong

16 VAB Ngân hàng TMCP Việt Á

17 VCB Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam

18 VIB Ngân hàng Thương mại cổ phần Quốc tế Việt Nam

19 VPB Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng

Mã CK

STT

Reuters

Tên ngân hàng

1

BABP.JK

PT Bank MNC Internasional Tbk

2

BACA.JK

PT Bank Capital Indonesia Tbk

3

BBCA.JK

PT Bank Central Asia Tbk

4

BBKP.JK

PT Bank Bukopin Tbk

5

BBNI.JK

PT Bank Negara Indonesia

6

BBNP.JK

Bank Nusantara Parahyangan Tbk.

7

BBRI.JK

Bank Rakyat Indonesia

8

BBTN.JK

Bank Tabungan Negara

9

BDMN.JK

PT Bank Danamon Indonesia Tbk

10

BEKS.JK

Bank Pembangunan Daerah Banten Tbk PT

11

BINA.JK

Bank Ina Perdana Tbk

12

BJBR.JK

Bank Pmbngn Daerh Jawa Brt dn Btn Tbk PT

13

BKSW.JK

Bank QNB Indonesia Tbk.

14

BMRI.JK

Bank Mandiri (Persero) Tbk

15

BNII.JK

Bank Maybank Indonesia Tbk

16

BNLI.JK

Bank Permata Tbk.

17

BSIM.JK

Bank Sinarmas Tbk.

18

BSWD.JK

Bank Of India Indonesia Tbk PT

19

BTPN.JK

Bank BTPN Tbk.

20

BVIC.JK

Bank Victoria International Tbk

21

INPC.JK

Bank Artha Graha Internasional Tbk PT

22

MAYA.JK

Bank Mayapada Internasional Tbk

23

MEGA.JK

Bank Mega Tbk.

24

NISP.JK

PT Bank OCBC NISP Tbk

25

PNBN.JK

Bank Pan Indonesia Tbk

26

SDRA.JK

PT Bank Woori Saudara Indonesia Tbk

Phụ lục 2: Danh sách các ngân hàng TM Indonesia được lấy số liệu.

Phụ lục 3: Danh sách các ngân hàng TM Thái Lan được lấy số liệu.

STT Tên ngân hàng TM Thái Lanđược lấy số liệu

Bangkok Bank Public Company Lim 1

Bank of Ayudhya Public Company 2

CIMB Thai Bank Public Company 3

Export-Import Bank of Thailand 4

Government Savings Bank 5

Industrial and Commercial Bank 6

Islamic Bank of Thailand 7

Kasikornbank Public Company Lim 8

Kiatnakin Bank Public Comp 9

Krung Thai Bank Public Company 10

Mega International Commercial 11

Siam Commercial Bank Public Com 12

SME Bank-Small and Medium Enter 13

Standard Chartered Bank 14

Thai Credit Retail Bank Public 15

Thanachart Capital Public Compa 16

Tisco Bank Public Company Limit 17

TMB Bank Public Company Limited 18

United Overseas Bank (Thai) PCL 19

Phụ lục 4: Kết quả hồi quy mô hình trên Stata 14 đối với ngân hàng TM VN

Phụ lục 5: Kết quả hồi quy mô hình trên Stata 14 đối với ngân hàng TM

Indonesia

Phụ lục 6: Kết quả hồi quy mô hình trên Stata 14 đối với ngân hàng TM Thái

estimates store fixed

Lan