Phân tích thực tiễn về những yếu tố quyết định nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

PHÂN TÍCH THỰC TIỄN VỀ NHỮNG YẾU TỐ QUYẾT

ĐỊNH NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

VIỆT NAM

Đỗ Quỳnh Anh, Nguyễn Đức Hùng

Hà Nội, tháng 1 năm 2013

Hanoi, 1/2013

Nội dung

 Lý do chọn đề tài  Tổng quan nghiên cứu  Phương pháp nghiên cứu, dữ liệu và biến  Phân tích thực nghiệm  Gợi ý chính sách

Hanoi, 1/2013

1. Lý do chọn đề tài

1. Lý do chọn đề tài

 Nợ xấu đang là vấn đề nổi cộm và được quan tâm nhất trong

lĩnh vực ngân hàng.

Non-performing loans

8.00%

7.20%

7.00%

6.00%

4.74%

5.00%

4.47%

3.60%

4.00%

3.50%

3.20%

3.18%

2.85%

3.00%

2.47%

2.20%

2.00%

2.00%

1.00%

0.00%

2002

2003

2004

2005

2007

2008

2009

2010

2011

Q1_2012 Q2_2012

1. Lý do chọn đề tài

 Có rất nhiều nguyên nhân dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao

như hiện nay.

 Nguyên nhân thực sự?

2. Tổng quan

2. Tổng quan

2.1. Định nghĩa nợ xấu và phân loại nợ  Thuật ngữ “nợ xấu” (viết tắt là NPL – Non-performing loans) có thể được thay thế bằng nợ khó đòi theo như Fofack (2005), hoặc các khoản vay có vấn đề (Berger và De Young, 1997)

 Nợ xấu cũng có thể được định nghĩa là các khoản nợ

không trả được (defaulted loans) mà ngân hàng không thể thu lợi từ nó (Ernst & Young, 2004).

Hanoi, 1/2013

Định nghĩa nợ xấu

 Tiêu chí định lượng: bất kỳ khoản vay nào quá hạn

90 ngày đều được xem là nợ xấu.

 Tiêu chí định tính: một khoản vay được xem là nợ xấu nếu có lý do để nghi ngờ về khả năng trả nợ của khách hàng. Phương pháp này dựa vào thông tin về tình hình tài chính của khách hàng cũng như xếp hạng tín dụng bên trong các thể chế tín dụng.

Hanoi, 1/2013

Định nghĩa nợ xấu

 Việt Nam: Nợ xấu là các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4, 5 quy

định trong Điều 6 và 7 tại Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ra ngày 22/04/2005 của NHNN.

=> Các khoản vay được coi là nợ xấu được xác định bằng cả

phương pháp định lượng và định tính.

Phân loại nợ

 Hiện chưa có một quy chuẩn quốc tế về phân loại nợ.  Hầu hết các quốc gia phát triển đều áp dụng phương pháp

phân loại nợ thành 5 nhóm: nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cần chú ý, nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ, nợ có khả năng mất vốn.

 Tại Việt Nam, mặc dù việc phân loại các khoản vay được quy

định trong Điều 6 (phương pháp định lượng) và Điều 7 (phương pháp định tính) nhưng phần lớn các ngân hàng hiện đang phân loại các khoản vay của họ dựa trên phương pháp định lượng mà không xem xét các yếu tố định tính. Chỉ có 3 NH thực hiện phương pháp phân loại theo định tính gồm: BIDV, Vietcombank, Agribank.

Hanoi, 1/2013

Phương pháp định lượng

 Nhóm 1: Các khoản nợ trong hạn mà TCTD đánh giá là có đủ khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng thời hạn.

 Nhóm 2: Các khoản nợ quá hạn dưới 90 ngày  Nhóm 3: Các khoản nợ quá hạn từ 90 đến 180 ngày  Nhóm 4: Các khoản nợ quá hạn từ 181 đến 360

ngày

 Nhóm 5: Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày

Phương pháp định tính

 Nhóm 1: Các khoản nợ trong hạn mà TCTD đánh giá là có đủ khả

năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng thời hạn.

 Nhóm 2: Các khoản nợ trong hạn mà TCTD đánh giá là có khả

năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi nhưng có dấu hiệu khách hàng suy giảm về khả năng trả nợ.

 Nhóm 3: Các khoản nợ trong hạn mà TCTD đánh giá là không có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi khi đến hạn; có khả năng tổn thất một phần nợ gốc và lãi.

 Nhóm 4: Các khoản nợ được đánh giá là khả năng tổn thất cao

 Nhóm 5: Các khoản nợ được đánh giá là không còn khả năng thu

hồi, mất vốn.

Phân loại nợ

 Việc phân loại nợ cho nhiều khoản vay của cùng

một khách hàng cũng khác nhau giữa các quốc gia.  Tại VN, ngân hàng chỉ xếp phần nợ không trả được vào nợ xấu, trong khi phần còn lại của khoản nợ vẫn được xếp là nợ đủ tiêu chuẩn.

2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu

2.2.1. Các yếu tố vĩ mô  Nhiều những nghiên cứu thực nghiệm xem xét tác động của các yếu tố vĩ mô đến các khoản nợ xấu (Rinaldi và Sanchis- Arellano, 2006; Segoviano et al., 2006; Berge and Boye, 2007; Cifter et al., 2009; and Nkusu, 2011).

 Các yếu tố vĩ mô thường được nhấn mạnh như: tốc độ tăng

trường GDP, sự mở rộng tín dụng, lãi suất thực, lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, cung tiền (M2),….

 2 biến được nghiên cứu trong bài: tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm

phát.

Hanoi, 1/2013

Tăng trưởng GDP

 Có bằng chứng cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu trong nhiều bài nghiên cứu trước như Salas và Suarina (2002); Rajan & Dhal (2003); Jimenez và Saurina(2005); Fofack(2005); và Quagliarello(2007).

 Lis et al. (2009) giải thích trong suốt cuộc khủng hoảng, nợ xấu mở rộng nguyên nhân là do sự khó khăn về tài chính của các hộ gia đình và các công ty. Khi nền kinh tế phát triển một cách mạnh mẽ, thu nhập của các công ty và hộ gia đình được tăng lên có thể cải thiện khả năng trả nợ dễ dàng hơn, nợ xấu thấp hơn.

=> Giả thuyết 1. Mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu

là ngược chiều.

Hanoi, 1/2013

Lạm phát

 Fofack (2005) cho thấy tỷ lệ lạm phát góp phần làm tăng số nợ xấu ở những nước Châu Phi cận Sahara. Tỷ lệ lạm phát cao dẫn tới sự suy giảm nhanh chóng vốn sở hữu của các ngân hàng thương mại và mức độ nợ xấu lớn hơn.

 Chase et al. (2005) cũng tìm thấy mối tương quan đáng kể

giữa lạm phát và nợ xấu.

 Tuy nhiên, Dash và Kabra (2010) đã không tìm thấy bằng

chứng về mối quan hệ này.

=> Giả thuyết 2. Tỷ lệ lạm phát cao dẫn tới sự mở rộng các

khoản nợ xấu (cùng chiều).

Hanoi, 1/2013

2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu

2.2.2. Các yếu tố vi mô  Các yêu tố vi mô được xem xét trong các nghiên cứu trước: quản lý kém, đạo đức nghề nghiệp, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, sự thiếu hiệu quả….

 Các yếu tố được nghiên cứu trong mô hình: tỷ lệ nợ xấu của năm trước, sự thiếu hiệu quả, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, kết quả kinh doanh tồi (ROE), tỷ lệ nợ trên tổng tài sản.

Tỷ lệ nợ xấu trước đó

 Bằng chứng của các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng mức độ của các khoản nợ xấu trước đây có thể ảnh hưởng đến mức độ hiện tại một cách đáng kể.

 Theo Jalan (2001) giải thích vấn đề về nợ xấu có thể phát sinh đáng

kể từ sự yếu kém trong quá trình thu hồi nợ hiện có, nguồn dự phòng không tương xứng với các tài sản bị tịch thu, phá sản hay những khó khăn trong việc thi hành quyết định của toà án.

 Dash và Kabra (2010), Das và Gosh (2007) tìm thấy sự tác động tích cực của tỷ lệ nợ xấu giai đoạn trước lên nợ xấu hiện tại.

=> Giả thuyết 3. Nợ xấu thời kỳ trước tác động dương (+) tới nợ xấu

thời kỳ hiện tại (cùng chiều).

Hanoi, 1/2013

Sự thiếu hiệu quả

 Sự thiếu hiệu quả (INEF) được định nghĩa là sự quản lý kém với những kỹ năng nghèo nàn trong việc xếp hạng tín dụng, thẩm định tài sản thế chấp và giám sát khách hàng.

 Có nhiều cách đo lường sự thiếu hiệu quả:

INEF = Chi phí hoạt động/Tổng tài sản Hoặc INEF = Chi phí hoạt động/Thu nhập hoạt động

 Tác động cùng chiều và ngược chiều của INEF lên nợ xấu đều

được tìm thấy.

=> Giả thuyết 4. Sự thiếu hiệu quả làm gia tăng mức

độ của nợ xấu

Hanoi, 1/2013

Quy mô ngân hàng

 Có nhiều phương pháp để đo lường quy mô ngân hàng:

Quy mô NH = Tài sản ngân hàng i/ Tổng tài sản các ngân hàng

Hoặc Quy mô NH = Log (tài sản ngân hàng)

 Quy mô NH có thể tác động lên nợ xấu theo cả chiều hướng tích cực (Rajan & Dhal, 2003; Dash & Kabra, 2010) và tiêu cực (Salas & Saurina, 2002; Hu et al., 2006).

 Những ngân hàng lớn có thể là hiệu quả hơn trong việc quản lý nợ xấu nhờ đa dạng hóa danh mục cho vay của họ. Tuy nhiên, những ngân hàng lớn có thể sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao do sự mong đợi vào sự bảo vệ của chính phủ khi những ngân hàng này gặp nạn  tỷ lệ nợ xấu có thể cao hơn.

=> Giả thuyết 5. Mức độ nợ xấu tỷ lệ thuận với quy mô ngân hàng.

Hanoi, 1/2013

Tăng trưởng tín dụng

 Lis et al.(2001), trong quá trình phát triển kinh tế, nhiều ngân hàng cạnh tranh mạnh mẽ ở thị phần cho vay, điều này mang lại mức tăng trưởng tín dụng cao

 Các NHTM cho vay quá mức thường được xem là chỉ số quan trọng tác động đến các khoản nợ xấu trong nhiều bài nghiên cứu như Keeton và Morris, 1987; Sinkey và Greenwalt, 1991; Keeton, 1999; Salas và Saurina, 2002; Jimenez và Saurina, 2005.

=> Giả thuyết 6. Sự tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ cùng

chiều với nợ xấu.

Hanoi, 1/2013

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản

 Sinkey và Greenwalt (1991); Dash và Kabra (2010) đã tìm thấy quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản với nợ xấu.

 Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản đề cập đến sự chấp nhận rủi ro

của các ngân hàng đối với các khoản nợ xấu. Nguyên nhân là các ngân hàng có tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản cao có thể dẫn tới các khoản nợ xấu cao hơn trong thời kỳ nền kinh tế suy thoái.

⇒ Giả thuyết 7. Có mối liên hệ cùng chiều giữa nợ xấu và tỷ lệ

cho vay trên tổng tài sản.

Hanoi, 1/2013

Kết quả kinh doanh kém

 Năm 2010 và 2011, Louzis et al. đã tìm thấy mối quan hệ giữa

kết quả kinh doanh kém và nợ xấu .

 Kết quả kinh doanh trong các ngân hàng được định nghĩa trong hai biến là lợi nhuận trên vốn cổ phần (ROE) và lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA).

 Điều này có nghĩa là thu nhập trong quá khứ có quan hệ tiêu

cực tới các khoản nợ xấu. Do đó, giả thiết sau được phát triển:

⇒ Giả thuyết 8. Kết quả kinh doanh kém có tác động ngược

chiều với nợ xấu.

Hanoi, 1/2013

3. Phương pháp, dữ liệu và các biến

3. Phương pháp, dữ liệu và các biến

3.1. Mô hình  Dữ liệu mảng (panel data) được sử dụng trong nghiên cứu;  Dựa trên những thảo luận trên, ta có thể xây dựng phương

trình cho tỷ lệ những khoản nợ xấu của ngân hàng i trong năm t (NPLi,t):

 lnNPLi,t = β0lnNPLi,t-1+ β1SIZEi,t + β2∆LOANSi,t

+β3∆LOANSi,t-1 + β4INEFi,t + β5ROEi,t + β6lnL_Ai,t+ β7CPIt + β8lnCPIt-1 + β9∆GDPt + β10∆GDPt-1+ η + εi,t

 Trong đó , i = 1,...N, t = 1,...T;

Hanoi, 1/2013

3.2. Các biến

3.3. Dữ liệu

 CSDL được thu thập từ 10 ngân hàng thương mại lớn hoạt động trong giai đoạn từ 2005 -2006 đến 2010 – 2011. Tác giả trích lọc, tận dụng các biến số vĩ mô và các biến số nội tại của ngân hàng.

 Các biến vĩ mô như là tốc độ tăng trưởng GDP thực tế, tỷ lệ thất nghiệp hàng năm, tỷ lệ lạm phát được thu thập từ website của WB, ADB và IMF trong giai đoạn phân tích .

 Các biến nội tại của Ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu được lấy từ

Báo cáo thường niên của các NHTM.

Hanoi, 1/2013

4. Phân tích thực nghiệm

Thống kê mô tả

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

70 -4.256877 0.9107324 -7.091767 -1.276212 LnNPLi,t

70 7.062143 1.218726 5.323 8.456 Macroeconomic variables ∆GDPt

70 7.333429 1.134936 5.323 8.456 ∆GDPt-1

70 11.98571 5.000846 6.52 19.9 ∆CPIt

70 10.75286 4.346335 6.52 19.9 ∆CPIt-1

67 -4.189622 1.020777 -7.091767 -1.104567 Bank-specific variables LnNPLi,t-1

70 .5390075 .1191332 .3307789 .8157808 LnL_Ai,t

70 .1 .0831387 .0133144 .2983303 Sizei,t

70 10.55646 1.150759 8.011024 12.59112 ∆Loansi,t

67 10.30334 1.217964 7.531016 12.44585 ∆Loansi,t-1

70 .3993197 .0911952 .2256709 .648415 INEFi,t

70 23.31986 10.50719 -1.45 53.8 ROEi,t

Kết quả hồi quy

Variables

Coefficient

Std. error

t-statistics

Prob.

-0.451097

0.2473074

-1.82

0.074

Macro-factors ∆GDPt

0.0045608

0.1115226

0.04

0.968

∆GDPt-1

0.0448533

0.0233597

1.92

0.060

CPIt

-0.048013

0.0461662

-1.04

0.303

CPIt-1

0.6157504

0.0683619

9.01

0.000

Bank-specific factors LnNPLi,t-1

-1.808006

0.3076856

-5.88

0.000

∆Loansi,t

1.148698

0.3420488

3.36

0.001

∆Loansi,t-1

1.471707

0.6738011

2.18

0.033

LnL_Ai,t

6.176109

2.400911

2.57

0.013

Sizei,t

-2.375142

0.7849249

-3.03

0.004

INEFi,t

-0.0077559

0.0062445

-1.24

0.219

ROEi,t

R-squared

0.8383

Kết quả hồi quy

 Các yếu tố vĩ mô như lạm phát và tăng trưởng GDP tác động đáng kể đến mức độ nợ xấu trong giai đoạn nghiên cứu.

 Giả thuyết 1: Có ý nghĩa ở mức 10%  tăng trưởng GDP tại thời điểm hiện tại và nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều  Khi nền kinh tế tăng trưởng chậm, mức độ nợ xấu trong tương lai tăng lên

 Giả thuyết 2: Có ý nghĩa ở mức 10%  Lạm phát

cao ở hiện tại dẫn đến nợ xấu tăng theo

Kết quả hồi quy

 Giả thuyết 3: Tỷ lệ nợ xấu thời kỳ trước tác động mạnh mẽ lên NPL ở mức 1%  Một NH có mức nợ xấu cao hiện tại sẽ có tỷ lệ nợ xấu cao trong năm tiếp theo.

 Giả thuyết 4: Sự thiếu hiệu quả cũng tác động ngược chiều đến nợ xấu ở mức 1% (khác so với dự đoán)  Có sự đánh đổi giữa sự phân bổ nguồn lực cho bảo hiểm, giám sát các khoản vay với chi phí đo lường hiệu quả. Nói cách khác, những ngân hàng dành ít nỗ lực để đảm bảo chất lượng khoản vay sẽ có chi phí hoạt động thấp, đồng thời cũng dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hơn về lâu dài.

Kết quả hồi quy

 Giả thuyết 5: Mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô NH và NPL được tìm thấy ở mức ý nghĩa 5%  Ngân hàng lớn thường mạo hiểm hơn để tăng tỷ phần vốn vay, do đó có nợ xấu cao hơn.

 Giả thuyết 6: Tăng trưởng tín dụng tại thời điểm hiện tại và sau 1 năm đều có ảnh hưởng rất mạnh lên nợ xấu. Mặc dù tăng trưởng tín dụng của thời điểm hiện tại có quan hệ ngược chiều với nợ xấu (dù tăng trưởng cao, nợ xấu vẫn thấp) nhưng tác động ngược lại xảy ra sau 1 năm (tăng trưởng cao, nợ xấu cũng cao)  Tăng trưởng tín dụng cao chưa làm tăng nợ xấu ngay lập tức mà sau 1 năm.

Kết quả hồi quy

 Giả thuyết 7: Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản tác động

tích cực lên nợ xấu ở mức 5%  NHTM chấp nhận rủi ro cao có khả năng dẫn đến nợ xấu cao hơn.

 Giả thuyết 8: Không có ý nghĩa thống kê.

5. Gợi ý chính sách

5. Gợi ý chính sách

 Khi nền kinh tế không ổn định như tăng trưởng GDP thấp

hoặc lạm phát cao, các nhà quản lý NH nên chú ý nhiều hơn đến quản lý rủi ro tín dụng để kiểm soát nợ xấu .

 Giới quản lý của các NHTM nên “giới hạn tốc độ” để hạn chế tốc độ tăng trưởng của các danh mục cho vay. Giới hạn tốc độ như vậy không nhất thiết phải áp dụng cho toàn bộ danh mục cho vay, nhưng có thể hạn chế các loại cho vay được coi là gây ra rủi ro đáng kể cho danh mục cho vay và do đó có thể tạo ra các khoản cho vay có vấn đề.

 Tác giả phát hiện bằng chứng cho thấy các NHTM lớn hơn có xu hướng các khoản nợ xấu cao hơn; gợi ý cơ quan quản lý nên theo dõi chặt chẽ những hoạt động cho vay của các ngân hàng thương mại lớn tại Việt Nam.

Hanoi, 1/2013

5. Gợi ý chính sách

 Tỷ lệ nợ xấu năm trước cũng tác động mạnh đến nợ xấu hiện tại  Cơ quan chức năng có thể sử dụng chỉ số này để cảnh báo các ngân hàng về mức độ nợ xấu tiềm tàng trong tương lai.

 Các nhà quản lý NH có thể sử dụng chỉ số về chi phí hiệu quả và tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản để làm dự báo cho nợ xấu trong tương lai.

Hanoi, 1/2013

Hanoi, 1/2013