Tác Động của rủi ro tín dụng Đến khả năng sinh lời tại các ngân hàng thương mại cổ phần việt nam

Tại Việt Nam, các nghiên cứu của Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh 2020 về tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của 31 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008

GIỚI THIỆU

Lý do chọn đề tài

Ngân hàng thương mại đóng vai trò như một thấu kính phản ánh nền kinh tế, với chức năng trung gian quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Hệ thống ngân hàng thương mại hiệu quả và bền vững là yếu tố thiết yếu cho sự ổn định và phát triển kinh tế, tài chính của quốc gia Tuy nhiên, hoạt động kinh doanh của ngân hàng đối mặt với nhiều loại rủi ro như thanh khoản, tín dụng, hoạt động, pháp lý, thị trường và công nghệ Trong số đó, rủi ro tín dụng được coi là rủi ro lớn nhất và thường xuyên xảy ra, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Ngân hàng thương mại (NHTM) chủ yếu thực hiện hai nghiệp vụ chính là huy động vốn và cấp tín dụng Trong đó, hoạt động cấp tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro nhất, do đó, hiệu quả hoạt động của ngân hàng phụ thuộc lớn vào việc đo lường và quản lý rủi ro tín dụng một cách hiệu quả.

Giai đoạn 2017 đến 2022 tại Việt Nam chứng kiến sự cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) và áp dụng quản trị theo tiêu chuẩn Basel II Trong thời gian này, hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại, đặc biệt là khối ngân hàng thương mại cổ phần, trở nên sôi động và cạnh tranh ngày càng gay gắt.

Nguồn thu nhập chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) chủ yếu từ hoạt động cho vay, đặc biệt là đối tượng khách hàng doanh nghiệp thông qua sản phẩm tài trợ thương mại Tuy nhiên, đại dịch Covid-19 vào năm 2020 đã gây ra tác động tiêu cực lớn đến nền kinh tế toàn cầu, làm giảm thu nhập và tiêu dùng, gián đoạn hoạt động xuất nhập khẩu, và dẫn đến nhiều doanh nghiệp thua lỗ hoặc phá sản Theo Neu-Jica (2020), tỷ lệ nợ xấu gia tăng trong bối cảnh dịch bệnh, trong khi thu nhập từ lãi và dịch vụ cũng giảm sút Các tổ chức tín dụng (TCTD) gặp khó khăn do thừa vốn huy động, khi nhu cầu vay từ khách hàng giảm mạnh, gây ra thách thức nghiêm trọng cho hoạt động kinh doanh của NHTM.

Trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19 và giai đoạn phục hồi, chính phủ và Ngân hàng Nhà nước đã ban hành nhiều quy định cho phép các tổ chức tín dụng cơ cấu nợ vay mà không thay đổi nhóm nợ Chính sách này giúp các khoản nợ được cơ cấu thay vì chuyển thành nợ xấu, dẫn đến việc số dư nợ xấu thực tế trong giai đoạn này cao hơn, gây ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại.

Theo VCBS (2023), trong giai đoạn nới lỏng tiền tệ kéo dài, hoạt động cho vay của các ngân hàng thương mại cổ phần đã tăng từ 42% năm 2016 lên 48% vào cuối năm 2022 Đặc biệt, các ngân hàng tư nhân lớn với mô hình hoạt động hiệu quả đã đóng góp 32% lợi nhuận mặc dù chỉ chiếm 16% thị phần tín dụng Tuy nhiên, nợ xấu và nợ tiềm ẩn rủi ro gia tăng; đến cuối năm 2022, tỷ lệ nợ xấu nội bảng tăng lên 1,6% từ 1,4% vào cuối năm 2021, trong khi nợ nhóm 2 cũng tăng lên 1,8% do một phần nợ tái cơ cấu chuyển nhóm khi Thông tư 14 hết hiệu lực Đồng thời, chi phí cho hoạt động tín dụng vẫn ở mức cao khi các ngân hàng thương mại tiếp tục tăng cường trích lập dự phòng cho các khoản nợ xấu tiềm ẩn.

Hiện nay, các ngân hàng không chỉ cung cấp dịch vụ huy động và cho vay mà còn nhiều sản phẩm phong phú khác như thẻ, tài trợ thương mại và bảo hiểm Tuy nhiên, thu nhập từ lãi cho vay vẫn chiếm tỷ trọng lớn trong tổng thu nhập của ngân hàng, điều này cho thấy tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời là rất đáng kể Vì vậy, việc đánh giá ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đối với khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại là vô cùng cần thiết.

Nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước đã chỉ ra rằng RRTD có ảnh hưởng đáng kể đến KNSL của các NHTM Chẳng hạn, nghiên cứu của Nguyễn Việt Hùng (2008) đã phân tích các nhân tố tác động đến KNSL của 32 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2001-2005 Tương tự, Nguyễn Quốc Anh (2016) đã nghiên cứu tác động của RRTD đến KNSL của 26 NHTM Việt Nam từ 2005 đến 2015 Ngoài ra, các nghiên cứu của Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020), cũng như Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021), cùng với các nghiên cứu quốc tế như của Abiola và Olausi (2014) tại Nigeria, cũng đã góp phần làm rõ mối quan hệ này.

(2015) tại Jordan, Kodithuwakku (2015) tại Sri Lanka, Bizuayehu (2015) tại Ethiopia, Isanzu (2017) tại Trung Quốc, Hamza (2017) tại Pakistan, Ekinci và Poyraz (2019) tại Thổ Nhĩ Kỳ

Nghiên cứu cho thấy rằng RRTD ảnh hưởng đáng kể đến KNSL trong hệ thống NHTM Nếu không được kiểm soát, rủi ro này có thể gây tác động tiêu cực đến hoạt động ngân hàng và nền kinh tế Vì vậy, việc phân tích tác động của RRTD đến KNSL tại các NHTM Việt Nam là cần thiết, cả về lý luận lẫn thực tiễn Tuy nhiên, ảnh hưởng của RRTD đến KNSL có thể thay đổi tùy theo từng giai đoạn và tình hình cụ thể.

Bài luận văn này được thực hiện nhằm nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng (RRTD) và dịch bệnh Covid-19 đến khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Chủ đề nghiên cứu tập trung vào "Tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam."

Khoảng trống nghiên cứu

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng (RRTD) và khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại Một số nghiên cứu cho thấy RRTD và KNSL có mối quan hệ đồng biến, trong khi các nghiên cứu khác lại phát hiện mối quan hệ nghịch biến giữa hai yếu tố này.

Nghiên cứu của Abiola và Olausi (2014) về tác động của quản trị RRTD đối với hoạt động NHTM tại Nigeria trong giai đoạn 2005 - 2011 cho thấy RRTD có ảnh hưởng tích cực đến KNSL của ngân hàng, thông qua việc sử dụng mô hình FEM sau khi kiểm định Hausman Tương tự, nghiên cứu của Alshatti (2015) về 13 NHTM tại Jordan từ năm 2005 đến 2013 cũng xác nhận mối quan hệ đồng biến giữa RRTD và KNSL Ngoài ra, nghiên cứu của Saeed và Zahid (2016) tại Vương Quốc Anh từ năm 2007 đến 2015 cũng chỉ ra rằng RRTD có tác động tích cực đến KNSL của các ngân hàng.

Nghiên cứu của Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020) đã chỉ ra tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của 31 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2019 Bên cạnh đó, nghiên cứu của Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021) cũng tập trung vào tác động của rủi ro tín dụng, góp phần làm rõ mối liên hệ giữa rủi ro và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.

KNSL của 30 NHTM Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2019 đều có kết quả tương tự là RRTD có mối quan hệ đồng biến đến KNSL của các ngân hàng

Nghiên cứu của Kodithuwakku (2015) về tác động của quản trị RRTD đối với hoạt động của 24 ngân hàng thương mại tại Sri Lanka trong giai đoạn 2009-2013 cho thấy tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ nghịch biến với hoạt động tài chính của ngân hàng Kết quả này tương tự như những phát hiện của Bizuayehu.

Nghiên cứu năm 2015 đã áp dụng mô hình tác động ngẫu nhiên để phân tích mối quan hệ giữa RRTD và hoạt động tài chính của các NHTM tại Ethiopia trong giai đoạn 2003-2013, cho thấy tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ an toàn vốn có quan hệ nghịch biến với hoạt động tài chính Tương tự, nghiên cứu của Isanzu (2017) về tác động của RRTD đối với hoạt động tài chính của các NHTM Trung Quốc từ năm 2008 đến 2014 và nghiên cứu của Hamza (2017) về quản trị RRTD tại 13 NHTM ở Pakistan cũng đã chỉ ra những ảnh hưởng quan trọng của RRTD đến hoạt động tài chính của các ngân hàng.

Từ năm 2005 đến 2014, tỷ lệ nợ xấu và khả năng sinh lời của các ngân hàng có mối quan hệ nghịch biến Nghiên cứu của Ekinci và Poyraz (2019) trên 26 ngân hàng thương mại Thổ Nhĩ Kỳ từ năm 2005 đến 2017 cho thấy rằng rủi ro tín dụng (RRTD) có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng Mối quan hệ này cũng được xác nhận qua các nghiên cứu khác, như nghiên cứu của Ishak và cộng sự (2016) về quản trị RRTD tại các ngân hàng niêm yết trên Bursa Malaysia, nghiên cứu của Serwadda (2018) tại Uganda, và gần đây là nghiên cứu của Karadayi (2023) trên 31 ngân hàng hoạt động tại Turkiye.

Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016) phân tích tác động của RRTD đến KNSL của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn từ năm 2005 đến năm

2015, và kết quả cũng cho thấy RRTD và KNSL của ngân hàng có mối quan hệ nghịch biến với nhau

Tại thời điểm thực hiện luận văn này, chưa có nghiên cứu nào về tác động của rủi ro tín dụng (RRTD) đến khả năng sinh lời (KNSL) tại các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) ở Việt Nam, đặc biệt là trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19 Luận văn này nhằm xem xét ảnh hưởng của Covid-19 đến KNSL của các NHTMCP và cách RRTD tác động đến KNSL trong giai đoạn nghiên cứu Dựa trên kết quả thu được, tác giả đề xuất một số giải pháp khoa học và thiết thực nhằm ổn định và nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTMCP tại Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu của nghiên cứu là tác động của RRTD và dịch bệnh Covid-19 đến khả năng sinh lời tại các NHTM cổ phần Việt Nam

- Xác định RRTD và dịch bệnh Covid-19 có tác động đến KNSL của các NHTM cổ phần Việt Nam hay không

- Xác định chiều hướng tác động của RRTD và dịch bệnh Covid-19 đến KNSL của các NHTM cổ phần Việt Nam

1.3.3 Câu hỏi nghiên cứu Để thực hiện mục tiêu nghiên cứu trên, cần trả lời các câu hỏi sau:

- RRTD và dịch bệnh Covid-19 có tác động đến khả năng sinh lời các NHTM cổ phần Việt Nam hay không?

- Chiều hướng tác động của RRTD và dịch bệnh Covid-19 đến khả năng sinh lời của các NHTM cổ phần Việt Nam như thế nào?

Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

Tác động của RRTD và dịch bệnh Covid-19 đến khả năng sinh lời tại các NHTM cổ phần Việt Nam

Luận văn được nghiên cứu dựa trên các số liệu thứ cấp được thu thập từ

Từ năm 2017 đến năm 2022, có 19 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam đang niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và Hà Nội (HNX) Nghiên cứu này chỉ tập trung vào 19 ngân hàng trong tổng số 27 ngân hàng niêm yết, bao gồm cả sàn UPCOM, do các ngân hàng trên HOSE và HNX có thông tin công bố rõ ràng và minh bạch hơn.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn này chủ yếu áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, bao gồm các kỹ thuật như so sánh, thống kê mô tả, phân tích tương quan và hồi quy Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam đang niêm yết trên thị trường chứng khoán và từ trang web của Ngân hàng Thế giới.

Tác giả sử dụng phần mềm Stata để ước lượng mô hình.

Cấu trúc đề tài

Cấu trúc đề tài gồm có 5 chương:

Chương 2: Tổng quan nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Trong Chương 1, tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nghiên cứu tác động của RRTD đến KNSL tại các NHTM cổ phần Việt Nam Từ mục tiêu chung, tác giả xác định hai mục tiêu cụ thể cho nghiên cứu, được hướng dẫn bởi hai câu hỏi nghiên cứu rõ ràng Bên cạnh đó, tác giả cũng trình bày chi tiết về đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu được áp dụng.

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực tài chính, được định nghĩa bởi Fitch (1997) là rủi ro phát sinh khi người vay không thực hiện nghĩa vụ thanh toán nợ theo thỏa thuận, dẫn đến việc không đáp ứng đúng hạn Đây là một trong những rủi ro chủ yếu trong hoạt động cho vay của ngân hàng, bên cạnh rủi ro lãi suất.

Theo Ủy ban giám sát Basel (BCBS), RRTD (rủi ro không trả nợ) là khả năng mà người vay hoặc đối tác của ngân hàng không thực hiện đúng các điều khoản trả nợ đã thỏa thuận RRTD phát sinh từ sự không chắc chắn liên quan đến việc khách hàng không hoàn trả các khoản nợ cho ngân hàng.

Theo Saunders và Lange (1999), rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng xảy ra khoản lỗ tiềm năng khi ngân hàng cho vay một khách hàng Điều này có nghĩa là các luồng thu nhập dự kiến từ khoản vay không thể được thực hiện đầy đủ về số lượng và thời hạn.

Theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN, rủi ro tín dụng trong ngân hàng được định nghĩa là khả năng xảy ra tổn thất đối với nợ của tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài, do khách hàng không thể thanh toán một phần hoặc toàn bộ nợ theo hợp đồng hoặc thỏa thuận đã ký kết.

RRTD được hiểu là những tổn thất tiềm ẩn trong tương lai mà ngân hàng có thể gặp phải khi cấp tín dụng cho khách hàng, trong trường hợp khách hàng không thanh toán đúng hạn hoặc không có khả năng trả nợ.

2.1.2 Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng (RRTD) trong hoạt động ngân hàng thương mại (NHTM) xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau, bao gồm cả yếu tố khách quan và chủ quan Các yếu tố khách quan như chính trị, kinh tế, pháp lý và hành vi của khách hàng có thể ảnh hưởng đến RRTD Trong khi đó, nguyên nhân chủ quan thường đến từ nội bộ NHTM, bao gồm quy trình cấp tín dụng không an toàn, thiếu tính khoa học, nhân viên không chuyên nghiệp và đạo đức nghề nghiệp chưa tốt.

RRTD (Rủi ro tín dụng) xuất phát từ các yếu tố vĩ mô như thay đổi hệ thống pháp luật và chính sách tiền tệ, tài khóa Theo Funda (2014), các yếu tố như lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và tốc độ tăng trưởng GDP có ảnh hưởng đáng kể đến RRTD của các ngân hàng thương mại Wang (2013) nhấn mạnh rằng sự thiếu đồng bộ trong chính sách pháp luật và yếu kém trong hoạt động kinh doanh là nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng vỡ nợ của khách hàng vay, từ đó làm gia tăng RRTD cho ngân hàng.

Hành vi đạo đức của khách hàng vay, bao gồm lừa đảo và vi phạm pháp luật, có thể dẫn đến thua lỗ và phá sản Nghiên cứu của Wang (2013) chỉ ra rằng sự yếu kém trong tổ chức và hoạt động kinh doanh là nguyên nhân khiến khách hàng vay không thể trả nợ cho các ngân hàng thương mại, từ đó gây ra rủi ro tín dụng (RRTD).

RRTD xuất phát từ những yếu kém trong đội ngũ nhân viên ngân hàng, bao gồm đạo đức nghề nghiệp, chuyên môn và nghiệp vụ Sự thiếu trách nhiệm và trình độ năng lực thấp của nhân viên dẫn đến việc cho vay cho những doanh nghiệp và cá nhân không đủ điều kiện, điều này đã được nghiên cứu bởi Berger và DeYoung (1997) Họ chỉ ra rằng nợ xấu gia tăng là do ngân hàng chọn sai khách hàng, bắt nguồn từ sự yếu kém trong đánh giá và thẩm định Thêm vào đó, RRTD còn xảy ra do việc thực hiện các quy định về đảm bảo tiền vay không đúng cách, như xác định sai vị trí và giá trị tài sản đảm bảo, cũng như sự lơ là của cán bộ trong công tác này.

Các chính sách, quy định và quy trình kiểm tra giám sát trong hoạt động cấp tín dụng hiện nay chưa phù hợp và thiếu chặt chẽ Theo nghiên cứu của Das và Ghosh (2007), nguyên nhân chính dẫn đến rủi ro tín dụng là do các ngân hàng thương mại chưa tuân thủ nghiêm ngặt các quy định nhằm đảm bảo an toàn vốn.

2.1.3 Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng

Tỷ lệ nợ xấu (NPLR) là chỉ tiêu cơ bản để đo lường rủi ro tín dụng (RRTD) của ngân hàng thương mại (NHTM) Theo nghiên cứu của Hosna và cộng sự (2009), NPLR không chỉ phản ánh chất lượng tín dụng của các NHTM mà còn xác định tỷ lệ tổn thất cho vay trên tổng dư nợ, từ đó cho thấy khả năng quản lý rủi ro tín dụng của ngân hàng.

Nhiều nghiên cứu đã áp dụng NPLR để đo lường RRTD của các ngân hàng thương mại (NHTM) Tại Việt Nam, các nghiên cứu tiêu biểu bao gồm của Nguyễn Việt Hùng (2008), Nguyễn Quốc Anh (2016), Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020), cùng với Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021) Trên thế giới, một số nghiên cứu đáng chú ý là của Abiola và Olausi (2014), Alshatti (2015), Bizuayehu (2015), và Kodithuwakku.

(2015), Saeed và Zahid (2016), Ishak và cộng sự (2016), Isanzu (2017), Hamza (2017), Serwadda (2018), Inggawati và cộng sự (2018), Ekinci và Poyraz (2019) và Karadayi (2023)

Theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN, nợ xấu được định nghĩa là nợ xấu nội bảng, bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 Tỷ lệ nợ xấu (NPLR) được xác định bằng tỷ lệ giữa nợ xấu và tổng các khoản nợ từ nhóm 1 đến nhóm 5 Tỷ lệ nợ xấu càng cao, rủi ro tín dụng (RRTD) càng lớn, dẫn đến khả năng ngân hàng mất vốn do khách hàng không trả được nợ.

NPLR = Nợ xấu/ Tổng dư nợ

Trong đó, nợ xấu và tổng dư nợ được thu thập từ thuyết minh báo cáo tài chính

Tỷ lệ nợ xấu là chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng tài sản và mức độ rủi ro của ngân hàng thương mại (NHTM) Sự gia tăng nợ xấu buộc các NHTM phải tăng cường trích lập dự phòng, điều này sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến thu nhập của họ.

NPLR là chỉ tiêu quan trọng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) và đo lường rủi ro tín dụng (RRTD) của các ngân hàng thương mại Ngoài NPLR, tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi của khách hàng (LDR) cũng tác động đến KNSL, như nghiên cứu của Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020) và Karadayi (2023) Thêm vào đó, tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (TLTA) được đề cập trong nghiên cứu của Ishak và cộng sự (2016), quy mô ngân hàng (SIZE) theo nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016) và Nguyễn Thành Đạt cùng cộng sự (2021), cùng với lạm phát (INF) được phân tích trong nghiên cứu của Ekinci và Poyraz (2019) cũng có ảnh hưởng đáng kể đến KNSL.

Khả năng sinh lời

Khả năng sinh lời (KNSL) là yếu tố quyết định sự sống còn của ngân hàng thương mại (NHTM), giúp duy trì, mở rộng kinh doanh và phục vụ đời sống người dân, doanh nghiệp KNSL không chỉ ảnh hưởng đến hoạt động của NHTM mà còn góp phần tăng cường an ninh, chính trị của đất nước Để NHTM hoạt động hiệu quả, cần xác định các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL, từ đó đảm bảo an toàn cho cả NHTM và nền kinh tế.

Có nhiều nghiên cứu sử dụng ROA để đo lường khả năng sinh lời của các NHTM như nghiên cứu của Nguyễn Việt Hùng (2008), Nguyễn Quốc

Anh (2016), Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021), Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020), Rengasamy (2014), Isanzu (2017), Hamza

(2017), Serwadda (2018), Ekinci và Poyraz (2019) và Karadayi (2023)

ROA (Return on Assets) là chỉ số quan trọng đánh giá hiệu quả quản lý và khả năng sử dụng tổng tài sản để tạo ra lợi nhuận trong hoạt động của ngân hàng thương mại Chỉ số này cho thấy mỗi đồng tài sản được sử dụng trong kinh doanh mang lại bao nhiêu đồng lợi nhuận ROA được tính toán theo một công thức cụ thể, giúp các nhà đầu tư và quản lý hiểu rõ hơn về hiệu suất tài chính của ngân hàng.

ROA = Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản

Lợi nhuận sau thuế được lấy từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, trong khi tổng tài sản được thu thập từ bảng cân đối kế toán.

ROA (Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản) phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản của ngân hàng thương mại trong việc tạo ra lợi nhuận Tỷ lệ này cho thấy mức độ thành công của ngân hàng trong việc quản lý và vận hành tài sản để tối đa hóa lợi nhuận.

Tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời tại các ngân hàng thương mại

RRTD là một chỉ số quan trọng trong lĩnh vực ngân hàng, với thu nhập từ hoạt động cấp tín dụng chiếm hơn 60% tổng nguồn thu của NHTM Khi RRTD phát sinh, ngân hàng không chỉ mất lãi và vốn đúng hạn mà còn đối mặt với nợ xấu và nợ quá hạn, buộc phải trích lập dự phòng Điều này làm tăng chi phí và ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận cũng như khả năng sinh lời của ngân hàng.

Nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước đã chỉ ra tác động của RRTD đến KNSL tại các NHTM, tuy nhiên, kết quả của các nghiên cứu này lại không đồng nhất.

Nguyễn Quốc Anh (2016) chỉ ra rằng có mối quan hệ nghịch biến giữa RRTD và KNSL, nghĩa là nợ xấu làm giảm lợi nhuận của ngân hàng Nghiên cứu cũng cho thấy lạm phát có mối quan hệ nghịch biến với KNSL Ngược lại, quy mô ngân hàng và KNSL lại có mối quan hệ đồng biến, tức là quy mô ngân hàng lớn sẽ tăng năng suất và lợi nhuận Trong khi đó, nghiên cứu của Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020) cùng Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021) cho thấy RRTD và KNSL của các NHTM có mối quan hệ đồng biến, với các biến tỷ lệ tổng dư nợ trên tiền gửi khách hàng và quy mô ngân hàng cũng đồng biến với KNSL Kết quả này cho thấy các NHTM có thể hưởng lợi từ RRTD bằng cách mở rộng quy mô và tăng trưởng tín dụng để tăng lợi nhuận.

Giá trị tín dụng được coi là chỉ số quan trọng phản ánh sức khỏe tài chính và sự ổn định của các ngân hàng thương mại (NHTM) theo nghiên cứu của Saeed và Zahid (2016) Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu (NPLR), quy mô ngân hàng (SIZE) và đòn bẩy tài chính (tổng nợ/ tổng tài sản) đều có mối quan hệ đồng biến với khả năng sinh lời (KNSL) của các NHTM.

Nghiên cứu của Abiola và Olausi (2014), cùng với Alshatti (2015), đã chỉ ra rằng biến đo lường RRTD (tỷ lệ nợ xấu NPL) có tác động tích cực đến KNSL của ngân hàng Điều này cho thấy rằng sự gia tăng nợ xấu có khả năng làm tăng KNSL của các ngân hàng thương mại.

Theo Bizuayehu (2015), rủi ro tín dụng cao có thể dẫn đến nguy cơ vỡ nợ, gây thiệt hại cho khách hàng gửi tiền tại ngân hàng Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu (NPLR) có mối quan hệ nghịch biến với khả năng sinh lời (KNSL), trong khi tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi và quy mô ngân hàng (SIZE) lại có mối quan hệ đồng biến với KNSL Điều này chứng tỏ rằng khi các ngân hàng thương mại mở rộng hoạt động tín dụng, xu hướng lợi nhuận sẽ gia tăng Tuy nhiên, mức rủi ro tín dụng (RRTD) cao có thể làm giảm lợi nhuận và ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL của các ngân hàng thương mại.

Tương tự Kodithuwakku (2015), Isanzu (2017), Hamza (2017) đều cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa RRTD và KNSL của các NHTM

Nghiên cứu của Ishak và cộng sự (2016) chỉ ra rằng tỷ lệ tổng dư nợ trên tiền gửi của khách hàng có mối quan hệ nghịch biến với KNSL, trong khi tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản lại có mối quan hệ đồng biến với KNSL.

Serwadda (2018) đã áp dụng mô hình dữ liệu bảng để kiểm tra giả thuyết về tác động của RRTD đến KNSL của các ngân hàng thương mại Kết quả nghiên cứu cho thấy ROA chịu tác động nghịch biến từ RRTD, điều này chỉ ra rằng RRTD có ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng tài sản của các ngân hàng thương mại.

Nghiên cứu của Inggawati và cộng sự (2018) chỉ ra rằng, bên cạnh RRTD, tỷ lệ tổng dư nợ trên tiền gửi của khách hàng cũng có tác động tiêu cực và ảnh hưởng lớn đến khả năng sinh lời (KNSL).

Hoạt động tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra thu nhập cho các ngân hàng thương mại (NHTM), nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro Nghiên cứu của Ekinci và Poyraz (2019) chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu (NPLR), chất lượng tài sản và khả năng sinh lời (KNSL) có mối quan hệ nghịch biến với nhau, trong khi kích thước ngân hàng (SIZE) và lạm phát (INF) lại có mối quan hệ đồng biến với KNSL.

Nghiên cứu gần đây của Karadayi (2023) chỉ ra rằng RRTD có ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL, trong khi tỷ lệ tổng dư nợ trên tiền gửi của khách hàng lại có tác động tích cực đến KNSL.

Nghiên cứu cho thấy tác động của RRTD đến KNSL của các NHTM không đồng nhất, với một số nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ cùng chiều và một số khác lại kết luận mối quan hệ nghịch chiều Do đó, tác giả sẽ phân tích tác động của RRTD đến KNSL thông qua các yếu tố như tỷ lệ nợ xấu (NPLR), tác động của Covid, tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi của khách hàng (LDR), tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (TLTA), quy mô ngân hàng (SIZE) và lạm phát (INF), với biến ROA làm đại diện cho KNSL của NHTM.

Nghiên cứu này phân tích tác động của RRTD đến KNSL của các NHTM cổ phần Việt Nam, với giả thuyết rằng mối quan hệ giữa RRTD và KNSL là nghịch biến Cụ thể, tác giả kỳ vọng rằng khi RRTD tăng lên, KNSL sẽ giảm xuống, xác nhận giả thuyết H0 về mối quan hệ nghịch biến giữa hai yếu tố này.

Hướng tác giả nghiên cứu

Dựa trên các nghiên cứu trong và ngoài nước, tác giả tiến hành nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2017-2022 Theo MBS, hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam, đặc biệt là khối ngân hàng tư nhân, đã trở nên sôi động và cạnh tranh hơn Năm 2017, nhờ sự can thiệp kịp thời của nhà nước, một số ngân hàng đã giảm được nợ xấu Từ năm 2019 trở đi, tăng trưởng tín dụng luôn được Ngân hàng Nhà nước duy trì ở mức 14-15%, trong bối cảnh tỷ lệ tín dụng/GDP của Việt Nam khá cao so với nhiều nước trong khu vực.

Đại dịch Covid-19 đã gây ra những tác động sâu rộng đến chính sách, đời sống và kinh tế, dẫn đến nhiều hệ lụy tiêu cực trong những năm tiếp theo Do đó, tác giả đã đưa các yếu tố này vào mô hình nghiên cứu để đánh giá ảnh hưởng đến KNSL Luận văn này tập trung vào khung thời gian nghiên cứu kéo dài 06 năm, bắt đầu từ năm

2017 đến năm 2022), với đề tài phân tích tác động của RRTD và dịch bệnh Covid-19 đến KNSL tại các NHTM cổ phần tại Việt Nam

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu

Để đánh giá và phân tích ảnh hưởng của rủi ro tín dụng (RRTD) và hậu quả của dịch bệnh Covid-19 đến kết quả kinh doanh (KNSL) tại các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam, mô hình phân tích cần được xây dựng và áp dụng một cách khoa học và phù hợp.

ROAit = β0 + β1NPLRit + β2Covidit + β3LDRit + β4TLTAit + β5SIZEit + β6INFit + àit

ROA: Biến phụ thuộc đại diện cho tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản NPLR: Biến độc lập đại diện cho tỷ lệ nợ xấu

Covid: Biến độc lập đại diện cho dịch bệnh Covid-19

LDR: Biến kiểm soát đại diện cho tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi của khách hàng

TLTA: Biến kiểm soát đại diện cho tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản SIZE: Biến kiểm soát đại diện cho quy mô ngân hàng

Biến kiểm soát đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích lạm phát, với β0 là hệ số chặn của mô hình Các tham số β1, β2, β3, β4, β5, β6 thể hiện tác động của các biến độc lập và biến kiểm soát đến biến phụ thuộc Các ký hiệu i và t đại diện cho số quan sát tương ứng với ngân hàng thương mại cổ phần thứ i trong năm t, trong khi à là sai số thống kê hoặc phần dư của mô hình.

Các biến được sử dụng trong mô hình

3.2.1 Biến phụ thuộc Để thực hiện mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng tỷ suất sinh lời trên TTS (ROA) làm biến phụ thuộc để đo lường KNSL của các NHTM Các nghiên cứu trước cũng sử dụng chỉ số này để đo lường KNSL của các NHTM như nghiên cứu của Isanzu (2017); Serwadda (2018), Ekinci và Poyraz

(2019), Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020); Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021); Karadayi (2023)

Tác giả đã lựa chọn tỷ lệ nợ xấu (NPLR) làm biến độc lập để đo lường RRTD Nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng chỉ số này để đánh giá RRTD, bao gồm các công trình của Alshatti (2015), Bizuayehu (2015), Kodithuwakku (2015), Ishak và cộng sự (2016), Hamza (2017), Inggawati và cộng sự (2018), cùng với nghiên cứu của Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021).

Dịch bệnh Covid-19 bắt đầu tại Việt Nam vào đầu năm 2020 đã tạo ra những tác động đáng kể đến khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM) Tuy nhiên, các nghiên cứu về vấn đề này vẫn còn hạn chế Một số mô hình phân tích KNSL của NHTM trong bối cảnh dịch bệnh đã được thực hiện, đáng chú ý là nghiên cứu của Phan Thị Hằng Nga và cộng sự.

Năm 2022, hai nghiên cứu của Lê Quang Minh và Nguyễn Hoàng Minh đã phân tích tác động của dịch bệnh Covid-19 đến KNSL, nhưng cho ra kết quả trái ngược nhau Theo nhóm tác giả Phan Thị Hằng Nga, Covid-19 có tác động nghịch biến đến KNSL, trong khi mô hình nghiên cứu của Lê Quang Minh lại cho thấy tác động đồng biến Mặc dù cả hai nghiên cứu đều khẳng định dịch bệnh Covid-19 ảnh hưởng đến KNSL, nhưng với những tác động khác nhau Vì vậy, tác giả đã chọn biến Covid làm biến độc lập để nghiên cứu sâu hơn về ảnh hưởng của dịch bệnh này đến KNSL của các NHTM.

Theo quyết định số 447/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, dịch Covid-19 được công bố vào ngày 01 tháng 04 năm 2020, với thời điểm bắt đầu là ngày 23 tháng 01 năm 2020 Do đó, trong các năm 2020, 2021 và 2022, Covid-19 được ghi nhận với giá trị là 1, trong khi các năm trước đó chỉ nhận giá trị là 0.

Bài nghiên cứu của tác giả xem xét các biến như tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi của khách hàng (LDR), tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (TLTA), quy mô ngân hàng (SIZE) và lạm phát (INF) nhằm phân tích tác động của chúng đến khả năng sinh lời Nhiều nghiên cứu khác cũng đã sử dụng các chỉ số này để khảo sát ảnh hưởng đến khả năng sinh lời, điển hình là nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016), Ishak và cộng sự (2016), cùng với Ekinci và Poyraz.

(2019), Đặng Hoàng Nhật Tâm và Phạm Thị Tuấn Linh (2020), Nguyễn Thành Đạt và cộng sự (2021), Karadayi (2023)

Bảng 3.1 Định nghĩa các biến được sử dụng trong mô hình

Tên biến Mô tả Công thức Ghi chú

ROA Tỷ suất sinh lời trên

Biến phụ thuộc NPLR Tỷ lệ nợ xấu Nợ xấu/ Tổng dư nợ Biến độc lập

Nhận giá trị là 1 trong các năm 2020, 2021,

2022 Các năm trước đó nhận giá trị là 0

LDR Tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi của khách hàng

Tổng dư nợ/ tiền gửi của khách hàng

TLTA Tỷ lệ tổng dư nợ trên TTS Tổng dư nợ/ TTS Biến kiểm soát

SIZE Quy mô ngân hàng Logarit cơ số e của

INF Lạm phát Thu thập dữ liệu thứ cấp

Dữ liệu nghiên cứu

Mục tiêu của luận văn là cung cấp cái nhìn mới và phân tích tác động của RRTD và dịch bệnh Covid-19 đối với khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp, tập trung vào 19 NHTM đang giao dịch trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX trong giai đoạn từ năm 2017 đến 2022.

Theo MBS (2022), giai đoạn 2017 – 2021, hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam, đặc biệt là khối ngân hàng thương mại tư nhân, đã diễn ra sôi động và cạnh tranh khốc liệt Trong thời gian này, nhiều tiến bộ tích cực đã được ghi nhận trong việc xử lý nợ xấu, và Ngân hàng Nhà nước đã duy trì mức tăng trưởng tín dụng ổn định khoảng 14-15%.

2019 Bên cạnh đó, dịch bệnh Covid-19 xuất hiện tại Việt Nam đầu năm

Từ năm 2020, chính sách, đời sống và nền kinh tế quốc gia đã chịu tác động mạnh mẽ, để lại nhiều hệ quả nghiêm trọng cho những năm tiếp theo Do đó, tác giả đã chọn khung thời gian từ năm 2017 đến 2022 để tiến hành nghiên cứu Trong số 19 ngân hàng được khảo sát, 17 ngân hàng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) và 2 ngân hàng niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) Các ngân hàng niêm yết trên HOSE và HNX thường được nhà đầu tư đánh giá cao hơn nhờ vào các điều kiện niêm yết và công bố thông tin minh bạch, tạo nên sự tin tưởng hơn từ phía nhà đầu tư.

Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các ngân hàng, sử dụng nguồn thông tin từ trang web https://s.cafef.vn/ và Ngân hàng Thế giới tại https://data.worldbank.org/country/vietnam.

Dữ liệu được làm sạch để loại bỏ các giá trị ngoại lai có thể ảnh hưởng đến kết quả ước lượng hồi quy, sử dụng lệnh winsor2 trong Stata Sau khi xử lý và làm sạch, mẫu nghiên cứu bao gồm dữ liệu bảng không cân bằng với 19 ngân hàng thương mại cổ phần và 141 quan sát từ năm 2017 đến 2022.

Phương pháp định lượng được dùng để phân tích tác động của RRTD và dịch bệnh Covid-19 đến KNSL tại 19 NHTM cổ phần Việt Nam từ năm 2017 -

2022 theo Phụ lục 1 (Danh sách các Ngân hàng thương mại Việt Nam), bao gồm 114 quan sát được trình bày tại Phụ lục 02 (Dữ liệu nghiên cứu).

Phương pháp ước lượng

Luận văn này tập trung vào việc phân tích lý luận về rủi ro tín dụng (RRTD) và khả năng sinh lời (KNSL) cũng như tác động của RRTD đến KNSL tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Để thực hiện nghiên cứu, tác giả đã áp dụng phương pháp định lượng nhằm thu thập và phân tích dữ liệu một cách chính xác.

Phương pháp định lượng là công cụ quan trọng trong nghiên cứu và phân tích, bao gồm các kỹ thuật như thống kê mô tả, phân tích tương quan, phân tích hồi quy và kiểm định mô hình Những phương pháp này giúp cung cấp cái nhìn sâu sắc và chính xác về dữ liệu, từ đó hỗ trợ ra quyết định hiệu quả.

Thống kê mô tả cung cấp cái nhìn tổng quan về mô hình nghiên cứu thông qua các thông tin dữ liệu hiện có, bao gồm các chỉ số như giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.

Phân tích tương quan là bước quan trọng trước khi thực hiện phân tích hồi quy, nhằm khảo sát mối liên hệ giữa biến độc lập, biến kiểm soát và biến phụ thuộc Qua đó, chúng ta có thể xác định những biến độc lập và biến kiểm soát thực sự có liên quan đến biến phụ thuộc để tiến hành phân tích hồi quy một cách hiệu quả.

Đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng khi hai hoặc nhiều biến trong mô hình hồi quy có mối tương quan cao, gây ra sự sai lệch cho nhiều chỉ số Khi xảy ra đa cộng tuyến, kết quả phân tích định lượng sẽ trở nên không đáng tin cậy và thiếu ý nghĩa.

Hệ số phóng đại phương sai (VIF) được sử dụng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, giúp xác định mối liên hệ và sức mạnh giữa các biến trong phân tích dữ liệu.

Giá trị VIF bắt đầu từ 1 và không có giới hạn trên Một giá trị VIF trong khoảng 1-2 cho thấy không có mối tương quan giữa biến độc lập và các biến khác Nếu VIF nằm trong khoảng 2-5, điều này chỉ ra mối tương quan vừa phải, nhưng không đủ nghiêm trọng để cần biện pháp khắc phục Khi VIF lớn hơn 5, điều này cho thấy mối tương quan cao, hệ số ước tính kém và các giá trị P-Values đáng nghi ngờ Cuối cùng, nếu VIF vượt quá 10, chắc chắn có hiện tượng đa cộng tuyến.

Mô hình hồi quy được sử dụng để kiểm định tác động của RRTD đến KNSL tại các NHTM cổ phần Việt Nam Luận văn áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để phân tích hồi quy Đồng thời, tác giả thực hiện các kiểm định như kiểm định F, kiểm định Hausman và kiểm định Breusch-Pagan nhằm xác định mô hình phù hợp nhất cho nghiên cứu.

Phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) là kỹ thuật ước lượng tham số trong mô hình hồi quy tuyến tính, nhằm tối thiểu hóa tổng bình phương sự khác biệt giữa biến phụ thuộc quan sát và giá trị dự đoán từ hàm tuyến tính của các biến độc lập OLS xác định các tham số của hàm tuyến tính dựa trên nguyên tắc bình phương nhỏ nhất, giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán.

Mô hình tác động cố định (FEM) là phương pháp phân tích trong đó các biến không thay đổi theo thời gian được coi là yếu tố cố định FEM giả định rằng tất cả các biến độc lập trong mô hình đều bị ảnh hưởng bởi từng quan sát Dựa trên giả định này, mô hình ước lượng các hệ số hồi quy và phân tích tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc Mô hình FEM chỉ được coi là phù hợp khi phần dư có sự tương quan với các biến độc lập.

Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) được lựa chọn để phân tích các yếu tố riêng biệt ảnh hưởng đến biến độc lập theo thời gian Mô hình này phù hợp khi phần dư không có mối tương quan với các biến độc lập.

Cách lựa chọn mô hình thích hợp nhất

Lựa chọn giữa FEM và OLS Để lựa chọn mô hình thích hợp nhất, tác giả dùng kiểm định F để xem hiệu ứng cố định có xuất hiện không

H0: Mô hình không có hiệu ứng cố định

H1: Mô hình có hiệu ứng cố định

Với mức ý nghĩa  = 5%, so sánh với giá trị P_value (Prob>chi2)

Nếu P_value <  ( = 5%), bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1, nghĩa là mô hình có hiệu ứng cố định, và có thể kết luận rằng là FEM thích hợp hơn OLS

Lựa chọn giữa FEM và REM Để lựa chọn mô hình FEM hay REM là thích hợp, tác giả dùng kiểm định Hausman

H0: Mô hình REM tốt hơn FEM

H1: Mô hình FEM tốt hơn REM

Cũng giống như trên khi P_value <  ( = 5%), bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1, nghĩa là FEM tốt hơn REM

Lựa chọn giữa REM và OLS

Còn để lựa chọn giữa mô hình REM với OLS thì tác giả sử dụng kiểm định Breusch - Pagan

H0: Mô hình không có hiệu ứng ngẫu nhiên

H1: Mô hình có hiệu ứng ngẫu nhiên

Khi P_value <  ( = 5%) thì mô hình có hiệu ứng ngẫu nhiên, hay nói cách khác là mô hình REM tốt hơn OLS

Dựa trên kết quả phân tích hồi quy và các kiểm định tương ứng, tác giả thực hiện kiểm định phương sai và tự tương quan để điều chỉnh mô hình Qua đó, tác giả phân tích tác động của RRTD đến KNSL tại các NHTM cổ phần Việt Nam và đề xuất một số khuyến nghị nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của RRTD đối với KNSL tại các ngân hàng này.

Kiểm định phương sai sai số thay đổi là một giả thuyết quan trọng trong mô hình hồi quy, vì phương sai sai số thay đổi có thể làm giảm hiệu quả của ước lượng Do đó, việc kiểm định phương sai sai số thay đổi là rất cần thiết Trong nghiên cứu này, tác giả đã chọn phương pháp kiểm định nhân tử Lagrange (LM) để thực hiện kiểm định này.

H0: không có phương sai sai số thay đổi

H1: có phương sai sai số thay đổi

Với mức ý nghĩa  = 5%, so sánh với giá trị P_value (Prob>chi2)

Nếu P_value <  ( = 5%), ta bác bỏ giả thuyết H0, khi đó mô hình có phương sai sai số thay đổi; và ngược lại

Nếu P_value >  ( = 5%), ta chấp nhận giả thuyết H0, khi đó mô hình không có phương sai sai số thay đổi

Kiểm định hiện tượng tự tương quan là quá trình quan trọng trong phân tích hồi quy, vì khi các sai số có sự tự tương quan, các ước lượng của hệ số hồi quy trở nên vững nhưng không hiệu quả Do đó, việc kiểm định hệ số hồi quy và R bình phương sẽ không còn chính xác và đáng tin cậy.

Phân tích hồi quy sử dụng nhiều kiểm định khác nhau để phát hiện hiện tượng tự tương quan Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn kiểm định giả thuyết không tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết cụ thể.

H0: không có hiện tượng tự tương quan

H1: có hiện tượng tự tương quan

Với mức ý nghĩa  = 5%, so sánh với giá trị P_value (Prob>chi2)

Nếu P_value <  ( = 5%), ta bác bỏ giả thuyết H0, khi đó mô hình có hiện tượng tự tương quan; và ngược lại

Nếu P_value >  ( = 5%), ta chấp nhận giả thuyết H0, khi đó mô hình không có hiện tượng tự tương quan

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Kết quả nghiên cứu

Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để tổng quát hóa bộ dữ liệu nghiên cứu, giúp phân tích các đặc điểm của các biến trong mẫu quan sát một cách dễ dàng.

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Tên biến Giá trị trung bình

Giá trị trung vị Độ lệch chuẩn

Nguồn: phân tích dữ liệu từ Stata

Bảng 4.1 cho thấy biến phụ thuộc ROA của 19 NHTM giai đoạn từ năm

Từ năm 2017 đến 2022, ROA trung bình của NHTM cổ phần Kỹ Thương Việt Nam đạt 1,3% với độ lệch chuẩn 0,008 và giá trị cao nhất là 3,2% vào năm 2021, trong khi ROA của NHTM cổ phần Quốc Dân năm 2022 ghi nhận mức thấp nhất bằng 0 Kết quả này chỉ ra sự biến động mạnh mẽ giữa các ngân hàng ở các giai đoạn khác nhau liên quan đến chỉ số ROA Đối với biến độc lập NPLR của 19 NHTM trong giai đoạn 2017-2022, giá trị trung bình đạt 1,8% với độ lệch chuẩn 0,018 và giá trị lớn nhất được ghi nhận.

Năm 2022, tỷ lệ nợ xấu (NPLR) của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc Dân đạt 17,9%, trong khi Ngân hàng Thương mại Cổ phần Kỹ Thương Việt Nam ghi nhận mức thấp nhất là 0,5% vào năm 2020 Sự khác biệt này cho thấy chất lượng tín dụng tại các ngân hàng thương mại có sự chênh lệch đáng kể, phụ thuộc vào từng giai đoạn khác nhau.

Từ năm 2017 đến 2022, tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi của 19 ngân hàng thương mại (NHTM) đạt giá trị trung bình 96,8% với độ lệch chuẩn là 0,165 Tỷ lệ cao nhất ghi nhận được là 146,9%, thuộc về NHTM cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng trong năm 2022.

2021, giá trị nhỏ nhất là 55,9% đây là LDR của NHTM cổ phần Quốc Dân năm 2020 Kết quả cho thấy LDR có sự chênh lệch lớn tại các NHTM

Tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (TLTA) của 19 ngân hàng trong giai đoạn 2017-2022 trung bình đạt 63,2%, với độ lệch chuẩn 0,09 Giá trị cao nhất là 80,1% vào năm 2020 của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, trong khi giá trị thấp nhất là 32,3% của Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam vào năm 2017 Ngoài ra, các chỉ số như dư nợ trên tiền gửi của khách hàng và tổng dư nợ trên tổng tài sản cũng thể hiện sự chênh lệch lớn giữa các ngân hàng thương mại.

Từ năm 2017 đến năm 2022, NHTM cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam đạt quy mô lớn nhất với giá trị 145,67% Ngược lại, NHTM cổ phần Quốc Dân có quy mô nhỏ nhất vào năm 2017 với giá trị 111,82%, và vẫn giữ vị trí nhỏ nhất trong số 19 ngân hàng được xem xét vào năm 2022.

Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan

ROA NPLR Covid LDR TLTA SIZE INF

Nguồn: phân tích dữ liệu từ Stata Ghi chú: *, ** tương ứng với các mức ý nghĩa lần lượt là 5%, 1%

Bảng 4.2 chỉ ra rằng các biến có mối tương quan với nhau, trong đó mối tương quan giữa ROA với Covid, LDR và SIZE đều có ý nghĩa thống kê Cụ thể, ROA, Covid và LDR có mối tương quan cùng chiều với mức ý nghĩa 1%, trong khi ROA và SIZE cũng có mối tương quan cùng chiều với mức ý nghĩa 5% Ngược lại, mối tương quan giữa ROA với NPLR, TLTA và INF không có ý nghĩa thống kê.

Bảng 4.2 cho thấy các biến có mối tương quan cặp tương đối thấp, với hệ số tương quan cao nhất là 0,575 giữa ROA và LDR, có ý nghĩa ở mức 1% và cùng chiều Ngoài ra, hai biến TLTA và SIZE cũng có mối tương quan cùng chiều với hệ số 0,496, cũng ở mức ý nghĩa 1% Từ đó, tác giả kết luận rằng hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình này không nghiêm trọng.

Bảng 4.3 Kiểm định đa cộng tuyến

Nguồn: phân tích dữ liệu từ Stata

Kết quả kiểm định từ Bảng 4.3 cho thấy giá trị VIF nằm trong khoảng từ 1 đến 2, điều này chứng tỏ rằng không có dấu hiệu đa cộng tuyến ảnh hưởng đến mô hình nghiên cứu này.

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời

Số quan sát 114 p-value (Kiểm định F) 0.000 p-value (Kiểm định Hausman) 0.017 p-value (Kiểm định Breusch-

Nguồn: phân tích dữ liệu từ Stata Ghi chú: *, ** tương ứng với các mức ý nghĩa lần lượt là 5%, 1%

Giá trị thể hiện trong ngoặc đơn ( ) là sai số chuẩn

Kết quả kiểm định cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn so với mô hình OLS với p-value = 0,000 Ngoài ra, kiểm định Hausman cũng chỉ ra rằng mô hình FEM vượt trội hơn mô hình REM với p-value = 0,017 tại mức ý nghĩa 5%.

Mô hình REM phù hợp hơn mô hình OLS khi giá trị bằng 0,000 Tóm lại, các kiểm định cho thấy mô hình FEM là lựa chọn tối ưu nhất để nghiên cứu tác động của RRTD đến KNSL.

4.1.4 Kiểm tra các giả định của hồi quy

4.1.4.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Kiểm định Wald cho thấy Prob > chi2 = 0.0000 <  ( = 5%) Kết quả này cho thấy mô hình có phương sai sai số thay đổi

4.1.4.2 Kiểm định tự tương quan

Kiểm định Wooldridge cho thấy Prob > F = 0.0051 <  ( = 5%) Kết quả này cho thấy mô hình có hiện tượng tự tương quan

Kết quả hồi quy cho thấy mô hình tác động cố định (FEM) là phương pháp phù hợp nhất để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL Qua việc xử lý khuyết tật, mô hình này đã được chứng minh có ý nghĩa thống kê, và tác giả đã sử dụng tùy chọn cluster để thực hiện lại mô hình FEM.

Bảng 4.5 Kết quả mô hình tác động cố định đối với ROA

Biến phụ thuộc: ROA Mô hình thông thường

Nguồn: phân tích dữ liệu từ Stata Ghi chú: *, ** tương ứng với các mức ý nghĩa lần lượt là 5%, 1%

Giá trị thể hiện trong ngoặc đơn ( ) là sai số chuẩn

Kết quả từ mô hình FEM đối với ROA cho thấy R-sq: within = 0.6246, cho thấy các biến được chọn giải thích 62,46% sự thay đổi của ROA Hơn nữa, giá trị Prob > F = 0.0000 < α (α = 5%) chứng minh rằng mô hình này có ý nghĩa thống kê.

Biến quy mô ngân hàng (SIZE) có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi hai biến tỷ lệ nợ xấu (NPLR) và tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (TLTA) có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Cả ba biến này đều có mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 5%.

Mô hình nghiên cứu chỉ ra rằng trong số các biến độc lập và biến kiểm soát, chỉ có tỷ lệ nợ xấu (NPLR), tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (TLTA) và quy mô ngân hàng (SIZE) có ảnh hưởng đáng kể đến ROA của ngân hàng Các biến như tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi của khách hàng (LDR), lạm phát (INF) và dịch bệnh Covid-19 (Covid) không có ý nghĩa thống kê và không tác động đến ROA.

Từ kết quả nghiên cứu trên cho thấy, các biến NPLR, TLTA, SIZE và ROA có tương quan với nhau

Thảo luận

4.2.1 Thực trạng về RRTD và KNSL tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Cấp tín dụng là sản phẩm chủ lực của các ngân hàng thương mại (NHTM), chiếm tỷ trọng lớn trong danh mục lợi nhuận Dựa vào tín dụng, NHTM có thể triển khai bán chéo các sản phẩm dịch vụ khác để gia tăng lợi nhuận Do đó, các ngân hàng liên tục mở rộng thị phần, quy mô và kênh bán hàng nhằm thúc đẩy tăng trưởng tín dụng.

Hình 4.1: Tổng dư nợ và tăng trưởng tín dụng của

19 NHTM cổ phần Việt Nam từ năm 2017 đến 2022

Nguồn: tác giả tổng hợp từ các báo cáo tài chính của 19 NHTM Việt Nam

Kết quả từ hình 4.1 cho thấy tổng dư nợ của 19 NHTM nghiên cứu có xu hướng tăng trưởng qua các năm Tuy nhiên, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng lại ghi nhận sự biến động giảm từ năm 2017 đến 2018, cụ thể năm 2017 đạt 21%, nhưng năm 2018 giảm xuống còn 13,71% Trong các năm tiếp theo, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng dao động trong khoảng từ 13,37% đến 15,94%.

Nguyên nhân chính dẫn đến sự biến động giảm trong năm 2018 là do ảnh hưởng từ thị trường thế giới, bao gồm việc Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED) tăng lãi suất, chiến tranh thương mại giữa Mỹ và Trung Quốc, cũng như nguy cơ lạm phát trong nước gia tăng Tình trạng giá thịt lợn trong nước và giá dầu thế giới duy trì ở mức cao đã tạo áp lực lớn Do đó, ưu tiên hàng đầu của chính phủ trong năm này là kiểm soát lạm phát và ổn định nền kinh tế.

Năm 2018, kinh tế vĩ mô ổn định với chính sách tiền tệ được điều hành thận trọng và linh hoạt Chính phủ đã ban hành chỉ thị số 04/CT-NHNN nhằm kiểm soát chặt chẽ tốc độ tăng trưởng và chất lượng tín dụng toàn hệ thống cũng như từng tổ chức tín dụng, không xem xét điều chỉnh tăng chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng ngoại trừ trường hợp đặc biệt Mục tiêu là tập trung cung ứng vốn cho nhu cầu sản xuất kinh doanh, dịch vụ thiết yếu và các ngành nghề ưu tiên, đồng thời kiểm soát chặt chẽ tín dụng vào các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro như bất động sản, chứng khoán và BOT.

Bên cạnh đó thông tư số 19/2017 của NHNN có hiệu lực từ ngày 12/02/2018 yêu cầu tất cả các ngân hàng phải giảm 25% vốn tự có cấp 2 (Tier

Trong năm 2018, tỷ lệ vốn cấp 2 mà các ngân hàng phát hành cho nhau đạt 50%, và con số này tăng lên 100% vào năm 2021 Hệ số an toàn vốn của nhiều ngân hàng đã nhanh chóng sụt giảm trong bối cảnh này.

Thị trường chứng khoán năm 2018 gặp khó khăn, khiến các ngân hàng thương mại (NHTM) gặp trở ngại trong việc huy động vốn tự có cấp 1 và 2 Do đó, các NHTM đã chuyển sự chú ý từ việc tăng trưởng dư nợ cho vay sang việc kiểm soát an toàn vốn, điều này dẫn đến việc điều chỉnh cơ cấu cho vay để tập trung vào các ngành nghề có hệ số rủi ro thấp hơn.

Kể từ năm 2018 đến nay tỷ lệ tăng trưởng tín dụng được NHNN giữa ổn định trong phạm vi từ 13,37% đến 15,94%

Vốn tự có cấp hai (TIER 2) là nguồn tài chính thứ cấp của ngân hàng, bao gồm nợ phụ thuộc, chứng khoán có thể chuyển đổi và một phần dự trữ lỗ cho khoản vay xấu Vốn TIER 2 đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các hoạt động của ngân hàng.

Vốn tự có cấp một (TIER 1) là vốn cốt lõi của ngân hàng, bao gồm cổ phiếu phổ thông và lợi nhuận giữ lại, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ hoạt động cho vay của ngân hàng.

Hình 4.2: Lợi nhuận và tăng trưởng lợi nhuận của

19 NHTM cổ phần Việt Nam từ năm 2017 đến năm 2022

Nguồn: tác giả tổng hợp từ các báo cáo tài chính của 19 NHTM Việt Nam

Lợi nhuận của 19 ngân hàng thương mại được nghiên cứu đã có sự tăng trưởng ổn định qua các năm theo số tuyệt đối Tuy nhiên, tỷ lệ tăng trưởng lại ghi nhận sự biến động giảm trong giai đoạn từ năm 2017 đến năm 2020, trước khi phục hồi và tăng trưởng trở lại vào năm 2021 và 2022.

Nguyên nhân tỷ lệ tăng trưởng lợi nhuận có chiều hướng giảm từ năm

Từ năm 2017 đến 2020, nợ xấu gia tăng đã làm tăng chi phí dự phòng rủi ro, đặc biệt là vào cuối quý 4 năm 2018, gây ra thiệt hại lớn cho nhiều ngân hàng thương mại.

Năm 2019, nhiều khoản nợ xấu đến hạn tất toán mà các ngân hàng thương mại (NHTM) đã chuyển cho Công ty Quản lý tài sản (VAMC) trước đó, buộc các NHTM phải nhận lại nếu chưa xử lý Điều này dẫn đến việc tăng trích lập dự phòng, làm gia tăng chi phí và giảm lợi nhuận của các ngân hàng Đến năm 2020, tình hình này vẫn tiếp tục ảnh hưởng đến hoạt động tài chính của các NHTM.

3 Từ ngày 01/10/2013, VAMC đã chính thức mua nợ xấu của các tổ chức tín dụng theo kế hoạch được Ngân hàng Nhà nước phê duyệt hàng năm

NHTM cần giảm lãi suất để hỗ trợ khách hàng, đặc biệt là các tổ chức bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19 Đồng thời, chi phí hoạt động đang gia tăng nhanh chóng so với mức tăng trưởng thu nhập.

Theo báo cáo của Tổng cục Thống kê (2021), mặc dù bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19, lợi nhuận của các ngân hàng thương mại (NHTM) vẫn tăng trưởng, nợ xấu được kiểm soát hiệu quả, và lãi suất huy động duy trì ở mức thấp Trong khi lãi suất cho vay chưa giảm tương ứng, nhiều ngân hàng đã huy động được nguồn vốn lớn từ trái phiếu kỳ hạn dài với lãi suất thấp, góp phần cải thiện biên lãi ròng Đặc biệt, việc bán vốn và chuyển nhượng công ty con cho nhà đầu tư nước ngoài đã thành công, như trường hợp NHTM cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng bán 49% vốn Fecredit cho một tập đoàn Nhật Bản Ngoài ra, các NHTM cũng đẩy mạnh xu hướng tài chính phi tín dụng, tăng cường doanh thu từ phí dịch vụ và thu nhập ngoài lãi thông qua các sản phẩm bảo lãnh, thanh toán không dùng tiền mặt, và dịch vụ bảo hiểm.

Năm 2022, các ngân hàng thương mại ghi nhận sự tăng trưởng tích cực trong lợi nhuận kinh doanh, nhờ vào sự gia tăng tín dụng từ đầu năm, chi phí vốn bình quân thấp và cải thiện biên lãi ròng.

Hình 4.3: Tỷ lệ nợ xấu và ROA của 19 NHTM cổ phần Việt Nam từ năm 2017 đến năm 2022

Nguồn: tác giả tổng hợp từ các báo cáo tài chính của 19 NHTM Việt Nam

Hình 4.3 cho thấy, ROA luôn tăng trưởng, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng giảm dần từ năm 2017 đến năm 2021, sang năm 2022 có xu hướng tăng lên

Nguyên nhân tỷ lệ nợ xấu của 19 NHTM có xu hướng giảm từ năm

Từ năm 2017 đến 2021, Nghị quyết số 42/2017/QH14 về thí điểm xử lý nợ xấu của các TCTD đã được ban hành và có hiệu lực từ ngày 15/08/2017, thực hiện trong 5 năm, góp phần hoàn thiện thể chế và khung pháp lý cho công tác xử lý nợ xấu Ngoài ra, nhiều quy định từ chính phủ, Ngân hàng Nhà nước và các bộ ngành đã được đưa ra nhằm tăng cường xử lý nợ xấu, như văn bản số 609/NHNN-TTGSNH ngày 24/01/2018 của Ngân hàng Nhà nước về chỉ đạo tăng cường xử lý nợ xấu.