Mục tiêu của đề tài là tổng hợp các lý thuyết về rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng và một sô nghiên cứu về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng trên thế giới; nghiên cứu riêng tác động đồng thời hoặc có thời gian trễ của rủi ro tín dụng lên rủi ro thanh khoản và của rủi ro thanh khoản lên rủi ro tín dụng của NHTM Việt Nam.
GIỚI THIỆU
Lý do thực hiện đề tài
Ngành ngân hàng hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh tiền tệ, được xem là "ngành kinh doanh rủi ro" do rủi ro có thể xảy ra bất cứ lúc nào, ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận, khả năng thanh toán và uy tín của ngân hàng, thậm chí có thể dẫn đến nguy cơ phá sản Vì vậy, nghiên cứu về rủi ro, đặc biệt là "rủi ro tín dụng", luôn được các nhà kinh tế chú trọng nhằm tìm hiểu các yếu tố tác động và cách giảm thiểu rủi ro này Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã nhấn mạnh tầm quan trọng của thanh khoản đối với các tổ chức tài chính, dẫn đến sự quan tâm gia tăng về rủi ro thanh khoản Hiệp định Basel III, ký kết vào ngày 12/09/2010 tại Thụy Sĩ, không chỉ quy định về vốn mà còn thiết lập khung thanh khoản để phân tích xu hướng rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Nhiều nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng đều ảnh hưởng đến hoạt động và nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng Tuy nhiên, hiện tại vẫn còn ít nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa hai loại rủi ro này Bài nghiên cứu của Bjørn Imbierowicz và Christian Rauch (2013) tập trung vào mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng tại các ngân hàng Mỹ trong giai đoạn 1998.
Mặc dù nghiên cứu năm 2010 không xác định được mối quan hệ đáng tin cậy giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng, nhưng nó đã chỉ ra rằng cả hai loại rủi ro này đều có ảnh hưởng đến nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng Hơn nữa, sự tương tác giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có tác dụng bổ sung, làm tăng thêm nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng.
Dựa trên nghiên cứu của Bjørn Imbierowicz và Christian Rauch (2013), luận văn áp dụng mô hình hồi quy để phân tích mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng (CR) và rủi ro thanh khoản.
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ báo cáo thường niên của 10 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017, nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Kết quả nghiên cứu sẽ góp phần đưa ra các ý kiến và kiến nghị nhằm cải thiện quản lý rủi ro hoạt động tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phân tích mối liên hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản trong các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Trên cơ sở mục tiêu chung, mục tiêu cụ thể của bài nghiên cứu:
Bài viết tổng hợp các lý thuyết về rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng, đồng thời trình bày một số nghiên cứu liên quan đến mối quan hệ giữa hai loại rủi ro này trên toàn cầu Nghiên cứu chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản có thể ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng và ngược lại, tạo nên một mạng lưới phức tạp trong hệ thống tài chính Các lý thuyết này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về bản chất của từng loại rủi ro mà còn cung cấp cơ sở cho việc quản lý rủi ro hiệu quả trong các tổ chức tài chính.
Nghiên cứu này phân tích tác động đồng thời và có thời gian trễ của rủi ro tín dụng đối với rủi ro thanh khoản, cũng như ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Kết quả sẽ giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa hai loại rủi ro này, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho việc quản lý rủi ro trong ngành ngân hàng.
Chia các ngân hàng thương mại thành hai nhóm: nhóm ngân hàng thương mại lớn và nhóm ngân hàng thương mại nhỏ, nhằm nghiên cứu tác động riêng biệt đến các ngân hàng có quy mô lớn và nhỏ.
Tác giả đề xuất các biện pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng và thanh khoản cho các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, tập trung vào việc áp dụng các giải pháp phù hợp cho cả ngân hàng lớn và ngân hàng nhỏ.
Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích báo cáo tài chính của các ngân hàng tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh một số ngân hàng không công khai hoặc thiếu minh bạch trong báo cáo tài chính Sau khi xem xét 29 ngân hàng hoạt động tính đến cuối năm 2017, tác giả đã xác định được 10 ngân hàng có báo cáo tài chính và thuyết minh báo cáo tài chính đầy đủ nhất.
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua hồi quy OLS sử dụng phần mềm Stata, với biến đại diện là LR và CR Sau đó, các ngân hàng được phân chia theo quy mô và tiến hành hồi quy để so sánh tác động lẫn nhau giữa LR và CR.
CR theo quy mô của ngân hàng.
Ý nghĩa của đề tài
Hệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế, và sự phá sản của một ngân hàng có thể gây ra đổ vỡ hệ thống, ảnh hưởng nghiêm trọng đến nền kinh tế Rủi ro tín dụng, hay nợ xấu, là một vấn đề được các nhà kinh tế nghiên cứu vì nó ảnh hưởng đến chất lượng tài sản của ngân hàng, làm tăng nguy cơ vỡ nợ Sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, rủi ro thanh khoản đã cho thấy ảnh hưởng lớn đến khả năng vỡ nợ của ngân hàng Nghiên cứu này kiểm định tác động giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng, đồng thời đóng góp vào quản trị rủi ro ngân hàng nhằm ngăn ngừa và hạn chế cả hai loại rủi ro, từ đó giảm thiểu nguy cơ vỡ nợ.
Kết cấu của luận văn
Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Rủi ro trong ngân hàng
Rủi ro được định nghĩa là những sự kiện không lường trước có thể gây ra tổn thất về tài sản và danh tiếng của ngân hàng, làm giảm lợi nhuận thực tế so với dự kiến, hoặc buộc ngân hàng phải chi thêm để thực hiện nghĩa vụ tài chính nhất định.
Các loại rủi ro trong hoạt động ngân hàng:
- Rủi ro tín dụng là xác suất xảy ra ngân hàng bị tổn thất do khách hàng không hoàn thành nghĩa vụ thanh toán với ngân hàng
Rủi ro lãi suất xuất phát từ sự khác biệt về kỳ hạn và nguồn vốn, gây ra tổn thất cho ngân hàng khi lãi suất biến động theo hướng bất lợi.
Rủi ro ngoại hối phát sinh từ sự biến động của tỷ giá hối đoái, dẫn đến tổn thất cho ngân hàng Trong thị trường ngoại hối, ngân hàng thu lợi từ phí giao dịch cho khách hàng Nếu ngân hàng hoạt động như nhà tạo lập thị trường, họ có thể kiếm lợi từ chênh lệch giá mua – bán ngoại tệ Có bốn loại rủi ro ngoại hối mà ngân hàng cần phải đối mặt.
+ Rủi ro cho vay bằng ngoại tệ,
+ Rủi ro phát hành trái phiếu bằng ngoại tệ ( nợ ),
+ Rủi ro đầu tư vào trái phiếu bằng ngoại tệ ( tài sản ),
Rủi ro trong giao dịch mua bán ngoại tệ là điều mà các ngân hàng cần lưu ý, bởi họ thực hiện các giao dịch này để thanh toán quốc tế, phòng ngừa rủi ro hoặc đầu cơ khi dự đoán giá trị ngoại tệ sẽ tăng trong tương lai.
Rủi ro thanh khoản, khác với rủi ro tín dụng, xảy ra khi ngân hàng không thể thực hiện các nghĩa vụ tài chính của mình.
- Rủi ro hoạt động là rủi ro xảy ra trong hoạt động của ngân hàng như gian lận nội bộ, quy trình quy định còn lỗ hổng,…
Rủi ro thị trường đề cập đến sự không chắc chắn về ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến thu nhập và giá cổ phiếu của các công ty Những yếu tố này bao gồm biến động lãi suất, thanh khoản và lạm phát, có thể tác động đến toàn bộ thị trường theo cách tương tự.
Trong phạm vi nghiên cứu, luận văn tập trung vào 2 loại rủi ro là rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng.
Rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel đề cập đến khả năng người vay không thể hoàn trả khoản vay, dẫn đến việc người cho vay có nguy cơ mất cả gốc lẫn lãi suất liên quan.
Nghiên cứu của Kolapo T Funso và cộng sự (2012) chỉ ra rằng rủi ro tín dụng có tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng, cụ thể là thông qua tỷ suất lợi nhuận trên tài sản Hơn nữa, hệ số tỷ lệ cho vay (LA) cũng có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận của các ngân hàng.
Nghiên cứu của Idowu Abiola và Awoyemi Samuel Olausi (2014) chỉ ra rằng quản lý rủi ro tín dụng ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại, với lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và lợi nhuận trên tài sản (ROA) là các chỉ số chính Các chỉ số nợ xấu (NPL) và tỷ lệ an toàn vốn (CAR) được sử dụng để đánh giá quản lý rủi ro tín dụng Kết quả cho thấy, ngân hàng có quản lý rủi ro tín dụng kém có thể có tỷ lệ nợ xấu cao nhưng vẫn đạt lợi nhuận tốt, trong khi ngân hàng có tỷ lệ an toàn vốn cao hơn có khả năng cho vay nhiều hơn và giảm thiểu tổn thất Để quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả, ủy ban Basel đã đề ra 17 nguyên tắc tập trung vào xây dựng môi trường tín dụng, thực hiện cấp tín dụng và duy trì quá trình theo dõi, kiểm soát và đo lường tín dụng.
Thông tư 13/2018/TT-NHNN tại Việt Nam quy định chặt chẽ về quản lý rủi ro tín dụng, bao gồm các quy định về chiến lược quản lý, hạn mức rủi ro tín dụng, hệ thống xếp hạng nội bộ, theo dõi và kiểm soát rủi ro tín dụng, cùng với quy trình thẩm định và phê duyệt các quyết định liên quan đến rủi ro tín dụng.
Một số chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng:
Chỉ tiêu nợ quá hạn:
Tỷ lệ nợ quá hạn = Dư nợ quá hạn
Dư nợ quá hạn = Nợ nhóm 2 + nhóm 3 + nhóm 4 + nhóm 5
Theo quyết định số 22/VBHN-NHNN ngày 04 tháng 06 năm 2014, Việt Nam quy định về phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng Cơ sở phân loại nợ bao gồm các nhóm, trong đó Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) là một trong những nhóm quan trọng.
- Các khoản nợ trong hạn và tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng hạn;
Các khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày mà tổ chức tín dụng đánh giá có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc lẫn lãi sẽ được xem xét và xử lý theo quy định, đảm bảo khả năng thu hồi đúng hạn cho các khoản nợ còn lại.
- Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 1 theo quy định tại Khoản 2 Điều này b) Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày;
Các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu yêu cầu tổ chức tín dụng phải thực hiện hồ sơ đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, đặc biệt là đối với doanh nghiệp và tổ chức Việc này đảm bảo rằng khách hàng có khả năng thanh toán đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn sau khi điều chỉnh.
- Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 2 theo quy định tại Khoản 3 Điều này c) Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày;
Các khoản nợ được cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu, ngoại trừ những khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu được phân loại vào nhóm 2 theo quy định tại Điểm b Khoản này.
- Các khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng;
- Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 3 theo quy định tại Khoản 3 Điều này d) Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai;
- Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 4 theo quy định tại Khoản 3 Điều này đ) Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm:
- Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn;
- Các khoản nợ khoanh, nợ chờ xử lý;
- Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 5 theo quy định tại Khoản 3 Điều này
Tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu là chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng tín dụng của ngân hàng; tỷ lệ này càng cao, chất lượng tín dụng càng kém và rủi ro tín dụng tăng lên Theo Điều 13 khoản 1b của Thông tư 19/2017/TT-NHNN, tỷ lệ nợ xấu phải dưới 3%, tuy nhiên đây chỉ là điều kiện để các ngân hàng thương mại thực hiện một số nghiệp vụ khác.
Hệ số rủi ro tín dụng = Dư nợ cho vay khách hàng
Hệ số tín dụng ngân hàng phản ánh tỷ lệ giữa tín dụng và hoạt động của ngân hàng, cho thấy mối quan hệ tỷ lệ thuận với lợi nhuận Cụ thể, hệ số rủi ro tín dụng cao đồng nghĩa với lợi nhuận lớn nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro Tại Việt Nam, các ngân hàng thương mại chủ yếu tập trung vào hai hoạt động chính là huy động và cho vay.
Tỷ lệ xóa nợ ròng = Dư nợ các khoán vay đã xóa − Giá trị thu hồi được được
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng = Dự phòng rủi ro tín dụng
Rủi ro thanh khoản
Thanh khoản là khả năng mua hoặc bán tài sản nhanh chóng trên thị trường mà không làm ảnh hưởng đến giá cả Nó cũng có thể được hiểu là khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt một cách nhanh chóng và ổn định Đối với các tổ chức tài chính, thanh khoản đóng vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu rút tiền gửi và thực hiện các hợp đồng tín dụng theo cam kết.
Rủi ro thanh khoản xảy ra khi tổ chức tài chính không thể đáp ứng nghĩa vụ nợ ngắn hạn, phát sinh từ hai nguyên nhân chính: nợ phải trả và tài sản có Khi người gửi tiền yêu cầu rút tiền từ tài khoản, ngân hàng có thể phải vay thêm hoặc bán tài sản để đáp ứng nhu cầu này Các ngân hàng thường giảm nắm giữ tiền mặt và đầu tư vào tài sản có tính thanh khoản thấp, điều này có thể đe dọa khả năng thanh toán của họ Ngoài ra, rủi ro thanh khoản cũng đến từ cam kết tài trợ cho các khoản vay ngoại bảng; khi người vay rút tiền, ngân hàng cần cho vay trên bảng cân đối kế toán, tạo ra nhu cầu thanh khoản cấp bách Để đáp ứng, ngân hàng có thể sử dụng tiền mặt, vay thêm hoặc bán tài sản có tính thanh khoản khác.
Theo quan điểm của Chung Hua Shen và cộng sự (2009), rủi ro thanh khoản là yếu tố nội sinh quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Các nguyên nhân gây ra rủi ro thanh khoản bao gồm tính thanh khoản của tài sản, nguồn vốn bên ngoài, quy định và các yếu tố kinh tế vĩ mô Mặc dù rủi ro thanh khoản có thể dẫn đến sự giảm sút lợi nhuận của ngân hàng (ROAA, ROEA), nhưng đồng thời cũng có thể làm tăng lợi nhuận ròng (NIM).
Quy định của Basel III về thanh khoản nhằm đảm bảo sự ổn định tài chính, trong đó Ủy ban Basel đã thiết lập hai tiêu chuẩn cơ bản và quan trọng nhất liên quan đến thanh khoản.
Tiêu chuẩn thứ nhất về tỷ lệ đảm bảo thanh khoản (Liquidity Coverage Ratio - LCR) yêu cầu rằng các tài sản có thanh khoản cao phải đủ khả năng đáp ứng nhu cầu vốn trong vòng 30 ngày.
- Tiêu chuẩn thứ 2: Tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng - Net Stable Funding Ratio ( NSFR) :
Nguồn vốn trung và dài hạn, có thời hạn trên 1 năm, cần phải lớn hơn hoặc bằng tài sản kém thanh khoản, như các khoản vay trung dài hạn Tiêu chuẩn này nhằm ngăn chặn nguy cơ thanh khoản do sự chênh lệch về kỳ hạn.
Thông tư 13/2018/TT-NHNN tại Việt Nam quy định các yêu cầu và chiến lược quản lý rủi ro thanh khoản, bao gồm hạn mức rủi ro thanh khoản, cũng như các phương pháp nhận dạng, đo lường, theo dõi và kiểm soát rủi ro thanh khoản một cách hiệu quả.
Một số chỉ tiêu đo lường rủi ro thanh khoản:
Tỷ lệ cho vay khách hàng/ Tiền gửi của khách hàng
Dư nợ cho vay / Tổng tài sản
Tỷ lệ tổng tiền mặt + TGTT tại NHNN + TGKKH tại các TCTD / Tổng tài sản Có.
Mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng
Nghiên cứu của Zhiguo He và Wei Xiong (2012) chỉ ra rằng có sự tương tác giữa thanh khoản và rủi ro tín dụng trên thị trường nợ Các tác giả nhấn mạnh rằng sự giảm sút thanh khoản có thể làm tăng rủi ro tín dụng.
Nghiên cứu của Jian Cai và Anjan V Thakor (2008) đã chỉ ra rằng cạnh tranh liên ngân hàng có tác động tích cực đến rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng Khi mức độ cạnh tranh giữa các ngân hàng tăng cao, tính thanh khoản của khoản vay sẽ được cải thiện, đồng thời giảm thiểu rủi ro cho các ngân hàng, bao gồm cả rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản Đặc biệt, trong môi trường không có cạnh tranh, các khoản vay có rủi ro tín dụng cao hơn lại có thể dẫn đến rủi ro thanh khoản thấp hơn.
Nghiên cứu của Viral Acharya và Hasan Naqvi (2010) chỉ ra rằng các ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản cao có thể duy trì danh mục cho vay chứa các khoản nợ xấu, phản ánh mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản.
Nghiên cứu của Bjửrn Imbierowicz và Christian Rauch (2011) cho thấy có mối tương quan yếu nhưng tích cực giữa thanh khoản và rủi ro tín dụng, với sự phụ thuộc vào loại hình và đặc điểm ngân hàng, không bị ảnh hưởng bởi điều kiện kinh tế Khi phân tích các ngân hàng quản lý rủi ro thanh khoản, mối quan hệ giữa hai yếu tố này trở nên mạnh mẽ hơn Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng cả thanh khoản và rủi ro tín dụng đều ảnh hưởng đến xác suất vỡ nợ của ngân hàng Đến năm 2013, các tác giả kết luận rằng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng không có mối quan hệ đồng thời có ý nghĩa, nhưng cả hai đều tác động đến nguy cơ vỡ nợ, với ảnh hưởng tương tác phụ thuộc vào mức độ rủi ro tổng thể của ngân hàng Đặc biệt, ngân hàng có nguy cơ vỡ nợ từ 10% - 30% sẽ tăng nguy cơ vỡ nợ khi có sự tương tác, trong khi ngân hàng có nguy cơ từ 70% - 90% sẽ giảm nguy cơ vỡ nợ.
Một nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Phạm Hồng Vy (2017) đã chỉ ra rằng trong giai đoạn 2007 – 2015, rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam không đồng thời có ý nghĩa Tuy nhiên, biến trễ của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng lại có ảnh hưởng đến chính rủi ro đó trong hiện tại, cho thấy mối quan hệ phức tạp giữa hai loại rủi ro này.
Bảng 2: Tổng hợp các nghiên cứu trước về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng
Tác giả, năm nghiên cứu
Công trình nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
Bài viết "Rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng và cạnh tranh liên ngân hàng" bắt đầu bằng việc xây dựng mô hình dựa trên lãi suất phi rủi ro, tiếp theo là áp dụng mô hình rủi ro thanh khoản thông qua trung gian tài chính với bảo hiểm tiền gửi Các tác giả sau đó phân tích ảnh hưởng của cạnh tranh liên ngân hàng đến thanh khoản cho vay trong các kịch bản khác nhau Cuối cùng, họ đánh giá rủi ro tín dụng thông qua lợi nhuận cho vay và phân tích lãi suất, tập trung vào hai khía cạnh: (1) tác động của thanh khoản đến rủi ro tín dụng và (2) vai trò của cạnh tranh liên ngân hàng.
Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có mối quan hệ ngược chiều trong trường hợp không có cạnh tranh (-)
“On the Interrelation of Liquidity and Credit Risk”
- Phân tích mối tương quan giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng tại các NHTM của Mỹ giai đoạn 1998-
- Sử dụng phương pháp định lượng, mô hình hồi quy bình phương bé nhất
Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có mối quan hệ cùng chiều ( + )
“The Seeds of a Crisis A Theory of Bank Liquid”
Các tác giả đã phát triển một lý thuyết về cho vay ngân hàng, giải thích rằng những hạt giống của một cuộc khủng hoảng có thể được gieo khi các ngân hàng có thanh khoản dồi dào thông qua các trường hợp nghiên cứu.
Trong bối cảnh khủng hoảng, lượng tiền gửi vào ngân hàng tăng cao, khiến các ngân hàng trở nên dễ dàng hơn trong việc cấp phát các khoản vay mới và hiện hữu Điều này chỉ ra rằng rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có mối quan hệ ngược chiều.
The Relationship between Liquidity Risk and Credit Risk in Banks
- Dữ liệu được lấy theo quý của hầu hết các NHTM ở Mỹ từ quý 1 1998 đến quý 3 2010
- Sử dụng phương pháp định lượng, mô hình bình phương bé nhất và mô hình Var
- Kết quả cho thấy rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng không có mối quan hệ đồng thời có ý nghĩa hoặc có thời gian trễ
Sự tương tác giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có thể làm tăng nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng trong khoảng 10% - 30% Ngược lại, khi nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng ở mức 70% - 90%, điều này lại giúp giảm thiểu nguy cơ vỡ nợ cho ngân hàng.
“ Rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng : Trường hợp các ngân hàng thương mại Việt Nam”
- Dữ liệu thu thập từ BCTC của các ngân hàng trong giai đoạn 2007 – 2015
Sử dụng phương pháp định lượng, bài viết áp dụng mô hình tự hồi quy dạng vectơ với hệ phương trình đồng thời nhằm ước lượng hồi quy bình phương bé nhất.
Kết quả của nghiên cứu cho thấy biến trễ của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng lại ảnh hưởng đến chính rủi ro đó ở hiện tại
Chương 2 luận văn làm rõ các khái niệm về rủi ro, các loại rủi ro trong ngân hàng Cách thức đo lường rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản Sau đó lược khảo một số nghiên cứu về rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng cùng một số quan điểm về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản Các nghiên cứu chia thành các quan điểm chính như sau: quan điểm cho rằng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có mối quan hệ ngược chiều như Viral Acharya và Hasan Naqvi (2012 ) cùng Jian Cai và Anjan V Thakor (2018 ) ; quan điểm cho rằng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều của Zhiguo He và Wei Xiong ( 2012 ); một quan điểm khỏc của cỏc tỏc giả Bjửrn Imbierowicz and Christian Rauch (2013) và Vừ Xuõn Vinh & Phạm Hồng Vy ( 2017) là rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản không có mối quan hệ đồng thời có ý nghĩa hoặc có thời gian trễ Như vậy có thể tùy vào loại hình ngân hàng, thời điểm nghiên cứu, đặc điểm khu vực mà mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có thể cùng chiều hoặc ngược chiều hay cũng có thể chưa rõ ràng.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn áp dụng phương pháp phân tích định lượng thông qua phần mềm Stata để thực hiện hồi quy với CR và LR là các biến phụ thuộc Nghiên cứu này nhằm khám phá tác động của rủi ro thanh khoản đến rủi ro tín dụng và ngược lại, tác động của rủi ro tín dụng lên rủi ro thanh khoản.
Các quan sát được thu thập từ báo cáo tài chính và thuyết minh báo cáo tài chính của mẫu 10 ngân hàng được chọn.
Dữ liệu và chọn mẫu
Nghiên cứu vấn đề học viên sử dụng dữ liệu từ 10 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2017, bao gồm các ngân hàng CTG, VCB, SHB, ACB, SCB, STB, OCB, EIB, HDB và VIETABANK Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và thuyết minh báo cáo tài chính công khai của các ngân hàng này.
Dựa trên tổng tài sản của 29 ngân hàng thương mại Việt Nam vào năm 2017, tác giả phân loại các ngân hàng thành hai nhóm: nhóm ngân hàng lớn (Large banks) với tài sản trên 250 nghìn tỷ đồng, bao gồm 6 ngân hàng: CTG, VCB, SHB, ACB, SCB, STB; và nhóm ngân hàng nhỏ (Small banks) với tài sản dưới 250 nghìn tỷ đồng, gồm 4 ngân hàng: OCB, EIB, HDB, VIETABANK Mục đích là để so sánh mối quan hệ giữa hai nhóm ngân hàng này.
Trong nghiên cứu này, tác giả chọn 6 ngân hàng lớn, vì đây là những ngân hàng công khai báo cáo tài chính và thuyết minh báo cáo tài chính đầy đủ nhất Mặc dù một số ngân hàng khác cũng cung cấp thông tin tài chính đầy đủ, nhưng sự khác biệt về quy mô có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản Việc lựa chọn này nhằm giảm thiểu sai lệch trong quá trình hồi quy tổng mẫu.
Riêng các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô như GDP, lãi suất cơ bản IR được tổng hợp từ các trang thông tin điện tử.
Định nghĩa các biến nghiên cứu
Để phân tích ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc, học viên sử dụng biến trễ từ kỳ 1 đến kỳ 4 của hai biến chính là LR và CR Tác giả đã chọn độ trễ tối đa là 4 kỳ dựa trên tiêu chí của Serena Ng và Pierre Peron (2000) cùng với mô hình gốc ban đầu Các biến kiểm soát trong mô hình được xây dựng dựa theo mô hình gốc của Bjørn Imbierowicz và Christian Rauch (2013), bao gồm các biến như LNTTS, ETA, ROAA, OER, LG, SLD, TTA, RTL, ITL, LEV, LGDP, và IR.
Mô hình với biến CR là biến phụ thuộc:
Mô hình với biến LR là biến phụ thuộc:
Viết đầy đủ mô hình:
CRi,t = β0 + β1*LRi,t + β2*LRi,t-1 + β3*LR i,t-2 + β4*LR i,t-3 + β5*CR i,t-1 + β6*CR i,t-2
+ β7*CR i,t-3+ β8*CR i,t-4 + γ1*LNTTSi,t+ γ2*ETAi,t + γ3*ROAAi,t + γ4*OERi,t + γ5*LGi,t
+ γ6*SLDi,t + γ7*TTAi,t + γ8*RTLi,t+ γ9*ITLi,t + γ10*LEVt+ γ11*LGDPt + γ12*IRt + φi,t ( 1)
LRi,t = β’0 + β’1*CRi,t + β’2*CRi,t-1 + β’3*CR i,t-2 + β’4*CR i,t-3 + β’5*LR i,t-1 + β’6*LR i,t-2 + β’7*LR i,t-3 + β’8*LR i,t-4+ γ1*LNTTSi,t+ γ2*ETAi,t + γ3*ROAAi,t + γ4*OERi,t + γ5*LGi,t + γ6*SLDi,t + γ7*TTAi,t + γ8*RTLi,t+ γ9*ITLi,t + γ10*LEVt+ γ11*LGDPt + γ12*IRt + φi,t (2)
- Rủi ro tín dụng ( CR- Credit risk ) Đầu tiên tác giả tính toán biến rủi ro tín dụng thông qua tỷ lệ nợ xấu NPL ( Non performing Loan ):
Nợ xấu là khoản tiền cho vay mà khó hoặc không thể thu hồi, được xác định theo quy định 493/2005/QĐ – NHNN, bao gồm các khoản nợ nhóm 3, 4, 5 Việc đánh giá thời gian quá hạn của khoản vay giúp xác định chất lượng tín dụng của ngân hàng; tỷ lệ nợ xấu càng cao thì chất lượng tín dụng càng thấp và rủi ro tín dụng càng lớn.
- Rủi ro thanh khoản ( LR- Liquidity risk)
LR = Dư nợ cho vay khách hàng
Tiền gửi của khách hàng
Rủi ro thanh khoản được xác định bằng cách chia dư nợ cho vay khách hàng cho tổng tiền gửi của khách hàng trong kỳ, phản ánh tỷ lệ cho vay từ tiền gửi huy động Giá trị tỷ lệ này càng cao thì rủi ro thanh khoản càng lớn, cho thấy ngân hàng có thể không đáp ứng kịp thời các yêu cầu tiền mặt Ngược lại, nếu tỷ lệ này thấp, ngân hàng có thể bị coi là sử dụng vốn huy động không hiệu quả Theo thông tư 36/2014/TT-NHNN, tỷ lệ an toàn và hiệu quả nằm trong khoảng 80 – 90%.
- Quy mô ngân hàng LNTTS : được tính bằng Logarit nepe của tổng tài sản với tổng tài sản cuối năm tính bằng đơn vị triệu đồng
- Tỷ lệ vốn ETA : được tính bằng vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản trong cùng năm
ETA = Vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản bình quân (ROAA) được tính bằng lợi nhuận trước thuế chia cho tổng tài sản bình quân trong năm của ngân hàng ROA phản ánh mức độ hiệu quả sử dụng tài sản của ngân hàng, cho biết mỗi đồng tài sản tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận Tỷ lệ này cao cho thấy ngân hàng đang sử dụng tài sản một cách hiệu quả.
ROA = Lợi nhuận trước thuế
Tổng tài sản bình quân
Tỷ số hiệu quả hoạt động OER, được tính bằng chi phí hoạt động chia cho tổng doanh thu hàng năm của ngân hàng, là chỉ số quan trọng đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng Mục tiêu chung của các ngân hàng và doanh nghiệp là giảm chi phí hoạt động và tăng doanh thu để cải thiện hiệu quả kinh doanh.
OER = chi phí hoạt động
Tốc độ tăng trưởng tín dụng của LG được tính bằng cách lấy dư nợ cho vay khách hàng năm t trừ đi dư nợ cho vay khách hàng năm t-1, sau đó chia cho dư nợ cho vay năm t-1.
LG = Dư nợ cho vay khách hàng năm t −dư nợ cho vay khách hàng năm t−1
Dư nợ cho vay khách hàng năm t−1
Tỷ lệ tiền gửi ngắn hạn so với tiền gửi dài hạn SLD được xác định bằng cách lấy tổng số tiền gửi giao dịch và tiền gửi không kỳ hạn chia cho tổng tiền gửi có kỳ hạn và tiết kiệm trong năm.
SLD = tiền gửi giao dịch + không kỳ hạn tiền gửi có kỳ hạn + tiết kiệm
- Tỷ lệ tài sản giao dịch / tổng tài sản TTA : được tính bằng tài sản giao dịch ( chứng khoán kinh doanh ) chia cho tổng tài sản trong năm
TTA = chứng khoán kinh doanh tổng tài sản
Tỷ lệ cho vay bất động sản so với tổng dư nợ (RTL) được xác định bằng cách lấy tổng số tiền cho vay bất động sản chia cho tổng dư nợ cho vay trong năm.
RTL = cho vay bất động sản tổng dư nợ
Ngành bất động sản được coi là có rủi ro cao, dẫn đến việc nhiều ngân hàng hạn chế hoặc thậm chí không cho vay trong lĩnh vực này, hoặc chỉ cho vay với tỷ lệ rất thấp và xếp chung với các ngành khác Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, bắt nguồn từ Mỹ, chủ yếu do cho vay dưới chuẩn trong lĩnh vực bất động sản.
- Tỷ lệ cho vay cá nhân / tổng dư nợ ITL : được tính bằng các khoản cho vay cá nhân chia cho tổng dư nợ cho vay trong năm
ITL = cho vay cá nhân tổng dư nợ
Tác giả đã bổ sung một số yếu tố đặc trưng của ngành ngân hàng và kinh tế vĩ mô vào mô hình, bao gồm GDP bình quân năm (tính theo triệu đồng và sử dụng logarit của GDP), lãi suất cơ bản do Ngân hàng Nhà nước công bố, và đòn bẩy trung bình hàng năm của ngành ngân hàng (LEV), được tính bằng tổng tài sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam chia cho tổng vốn chủ sở hữu của các ngân hàng.
Bảng 3.3.1: Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình
Variable Obs Mean Std.Dev Min Max
Nguồn: tổng hợp BCTC của các ngân hàng và kết quả chạy kiểm định trên stata
Trong giai đoạn 2008 – 2017, qua 80 quan sát từ báo cáo tài chính của các ngân hàng, rủi ro tín dụng bình quân đạt 0.0236 (2.36%), thấp hơn mức quy định 3%, với mức thấp nhất là 0.0034 (0.34%) của SCB năm 2015 và mức cao nhất là 0.114 (11.4%) của SCB năm 2010 Đồng thời, rủi ro thanh khoản bình quân là 0.9035 (90.35%), gần đạt mức quy định của Ngân hàng Nhà nước, với mức thấp nhất là 0.5297 (52.97%) và mức cao nhất là 1.5977 (159.77%), vượt quá quy định.
Xử lý và phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu dạng bảng dài, tác giả đã sử dụng phần mềm Stata để thực hiện các kiểm định mô hình, với LR và CR là các biến phụ thuộc.
3.4.1 Mô hình với biến LR là phụ thuộc
3.4.2.1 Lựa chọn mô hình Đối với dữ liệu bảng ( panel data ) có 3 mô hình cơ bản để hồi quy là Pooled OLS, fixed effect (FEM) và random effect ( REM ) Đầu tiên tác giả so sánh giữa pooled OLS và Rem, kế tiếp là Pooled OLS và Fem nếu sau 2 so sánh chưa chọn được mô hình phù hợp thì sẽ so sánh tiếp Rem và Fem
- So sánh giữa Pooled OLS và Rem
Bước 1: Chạy mô hình hồi quy ramdom effects
Bước 2: Thực hiện kiểm định xttest0 với giả thuyết Ho là chọn mô hình Rem Nếu P_value < α tại các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, thì chấp nhận giả thuyết Ho Kết quả hồi quy đầy đủ được trình bày trong bảng 3.4.1 Kết quả kiểm định xttest0 thu được như sau:
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects:
LR[donvi,t] = Xb + u[donvi] + e[donvi,t]
Kết quả kiểm định cho thấy P = 1.000, lớn hơn α ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, và 10%, do đó bác bỏ giả thuyết Ho Điều này dẫn đến việc lựa chọn mô hình Pooled OLS để ước lượng mô hình, với LR là biến phụ thuộc.
- So sánh giữa Pooled OLS và FEM
Bước 1: Chạy mô hình hồi quy fix effects model ( FEM ), với giả thuyết Ho lựa chọn mô hình Pooled OLS;
Bước đầu tiên là xem xét kết quả P_value; nếu P_value nhỏ hơn α, chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết Ho và sử dụng mô hình FEM để thực hiện ước lượng Kết quả hồi quy đầy đủ được trình bày trong bảng 3.4.2.
Với giá trị Prob > F là 0.2262, lớn hơn mức ý nghĩa 10%, chúng ta chấp nhận giả thuyết không (Ho) Do đó, giữa mô hình Pooled OLS và FEM, lựa chọn mô hình Pooled OLS để ước lượng mô hình với LR là biến phụ thuộc.
Kết quả so sánh giữa mô hình Pooled OLS với Rem và Fem cho thấy học viên đã chọn mô hình Pooled OLS để ước lượng với biến LR là biến phụ thuộc.
3.4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với nhau Trên thực tế khi nghiên cứu các vấn đề kinh tế thì đa cộng tuyến là vấn đề dễ xảy ra Để kiểm định đa cộng tuyến tác giả hồi quy mô hình phụ ( chọn 1 biến độc lập bất kỳ làm biến phụ thuộc ) và thực hiện kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF cuối cùng là xem xét hệ số tương quan của các biến trong mô hình Cụ thể như sau:
Bước 1: Hồi quy mô hình phụ với biến TTA làm biến phụ thuộc theo các biến độc lập còn lại ( xem kết quả đầy đủ bảng 3.4.3),
Bước 2: Thực hiện kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF thu được kết quả sau:
Bảng 3.4.4 Kết quả kiểm định nhân tử phóng đại phương sai VIF
Nguồn : tổng hợp BCTC của các ngân hàng và kết quả chạy kiểm định trên stata
Có thể thấy mô hình đang gặp phải đa cộng tuyến với biến LGDP có VIF = 17.420
Đa cộng tuyến là vấn đề thường gặp trong nghiên cứu kinh tế do mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, chúng ta cần xem xét hệ số tương quan của mô hình dưới đây.
Bảng 3.4.5: Xem xét hệ số tương quan của mô hình:
CR CR1 CR2 CR3 LR1 LR2 LR3
LR1 0.059 -0.049 -0.053 -0.109 1.000 LR2 0.099 0.059 -0.036 -0.027 0.674 1.000 LR3 0.074 0.038 0.017 -0.121 0.312 0.628 1.000 LR4 0.247 0.041 -0.026 -0.060 0.218 0.342 0.572 LNTTS -0.233 -0.140 -0.098 0.031 -0.301 -0.336 -0.434 RTL 0.352 0.313 0.137 0.026 -0.136 -0.068 -0.023 ITL 0.197 0.240 0.216 0.109 -0.020 0.083 0.165 SLD -0.242 -0.208 -0.146 -0.124 -0.079 -0.073 -0.058 LGDP -0.101 0.067 0.071 0.259 -0.362 -0.176 -0.260
IR -0.010 0.158 0.030 0.259 -0.112 0.060 -0.247 ROAA -0.346 -0.327 -0.228 -0.257 0.382 0.090 0.005 ETA 0.157 0.088 -0.025 -0.164 0.577 0.534 0.353 TTA -0.102 -0.123 -0.130 -0.098 0.144 0.102 -0.003 OER -0.209 -0.303 -0.162 -0.035 0.302 0.037 0.015
LR4 LNTTS RTL ITL SLD LGDP IR
IR -0.160 0.214 0.132 -0.033 -0.095 0.751 1.000 ROAA 0.003 -0.003 -0.203 -0.295 0.441 -0.583 -0.443 ETA 0.353 -0.687 -0.199 0.201 -0.189 -0.346 -0.106 TTA -0.049 -0.184 0.035 0.066 0.023 0.070 0.035 OER 0.123 0.125 -0.268 -0.364 0.403 -0.447 -0.381
ROAA ETA TTA OER LG LEV
Nguồn: tổng hợp BCTC của các ngân hàng và kết quả chạy kiểm định trên stata
Hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình và biến phụ thuộc LR có giá trị thấp, với tất cả các hệ số đều dưới 0.8 Đối với các biến kinh tế, mức độ tương quan này được coi là chấp nhận được.
Như vậy mặc dù mô hình có đa cộng tuyến, tuy nhiên do dữ liệu panel data với t=8
Học viên đã so sánh R-squared của mô hình chính và mô hình phụ, cho thấy R-squared = 0.7343 cho mô hình chính và R-squared = 0.3534 cho mô hình phụ Với các hệ số tương quan có giá trị tuyệt đối dưới 0.8, tác giả khuyến nghị bỏ qua vấn đề đa cộng tuyến.
3.4.2.3 Kiểm định phương sai thay đổi
Bước 1: hồi quy mô hình với biến LR là biến phụ thuộc
Bước 2: thực hiện kiểm định white với giả thuyết Ho mô hình có phương sai không đổi và xem kết quả Prob > chi2
White's test for Ho: against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(79) = 80.00
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Prob > chi2 = 0.4474 > α với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% mô hình không có phương sai thay đổi
Sau khi thực hiện kiểm định lựa chọn mô hình, kiểm định đa cộng tuyến và phương sai thay đổi, mô hình Pooled OLS đã được xác định là phù hợp để ước lượng với biến phụ thuộc CR.
3.4.2 Mô hình với CR là biến phụ thuộc
- So sánh giữa Pooled OLS và REM
Tác giả đã áp dụng mô hình hồi quy random effects với biến phụ thuộc là LR Sau đó, tiến hành kiểm định xttest0 để kiểm tra giả thuyết Ho về việc chọn mô hình Rem Nếu P_value nhỏ hơn α tại các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, giả thuyết Ho sẽ được chấp nhận Kết quả hồi quy chi tiết được trình bày trong phụ lục 3.4.6 Kết quả kiểm định xttest0 thu được như sau:
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
CR[donvi,t] = Xb + u[donvi] + e[donvi,t]
Kết quả kiểm định cho thấy Prob > chibar2 = 1.0000, lớn hơn mức ý nghĩa 1%, 5%, và 10%, do đó chấp nhận giả thuyết không Ho và lựa chọn mô hình Pooled OLS Vì vậy, trong sự so sánh giữa Pooled OLS và REM, mô hình Pooled OLS được ưu tiên để ước lượng với CR là biến phụ thuộc.
- So sánh giữa Pooled OLS và FEM
Khi so sánh giữa mô hình OLS gộp (pooled OLS) và mô hình hiệu ứng cố định (FEM), học viên tiến hành hồi quy với giả thuyết Ho lựa chọn mô hình pooled OLS Nếu kết quả P_value nhỏ hơn α, giả thuyết Ho sẽ bị bác bỏ và mô hình FEM sẽ được sử dụng để ước lượng Kết quả hồi quy chi tiết được trình bày trong bảng 3.4.7.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thực trạng rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam
Năm 2008, Việt Nam chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu, với tỷ lệ lạm phát đạt 3.5%, cao hơn mức chuẩn quốc tế nhưng vẫn nằm trong giới hạn cho phép của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam vào thời điểm đó.
Năm 2012, tỷ lệ tăng trưởng của một số ngân hàng ghi nhận sự gia tăng mạnh mẽ so với năm 2011 Cụ thể, SHB tăng gần 4 lần, từ 2.23% lên 8.83%; STB tăng 3.6 lần, từ 0.58% lên 2.05%; và ACB tăng gần 3 lần, từ 0.9% lên 2.7%.
2011 lên 2.5% năm 2012 và VAB tăng gần gấp đôi từ 2.56% năm 2011 lên 4.65 % năm 2012
Theo Uỷ ban Giám sát Tài chính Quốc gia (NFSC), tỷ lệ nợ xấu của hệ thống TCTD vào cuối năm 2017 đạt khoảng 9,5%, giảm đáng kể so với 11,9% vào cuối năm 2016 Sự giảm này chủ yếu nhờ vào việc giảm các khoản nợ xấu tiềm ẩn trong nợ cơ cấu lại, trái phiếu doanh nghiệp và các khoản phải thu bên ngoài khó thu hồi.
Trong những năm gần đây, với sự quyết tâm của Ngân hàng Nhà nước, hoạt động xử lý nợ xấu đã được đẩy mạnh Ông Nguyễn Tiến Dĩnh, Chủ tịch Hội đồng thành viên VAMC, cho biết rằng trong nửa đầu năm 2018, VAMC chưa mua khoản nợ nào từ các tổ chức tín dụng Đến hết tháng 6 năm 2018, tỷ lệ nợ xấu của ngành ngân hàng giảm xuống còn khoảng 6,7%, cho thấy sự cải thiện đáng kể so với năm 2017 Đặc biệt, Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (TCB) đã tập trung nguồn lực để xử lý nợ xấu, và đến giữa năm 2017, ngân hàng này đã hoàn toàn sạch nợ tại VAMC, đưa tỷ lệ nợ xấu xuống chỉ còn 1,6%.
Năm 2018, thống đốc NHNN đã ban hành văn bản yêu cầu các TCTD tăng cường xử lý nợ xấu Điển hình là ngân hàng STB đang rao bán nhiều tài sản bất động sản liên quan đến các khoản nợ xấu, với giá trị lên đến hàng chục nghìn tỷ đồng.
Biểu đồ 4.2 Tỷ lệ nợ xấu của 10 ngân hàng giai đoạn 2008-2017
Nguồn: Tổng hợp BCTC của các ngân hàng năm 2008-2017
Từ năm 2014, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng luôn duy trì dưới 3% theo quy định của NHNN, tuy nhiên ngân hàng STB đã ghi nhận tỷ lệ nợ xấu cao hơn 3% trong ba năm 2015, 2016 và 2017 Nguyên nhân chủ yếu là do việc sáp nhập với ngân hàng Southernbank vào cuối năm 2015, dẫn đến việc tăng tổng tài sản và dư nợ, đồng thời tiếp nhận nợ xấu từ Southernbank Cụ thể, tổng tài sản của STB đã tăng từ 189,802,627 triệu đồng lên 292,032,736 triệu đồng, trong khi dư nợ tăng từ 128,015,011 triệu đồng lên 185,916,813 triệu đồng Đặc biệt, nợ xấu đã tăng từ 1,522,509 triệu đồng lên 10,778,413 triệu đồng, tương đương mức tăng hơn 7 lần Sau khi sáp nhập, STB đã phải tăng cường trích lập dự phòng và xử lý nợ xấu Nhờ những nỗ lực này, đến năm 2017, tỷ lệ nợ xấu của STB đã giảm xuống còn 4.7%, từ gần 7% vào năm 2016.
Ngoài ra, do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới 2008, giai đoạn
2010 – 2014 là giai đoạn khó khăn với khá nhiều ngân hàng Tiêu biểu như nợ xấu của SCB tăng vọt từ 1.28% năm 2009 lên đến 11.4% năm 2010 hay SHB tăng từ
Từ 2.23% vào năm 2011, tỷ lệ nợ xấu đã tăng lên 8.81% vào năm 2012 Tuy nhiên, nhờ vào sự hồi phục của nền kinh tế và các biện pháp xử lý nợ xấu hiệu quả của hệ thống ngân hàng, đến năm 2017, nợ xấu của hầu hết các ngân hàng đã giảm xuống dưới 3%.
4.1.2 Thực trạng rủi ro thanh khoản
Trong những năm gần đây, các ngân hàng đã kiểm soát vấn đề thanh khoản và duy trì ở mức ổn định Đến năm 2017 và đầu năm 2018, thanh khoản trong hệ thống ngân hàng khá dồi dào, nhưng hiện nay lại không đồng đều Số tiền huy động chủ yếu tập trung tại các ngân hàng lớn có lợi thế trong việc huy động vốn.
Vào năm 2017, tiền gửi khách hàng tại SHB là 194,889,770 triệu đồng, thấp nhất trong 6 ngân hàng lớn được nghiên cứu, trong khi ngân hàng nhỏ HDB chỉ ghi nhận 120,537,469 triệu đồng, cao nhất trong 4 ngân hàng nhỏ Sự chênh lệch này xuất phát từ quy mô tài sản và vốn lớn hơn của các ngân hàng lớn, cùng với lợi thế về huy động và danh tiếng, khiến chúng trở thành lựa chọn an toàn cho người gửi tiền Đặc biệt, khi luật phá sản ngân hàng có hiệu lực đầu năm 2018, dòng tiền gửi có khả năng sẽ tiếp tục chảy về các ngân hàng lớn.
Biểu đồ 4.1 Rủi ro thanh khoản của 10 ngân hàng giai đoạn 2008-2017
Nguồn: tổng hợp từ BCTC của các ngân hàng 2008-2017
Biểu đồ cho thấy rủi ro thanh khoản của các ngân hàng lớn như CTG, VCB, SCB, STB, SHB và ACB trong giai đoạn nghiên cứu không thay đổi nhiều so với các ngân hàng nhỏ như VAB, HDB, OCB và EIB Trong giai đoạn 2008 – 2017, năm 2011 ghi nhận tỷ lệ rủi ro thanh khoản cao nhất, phản ánh khó khăn của hệ thống ngân hàng khi nhiều ngân hàng đối mặt với nguy cơ mất thanh khoản do nợ xấu Đặc biệt, VAB có tỷ lệ rủi ro thanh khoản lên tới gần 1.6% vào năm 2011 do hoạt động huy động và cho vay giảm mạnh so với năm 2010, với cho vay giảm 87% và huy động giảm 77% Ngược lại, HDB lại có tỷ lệ rủi ro thanh khoản giảm từ 1.4% năm 2008 xuống 0.87% năm 2009 nhờ vào việc huy động tăng hơn 2 lần, trong khi cho vay chỉ tăng 1.33 lần.
4.1.3 Mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản
Trong giai đoạn 2008 – 2017, rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản của các ngân hàng nhỏ đã giảm đáng kể, với rủi ro tín dụng trung bình giảm từ 2.82% xuống 2.06% và rủi ro thanh khoản giảm từ 106.68% xuống 81.34% Ngược lại, các ngân hàng lớn lại chứng kiến sự gia tăng, với rủi ro tín dụng tăng từ 1.73% lên gần 1.74% và rủi ro thanh khoản tăng từ 77.7% lên 85.3% So sánh giữa hai nhóm ngân hàng cho thấy rằng rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản trung bình giảm theo quy mô, với các ngân hàng lớn có rủi ro tín dụng trung bình là 2.24% và rủi ro thanh khoản là 86.93%, trong khi các ngân hàng nhỏ có rủi ro tín dụng là 2.28% và rủi ro thanh khoản là 97.14%.
Biểu đồ 4.3 CR và LR của 10 NHTM tại Việt Nam
Nguồn: Tổng hợp từ các BCTC của các NHTM Việt Nam năm 2008-2017
Biểu đồ mô tả LR và CR cho thấy rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng có thể thay đổi cùng chiều hoặc ngược chiều trong một khoảng thời gian nhất định Chẳng hạn, tại ACB, từ năm 2014 đến 2017, rủi ro thanh khoản tăng nhẹ trong khi rủi ro tín dụng lại giảm Ngược lại, HDB trong giai đoạn 2008 cho thấy sự thay đổi cùng chiều giữa hai loại rủi ro này.
Kết quả hồi quy mô hình
Tác giả đã tiến hành hồi quy mô hình với biến phụ thuộc là LR và CR, sau đó phân chia 10 ngân hàng nghiên cứu thành hai nhóm: ngân hàng lớn và ngân hàng nhỏ để thực hiện hồi quy và so sánh Kết quả thu được từ nghiên cứu này sẽ được trình bày dưới đây.
4.3.1 Mô hình với biến LR là biến phụ thuộc
LR Coef Std Err T P>t [95% Conf.Interval]
Nguồn: tổng hợp BCTC của các ngân hàng và kết quả chạy hồi quy trên stata
Kết quả hồi quy đầy đủ trình bày ở bảng 4.3.1.a,b,c
Kết quả hồi quy mô hình với các mẫu khác nhau đều cho thấy giá trị P-value t [95% Conf.Interval]
Nguồn: tổng hợp BCTC của các ngân hàng và kết quả chạy hồi quy trên stata
Kết quả hồi quy đầy đủ trình bày bảng 4.3.2.a,b,c
Kết quả hồi quy 3 mẫu đều cho thấy giá trị P-value < 0.05 thể hiện sự phù hợp của mô hình
Kết quả hồi quy từ mẫu 6 ngân hàng lớn chưa cung cấp bằng chứng đáng tin cậy về ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đến rủi ro tín dụng Tuy nhiên, khi xem xét ở mức ý nghĩa 10%, một số kết quả đã được ghi nhận.
Nghiên cứu 10 ngân hàng cho thấy rằng rủi ro thanh khoản có ảnh hưởng trễ 3 kỳ lên rủi ro tín dụng, cho thấy mối liên hệ giữa hai loại rủi ro này không chỉ tức thời mà còn kéo dài theo thời gian.
Thứ 2, đối với mẫu 4 ngân hàng nhỏ có ảnh hưởng trễ 1 kỳ của rủi ro thanh khoản lên rủi ro tín dụng
Từ 2 kết quả trên có thể thấy rủi ro thanh khoản có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, so với các ngân hàng thì ngân hàng nhỏ có ảnh hưởng sớm hơn Điều này có thể do các ngân hàng nhỏ có quy mô tài sản, vốn chủ sở hữu nhỏ, chính sách quản trị rủi ro chưa hoàn thiện, hoặc cũng có thể do phân khúc thị trường có rủi ro cao hơn, các khoản vay có thanh khoản kém,… thì khi thanh khoản có vấn đề, các ngân hàng nhỏ thưởng khó khăn hơn trong việc đáp ứng nhu cầu thanh khoản nên khi rủi ro thanh khoản xảy ra ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng sớm hơn
Nghiên cứu cho thấy rằng rủi ro thanh khoản có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro tín dụng đối với mẫu chung của 10 ngân hàng, trong khi đối với các ngân hàng nhỏ, hai loại rủi ro này lại có mối quan hệ cùng chiều Cụ thể, khi rủi ro thanh khoản tăng, rủi ro tín dụng ở các ngân hàng nhỏ cũng tăng, trái ngược với các ngân hàng lớn mà chưa có bằng chứng cho thấy sự ảnh hưởng này Trong giai đoạn 2008 – 2011, rủi ro thanh khoản của các ngân hàng nhỏ tăng cao và biến động mạnh hơn so với các ngân hàng lớn, đặc biệt dưới tác động của cuộc khủng hoảng 2008 Lý thuyết cho rằng khi rủi ro thanh khoản và dư nợ cho vay tăng, nợ xấu sẽ có xu hướng tăng theo Tuy nhiên, điều này còn phụ thuộc vào đặc điểm riêng của từng ngân hàng, như chính sách, quản trị rủi ro và phân khúc thị trường Các ngân hàng nhỏ thường có hoạt động kinh doanh ít đa dạng và quản trị rủi ro chưa chặt chẽ, dẫn đến rủi ro tín dụng cao hơn khi rủi ro thanh khoản tăng Ngược lại, các ngân hàng lớn chú trọng đến quản trị rủi ro và nhiều ngân hàng đã áp dụng khung quản trị rủi ro Basel 2 Kết quả nghiên cứu cho thấy, với mẫu ngân hàng lớn chiếm ưu thế, rủi ro thanh khoản tăng có xu hướng làm giảm rủi ro tín dụng.
Nghiên cứu mới về rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản cho thấy, sau khi hồi quy các phương trình, mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam có tính chất trễ Tuy nhiên, mối quan hệ này có thể cùng chiều hoặc ngược chiều, tùy thuộc vào quy mô của từng ngân hàng.
Chương 4 của luận văn phân tích thực trạng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng tại 10 ngân hàng thương mại được chọn Kết quả hồi quy cho thấy có mối liên hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, với ảnh hưởng có độ trễ và phụ thuộc vào quy mô ngân hàng Điều này mở ra khả năng áp dụng vào quản trị rủi ro trong ngân hàng, cho phép các nhà quản lý điều chỉnh chính sách phù hợp dựa trên quy mô, chiến lược và các yếu tố kinh tế bên ngoài.