GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Lý do nghiên cứu
Rủi ro là một yếu tố không thể tránh khỏi trong cuộc sống, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh doanh Thay vì cố gắng loại bỏ hoàn toàn, các tổ chức cần tập trung vào việc giảm thiểu và quản lý rủi ro để bảo vệ kết quả hoạt động của mình Trong ngành tài chính, quản lý rủi ro được coi là một trong những hoạt động nội bộ quan trọng nhất, giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả.
Theo Carey (2001), việc giảm thiểu rủi ro là vấn đề quan trọng nhất trong quản lý nền kinh tế, và ngành ngân hàng cũng không ngoại lệ Trong lĩnh vực ngân hàng, rủi ro tín dụng được đặc biệt chú ý do đặc điểm của bên vay và loại hình doanh nghiệp mà họ đầu tư vào Lý thuyết ngân hàng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý rủi ro này.
Có sáu loại rủi ro chính liên quan đến nguyên tắc chỉ đạo tín dụng của ngân hàng, bao gồm: rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất, rủi ro danh mục đầu tư, rủi ro hoạt động, rủi ro thiếu hụt tín dụng và rủi ro công đoàn (Kurawa, 2014) Trong số này, rủi ro tín dụng được coi là nguyên nhân chính dẫn đến sự sụp đổ của các ngân hàng (Sinkey, 1992, t.279).
Trong những năm qua, các ngân hàng đã phải đối mặt với nhiều khó khăn, chủ yếu do sự bất cẩn trong việc xem xét hồ sơ tín dụng, quản lý danh mục đầu tư không hiệu quả và bỏ qua các chỉ số kinh tế quốc gia Những yếu tố này đã dẫn đến suy giảm tín dụng và ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất lợi nhuận của ngân hàng Một số ngân hàng tại Việt Nam đã mất danh tiếng do kiểm soát rủi ro tín dụng yếu, các khoản vay nội bộ lớn và thiếu đa dạng hóa danh mục cho vay, dẫn đến chất lượng tín dụng thấp và sụp đổ ngân hàng Nghiên cứu chỉ ra rằng chất lượng kém của các khoản cho vay là nguyên nhân chính gây ra thất bại ngân hàng Do đó, việc kiểm soát tín dụng hiệu quả cần được thực hiện ngay từ giai đoạn cấp tín dụng, tập trung vào mức độ tín nhiệm của khách hàng để tránh tình trạng vỡ nợ Bên cạnh đó, bản chất phức tạp của hoạt động ngân hàng, với hơn 85% là tiền gửi của khách hàng, đã tạo ra nhiều rủi ro, khi ngân hàng cung cấp các khoản vay và ứng trước, dẫn đến gia tăng nợ xấu trong hồ sơ quản lý.
Nghiên cứu của Boahene và cộng sự (2012) chỉ ra rằng rủi ro tín dụng không làm giảm lợi nhuận của các ngân hàng ở Ghana, điều này mâu thuẫn với quan điểm của nhiều nhà nghiên cứu khác như Njanike (2009), Al-Khouri (2011) và Poudel Mặc dù có những rủi ro tín dụng lớn, các ngân hàng tại Ghana vẫn duy trì được lợi nhuận cao, cho thấy rằng tác động của rủi ro tín dụng lên lợi nhuận ngân hàng có thể không như những gì được dự đoán từ các nghiên cứu trước đó.
Năm 2012, nghiên cứu cho thấy rằng các chỉ số rủi ro tín dụng có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với lợi nhuận Vậy tại Việt Nam, tình hình có giống như vậy không? Để giải quyết vấn đề này, tôi đã chọn đề tài nghiên cứu khoa học về tác động của các chỉ số rủi ro tín dụng đến lợi nhuận trong bối cảnh Việt Nam.
Nghiên cứu "Của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận: Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết ở Việt Nam" nhằm phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận ngân hàng Qua đó, nghiên cứu hy vọng đóng góp vào việc nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng, giảm thiểu rủi ro và hướng tới việc xây dựng một hệ thống ngân hàng năng động, mạnh mẽ, có khả năng cạnh tranh cao trong bối cảnh hội nhập quốc tế.
Rủi ro tín dụng là một yếu tố khách quan trong nền kinh tế thị trường, đặc biệt trong bối cảnh hội nhập quốc tế và khủng hoảng tài chính, có thể dẫn đến giảm lợi nhuận ngân hàng và bất ổn cho hệ thống tài chính Vì lý do này, nghiên cứu về "Tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận: Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng TMCP niêm yết ở Việt Nam" là cần thiết Mặc dù đây không phải là đề tài mới, nhưng việc nghiên cứu vẫn rất thực tiễn, bởi ảnh hưởng của rủi ro tín dụng lên lợi nhuận có thể thay đổi theo thời gian, do đó cần có giải pháp kịp thời để giảm thiểu rủi ro.
Mục tiêu nghiên cứu
Xác định tác động của các khoản nợ xấu đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP niêm yết ở Việt Nam
Nghiên cứu này nhằm xác định tác động của dự phòng rủi ro tín dụng đối với lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam Đồng thời, bài viết cũng đánh giá hiệu quả của hệ số rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng này, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối liên hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh trong ngành ngân hàng.
Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu trên, nghiên cứu tập trung vào việc giải đáp các câu hỏi sau:
Tác động của nợ xấu đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP niêm yết ở Việt Nam như thế nào?
Tác động của dự phòng rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP niêm yết ở Việt Nam như thế nào?
Tác động của hệ số rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP niêm yết ở Việt Nam như thế nào?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP niêm yết ở Việt Nam
- Về không gian: Nghiên cứu này chỉ giới hạn trong tầm ảnh hưởng của rủi ro tín dụng lên lợi nhuận của 11 ngân hàng TMCP niêm yết ở Việt Nam
- Về thời gian: Tập trung phân tích, nghiên cứu số liệu trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2016.
Phương pháp nghiên cứu
Trong luận văn này tác giả sử dụng phương pháp định tính kết hợp định lượng
Phương pháp định tính được áp dụng trong việc thu thập và hệ thống hóa dữ liệu, đồng thời tiến hành so sánh giữa báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán và báo cáo thường niên của 11 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết.
Phương pháp định lượng được áp dụng để lượng hóa tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của 11 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết Tác giả sử dụng phần mềm Stata để thực hiện phân tích này.
Trong luận văn, tác giả trình bày 13 phương pháp phân tích dữ liệu bảng, bao gồm ba mô hình hồi quy tuyến tính cơ bản: hồi quy tuyến tính thông thường (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp thông qua các kiểm định như Hausman, Pagan multiplier và F-test, nghiên cứu tiếp tục kiểm tra tính vững của mô hình liên quan đến phương sai sai số, tự tương quan và sự phụ thuộc chéo giữa các chủ thể Nếu phát hiện có nội sinh, tác giả áp dụng phương pháp GMM để khắc phục, sau đó sử dụng phương pháp Generalized Least Squares (GLS) nhằm nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2016.
Ý nghĩa của nghiên cứu
Nghiên cứu này hệ thống lại lý luận và các công trình thực nghiệm về tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của ngân hàng TMCP niêm yết tại Việt Nam Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở cho hoạt động ngân hàng, giúp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả, giảm tỷ lệ vỡ nợ của khách hàng và nâng cao vị thế cạnh tranh trên thị trường cho vay Nếu quản lý rủi ro tín dụng không hiệu quả, nó có thể dẫn đến sự sụp đổ của ngân hàng Hơn nữa, mức độ kiểm soát rủi ro tín dụng còn phụ thuộc vào sự phát triển bền vững của thể chế tài chính và nền kinh tế.
Cung cấp kiến thức cho các bên liên quan trong lĩnh vực ngân hàng và phi ngân hàng là rất quan trọng Điều này giúp ban lãnh đạo nhận diện kịp thời rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến lợi nhuận, đồng thời đưa ra các giải pháp và chính sách phù hợp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng và nâng cao lợi nhuận cho các ngân hàng TMCP niêm yết tại Việt Nam.
Đóng góp mới của đề tài
Nghiên cứu về tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP niêm yết tại Việt Nam đã được thực hiện nhiều, nhưng chủ yếu tập trung vào phân tích mà chưa đề xuất giải pháp cụ thể Luận văn này nhằm phân tích và đánh giá nguyên nhân cốt lõi của rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến lợi nhuận, từ đó đưa ra những giải pháp khả thi, hỗ trợ cho nhà quản lý và cung cấp thông tin hữu ích cho nhà đầu tư.
Một điểm nổi bật trong luận văn là phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết Nghiên cứu sử dụng số liệu thực tế và phân tích chi tiết theo thời gian và không gian, nhằm làm rõ sự khác biệt giữa các chủ thể Qua đó, kết quả của mô hình nghiên cứu được lý giải một cách thuyết phục trong giai đoạn nghiên cứu.
Kết cấu của luận văn
Ngoài phần mục lục và danh mục tài liệu tham khảo, nội dung luận văn được chia thành 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Chương này cung cấp cái nhìn tổng quan về nghiên cứu, bao gồm lý do lựa chọn đề tài, mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, cùng các phương pháp nghiên cứu đã áp dụng Ngoài ra, chương cũng nêu rõ ý nghĩa và những đóng góp của nghiên cứu đối với lĩnh vực liên quan.
Chương 2: Rủi ro tín dụng và lợi nhuận của các ngân hàng TMCP niêm yết
Bài viết trình bày cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng và lợi nhuận của ngân hàng, đồng thời khảo sát các nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả trong và ngoài nước qua các giai đoạn khác nhau Nội dung này giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả kinh doanh của các tổ chức tài chính.
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Tác giả phát triển mô hình nghiên cứu dựa trên các nghiên cứu trước đây và điều kiện thực tiễn tại Việt Nam Luận văn cũng tóm tắt quá trình thu thập và tính toán các biến, đưa ra các giả thuyết nghiên cứu và trình bày phương pháp nghiên cứu một cách rõ ràng.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Dựa trên kết quả nghiên cứu, bài viết trình bày chi tiết thống kê mô tả và phân tích tương quan giữa các biến Đồng thời, các kiểm định liên quan được thực hiện để đánh giá tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam.
Chương 5: Kết luận và giải pháp
RỦI RO TÍN DỤNG VÀ LỢI NHUẬN CỦA CÁC NGÂN HÀNG TMCP NIÊM YẾT Ở VIỆT NAM
Rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng xảy ra khi người vay không thực hiện nghĩa vụ thanh toán nợ theo hợp đồng, dẫn đến việc không đáp ứng được thời hạn trả nợ Đây là một trong những rủi ro chính trong hoạt động cho vay của ngân hàng, bên cạnh rủi ro lãi suất (Nguyễn Quốc Anh, 2016).
Rủi ro tín dụng xảy ra khi khách hàng trì hoãn hoặc không thực hiện nghĩa vụ trả nợ, dẫn đến ảnh hưởng tiêu cực đến dòng tiền và khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Theo Ủy ban giám sát Basel, rủi ro tín dụng là khả năng người vay hoặc đối tác ngân hàng không thực hiện đúng các điều khoản trả nợ đã thỏa thuận Rủi ro này, còn gọi là rủi ro vỡ nợ, phát sinh từ sự không chắc chắn về việc khách hàng sẽ không hoàn trả các khoản nợ cho ngân hàng.
Tại Việt Nam theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của
NHNN Việt Nam quy định về phân loại tài sản có và phương pháp trích lập dự phòng rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài Rủi ro tín dụng, hay còn gọi là rủi ro, là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của các tổ chức này, do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ theo cam kết.
Rủi ro tín dụng là mối nguy hiểm chính trong hoạt động cấp tín dụng của ngân hàng, xảy ra khi khách hàng không thể trả nợ hoặc trả nợ không đúng hạn Loại rủi ro này ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận và hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh khủng hoảng tài chính toàn cầu Sự gia tăng rủi ro tín dụng có thể dẫn đến những rủi ro khác, gây ra hậu quả nghiêm trọng và làm mất cân đối, cũng như ảnh hưởng đến sự ổn định của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam.
2.1.2 Phân loại rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng được phân loại theo nhiều cách tùy thuộc vào mục đích và yêu cầu Dựa vào nguyên nhân phát sinh, rủi ro tín dụng được chia thành hai loại chính: rủi ro danh mục và rủi ro giao dịch.
Rủi ro danh mục là một dạng rủi ro tín dụng phát sinh từ những hạn chế trong quản lý danh mục cho vay Nó được chia thành hai loại chính: rủi ro nội tại và rủi ro tập trung.
Rủi ro nội tại là những yếu tố đặc thù bên trong mỗi chủ thể đi vay, xuất phát từ đặc điểm hoạt động và cách thức sử dụng vốn của khách hàng vay.
Rủi ro tập trung xảy ra khi ngân hàng cho vay quá nhiều vốn cho một khách hàng, hoặc khi tập trung cho vay vào các doanh nghiệp trong cùng một ngành, khu vực địa lý hoặc loại hình cho vay có rủi ro cao.
Rủi ro giao dịch là một dạng rủi ro tín dụng phát sinh từ những hạn chế trong quy trình giao dịch và xét duyệt cho vay Rủi ro này được chia thành ba loại chính: rủi ro lựa chọn, rủi ro đảm bảo và rủi ro nghiệp vụ.
Rủi ro lựa chọn liên quan đến việc đánh giá và phân tích tín dụng, trong đó ngân hàng phải lựa chọn các phương án vay vốn hiệu quả để đưa ra quyết định cho vay.
Rủi ro đảm bảo phát sinh từ các tiêu chuẩn như điều khoản trong hợp đồng cho vay, loại tài sản đảm bảo, phương thức đảm bảo và tỷ lệ cho vay so với giá trị tài sản đảm bảo.
Rủi ro nghiệp vụ đề cập đến những rủi ro liên quan đến quản lý khoản vay và hoạt động cho vay Điều này bao gồm việc áp dụng hệ thống xếp hạng rủi ro cũng như các kỹ thuật xử lý các khoản cho vay gặp vấn đề.
Quy trình phát sinh rủi ro tín dụng bắt đầu khi khách hàng vay vốn gặp khó khăn trong việc trả nợ, dẫn đến nguy cơ thất thoát vốn và phá sản Rủi ro tín dụng có thể xảy ra trong các trường hợp như không thu được lãi vay, không thu được vốn cho vay, hoặc không thu được cả gốc lẫn lãi Nếu không thu được lãi vay đúng hạn, nguy cơ rủi ro chỉ ở mức thấp Tuy nhiên, khi ngân hàng không thu được lãi, sẽ phát sinh khoản lãi treo Nếu không thu đủ vốn cho vay, sẽ dẫn đến nợ khó đòi, và nợ quá hạn sẽ phát sinh khi không thu được vốn.
2.1.3 Đo lường rủi ro tín dụng
Quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả phụ thuộc vào khả năng đo lường chính xác các rủi ro này Thách thức lớn nhất mà ngân hàng phải đối mặt là xác định chính xác mức độ rủi ro tín dụng và tác động của nó đến danh mục cho vay, vì khi rủi ro tăng, lợi nhuận từ danh mục sẽ giảm và yêu cầu vốn cũng tăng lên (Cole và cộng sự, 2005) Theo Kurawa và Garba (2014), hai công cụ quan trọng trong việc đánh giá rủi ro tín dụng là tỷ số vỡ nợ (DR) và chi phí cho một khoản vay (CLA).
Tỷ số vỡ nợ (DR)
Lợi nhuận của các ngân hàng TMCP niêm yết ở Việt Nam
Ngân hàng thương mại đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế thị trường, là cầu nối tài chính giúp huy động nguồn vốn nhàn rỗi Qua đó, ngân hàng tạo lập nguồn vốn tín dụng lớn, hỗ trợ cho việc cho vay và phát triển kinh tế.
Lợi nhuận của ngân hàng TMCP được xác định bằng chênh lệch giữa lợi tức cho vay và lợi tức nhận gửi, sau khi trừ đi các chi phí kinh doanh và cộng với thu nhập từ các hoạt động kinh doanh tư bản tiền tệ Nói một cách khác, lợi nhuận là thu nhập từ khoản đầu tư (Nguyễn Minh Kiều, 2014) Bài viết sẽ tập trung phân tích tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của 11 ngân hàng TMCP niêm yết tại Việt Nam.
Chỉ tiêu phản ánh lợi nhuận của ngân hàng bao gồm ROA và ROE, mỗi chỉ tiêu có đặc điểm riêng Tác giả tập trung vào ROA vì nó thể hiện hiệu quả trong tổ chức và quản lý hoạt động kinh doanh của ngân hàng, cụ thể là tỷ lệ lợi nhuận thu về từ mỗi đồng tài sản đầu tư ROA thường được các nhà điều hành tham khảo, trong khi ROE là chỉ tiêu quan trọng cho các nhà đầu tư trong việc phân tích và quyết định mua cổ phiếu.
Việc sử dụng chỉ tiêu ROA để đại diện cho lợi nhuận là hoàn toàn hợp lý trong nghiên cứu này Bên cạnh đó, theo quy định pháp luật, các ngân hàng thương mại cổ phần khi niêm yết cần đạt mức vốn tối thiểu, điều này khiến ROE không phản ánh chính xác sự khác biệt trong khả năng sinh lời của các ngân hàng.
2.2.2 Các chỉ tiêu phản ánh lợi nhuận của ngân hàng
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (Return on Assets - ROA)
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là chỉ số quan trọng đánh giá khả năng quản lý của ngân hàng trong việc sử dụng nguồn lực tài chính để tạo ra lợi nhuận Một ROA cao cho thấy sự quản lý hiệu quả, khả năng chuyển đổi tài sản thành thu nhập ròng tốt hơn và đồng nghĩa với việc lợi nhuận của ngân hàng tăng cao.
ROA được tính theo công thức:
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Các lý thuyết về rủi ro tín dụng và lợi nhuận
2.3.1 Lý thuyết đánh giá tín dụng thể nhân
Mô hình định mức tín nhiệm thể nhân đã xuất hiện hơn 50 năm, giúp đánh giá khả năng thanh toán của cá nhân có nhu cầu vay vốn mua nhà hoặc sử dụng thẻ tín dụng thông qua thang điểm tín dụng Điểm số này phản ánh mức độ rủi ro liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng, dựa trên thông tin từ báo cáo tín dụng và so sánh với các khách hàng tương tự Mô hình này đã hỗ trợ ngân hàng trong việc ra quyết định cho vay chính xác, đảm bảo thu hồi tín dụng và giảm thiểu rủi ro David Duran (1941) là người đầu tiên áp dụng kỹ thuật phân biệt giữa các khoản nợ tốt và xấu, góp phần quan trọng vào sự phát triển của mô hình này.
Trong những năm 80, sự thành công của các mô hình định mức tín nhiệm đã bắt đầu ảnh hưởng đến nhiều sản phẩm tài chính khác như khoản vay cá nhân, vay mua nhà và vay kinh doanh nhỏ Đến những năm 90, sự phát triển của khoa học máy tính đã mở ra cơ hội thử nghiệm các thẻ tín điểm tự động Trong khi các phương pháp hồi quy log và quy hoạch tuyến tính được coi là đáng tin cậy trong thập kỷ 80, thì hiện nay, hệ thống chuyên gia và mạng lưới trung hòa đã trở thành những kỹ thuật hàng đầu trong lĩnh vực này.
Phương pháp đánh giá ban đầu thường dựa vào thông tin cá nhân mà khách hàng cung cấp, như đặc điểm cá nhân, số lượng tín dụng vay, thế chấp và khả năng trả nợ, dẫn đến quyết định chấp nhận hoặc từ chối mang tính chủ quan Hiện nay, việc áp dụng các phương pháp nghiên cứu thống kê trong ngành công nghiệp, tài chính và thương mại giúp các nhà kinh doanh đưa ra quyết định hợp lý hơn cho các hành động hiện tại và tương lai.
Mẫu khách hàng được thu thập với quy mô từ vài nghìn đến hàng trăm nghìn trong khoảng thời gian 12-18 tháng là thích hợp để các chuyên viên tín dụng đánh giá mức độ rủi ro của hồ sơ Qua đó, họ có thể xác định tính chấp nhận của hồ sơ và tiến hành loại bỏ những khách hàng "xấu".
Phân tích cho thấy tỷ lệ phá sản của khách hàng phụ thuộc vào thời gian kinh doanh, và cần ít nhất 12 tháng hoặc lâu hơn để đạt sự ổn định Do đó, việc đánh giá khả năng phá sản của khách hàng trong thời gian dưới 12 tháng là không chính xác, điều này đặt ra giới hạn thời gian phù hợp cho dự báo định mức tín nhiệm.
2.3.2 Lý thuyết thông tin bất cân xứng
Lý thuyết thông tin bất cân xứng, được phát triển vào những năm 1970 bởi các nhà khoa học George Akerlof, Michael Spence và Joseph Stiglitz, đã được trao giải Nobel năm 2001 Thông tin bất cân xứng là nguyên nhân chính gây ra thất bại trên thị trường, xảy ra khi các bên tham gia có thông tin khác nhau về giá trị hoặc chất lượng của tài sản Tình trạng này dẫn đến việc một bên nắm giữ thông tin đầy đủ trong khi bên còn lại không biết rõ về thông tin, từ đó tạo ra những hệ quả tiêu cực trong giao dịch và quyết định kinh tế.
Lựa chọn bất lợi, hay còn gọi là lựa chọn nghịch, xảy ra khi thông tin bất cân xứng tồn tại trước giao dịch, dẫn đến một bên đối tác che giấu thông tin Hậu quả của tình trạng này không chỉ ảnh hưởng đến bên bị thiệt thòi mà còn có thể gây tổn thất cho cả hai bên trong giao dịch.
Rủi ro đạo đức, hay tâm lý ỷ lại, xảy ra khi một bên trong hợp đồng cố ý che giấu thông tin để đạt được lợi ích riêng, trong khi bên còn lại không thể phát hiện nếu không có cơ chế giám sát hiệu quả.
Tính đến ngày 31/12/2016, lĩnh vực tín dụng ngân hàng đang đối mặt với tỷ lệ nợ xấu nội bảng, nợ xấu do VAMC quản lý và nợ tiềm ẩn có khả năng lên đến 8,86% tổng dư nợ Việc xử lý tài sản đảm bảo và nợ xấu gặp nhiều khó khăn, vướng mắc chưa được giải quyết, khiến vấn đề này trở thành mối quan tâm lớn Nợ xấu không chỉ ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngành ngân hàng mà còn tác động đến khả năng cung ứng nguồn vốn cho nền kinh tế.
Các nghiên cứu trước
Lợi nhuận của ngân hàng là tiêu chí quan trọng để đánh giá hiệu quả, ổn định và xu hướng phát triển của ngân hàng Để đạt được hiệu quả kinh doanh, ngân hàng không chỉ cần gia tăng lợi nhuận mà còn phải đảm bảo an toàn cho các hoạt động chấp nhận rủi ro, duy trì sự phát triển ổn định mà không gây bất ổn cho hệ thống tài chính và môi trường kinh tế vĩ mô Tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh và lợi nhuận ngân hàng là vấn đề được quan tâm hàng đầu, vì tín dụng là nguồn thu nhập chính Khi rủi ro tín dụng xảy ra, nó có thể làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng, dẫn đến khó khăn trong việc thu hồi vốn và lãi, từ đó gây ra tình trạng sử dụng vốn không hiệu quả.
Rủi ro tín dụng gia tăng dẫn đến nợ xấu, làm giảm doanh thu và có thể gây thua lỗ cho ngân hàng Ngay cả khi không thua lỗ, nợ xấu cũng làm tăng các khoản chi phí như lãi suất, chi phí quản lý nợ xấu và dự phòng rủi ro, khiến lợi nhuận giảm so với dự tính ban đầu Điều này ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, được đo lường qua các chỉ số ROE và ROA Việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng không chỉ làm tăng chi phí mà còn suy giảm lợi nhuận, tác động trực tiếp đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Quản lý rủi ro tín dụng là yếu tố quan trọng trong quản lý rủi ro tổng thể và cần thiết cho mọi tổ chức tài chính Ngân hàng, với vai trò trung gian giữa người vay và người cho vay, giúp chuyển vốn từ nơi thừa sang nơi thiếu, góp phần ổn định và phát triển nền kinh tế Điều này cho thấy ngân hàng cung cấp khoản vay từ tiền huy động nhằm tăng lợi nhuận Khi đạt được lãi suất cao, ngân hàng bắt đầu chú trọng đến việc tìm kiếm các phương pháp quản lý rủi ro tín dụng để bảo vệ và nâng cao lợi nhuận của mình (Kurawa và cộng sự, 2014).
Theo Hempel và Simonson (1999), nợ xấu là chỉ số chính của rủi ro tín dụng, và ngân hàng có thể giảm rủi ro này bằng cách giảm nợ xấu Nhiều năm qua, các nhà nghiên cứu đã tìm hiểu ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đối với lợi nhuận ngân hàng, đặc biệt là vai trò của nợ xấu trong việc giảm lợi nhuận.
Ahmed và cộng sự (1998) đã áp dụng mô hình hồi quy đa biến và nhận thấy rằng tổn thất cho vay là yếu tố cuối cùng của nợ xấu có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận Sự gia tăng tổn thất này chỉ ra mức độ rủi ro tín dụng cao hơn, dẫn đến tác động tiêu cực đến xếp hạng của các ngân hàng.
Nghiên cứu của Fofack (2005) về tác động của rủi ro tín dụng ở vùng tiểu bang Châu Phi Sahara trong thập niên 1990 cho thấy rằng các yếu tố vĩ mô như GDP có ảnh hưởng ngược chiều đến nợ xấu, trong khi những biến động về lãi suất và lạm phát lại có tác động tích cực đến nợ xấu.
Nghiên cứu của Ahmad và Ariff (2007) chỉ ra rằng yếu tố chính ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần là dự phòng rủi ro tín dụng Điều này có nghĩa là bất kỳ sự gia tăng nào trong dự phòng sẽ trực tiếp tác động đến mức độ rủi ro tín dụng.
Naceur và Omran (2008) đã thực hiện nghiên cứu về tác động của quy định, phát triển tài chính và thể chế đến lợi nhuận của ngân hàng ở khu vực Trung Đông và Bắc Phi từ năm 1989 đến 2005, cho thấy rằng có mối quan hệ tích cực giữa rủi ro tín dụng và lợi nhuận của ngân hàng.
Nghiên cứu của Achou và cộng sự (2008) chỉ ra mối tương quan đáng kể giữa hiệu quả hoạt động của ngân hàng và quản lý rủi ro tín dụng Quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả không chỉ giúp ngân hàng đạt được kết quả tốt hơn mà còn bảo vệ tài sản của ngân hàng và các khoản đầu tư của cổ đông Do đó, việc thực hiện các biện pháp quản lý rủi ro thận trọng là điều hết sức cần thiết cho các ngân hàng.
Njanike (2009) đã thực hiện một nghiên cứu tại Zimbabwe từ năm 2003 đến 2004 và kết luận rằng việc bỏ qua quản lý rủi ro tín dụng có thể dẫn đến sự thất bại của ngân hàng Tỷ lệ khủng hoảng ngân hàng cao cho thấy sự thiếu hiệu quả trong việc xử lý rủi ro tín dụng Tác giả khuyến nghị rằng các ngân hàng cần thực hiện chấm điểm tín dụng và xem xét lại các chính sách tín dụng của mình để thiết lập các quy định quản lý phù hợp và thận trọng hơn.
Kithinji (2010) đã thực hiện nghiên cứu về ảnh hưởng của quản lý rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng tại Kenya, xem xét tổng nợ, mức độ nợ xấu và lợi nhuận tích lũy trong 5 năm Kết quả nghiên cứu cho thấy không có biến độc lập nào ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng Đặc biệt, nợ xấu và việc cấp tín dụng không tác động đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) hơn các biến số khác Do đó, các ngân hàng TMCP cần chú ý đến những vấn đề khác ngoài việc tập trung vào mức cho vay và nợ xấu.
Nghiên cứu của Aremu (2010) chỉ ra rằng các khoản nợ xấu là một mối đe dọa lớn đối với lợi nhuận của các ngân hàng ở Nigeria, trái ngược với kết quả của Kithinji Tác giả khuyến nghị các ngân hàng nên áp dụng hệ thống xếp hạng và chấm điểm tín dụng mới do ngân hàng trung ương Nigeria công bố để cải thiện quản lý rủi ro tín dụng và tăng lợi nhuận Nghiên cứu cho thấy dự phòng rủi ro tín dụng đã tăng từ 64,5 triệu năm 1999 lên 223,4 triệu vào năm 2004, điều này ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận hàng năm của các ngân hàng Các nhà nghiên cứu tin rằng việc tuân thủ khuyến nghị của ngân hàng trung ương sẽ giúp các ngân hàng cải thiện lợi nhuận và giảm nợ xấu tại Nigeria.
Kargi (2011) đã ước tính ảnh hưởng của rủi ro tín dụng lên lợi nhuận của các ngân hàng Nigeria bằng cách thu thập dữ liệu về tỷ lệ rủi ro tín dụng và lợi nhuận từ năm 2004 đến 2008, sử dụng các phương pháp mô tả, tương quan và hồi quy Kết quả cho thấy rằng quản lý rủi ro tín dụng có tác động đáng kể đến lợi nhuận của các ngân hàng Nigeria, trong khi việc gia tăng nợ xấu lại ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận và khả năng thanh khoản Tương tự, nghiên cứu của Epure và Laufente (2012) đã phân tích tác động của rủi ro lên hiệu quả hoạt động của các ngân hàng ở Costa Rica trong giai đoạn 1998-2008.
Nghiên cứu năm 2007 cho thấy rằng hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với nợ xấu, trong khi tỷ lệ an toàn vốn lại có mối quan hệ tích cực với hiệu quả hoạt động.
Nghiên cứu của Boahene và cộng sự (2012) đã áp dụng mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để phân tích mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và lợi nhuận của một số ngân hàng ở Ghana Kết quả cho thấy các thành phần của rủi ro tín dụng có mối quan hệ tích cực với lợi nhuận ngân hàng, cho thấy rằng các ngân hàng Ghana có thể đạt được lợi nhuận cao mà không phụ thuộc vào rủi ro tín dụng Kết luận này tương đồng với nghiên cứu của Kithinji.
2010 và trái ngược với các nghiên cứu khác dự đóan rằng các chỉ số rủi ro tín dụng có ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận
Tóm tắt chương 2
Chương này trình bày cơ sở lý thuyết về tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận ngân hàng tại Việt Nam, đồng thời lược khảo các phương pháp và kết quả nghiên cứu trước đây Kết quả tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận vẫn chưa thống nhất, phụ thuộc vào từng quốc gia, thể chế, chính sách kinh tế và giai đoạn nghiên cứu cụ thể.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Luận văn này chủ yếu áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, với dữ liệu được xử lý và phân tích bằng phần mềm Stata13 nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu và đạt được mục tiêu đã đề ra.
Nghiên cứu thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán và báo cáo thường niên của mười một ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2016, với tổng cộng 110 quan sát Dữ liệu vĩ mô được lấy từ Ngân hàng Thế giới và ADB, nhằm đảm bảo tính minh bạch trong việc thu thập thông tin và số liệu, tác giả chỉ lựa chọn các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết.
Dữ liệu bảng, bao gồm các quan sát chéo và theo thời gian, giúp giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình, đồng thời tăng cường hệ số tự do và cải thiện hiệu quả ước lượng kinh tế Theo Wooldridge (2002), phương pháp hồi quy phổ biến cho dữ liệu bảng bao gồm mô hình hồi quy POLS, mô hình hồi quy tác động cố định và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên Nghiên cứu sẽ trình bày chi tiết các mô hình này trong các phần tiếp theo.
Với phương pháp nghiên cứu định lượng, luận văn sẽ được phát triển qua các bước như sau:
Mục tiêu nghiên cứu tập trung vào "Tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam", dựa trên những biến động thực tế của các ngân hàng này.
Bước 2: Việc tìm hiểu về các lý thuyết nền tảng, các nghiên cứu trước đây cũng như các số liệu từ các nguồn khác nhau
Bước 3: Đưa ra các giả thiết nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và nghiên cứu ở bước 2
Bước 4: Đưa ra đề cương nghiên cứu nhằm phản ánh tính khả thi và tổng quan nghiên cứu
Bước 5: Tiến hành thu thập dữ liệu nghiên cứu
Bước 6: Tính toán các biến độc lập, chạy hồi quy và phân tích dữ liệu chi tiết
Bước 7: Trình bày kết quả của quá trình nghiên cứu
Sơ đồ 3.1: Quy trình nghiên cứu luận văn
Nguồn: Tổng hợp từ quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu này tận dụng mô hình dữ liệu bảng của Boahene và cộng sự
Nghiên cứu năm 2012 về "Rủi ro tín dụng và lợi nhuận các ngân hàng được lựa chọn ở Ghana" đã áp dụng cả mô hình tác động cố định và ngẫu nhiên Kết quả cho thấy mô hình tác động cố định phù hợp hơn sau khi thực hiện thử nghiệm Hausman, mặc dù không phù hợp với biến tăng trưởng Phân tích chỉ ra rằng rủi ro tín dụng, quy mô ngân hàng và tốc độ tăng trưởng là những yếu tố chính ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng.
Giải thích kết quả và viết báo cáo Phân tích dữ liệu - Kiểm định giả thiết
Trong quá trình nghiên cứu, việc thu thập dữ liệu là rất quan trọng để hình thành đề cương nghiên cứu và phát triển giả thuyết Đầu tiên, cần xác định vấn đề nghiên cứu rõ ràng và thu thập các khái niệm cùng lý thuyết liên quan Nghiên cứu trước đây về các ngân hàng ở Ghana cho thấy rằng toàn bộ các biến được sử dụng đều có tác động tích cực đến lợi nhuận ổn định của ngân hàng Mô hình cơ bản của nghiên cứu sẽ được xây dựng dựa trên những phát hiện này.
ROE i, t = α o + β NCOTL i,t + δ NPLRi,t + θ PPPNTLAi,t + ỉ SIZEi,t
Nghiên cứu của Kolapo và cộng sự (2012) về "Rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại ở Nigeria" đã sử dụng mô hình tác động cố định Kết quả cho thấy nợ xấu, dự phòng rủi ro tín dụng và các khoản vay có mối tương quan quan trọng, với các giá trị xác suất của hệ số “t” ước tính rất nhỏ Cụ thể, 100% sự tăng lên của nợ xấu làm giảm lợi nhuận (ROA) khoảng 6,2%, trong khi 100% tăng của dự phòng rủi ro tín dụng giảm lợi nhuận khoảng 0,65% Ngược lại, 100% tăng của hệ số rủi ro tín dụng lại làm tăng lợi nhuận lên 9,6%.
Ayeni và cộng sự (2012) đã sử dụng ROA làm biến số phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu của họ, đồng thời kết hợp cả ROE Họ tiếp tục phát triển mô hình của Kolapo và cộng sự bằng cách bổ sung tỷ lệ an toàn vốn (CAR) cùng với các biến số khác như quy mô ngân hàng và tuổi đời Mô hình nghiên cứu được xây dựng như sau:
(ROA, ROE) i,t = β0 + β1 NPLRi,t + β2 LLPRi,t + β3 LARi,t + β4 CARi,t + β5
Nghiên cứu của Zou và cộng sự (2014) phân tích mối quan hệ giữa quản lý rủi ro tín dụng và lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần tại châu Âu, sử dụng ROE và ROA làm chỉ số lợi nhuận, trong khi tỷ lệ nợ xấu và CAR đại diện cho quản lý rủi ro tín dụng Dữ liệu được thu thập từ 47 ngân hàng trong giai đoạn 2007-2012 Kết quả cho thấy rằng quản lý rủi ro tín dụng không có tác động tích cực đến lợi nhuận của các ngân hàng, mặc dù tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng đáng kể đến ROE.
ROA trong khi CAR lại chưa tìm được ý nghĩa thống kê Mô hình nghiên cứu như sau:
ROE i,t = αo + α1 CARi,t + α2 NPLRi,t + α3 SIZEi,t + ui,t
ROA i,t = αo + α1 CARi,t + α2 NPLRi,t + α3 SIZEi,t + ui,t
Nghiên cứu của Alshatti (2015) đã phân tích tác động của quản lý rủi ro tín dụng đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần Jordan trong giai đoạn 2005-2013, thông qua các chỉ số ROA và ROE Kết quả cho thấy các chỉ số rủi ro tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng này Từ đó, nghiên cứu khuyến nghị các ngân hàng cần cải thiện quản lý rủi ro tín dụng để nâng cao lợi nhuận.
(ROA, ROE) i,t = a0 + a1 CARi,t + a2 CI/CFi,t + a3 FL/NFi,t +a4 LRi,t+ a5
Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng và tác động của nó đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với mô hình hồi quy đa biến như Pooled OLS, FEM, REM và phương pháp GMM để giải quyết vấn đề nội sinh trên dữ liệu bảng, nghiên cứu đã xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Kết quả hồi quy cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nợ xấu và hiệu quả kinh doanh, được đo bằng ROA và ROE, với ý nghĩa thống kê rõ ràng Điều này khẳng định rằng tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh là vững chắc.
(ROA, ROE) i,t = a0 + a1 NPLi,t + a2 LLRi,t + a3 EFFi,t + a4 LEVi,t + a5 NIIi,t
+ a6 SIZEi,t + a7 GDPt +a8 INFt + a9 INRt +a10 UNRt+ a11 EXRt + vi + e i,t
Theo IMF (2006), tỷ lệ vốn trên tổng tài sản là chỉ số quan trọng để đánh giá sức khỏe của các ngân hàng thương mại cổ phần Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và thu nhập lãi cận biên, trong khi đó lại có mối tương quan tiêu cực với giá trị kinh tế gia tăng.
Khi quy mô vốn chủ sở hữu tăng, chi phí trả lãi sẽ giảm, dẫn đến việc sử dụng vốn vay hiệu quả hơn Sự giảm chi phí trả lãi này sẽ làm tăng thu nhập lãi cận biên của ngân hàng.
Các nghiên cứu trước đây chưa xác định được tác động tổng thể của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam.
Để tiếp tục các nghiên cứu, đề tài này kế thừa có chọn lọc từ các kết quả trước đó và bổ sung thêm một số nhân tố mới nhằm đánh giá chính xác rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP niêm yết tại Việt Nam Mô hình được đề xuất sẽ phản ánh rõ hơn các yếu tố này.
(ROA) i,t = βit + β1 NPLi,t + β2 LLPRi,t + β3 LARi,t + β4 CARi,t +β5 SIZEi,t
+ β6 INTt + β7 INFt + β8 EXRt + β9 CAPi,t + ei,t
Sơ đồ 3.2: Tóm tắt mô hình nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Đo lường các biến trong mô hình
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả hoạt động quản lý trong việc tạo ra lợi nhuận từ các nguồn tài nguyên hạn chế ROA càng cao cho thấy sự quản lý hiệu quả hơn, khả năng chuyển đổi tài sản thành thu nhập ròng tốt hơn, và điều này đồng nghĩa với việc lợi nhuận của ngân hàng tăng cao.
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Bài nghiên cứu nhằm đánh giá tác động toàn diện của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam, thông qua việc thu thập dữ liệu về các biến số liên quan.
Nợ xấu (Nonperforming Loan - NPL) là chỉ tiêu quan trọng phản ánh chất lượng tín dụng của ngân hàng; chỉ số này càng cao thì chất lượng tín dụng càng thấp NPL được tính bằng tổng giá trị nợ thuộc nhóm 3, 4, 5 chia cho tổng dư nợ tín dụng, giúp đo lường chất lượng tài sản của ngân hàng Nhiều nghiên cứu, như của Kolapo và cộng sự (2012), Zou và cộng sự (2014), Alshatti (2015), và Nguyễn Quốc Anh (2016), đã chỉ ra rằng nợ xấu có tác động tiêu cực đến lợi nhuận ngân hàng.
NPL = Nợ nhóm 3+Nợ nhóm 4+Nợ nhóm 5
Tổng dư nợ cho vay * 100%
Gỉa thiết 1 : Có mối tương quan ngược chiều giữa NPL và lợi nhuận
Hệ số rủi ro tín dụng (Loans and Advances Ratio - LAR) là tỷ lệ quan trọng để đánh giá tính thanh khoản của ngân hàng, xác định khả năng đáp ứng nhu cầu cho vay và rút tiền của khách hàng Tỷ lệ này càng cao cho thấy ngân hàng gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu, từ đó cần cải thiện để tránh rủi ro phá sản Tuy nhiên, nghiên cứu của Kolapo và cộng sự (2012) lại chỉ ra rằng LAR có mối quan hệ cùng chiều với lợi nhuận của ngân hàng.
LAR = Tổng dư nợ cho vay
Gỉa thiết 2 : Có mối tương quan ngược chiều giữa LAR và lợi nhuận
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (Loan Loss Provision Ratio – LLPR) là chi phí dự phòng cho trường hợp khách hàng vỡ nợ, bao gồm cả khoản tiền gốc và lãi, nhằm bảo vệ người gửi tiền và kiểm soát tổn thất từ các khoản cho vay LLPR hoạt động như một quỹ bảo hiểm nội bộ, cho phép ngân hàng phát hiện và bảo hiểm rủi ro cho các khoản vay Khi ngân hàng dự đoán nguy cơ mất vốn cao, họ nên tăng tỷ lệ dự phòng để giảm thu nhập (Ayaydin, 2014) Gizaw và cộng sự (2013) cho rằng LLPR phản ánh niềm tin vào chất lượng tài sản của ngân hàng TMCP; do đó, việc gia tăng LLPR đồng nghĩa với việc chất lượng tài sản giảm Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Anh (2016) cũng chỉ ra mối quan hệ nghịch chiều giữa LLPR và lợi nhuận của ngân hàng.
LLPR = Dự phòng rủi ro tín dụng
Gỉa thiết 3 : Có mối tương quan ngược chiều giữa LLPR và lợi nhuận
Tỷ lệ an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio - CAR) đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự ổn định và hoạt động hiệu quả của hệ thống tài chính Tỷ lệ an toàn vốn cao không chỉ tăng cường lợi nhuận cho ngân hàng mà còn giúp giảm thiểu rủi ro Theo tiêu chuẩn Basel II, các ngân hàng phải duy trì tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu là 8% trên tổng tài sản rủi ro của họ.
CAR = Vốn cấp 1+Vốn cấp 2
Tổng tài sản có rủi ro quy đổi *100%
Quy mô ngân hàng (SIZE) được đo bằng logarit tổng tài sản và là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và lợi nhuận không đồng nhất; một số nghiên cứu chỉ ra rằng ngân hàng lớn hơn có dịch vụ đa dạng và khả năng quản lý rủi ro tốt hơn, giúp họ xử lý hiệu quả các khách hàng nợ xấu mà không làm ảnh hưởng đến lợi nhuận (Zribi và Boujelbene, 2011) Đồng quan điểm, Boahene (2012) cũng xác nhận rằng quy mô ngân hàng có mối quan hệ tích cực với lợi nhuận.
Lãi suất danh nghĩa (INT) ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của khách hàng; khi lãi suất tăng, việc thanh toán nợ trở nên khó khăn hơn, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) gia tăng (Castro, 2013).
Lạm phát có ảnh hưởng đa chiều đến nợ xấu; khi lạm phát tăng, giá trị thực của khoản vay giảm, giúp khách hàng dễ dàng hơn trong việc trả nợ Tuy nhiên, đồng thời, lạm phát cũng làm giảm thu nhập thực tế của khách hàng, gây khó khăn trong việc thanh toán nợ Vì vậy, mối quan hệ giữa lạm phát và lợi nhuận có thể diễn ra theo cả hai chiều hướng.
Tỷ giá hối đoái (EXR) là yếu tố quan trọng để đánh giá tác động của môi trường ngân hàng Kết quả nghiên cứu có thể khác nhau tùy thuộc vào loại tỷ giá mà quốc gia áp dụng, như tỷ giá cố định hoặc thả nổi Theo Domac và Martinez-Peria (2003), lợi nhuận ngân hàng có thể gia tăng khi sử dụng chính sách tỷ giá cố định Ngược lại, Arteta và Eichengreen (2000) đưa ra quan điểm khác Do đó, bối cảnh tỷ giá trong nước thường được điều chỉnh theo biến động của tình hình tiền tệ toàn cầu, dẫn đến dự đoán về mối quan hệ tích cực giữa EXR và lợi nhuận ngân hàng.
Cấu trúc vốn chủ sở hữu (Capital – CAP) theo IMF được khuyến nghị là một chỉ số quan trọng để đánh giá sức khỏe của ngân hàng, với tỷ lệ vốn trên tổng tài sản Nghiên cứu cho thấy có mối tương quan dương giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ thu nhập lãi cận biên; khi quy mô vốn chủ sở hữu tăng, chi phí trả lãi giảm, dẫn đến thu nhập lãi cận biên tăng Do đó, tác giả dự kiến mối quan hệ giữa CAP và lợi nhuận sẽ cùng chiều.
CAP = Vốn chủ sở hữu
Bảng 3.1: Mô tả các biến và kỳ vọng
Biến Cách tính Các nhà nghiên cứu sử dụng
ROA Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản Độc lập
Nợ xấu (NPL) Nợ nhóm 3+4+5
Tổng dư nợ cho vay *100%
-Boahene &Kolapo(2012) -Naceur&Omran(2008) -Aremu&ctg(2010) -Nguyễn Quốc Anh
Hệ số RRTD (LAR) Tổng dư nợ cho vay
Tổng tài sản có *100% -Poudel&Kolapo(2012)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ( LLPR)
Dự phòng RRTD Tổng dư nợ *100%
-Ahmad&Ariff(2007) -Kolapo&ctg(2012) -Gizaw&Unuafe(2013)
Tỷ lệ an toàn vốn
Vốn cấp 1+Vốn cấp 2 Tổng tài sản có RR quy đổi
Quy mô NH ( SIZE ) Logarit tổng tài sản -Zribi và Boujelbene
(INT) Lãi suất danh nghĩa Castro (2013) -
Lạm phát (INF) Tỷ lệ lạm phát Castro ( 2013) +
Tỷ giá hối đoái ( EXR) Tỷ giá VND/USD Domac và Martinez- Peria
Các hướng tiếp cận mô hình
Bài viết đề cập đến ba phương pháp chính trong phân tích dữ liệu bảng, bao gồm phương pháp hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
3.4.1 Mô hình hồi quy gộp (Pooled Ordinary Least Squared)
Cách tiếp cận đơn giản nhất trong mô hình hồi quy là giả định rằng các hệ số hồi quy, bao gồm hệ số chặn và hệ số gốc, không thay đổi theo từng biến quan sát và cũng không thay đổi theo thời gian Do đó, mô hình này không xem xét ảnh hưởng của thời gian và sự khác biệt giữa các đối tượng quan sát, mà chỉ tập trung vào việc ước lượng mô hình hồi quy bình phương bé nhất (OLS) Mô hình Pool có dạng như sau:
(ROA)it = β 0 + β1 NPLit + β2 LLPRit + β3 LARit + β4 CARit +β5 SIZEit + β6 INTt + β7 INFt + β8 EXRt + β9 CAPit + eit
Mỗi ngân hàng đều có những đặc điểm riêng, và những đặc điểm này có thể thay đổi theo thời gian, dẫn đến khả năng ước lượng kết quả bị sai lệch nếu không tính đến những yếu tố đặc thù của từng ngân hàng trong dữ liệu nghiên cứu Hơn nữa, khi các đặc điểm riêng không thể hiện tác động có ý nghĩa thống kê, mô hình hồi quy gộp lại trở nên hiệu quả hơn nhờ vào tính đơn giản và gọn nhẹ, với ít biến số (Baltagi, 2005).
3.4.2 Mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model)
Mô hình tác động cố định (FEM) theo Gujarati (2004) mang lại lợi thế khi xem xét tung độ gốc khác nhau giữa các đơn vị quan sát trong mẫu, cho phép mỗi đơn vị có một tung độ gốc không thay đổi theo thời gian Sự khác biệt này, đặc biệt là giữa các ngân hàng TMCP tại Việt Nam, có thể phản ánh triết lý kinh doanh hoặc phong cách quản lý riêng của từng ngân hàng.
(ROA) it = β i + β1 NPLit + β2 LLPRit + β3 LARit + β4 CARit +β5 SIZEit + β6 INTt + β7 INFt + β8 EXRt + β9 CAPit + eit
Ngân hàng được quan sát có chỉ số từ 1 đến 11, trong khi thời điểm quan sát được ghi nhận từ 1 đến 10, tương ứng với giai đoạn từ năm 2007 đến 2016.
3.4.3 Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model)
Hướng tiếp cận tiếp theo là mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), trong đó các yếu tố không quan sát được được xem là kết quả của những biến ngẫu nhiên thay vì là các tham số cố định Mô hình này cho phép tung độ gốc của các đơn vị chéo có một giá trị trung bình chung, trong khi số hạng sai số ei phản ánh sự khác biệt giữa các đơn vị chéo Mô hình tác động ngẫu nhiên mang lại cái nhìn sâu sắc hơn về sự biến động trong dữ liệu.
2 thành phần sai số (ei là sai số theo không gian và uit sai số cả không gian và thời gian) và được biểu diễn như sau:
(ROA) it = β i + β1 NPLit + β2 LLPRit + β3 LARit + β4 CARit +β5 SIZEit + β6 INTt + β7 INFt + β8 EXRt + β9 CAPit + eit
Tính bền vững của giả định được kiểm tra thông qua kiểm định Hausman (1978) và F-test để xác định mô hình phù hợp Theo Wooldridge (2002), nếu giả thiết về tác động ngẫu nhiên là chính xác, thì ước lượng tác động ngẫu nhiên sẽ hiệu quả hơn so với mô hình tác động cố định Trong trường hợp này, phương pháp ước lượng sẽ chuyển sang sử dụng bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) thay vì bình phương nhỏ nhất (OLS).
Lựa chọn mô hình
Đánh giá sự phù hợp của mô hình là một bước quan trọng trong bất kỳ quy trình thống kê nào Để xác định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu, cần thực hiện một số kiểm định.
Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (LM) cho việc lựa chọn giữa POLS và REM
Gỉa thiết H0 : cho rằng chêch lệch giữa các đối tượng trong mô hình hồi quy là bằng 0, không có sự khác biệt trọng yếu nào giữa các quan sát
Nếu Prob > Chi 2 lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả thiết H0 Chọn mô hình POLS hay nói cách khác là mô hình REM không hiệu quả
Kiểm định Hausman Test được sử dụng để lựa chọn giữa phương pháp ước lượng hiệu ứng cố định (FEM) và hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Giả thuyết H0 trong kiểm định này cho rằng các ước lượng từ FEM và REM không có sự khác biệt đáng kể về mặt thống kê.
Nếu giá trị Prob > Chi 2 lớn hơn 0.05, thì giả thuyết H0 được chấp nhận, cho thấy mô hình REM là phù hợp hơn để giải thích mối tương quan giữa các biến Ngược lại, nếu giá trị này nhỏ hơn hoặc bằng 0.05, mô hình khác sẽ được ưu tiên.
Kiểm định Time Fixed Effect cho việc lựa chọn giữa POLS và FEM Gỉa thiết H0: cho rằng tất cả các hệ số của mô hình FEM đều bằng 0
Nếu giá trị Prob > F lớn hơn 0.05, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, điều này có nghĩa là không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau Do đó, mô hình POLS là phù hợp để giải thích mối tương quan giữa các biến.
Tóm tắt chương 3
Trong chương này, nghiên cứu đã trình bày chi tiết mô hình nghiên cứu cùng với các giả thuyết nghiên cứu được xác định rõ ràng Phương pháp nghiên cứu cũng được mô tả với các bước thực hiện cụ thể, và các biến trong mô hình được định nghĩa và mô tả một cách rõ ràng.
