Tóm tắt: Hệ thống ngân hàng thương mại ở Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong việc cung ứng vốn cho nền kinh tế. Tuy nhiên, việc cung ứng vốn tín dụng có thể gặp rủi ro và ảnh hưởng xấu lên hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng này. Bài viết đánh giá thực nghiệm tác động của rủi ro tín dụng lên hiệu quả hoạt động của 28 ngân hàng thương mại ở Việt Nam trong giai đoạn 2011 - 2023 bằng phương pháp ước lượng GMM Arellano – Bond hệ thống. Kết quả cho thấy, tỷ lệ nợ xấu và dự phòng rủi ro tín dụng có tác động thúc đẩy trong khi hệ số rủi ro tín dụng có tác động làm giảm hiệu quả hoạt động của các ngân hàng. Ngoài ra, tỷ lệ an toàn vốn và quy mô ngân hàng cũng là các nhân tố quyết định có ý nghĩa. Các phát hiện này đề xuất một số hàm ý quan trọng cho hoạt động phòng ngừa rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Từ khóa: Rủi ro tín dụng, hiệu quả hoạt động, ngân hàng thương mại, phương pháp GMM Arellano – Bond hệ thống.
Abstract: The commercial banking system in Vietnam plays an important role in providing capital to the economy. However, the supply of credit capital can be risky and negatively affect the business performance of these banks. The article empirically evaluates the impact of credit risk on the performance of 28 commercial banks in Vietnam in the period 2011 - 2023 using the system GMM Arellano - Bond estimation method. The results show that the bad debt ratio and credit risk provisions have a promoting effect while the credit risk coefficient has a dampening effect on the performance of these banks. In addition, capital adequacy ratio and bank size are also significant deciding factors. These findings suggest some important implications for credit risk prevention activities of commercial banks in Vietnam.
Keywords: Credit risk, Performance, Commerial Banks, System GMM Arellano – Bond estimator.
Giới thiệu
Hệ thống các ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong việc cung ứng vốn cho nền kinh tế Việt Nam, do vậy hiệu quả hoạt động kinh doanh được xem là một trong các yếu tố quan trọng của các ngân hàng này. Một số nghiên cứu mới đây như Alfadli & Rjoub (2019), Ekinci & Poyraz (2019) và Abdelaziz (2020) nhấn mạnh việc giảm thiểu các rủi ro tín dụng trong quá trình hoạt động của ngân hàng là một yêu cầu cần thiết để nâng cao chất lượng và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng. Việc giảm thiểu các rủi ro tín dụng có thể giúp nâng cao các chỉ số tài chính của ngân hàng, giúp tăng vốn chủ sở hữu và từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh của hệ thống các ngân hàng tại Việt Nam trong bối cảnh hội nhập ngày càng sâu rộng. Tuy nhiên, việc giảm thiểu các rủi ro tín dụng đòi hỏi các ngân hàng thương mại phải có các quy trình cho vay chặt chẽ, đặc biệt là cần có sự kiểm tra và giám sát nghiêm ngặt các đối tượng được vay nhằm tăng khả năng thu hồi vốn vay. Điều này có thể thu hẹp các đối tượng được vay và làm giảm lợi nhuận của doanh nghiệp. Do vậy, câu hỏi đặt ra là liệu việc giảm thiểu rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam có làm giảm tỷ suất sinh lời của ngân hàng hay không?
Bên cạnh đó ngân hàng không thể thu hồi vốn tín dụng đã cấp và cho vay khi rủi ro tín dụng phát sinh. Điều này có thể khiến ngân hàng mất cân đối thu chi, dẫn đến mất khả năng thanh toán và làm tăng nguy cơ rủi ro thanh khoản. Quá trình này sẽ khiến ngân hàng có thể rơi vào tình trạng phá sản. Sự phá sản của ngân hàng thương mại, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, sẽ dẫn đến hiệu ứng dây chuyền, làm tê liệt các hoạt động kinh tế của nhiều doanh nghiệp.
Xuất phát từ đòi hỏi nâng cao chất lượng quản trị của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam để giảm thiểu rủi ro tín dụng, nâng cao chất lượng hoạt động và để trả lời câu hỏi nghiên cứu trên, nhóm tác giả đánh giá thực nghiệm tác động của rủi ro tín dụng lên hiệu quả hoạt động kinh doanh của 28 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 - 2023 với các biến kiểm soát như tỷ lệ an toàn vốn và quy mô ngân hàng bằng phương pháp ước lượng GMM.
Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Nghiên cứu ngoài nước
Rủi ro tín dụng có thể đưa đến khả năng suy giảm nguồn vốn do vậy hầu hết các nghiên cứu đều chỉ ra rằng rủi ro tín dụng làm giảm hiệu quả hoạt động của các ngân hàng. Trong nghiên cứu, rủi ro tín dụng có thể được đo lường bằng một số biến như tỷ lệ nợ xấu, hệ số rủi ro tín dụng và dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD). Nicolae Petria (2013), nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng của 27 nước EU từ năm 2004-2011. Trong đó sử dụng tỷ số ROE (Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sỡ hữu) làm biến phụ thuộc và nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản và hiệu quả quản lý chi phí đến hiệu quả ngân hàng. Kết quả cho thấy, rủi ro tín dụng có ảnh hưởng ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng được đo lường thông qua chỉ số ROE.
Hasan Ayaydin (2014), nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến vốn và lợi nhuận của các ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ từ năm 2003-2011. Sử dụng tỷ số ROE là biến phụ thuộc đại diện cho hiệu quả kinh doanh của ngân hàng. Dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ an toàn vốn, tài sản thanh khoản là một trong số các biến độc lập được đưa vào nghiên cứu nhằm tìm sự tác động của các biến này đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng biến dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng.
Gizaw và cộng sự (2015), nghiên cứu ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh (HQKD) của các NHTM Ethiopia từ năm 2003-2004. Sử dụng dữ liệu bảng và phân tích hồi quy đa biến, kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro tín dụng có thể được đo lường bằng: Tỷ lệ nợ xấu, dự phòng rủi ro tín dụng có ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Ethiopia. Kết quả nghiên cứu khuyến nghị nên nâng cao công tác quản lý rủi ro tín dụng nhằm cải thiện hiệu quả kinh doanh ngân hàng.
Kodithuwakku (2015), xác định tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM ở Sri Lanka. Nghiên cứu này chủ yếu dựa trên cả dữ liệu sơ cấp và thứ cấp tạo nên dữ liệu bảng trong khoảng thời gian 2009 đến năm 2013. Sử dụng ROA làm biến phụ thuộc, sử dụng các biến dự phòng/tổng dư nợ, dự phòng/tổng nợ xấu, dự phòng/tổng tài sản và nợ xấu /tổng dư nợ đã được sử dụng để đo lường rủi ro tín dụng. Kết quả cho thấy, các khoản cho vay và các quy định có tác động xấu đến khả năng sinh lời của ngân hàng. Vì vậy, nghiên cứu đề nghị các ngân hàng thực hiện các biện pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng.
Nghiên cứu trong nước
Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013) cũng sử dụng dữ liệu bảng để nghiên cứu 10 ngân hàng từ năm 2005 đến 2011 về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu. Kết quả cho thấy, các yếu tố vĩ mô như lạm phát, tăng trưởng GDP tác động đáng kể đến nợ xấu trong giai đoạn nghiên cứu. Tỷ lệ nợ xấu của năm trước và mức độ tăng trưởng tín dụng ảnh hưởng mạnh lên tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng. Nghiên cứu còn chỉ ra rằng, một ngân hàng có mức nợ xấu cao hiện tại sẽ có tỷ lệ nợ xấu cao trong năm tiếp theo, tăng trưởng tín dụng cao chưa làm tăng nợ xấu ngay lập tức mà sẽ có độ trễ sau một năm. Ngân hàng dành ít nỗ lực để đảm bảo chất lượng khoản vay sẽ có chi phí hoạt động thấp, đồng thời cũng dẫn đến nợ xấu cao hơn. Quy mô có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu, ngân hàng lớn thường mạo hiểm hơn trong việc cho vay, nợ xấu sẽ cao hơn. Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản tác động tích cực lên nợ xấu, ngân hàng chấp nhận rủi ro cao khả năng dẫn đến nợ xấu cao.
Đào Thị Thanh Bình và Đỗ Vân Anh (2013), sử dụng dữ liệu bảng nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu với mẫu 14 NHTM Việt Nam từ 2008-2012, kết quả cho thấy các biến kinh tế vĩ mô là không có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê khi tác động đến các khoản nợ xấu. Quy mô ngân hàng có ý nghĩa thống kê, thể hiện mối quan hệ đồng biến với nợ xấu, điều đó chỉ ra rằng giả thuyết “quá lớn để sụp đổ” là đúng trong bối cảnh của Việt Nam. Tỷ số ROE có tác động nghịch chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Tỷ lệ nợ xấu của các năm trước cao có thể làm cho vấn đề hiện tại trở nên nghiêm trọng hơn.
Bảng 1: Các biến trong mô hình
Mô hình và dữ liệu nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu
Trong các nghiên cứu của các tác giả Nicolae Petria (2013), Hasan Ayaydin (2014), Aremu Mukaila Ayanda (2013), khi nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến HQKD của NHTM, các nghiên cứu trên đều kết luận: Tỷ lệ nợ xấu và dự phòng RRTD có tác động đến HQKD của NHTM. Xuất phát từ mô hình của các tác giả trên, tác giả xây dựng nên mô hình nghiên cứu tác động của RRTD đến HQKD ngân hàng. Sử dụng biến ROE làm biến phụ thuộc, RRTD được đại diện bằng biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR), các biến kiểm soát khác cũng được đưa vào mô hình thông qua vectơ X. Mô hình hồi quy đa biến sử dụng, tham khảo từ các các nghiên cứu của Athanasolou và cộng sự (2006), Aremu Mukaila Ayanda (2013), Hasan Ayaydin (2014), Alshatti (2015), cụ thể như sau:
(ROEit, ROAit) = α + β1NPLi,t + β2PLLi,t + βjXi,t + vi + εi,t
Trong đó:
α: Là hệ số chặn
β1, β2: Là tác động của NPL và LLR đến ROE, ROA
Xi,t: Là vector các biến: Bao gồm biến nội tại trong ngân hàng: EFFi,t, LEVi,t, NIIi,t, SIZEi,t và các biến vĩ mô:
GGDPt, INRt, INFt, UNRt, EXRt
βj: là tác động của các biến độc lập I đến ROE, ROA
vi: Là các đặc điểm riêng không quan sát được giữa các NHTM εi,t: Là phần dư của mô hình
Hình 1: Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động
kinh doanh
Dữ liệu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu sau khi loại trừ các ngân hàng không công bố đầy đủ và các ngân hàng đã sáp nhập, bao gồm 28 ngân hàng với tổng cộng 286 biến quan sát theo các năm cho dữ liệu bảng trong 13 năm từ 2011 – 2023. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính, bảng cân đối kế toán, bảng thuyết minh của các ngân hàng thương mại Việt Nam từ 2011 – 2023. Chỉ số GDP, lạm phát được thu thập từ báo cáo của Tổng cục Thống kê Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu
Thống kê mô tả
Bảng 2: Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 2 cho thấy, đối với biến phụ thuộc hiệu quả kinh doanh ROE có giá trị cao nhất đạt 0.444905, trong khi đó giá trị thấp nhất là 0.000749, giá trị trung bình của ROE là 0.114088 với độ lệch chuẩn lên tới 0.074759. Như vậy, HQKD của các ngân hàng trong mẫu biến động khá chênh lệch nhau.
Phân tích hệ số tương quan
Bảng 3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Bảng 3 thể hiện ma trận hệ số tương quan của các biến được sử dụng trong mô hình. Kết quả cho thấy, các hệ số tương quan tương đối nhỏ, không có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0.9. Điều này báo hiệu hiện tượng đa cộng tuyến có thể không xảy ra giữa các biến trong mô hình.
Kiểm định đa cộng tuyến
Ban đầu, tác giả xem xét sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng thông thường với phương pháp bình phương nhỏ nhất là Pooled OLS để ước lượng các phương trình hồi quy và kiểm định một số giả thuyết của mô hình OLS. Tiếp theo, tác giả nghiên cứu ước lượng cả 3 mô hình Pooled OLS, mô hình FEM và mô hình REM và thực hiện một số kiểm định nhằm xác định mô hình phù hợp với mục đích nghiên cứu.
Bảng 4: Tổng kết kết quả hồi quy mô hình với ROE
Bảng 5: Tổng kết kết quả hồi quy mô hình với ROA
Kết quả và hàm ý chính sách
Sử dụng phương pháp GMM (Generalized method of moments) hồi quy trên dữ liệu bảng động nhằm tìm hiểu các yếu tố tác động đến RRTD. Tác giả phát hiện những điểm sau đây:
Bảng 6: Tổng kết kết quả dấu hồi quy mô hình
Các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng cho ra nhiều kết quả khác nhau, nghiên cứu này nhằm phân tích tác động của rủi ro tín dụng đối với khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Theo kết quả nghiên cứu, các chỉ số về rủi ro tín dụng có mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa thống kê với khả năng sinh lời của các ngân hàng, điều này cho thấy các NHTM ở Việt Nam có xu hướng ảnh hưởng từ rủi ro tín dụng bằng việc cho vay lãi suất cao. Ngoài ra, các ngân hàng có thể tận dụng lợi thế của quy mô kinh tế để cải thiện hiệu quả tài chính của họ.
Xuất phát từ thực tiễn là rủi ro tín dụng có ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, bài viết đánh giá thực nghiệm tác động của rủi ro tín dụng lên hiệu quả hoạt động của 28 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 - 2023 bằng phương pháp ước lượng GMM Arellano- Bond hệ thống hai bước. Tính bền của các ước lượng được kiểm tra bằng phương pháp ước lượng GMM ArellanoBond hệ thống một bước. Kết quả chỉ ra tỷ lệ nợ xấu và dự phòng rủi ro tín dụng thúc đẩy trong khi hệ số rủi ro tín dụng làm giảm hiệu quả hoạt động của các ngân hàng này. Ngoài ra, tỷ lệ an toàn vốn và quy mô ngân hàng cũng là các yếu tố quyết định có ý nghĩa.
Các phát hiện trong nghiên cứu này đòi hỏi cần có sự thận trọng từ các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong việc cải thiện và nâng cao các chỉ số rủi ro tín dụng, bởi tỷ lệ nợ xấu gia tăng là nguyên nhân đưa đến việc mất khả năng cân đối thu chi và thanh khoản của các ngân hàng, từ đó dẫn đến phá sản. Việc giảm tỷ lệ nợ xấu và gia tăng các khoản trích lập dự phòng là cần thiết nhằm lành mạnh hóa các chỉ số tài chính của các ngân hàng. Theo đó, các ngân hàng cần đảm bảo quá trình cấp tín dụng cần được thực hiện một cách minh bạch với các điều kiện được giám sát chặt chẽ để đảm bảo thu hồi đầy đủ cả gốc lẫn lãi cho các khoản vay đúng thời hạn. Đặc biệt, Ngân hàng nhà nước cần thiết ban hành các chính sách liên quan đến việc quản lý rủi ro tín dụng của các ngân hàng và thực hiện giám sát chặt chẽ việc cấp tín dụng của các ngân hàng trong bối cảnh hội nhập ngày càng sâu rộng của nền kinh tế Việt Nam./.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Alshatti, A. S. (2015). The effect of credit risk management on financial performance of the Jordanian commercial banks. Invest- ment Management and Financial Innovations, 12(1), 338-345.
Aremu, Mukaila Ayanda, Imoh Christopher, MUSTAPHA Adeniyi Mudashiru, 2013. Determinants of banks’ profitability in a devel- oping economy: evidence from the Nigerian banking industry. Interdisciplinary journal of contemporary research in business.
Arellano, M., Bond, S., 1991. Some tests ofspecification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Rev. Econ. Stud. 58, 277–297.
Arellano, M., Bover, O., 1995. Another look at the instrumental-variable estimation of error-components models. J. Econom. 68, 29–52.
Athanasoglou, P., Brissimis, S., & Delis, M. (2005). Bank-specific, industry specific and macroeconomic determinants of bank profit- ability
Athanasoglou, P. P., Brissimis, S. N. and Delis M. D., 2009. Bank-Specific, Industry Specific and Macroeconomic Determinants of Bank Profitability. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money 18 (2), 121 – 136.
Athanassopoulos AD and D Giokas (2000). “The Use of Data Envelopment Analysis in Banking Institutions: Evidence from the Commercial Bank of Greece.” Interfaces 30(2): 81-95.
Beck, Thorsten, Asli Demirgüç-Kunt, and Ross Levine. 2007. “Finance, Inequality and the Poor,” Journal of Economic Growth 12(1): 27–49.
Louzis et al.,; D.P. Louzis, A.T. Vouldis, V.L. Metaxas. 2012. Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking & Finance, 2012 – Elsevier
Denizer, C., Gultekin, B. and Gultekin, M., 2000, Distorted Incentives and Financial Structure in Turkey, paper presented at the Financial Structure And Economic Development Conference, in February 10-11, 2000 at the World Bank, Washington, D.C
Nguyễn Thị Ngọc Diệp, Nguyễn Minh Kiều, 2015. Ảnh hưởng của yếu tố đặc điểm đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Phát triển kinh tế 2015. Số 3. Tr. 49 – 63.
Nguyễn Thanh Dương, 2013. Phân tích rủi ro trong hoạt động ngân hàng. Tạp chí phát triển và hội nhập, số 9 (19), trang 29-39.
Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng, 2013. Phân tích thực tiễn về những yếu tố quyết định nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Nguyễn Minh Kiều, 2009. Nghiệp Vụ Ngân Hàng Thương Mại. Thành phố Hồ Chí Minh. Nhà xuất bản: Nxb Thống kê.
Phạm Thị Trúc Quỳnh - Bùi Hoàng Hào
Khoa Quản lý kinh doanh, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội