Luận văn: PPNC tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng VietinBank

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng VietinBank hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Công Thương Việt Nam giai đoạn 2020-2024 dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1 Trình tự thực hiện nghiên cứu

Trình tự các bước hồi quy được thực hiện như sau:

Bước 1: Xây dựng mô hình từ các biến dự kiến và ước lượng mô hình theo phương pháp bình phương bé nhất thông thường Pooled OLS. Kiểm tra xem có biến nào không mang ý nghĩa thống kê từ kết quả thu được.

Bước 2: Kiểm định xem mô hình thu được có hiện tượng đa cộng tuyến không. Việc kiểm định đa cộng tuyến có nhiều cách, có thể hồi quy từng biến có trong mô hình với các biến còn lại. Tuy nhiên tác giả sử dụng có hai cách thông dụng nhất đó là dựa vào từng cặp hệ số tương quan giữa các biến có trong mô hình và hệ số nhân từ phóng đại VIF. Hai cách này truyền thống, dễ hiểu và dễ sử dụng.

Kiểm tra hệ số tương quan giữa từng cặp biến độc lập: Nếu hệ số tương quan từng đôi giữa hai biến hồi quy độc lập cao, trên 0,8, thì có nhiều khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Gujarati, 2004).

Nhân tử phóng đại VIF: Biến nào có giá trị VIF càng lớn thì biến độc lập càng được cho là cộng tuyến cao. Kinh nghiệm đã chỉ ra rằng, giá trị VIF của một biến nếu vượt quá 10, biến đó có thể được xem là có hiện tượng cộng tuyến cao (Gujarati, 2004).

Giả sử nếu mô hình có hiện tượng cộng tuyến cao, tiến hành kiểm tra kỹ các biến để xác định có đa cộng tuyến. Sau đó mới đưa ra giải pháp xử lý đa cộng tuyến là : Thêm hoặc bớt các biến khác không có mối liên quan để giảm tình trạng đa cộng tuyến. Thử đi thử lại nhiều lần để chắc chắn không còn đa cộng tuyến nữa.

Bước 3: Sau khi thấy các biến không còn hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả tiến hành các kiểm định mô hình đang xây dựng có các khuyết tật khác hay không :

Kiểm định tự tương quan (bậc 1, bậc 2), Kiểm định phương sai sai số thay đổi, …. Sau đó, tiến hành sửa chữa, củng cố lại mô hình bằng cách thêm hoặc bớt các biến không mang lại ý nghĩa thống kê hoặc có khuyết tật khi đưa vào mô hình để thu được mô hình tốt nhất. Luận văn: PPNC tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng VietinBank.

3.2 Phương pháp ước lượng mô hình

Vì hầu hết là dữ liệu thời gian nên trong bài này tác giả sẽ chủ yếu thực hiện hồi quy theo phương pháp Bình Phương Nhỏ Nhất Thông Thường Pooled OLS.

Mô hình hồi quy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất hay bé nhất hoặc tối thiểu viết tắt là OLS (Tiếng anh là Ordinary Least Square) hay còn gọi là mô hình Pooled OLS (Pool) là một trường hợp đặc biệt của phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) sử dụng để tìm đường hồi quy gần nhất với giá trị liên tục của biến phụ thuộc hay nói cách khác là làm sao để tổng bình phương các hạng nhiễu hay sai số (∑u2i ) nhỏ nhất như tên gọi của chính phương pháp này.

3.3 Xử lý số liệu nghiên cứu

Tác giả thu thập báo cáo tài chính của VietinBank từ quý 1/2020 đến hết quý 4/2024, và các hệ số vĩ mô được thu thập trên website Tổng Cục thống kê. Sau khi thu thập được dữ liệu của biến phụ thuộc và biến độc lập cần thiết đưa vào mô hình, dữ liệu cơ bản đầu vào được xử lý, kiểm tra thực hiện tính toán lập thanh file excel giá trị các biến. Trong nghiên cứu này, phần mềm Excel được sử dụng để xử lý các dữ liệu cơ bản, tính toán giá trị của các biến cần thiết đưa vào mô hình. Từ đó, tác giả xây dựng một dữ liệu bảng thông qua việc kết hợp các dữ liệu theo thời gian (từ Quý 1/2020 đến Quý 4/2024) của các quan sát theo không gian (trong phạm vi ngân hàng VietinBank). Thông qua kết hợp những quan sát theo thời gian và không gian, dữ liệu trực quan dễ theo dõi hơn, cũng như hạn chế được hiện tượng đa cộng tuyến cũng như các khuyết tật khác.

3.4 Xây dựng mô hình nghiên cứu Luận văn: PPNC tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng VietinBank.

Tác giả đã khảo lược một số bài nghiên cứu của nước ngoài về các yếu tố tác động đến nợ xấu cũng như các phương pháp tiếp cận của họ. Tương tự dựa vào các nghiên cứu và thực tiễn, tác giả sẽ tiến hành thực nghiệm để đưa ra nhận định nhân tố nào có ảnh hưởng đến nợ xấu, mức độ ảnh hưởng ra sao. Những nhân tố số được tác giả thực nghiệm cho là có ảnh hưởng gồm: Tốc độ tăng trưởng tín dụng (DELTACREDIT), vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), Tỷ lệ trích lập dự phòng (LLR), Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước (PRENPL), lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), Quy mô ngân hàng (SIZE) và tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (DELTAGDP).

3.4.1 Biến phụ thuộc

Trong bài nghiên cứu này, tất nhiên biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng (NPL) trong năm t. Công thức tính tỷ lệ nợ xấu như sau:

𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 3+𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 4+𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 5

• Nợ xấu =
• 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ

Trong đó: Tử số là Tổng của ba nhóm nợ được xem là Nợ Xấu: nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5. Số liệu lấy được từ phần thuyết minh trong báo cáo tài chính của ngân hàng; Mẫu số là Tổng dư nợ có thể tìm thấy dễ dàng trên bảng cân đối kế toán.

3.4.2 Các biến độc lập Luận văn: PPNC tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng VietinBank.

3.4.2.1. Các biến vi mô

• Biến tăng trưởng tín dụng (DELTACREDIT)

Tăng trưởng tín dụng thể hiện quy mô vốn cung ứng ra nền kinh tế (Quỳnh et al., 2021), thể hiện qua việc doanh số cấp tín dụng của Ngân hàng trong năm sau nhiều hoặc ít hơn năm trước. Trong các nghiên cứu trước, chưa tìm thấy có sự đồng nhất nào về tương quan giữa “Tăng trưởng tín dụng” và “Nợ xấu”. Theo Weinberg (1995), trong thời kỳ kinh tế phát triển, việc gia tăng cung cấp tín dụng đã mang lại lợi nhuận kỳ vọng rất cao, do đó các ngân hàng thường xuyên nới lỏng tín dụng để gia tăng lợi nhuận, trong khi việc cấp tín dụng cần tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn. Việc kiểm soát rủi ro không được thực hiện kỹ lưỡng và thường xuyên đã dẫn đến rủi ro vỡ nợ gia tăng cùng với sự tăng trưởng của tín dụng. Salas và Saurina (2002) cũng đồng quan điểm khi kết quả nghiên cứu của hai người cho thấy nguy cơ nợ xấu gia tăng cùng lúc với tăng trưởng tín dụng. Một số nghiên cứu của Klein (2016) hay của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2018) cũng đồng thuận với ý kiến này.

Bên cạnh đó, trong nghiên cứu của mình, Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2019) đã cho ra kết luận tăng trưởng tín dụng có tương quan ngược chiều, làm giảm nợ xấu. Điều này được giải thích trong bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam, dưới áp lực trong việc xử lý nợ đã cho vay trong năm trước chuyển hóa thành nợ xấu trong năm nay, NHNN bắt buộc có các biện pháp chỉ đạo các ngân hàng TMCP Việt Nam nâng cao tiêu chuẩn cho vay, hạn chế cấp tín dụng khiến cho trong năm đó mặc dù tăng trưởng tín dụng giảm nhưng tỷ lệ nợ xấu vẫn gia tăng. Cùng lấy nghiên cứu bối cảnh tại Việt Nam (cụ thể là ngân hàng VietinBank) với hai tác giả trên, do vậy trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng tốc độ tăng trưởng tín dụng tương quan ngược chiều (-) so với biến nợ xấu.

• Biến vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA). Luận văn: PPNC tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng VietinBank.

Jordan Kjosevski &Mihail Petkovski (2019) trong nghiên cứu về tỷ lệ nợ xấu của các quốc gia Baltic, đã chỉ ra rằng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động đáng kể với nợ xấu. Dẫn chiếu đến các ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn hiện nay, khi nợ xấu có nguy cơ tăng mạnh, các ngân hàng có xu hướng tăng phát hành cổ phiếu, trái phiếu, nhằm mục tiêu cuối cùng là tăng nguồn vốn điều lệ hiện đang còn khá thấp đối với đại đa số bộ phận ngân hàng Việt Nam hiện nay. Thật vậy, năm 2024 báo chí liên tục ghi nhận những thông tin ngân hàng “đua” nhau tăng vốn, nhằm hướng tới chuẩn Basel II và Basel III. Khi nguồn vốn chủ sở hữu gia tăng, ngân hàng có tiềm lực về tài chính mạnh hơn, sẵn sàng chi cho xử lý nợ xấu, tổ chức đào tạo nâng cao kiến thức của cán bộ ngân hàng, xây dựng các hệ thống phần mềm kiểm tra nâng cao kiến thức cho cán bộ thẩm định, đầu tư hệ thống kiểm tra giám sát khoản vay liên tục để kịp thời có biện pháp xử lý. Với những biện pháp mà việc tăng vốn giúp cải thiện được và trên quan điểm đồng thuận, tác giả kỳ vọng ETA sẽ biến động ngược chiều (-) với NPL.

• Biến tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR).

Khoản mục dự phòng cho rủi ro trong hoạt động tín dụng có thể hiểu là khoản tiền được ngân hàng để dành ra, không sử dụng tới phòng khi rủi ro trong hoạt động tín dụng xảy ra, họ có nguồn tiền bù đắp tổn thất. Do vậy, tỷ trọng giá trị khoản tiền dự phòng trên tổng dư nợ vay được xem là tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Trong quá trình hoạt động kinh doanh, các ngân hàng có thể gặp những tổn thất do không thu hồi được nợ, như vậy ngân hàng thường dự đoán mức tổn thất do mất vốn để chủ động mức dự phòng tối thiểu tương đương, từ đó giúp né tránh hoặc giảm bớt tác động đột ngột của việc mất vốn. Tuy nhiên, trích lập nhiều không hẳn là tốt, nếu cứ gia tăng trích lập sẽ đội lên chi phí hoạt động của ngân hàng nên nếu không bắt buộc, ngân hàng nên hạn chế gia tăng dự phòng rủi ro. Mặc dù LLR đã được nghiên cứu mức độ tác động đến NPL rất nhiều trước đây tuy nhiên tác giả vẫn sử dụng lại biến này nhằm miêu tả mô hình giống với thực trạng của các ngân hàng Việt Nam và VietinBank nói riêng trong việc xem trích lập dự phòng như là một biện pháp hữu hiệu hạn chế tổn thất của nợ xấu. Đồng quan điểm ở trên, tác giả dự đoán LLR có mối liên hệ cùng chiều (+) với tỷ lệ nợ xấu.

• Biến nợ xấu kỳ trước (PRENPL)

Cùng với các biến khác, tác giả đưa thêm biến nợ xấu kỳ trước vào mô hình để dự đoán xem thực sự nợ xấu còn tồn đọng của kỳ trước có ảnh hưởng nhiều đến nợ xấu kỳ này hay không. Makri, Tsagkanos, và Bellas (2017) đã cho rằng ngân hàng sẽ gia tăng rủi ro khi còn tồn đọng rất nhiều khoản nợ xấu kỳ trước chưa xử lý được, tức do không có kinh nghiệm trong việc xử lý nợ xấu, khiến tỷ lệ nợ xấu các năm sau gia tăng. Tương tự như vậy, tác giả kỳ vọng biến nợ xấu kỳ trước có mối tương quan cùng chiều (+) với nợ xấu. Luận văn: PPNC tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng VietinBank.

Biến tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA). ROA của một tổ chức tài chính phản ánh khả năng sinh lời của tổ chức đó thông qua tỷ lệ phần trăm lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản. Lợi nhuận sau thuế (EAT) có thể dễ dàng lấy được trên bảng kết quả kinh doanh, còn tổng tài sản ngân hàng thì được tìm thấy trên bảng cân đối kế toán. Trong các nghiên cứu trước như của TS Trần Vương Thịnh – Nguyễn Ngọc Hồng Loan “Các yếu tố tác động đến nợ xấu tại NHTM Việt Nam”, họặc nghiên cứu “Các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam” của Nguyễn T. Như Quỳnh và cộng sự (2021), các tác giả cũng chỉ mới đề cập đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), do vậy trong nghiên cứu này tác giả đề cập thêm một biến khác cũng nằm trong nhóm biến khả năng sinh lời là ROA. ROA được xem xét để xác định việc hoạt động kinh doanh của ngân hàng có hiệu quả trong phạm vi nguồn lực đang có hay không. Do vậy, tác giả kỳ vọng biến ROA tương quan ngược chiều (-) với tỷ lệ nợ xấu.

Một số nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng biến ROA có mối liên hệ ngược chiều với nợ xấu NPL của ngân hàng. Một số nghiên cứu có thể kể đến như của Klein (2016), Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2019). Có thể thấy, ngân hàng khi đang hoạt động kinh doanh tốt, họ đang có nhiều khách hàng có thể mang lại lợi nhuận cho ngân hàng lớn, do vậy họ không có động cơ cũng như nhu cầu hạ tiêu chuẩn cho vay xuống để tìm kiếm khách hàng mà sẽ chỉ tập trung thẩm định kỹ, lựa chọn những khách hàng thực sự tốt, đáp ứng tiêu chuẩn để cấp tín dụng, từ đó giúp giảm bớt được tỷ lệ tiềm ẩn rủi ro nợ xấu, làm cho tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng luôn thấp và được kiểm soát tốt.

Biến quy mô ngân hàng (SIZE). Trong nghiên cứu của TS Trần Vương Thịnh – Nguyễn Ngọc Hồng Loan, biến quy mô ngân hàng được chứng minh là cùng chiều với nợ xấu. Vậy có nghĩa là: Quy mô ngân hàng càng lớn, tỷ lệ nợ xấu càng cao và ngược lại. Theo giả thuyết “Quá lớn không thể bị phá sản” thì khi quy mô ngân hàng đủ lớn, tỷ lệ nợ xấu sẽ luôn duy trì ở mức thấp. Xét tại thị trường Việt Nam, giả thuyết này có thể đúng vì các ngân hàng thương mại Nhà Nước thường có quy mô lớn hơn các ngân hàng TMCP, nếu bị thua lỗ dẫn đến phá sản ảnh hưởng không tốt đến nền kinh tế đang được bảo vệ bởi Nhà Nước, vì vậy các ngân hàng này thường sẽ có sự can thiệp của Chính Phủ để không xảy ra tình huống phá sản cũng như tỷ lệ nợ xấu ở các ngân hàng có sở hữu của Nhà nước sẽ được kiểm soát chặt hơn so với các ngân hàng tư nhân. Ở đây tác giả đưa biến này vào mô hình nhằm làm rõ hơn và nhấn mạnh hơn tác động của nó đến nợ xấu và cũng phù hợp vì VietinBank là một trong số những ngân hàng có tính sở hữu của Nhà nước cũng như quy mô tài sản lớn trong hệ thống ngân hàng TMCP của Việt Nam. Tác giả dự kiến biến này mang dấu (-), tức có tác động ngược chiều với nợ xấu ngân hàng.

3.4.2.2. Các biến vĩ mô

Biến tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm trong nước (DELTAGDP). GDP chính là tỷ lệ đại diện cho tổng lượng sản phẩm hàng hóa, dịch vụ được tạo ra của một quốc gia tại thời điểm năm t. Tốc độ tăng trưởng GDP được tính như sau:

• Tỷ lệ tăng trưởng GDP_{t Luận văn: PPNC tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng VietinBank.}

Một điều dễ thấy trong các nghiên cứu trước đây về các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu đều khẳng định rằng tỷ lệ tăng trưởng GDP có mối tương quan mạnh đến tỷ lệ nợ xấu. Cụ thể một số nghiên cứu cho kết quả GDP và nợ xấu tác động ngược chiều nhau như: Salas và  Suarina (2002); Nguyễn Thị Như Quỳnh, Lê Đình Luân và Lê Thị Hương Mai (2021), … Một nền kinh tế phát triển tốt khi các chủ thể trong nền kinh tế đó có đầy đủ những điều kiện thuận lợi thúc đẩy sự tăng trưởng hoạt động sản xuất kinh doanh, từ đó gia tăng nguồn thu nhập cho các chủ thể trong nền kinh tế, giúp tăng khả năng trả nợ của người đi vay (Klein (2016), Makri và cộng sự (2017)). Trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế, GDP cao nghĩa là có nhiều sản phẩm quốc nội được tạo ra hơn, hoạt động kinh doanh thuận lợi hơn và nguồn thu nhập gia tăng hơn đồng nghĩa tăng khả năng trả nợ. Ở hướng ngược lại, GDP nhận được giá trị thấp tức là ít có sản phẩm được tạo ra hơn, nền kinh tế trì trệ, tỷ lệ thất nghiệp đang ở mức cao, không có khả năng thanh toán nợ khiến cho nợ xấu gia tăng. Điều này đúng trong giai đoạn 2023 – 2024 khi mà nền kinh tế không chỉ ở Việt Nam mà ngay cả trên thế giới cũng chịu ảnh hưởng nặng nề bởi đại dịch. Lấy bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam, GDP giảm mạnh trong giai đoạn 2023 – 2024 là kết quả của 2 năm cả nước gồng mình chống dịch, phản ánh đúng thực trạng nền kinh tế trong điều kiện suy thoái do phải đối mặt với dịch COVID-19. Dễ thấy, có khả năng tốc độ tăng trưởng GDP được kỳ vọng tương quan ngược chiều (-) với tỷ lệ nợ xấu.

Bảng 3.1 Tóm tắt các biến sử dụng trong đề tài

Nguồn: Tổng hợp của tác giả Luận văn: PPNC tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng VietinBank.

Như vậy, phương trình mô hình nghiên cứu được trình bày như sau: NPL_t = β₀ + β₁DELTACREDIT _t + β₂ETA_t + β₃LLR_t + β₄PRENPL_t + β₅ROA_t +β₆SIZE_t + β₇DELTAGDP + ε_t

Trong đó, β₀ là hệ số chặn; β₁, …, β₇ là các hệ số hồi quy riêng của các biến độc lập_; t đại diện cho năm và t chạy từ 1, 2, ….., n; Còn ε_t là các sai số.

Nghiên cứu này sử dụng phần mềm Eviews phiên bản 9 để thực hiện thống kê mô tả các đặc trưng dữ liệu nghiên cứu thông qua các giá trị biến số trong mô hình và tạo lập ma trận tương quan cũng như ước lượng hồi quy.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Trong chương này, tác giả đã lọc ra các biến số theo tác giả cho là có tác động mạnh đến nợ xấu và dự đoán chiều tác động của chúng từ các nghiên cứu đã khảo lược trong chương 2, sau đó, trình bày cụ thể các bước sẽ thực hiện cho đề tài này, phương pháp nghiên cứu ứng dụng vào đề tài là gì, có dễ dàng so với các phương pháp khác hay không. Ngoài ra, trình tự xử lý số liệu cùng với nguồn tài liệu cung cấp dữ liệu cũng được tác giả trình bày cụ thể trong chương 3. Luận văn: PPNC tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng VietinBank.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến nợ xấu tại NH VietinBank

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com