Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các chi nhánh ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh bến tre
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (668.57 KB, 4 trang )
kill II tê’
'á Bự báo
Các nhân tô tác động đến nợ xấu
tại các chi nhánh ngân hàng thương mại
trên địa bàn tỉnh Bên Tre
PHẠM VĂN CHỮNG
*
*
•
LÊ Đức QGANG TÚ"
NGUYỄN NGỌC CAM
***
Tóm tắt
Bằng phương pháp phân tích hồi quy cho dữ liệu bảng được thu thập trong giai đoạn 20052021 của 15 chi nhánh ngân hàng thương mại (NHTM) tại tỉnh Bến Tre, nghiên cứu đã chỉ ra
các nhân tố nội tại tác động đến nợ xấu của các chi nhánh NHTM, trong đó, có nhân tố vĩ mơ
mang tính đặc thù của địa bàn Tỉnh và tác động của đại dịch Covid-19. Trên cơ sở đó, nhóm
tác giả đưa ra những kiến nghị trong hoạt động của các chi nhánh NHTM tại Bến Tre.
Từ khóa: ngân hàng thương mại, hồi quy dữ liệu bảng, nợ xấu
Summary
This paper employs panel data regression to analyze data collected from fifteen commercial
bank branches in Bén Tre province in the period 2005-2021. The outcome indicates that non
performing loans of these branches are affected by internal factors concerning characteristics
of the province and the impact of the Covid-19 pandemic. From the finding, recommendations
to the operation of these branches are provided.
Keywords: commercial banks, panel data regression, non-performing loan
GIỚI THIỆU
Trong bốì cảnh chung của tồn
ngành, nợ xấu của các ngân hàng trên
địa bàn tỉnh Bến Tre có thời điểm tăng
trên 2% (năm 2005) và giảm xuống mức
thấp vào nàm 2010, tuy nhiên, sau đó
tiếp tục tăng cao. Tính đến cuối năm
2015, nợ xấu tại địa phương này chiếm
gần 2% tổng dư nợ. Giai đoạn 20162021, kinh tế - xã hội tỉnh Bến Tre gặp
nhiều khó khăn, thuận lơi và thách thức
đan xen ảnh hưởng nghiêm trọng đến
mọi mặt đời sống, kinh tế - xã hội, tác
động đáng kể đến hoạt động của các
ngân hàng trên địa bàn. Nhiều ý kiến
cho rằng, nợ xấu ngân hàng có nguy cơ
tăng trở lại, ảnh hưởng đến hiệu quả
hoạt động của các NHTM trên địa bàn
Tỉnh. Vì vậy, việc nghiên cứu, đánh giá
các nhân tố tác động đến nợ xấu ngân
hàng, từ đó, đưa ra khun nghị nhằm
kiểm sốt rủi ro tín dụng trên địa bàn
Tỉnh là hết sức cần thiết và có ý nghĩa thực tiễn trong
bốì cảnh hiện tại.
Cơ SỞ LÝ THUYẾT
Khái niệm nỢ xâu và các nhân tổ’ tác động đến nỢ
xâu của chi nhánh NHTM
Chỉ tiêu đo lường nợ xấu thông dụng của một
NHTM là tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ. Vì vậy, nghiên
cứu này sử dụng khái niệm nợ xâu của Việt Nam và giá
trị nợ xấu, cũng như tổng dư nỢ trong các báo cáo chính
thức của các NHTM để tính tỷ lệ nợ xâu trên tổng dư
nợ trong việc thực hiện nghiên cứu định lượng.
Phần lớn các nghiên cứu về nhân tố tác động đến nỢ
xấu thông thường sử dụng dữ liệu cấp ngân hàng hoặc
dữ liệu tổng hợp của toàn ngành ngân hàng. Ngược lại,
nghiên cứu này sử dụng dữ liệu ở cấp độ chi nhánh tại
một địa phương, nhằm bổ sung thêm vào tổng quan
những bằng chứng về các nhân tó’ ảnh hưởng đến nợ
xấu. Nghiên cứu xem xét các nhân tô’ mang tính đặc
thù của địa bàn tỉnh Bến Tre tác động đến nợ xấu của
các chi nhánh NHTM, mà đến nay, chưa có nghiên
cứu nào đánh giá, như: Tăng trưởng kinh tế của Tỉnh
*TS., Khoa Toán Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
"TS., Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế và Tài chính, Trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia TP.
Hồ Chí Minh
*** Ngân hàng Nhà nước Chi nhánh tỉnh Bến Tre
Ngày nhận bài: 31/3/2022; Ngày phản biện: 10/4/2022; Ngày duyệt đăng: 20/4/2022
Economy and Forecast Review
69
BẢNG 1: THỐNG KÊ MƠ TẢ CÁC BIÊN sơ'
Biến
Sơ' quan sát Trung bình
Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhát
NPL
162
4.296558
10.84231
0.002
79.01989
LGR„,
it-3
162
41.56336
92.06356
-94.00994
581.3059
SIZE,,ít
162
6.10065
0.4500347
4.612042
7.251515
GRDP[
162
8.57358
3.90179
0.53
11.04
UNRATE,
162
2.196975
1.094042
0.33
6.08
LDR.it
162
100.9259
75.06097
1.305786
532.0755
CRGTit
162
30.70576
36.48901
-46.90818
278.43
EDU
162
0.154321
0.3623763
0
1
LIFịt
162
0.6074351
0.1909737
0.0017038
0.8521449
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 14.0
hàng năm (GRDP); Tỷ lệ thất nghiệp của Tỉnh hàng
năm (UNRATE); Tác động của đại dịch Covid-19. Bên
cạnh đó, bài viết này cũng đề cập đến các nhân tô' nội
tại của chi nhánh NHTM, như: Chuyên ngành đào tạo
của Giám đốc chi nhánh ngân hàng (EDU); Chỉ tiêu
tăng trưởng tín dụng hàng năm do Hội sở NHTM giao
cho chi nhánh (CRGT); Tỷ lệ dư nợ cho vay/tiền gửi
(LDR) và Yếu tô' đa dạng ngành, lĩnh vực cho vay trên
địa bàn Tỉnh (LIF); Tăng trưởng tín dụng thời điểm 3
năm trước (LGRit3), đồng thời, xem xét các nhân tố
này có tác động như thế nào đến tỷ lệ nợ xâ'u của các
chi nhánh NHTM trên địa bàn Tỉnh.
Mơ hình, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu
Kê thừa các nghiên cứu trước, nhóm tác giả đã chọn
tỷ lệ nợ xâ'u trên tổng dư nợ làm biến phụ thuộc đại
diện cho nợ xâ'u của chi nhánh NHTM. Biến độc lập
là những nhân tô' tác động đến nợ xâ'u của chi nhánh
NHTM.
Mơ hình nghiên cứu được thể hiện như sau:
. .NPh=Po +
MIZEU + P
Trong đó:
Po là hệ sơ'chặn;
Pg là các hệ sô'hồi quy riêng
của các biến độc lập; i là ký hiệu cho các chi nhánh
NHTM trong mẫu nghiên cứu; t là ký hiệu cho các năm
trong giai đoạn nghiên cứu; 8it là đại diện cho sai sơ'của
mơ hình.
Đê tạo nên tính bền vững của mơ hình, nhóm tác
giả cũng xem xét tác động của đại dịch Covid-19 đô'i
với hệ thơng NHTM trong 2 năm gần đây, từ mơ hình
gốc, các tác giả giữ nguyên các biến và thêm một biến
giả COVID để xem xét tác động của dịch Covid-19.
Theo đó, mơ hình nghiên cứu bổ sung như sau:
VPL = Po+_
+ Ẽ2 SIZEi,+PfiRDP^ +
PPNRAEE' +PíLDRí.+P^RGF + P7EDU4+/ụjF +
P9COVIDt ; E (2)
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu phục vụ nghiên cứu được thu thập từ báo
cáo thường niên hàng năm của Ngân hàng Nhà nước
Chi nhánh tỉnh Bến Tre, gồm có 15 chi nhánh NHTM
70
trên địa bàn tỉnh Bến Tre, chuỗi thời gian
dữ liệu từ năm 2005-2021, sô' mẫu quan
sát là 162.
Dựa vào dữ liệu thu thập và cơng thức
tính các biến, nhóm tác giả đã tính được
giá trị biến phụ thuộc và các biến độc lập
vi mô, vĩ mô trong mô hình nghiên cứu
bằng phần mềm Excel. Các biến sơ'được
thể hiện dưới dạng tỷ lệ phần trăm.
Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện mơ hình nghiên cứu,
nhóm tác giả áp dụng phương pháp dữ
liệu bảng cho phương trình hồi quy đa
biến tuyến tính với các mơ hình Pooled
OLS, FEM, REM bằng phần mềm thông
kê Stata 14.0.
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Đầu tiên, thông kê mô tả các biến sô'
được thực hiện với kết quả như Bảng 1.
Kết quả cho thây, biến vi mô là Tăng
trưởng tín dụng với độ trễ 3 năm, biến Tỷ
lệ cho vay/tiền gửi và biến Chỉ tiêu tăng
trưởng tín dụng do Hội sở giao có độ lệch
chuẩn lớn, tức là có sự chênh lệch lớn về
giá trị của từng thời điểm đánh giá, của
từng chi nhánh NHTM so với giá trị trung
bình, có nhiều sự biến động trong các giá
trị của tập dữ liệu và có khoảng cách lớn
hơn giữa giá trị các quan sát với nhau.
Tiếp theo, bước lựa chọn mơ hình hồi
quy được thực hiện, bao gồm: hồi quy
các mơ hình Pooled OLS, FEM, REM
và tiến hành các kiểm định F-test, kiểm
định Hausman Test. Kết quả cho thây,
mơ hình REM là phù hợp hơn cả.
Ngay sau đó, các kiểm định khuyết
tật của mơ hình bao gồm: kiểm định đa
cộng tuyến bằng ma trận hệ sô' tương
quan, kiểm định hiện tượng phương sai
thay đổi bằng kiểm định Wald và kiểm
định hiện tượng tự tương quan bằng kiểm
định Wooldridge, đã được thực hiện
cho mơ hình REM. Kết quả chỉ ra, mơ
hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
nghiêm trọng, nhưng có các hiện tượng
phương sai thay đổi và tự tương quan.
Để khắc phục các khuyết tật này, nghiên
cứu đã sử dụng phương pháp FGLS để
thực hiện hồi quy cho mơ hình REM với
kết quả được thể hiện trong Bảng 2.
Từ kết quả thể hiện trong Bảng 2,
phương trình hồn chỉnh được viết lại
như sau:
NPL.' = -0.018LGR.t3 - 3.814SIZE.'
+ E350UNRATE.'
0.053LDR.
0.054CRGT.it + it14.122EDU it - 6.317LIF,
Kinh tế và Dự báo
Giữ ngun các biến của mơ hình
góc và thêm một biến giả COVID, kiểm
định mơ hình Cross-sectional time
series FGLS regression có kết quả như
Bảng 3.
Với kết quả trong Bảng 3, thảo luận sẽ
tập trung vào biến độc lập LGR 3, SIZEit,
CRGTit, COVID có kết quả nghiên cứu
trái ngược với kỳ vọng dấu lúc đầu hoặc
biến độc lập khơng có ý nghĩa thống kê
như biến GRDP.
Biến Tỷ lệ thất nghiệp và biến giả
Chuyên ngành đào tạo của Giám đốc chi
nhánh tác động cùng chiều với biến Tỷ
lệ nợ xâu, phù hợp với kỳ vọng ban đầu.
Biến Tốc độ tăng trưởng kinh tế Tỉnh
không ảnh hưởng đến nợ xâu, không đạt
như kỳ vọng ban đầu. Trong giai đoạn
nghiên cứu này, kinh tê Tỉnh phục hồi và
tốc độ tăng trưởng GRDP qua các năm
khá đều. Ngoài ra, biến Tốc độ tăng
trưởng kinh tế Tỉnh không tác động đến
Tỷ lệ nợ xấu cho thấy, khả năng điều
hành quản lý của chi nhánh NHTM và
thiện chí trả nỢ vay của khách hàng tốt,
khơng phụ thuộc nhiều vào nền kinh tế
Tỉnh tăng hay giảm.
Biến Tăng trưởng tín dụng với độ trễ
3 năm, tác động ngược chiều với biến
tỷ lệ nợ xấu. Kết quả này ngược với kỳ
vọng ban đầu, nhưng phù hợp với một
số nghiên cứu trước đây, như: Nir Klein
(2013), Ghosh (2015), Rehman (2017).
Tăng trưởng tín dụng năm hiện tại chưa
phát sinh nợ xấu, mà tác động vào các
năm sau với độ trễ là 3 năm.
Biến Quy mô chi nhánh NHTM tác
động ngược chiều với biến Tỷ lệ nợ
xấu, ngược với kỳ vọng ban đầu. Điều
này cho thấy, Quy mơ NHTM càng lớn
thì tỷ lệ nợ xấu của chi nhánh NHTM
càng giảm.
Biến Đa dạng ngành nghề cho vay tác
động ngược chiều với biến Tỷ lệ nợ xấu,
phù hợp với kỳ vọng ban đầu của nhóm
tác giả. Chi nhánh NHTM cho vay nhiều
ngành lĩnh vực ít rủi ro hơn, đồng thời
tập trung cho vay một số ngành lĩnh vực
nhất định.
Biến Cho vay trên tiền gửi có quan hệ
ngược chiều với Tỷ lệ nợ xấu. Kết quả
này phù hợp với kỳ vọng ban đầu.
Biến Chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng do
Hội sở NHTM giao chi nhánh tác động
ngược chiều với Tỷ lệ nợ xấu, kết quả
ngược chiều với kỳ vọng ban đầu. Điều
này cho thấy, áp lực chỉ tiêu do Hội sở
giao không gây sức ép gia tăng tỷ lệ nợ
Economy and Forecast Review
BẢNG 2: KẾT QUẢ ước LƯỢNG MƠ HÌNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP FGLS
Biến độc lập
Biến phụ thuộc NPL
Hệ sô' hồi quy
Sai sô' chuẩn
p>lzl
-0.018
0.007
0.014
SIZE,
-3.814
1.715
0.026
GRDP,
0.083
0.186
0.654
UNRATE,
1.350
0.714
0.059
LDR.,
-0.053
0.009
0.000
CRGT,
-0.054
0.019
0.005
EDỰ,
14.122
1.880
0.000
L1F,
-6.317
3.463
0.068
Hằng số
33.367
11.922
0.005
LGR,„,
______
Số quan sát
162
Nguồn: Nhóm tác già tổng hợp từ phấn mềm Stata 14.0
BẢNG 3: TÓM TẮT KET quả nghiên cứu
Biêh độc lập
Biến phụ thuộc NPL
Hệ sơ' hồi quy
LGR.
ít—3.,
SIZE,
-0.016
GRDP,
Sai sơ' chuẩn
p>lzl
0.007
0.027
-3.642
1.697
0.032
-1.121
0.643
0.082
1.321
0.706
0.061
LDR.,
-0.052
0.009
0.000
CRGT
-0.054
0.019
0.004
EDLỊ,
14.098
1.858
0.000
LIẸ,
-6.041
3.426
0.078
UNRATE,
COVID
-12.554
6.430
0.051
Hằng số
44.696
13.135
0.001
Sơ' quan sát
162
Ghi chú: + là tác động cùng chiều, - là tác động ngược chiều
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
Xấu trong năm đó, mà chỉ có khả năng làm tăng tỷ lệ
nợ xấu trong những năm tiếp theo.
Biến Trình độ học vân của Giám đốc chi nhánh
NHTM tác động cùng chiều với Tỷ lệ nợ xấu, điều này
phù hợp kết quả kỳ vọng ban đầu của nhóm tác giả.
Thực tế cho thấy rằng, Giám đốc chi nhánh NHTM có
trình độ chun ngành phù hợp, khả năng kiểm sốt rủi
ro tín dụng sẽ tốt hơn.
Biến giả COVID tác động ngược chiều với Tỷ lệ
nợ xấu, điều này ngược với kỳ vọng ban đầu. Trong 2
năm dịch Covid-19 diễn biến khó lường, đã ảnh hưởng
đến kinh tế - xã hội, tuy nhiên, không làm tỷ lệ nợ
xấu của các chi nhánh NHTM tăng; ngược lại, tỷ lệ nợ
xấu giảm nhờ chính sách cơ cấu lại thời hạn trả nợ của
Ngân hàng Nhà nước.
MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ
Dựa trên các phân tích trên, nhóm tác giả đưa ra các
khuyến nghị như sau:
Đổì với Hội sở NHTM
Quy mô của chi nhánh NHTM tại tỉnh Bến Tre nói
riêng và một số tỉnh, thành phố khác nói chung tương
71
đối nhỏ, chưa có sự phát triển đồng đều so với một sô'
chi nhánh ở các tỉnh, thành phô' lớn. Trong đó, một sơ'
NHTM hoạt động yếu kém, chưa thu hút được nguồn
nhân lực chất lượng cao làm giám đốc chi nhánh,
cơng tác tuyển dụng giám đốc có nhiều vấn đề, chọn
người chưa phù hợp, quan tâm chỉ tiêu lợi nhuận nhiều
hơn yếu tô' phát triển bền vững chi nhánh ngân hàng,
thường xuyên thay đổi giám đốc chi nhánh. Bên cạnh
đó, các chính sách quản trị rủi ro tín dụng, lĩnh vực
tập trung tín dụng được chính Hội sở NHTM ưu tiên
cũng là những nguyên nhân dẫn đến những yếu kém
trong kiểm soát nợ xấu của các chi nhánh NHTM tỉnh,
thành phơ'. Do đó, cần có giải pháp khắc phục các bất
cập này.
Đối với các cấp chính quyền tỉnh Bến Tre
Trong thời gian tới, tỉnh Bến Tre cũng cịn khơng
ít khó khăn, thách thức cần phải vượt qua. Do đó, cần
phải có sự đồng thuận, thơng nhất cao của các cấp cấc
ngành và nhân dân, chủ động nắm bắt thời cơ, vượt
qua thách thức, huy động tô'i đa mọi nguồn lực để phát
triển nhanh theo hướng bền vững, thích ứng với biến
đổi khí hậu, nhằm đạt các mục tiêu đặt ra, bao gồm:
GRDP bình quân đầu người phải tăng gấp đôi, phấn
đấu đạt 88,2 triệu đồng vào năm 2025 và đến năm
2030, GRDP thuộc nhóm khá của khu vực Đồng bằng
sông Cửu Long và cả nước, tốc độ tăng trưởng GRDP
bình qn đạt từ 9,5%-10%.
Đơ'i vứi NHNN Chi nhánh tỉnh Bến Tre
Để đạt mục tiêu tăng trưởng tín dụng phục vụ phát
triển kinh tê' tỉnh Bến Tre, đồng thời kiểm sốt chất
lượng tín dụng, địi hỏi Ngân hàng Nhà nước chi nhánh
Tỉnh quản lý hoạt động ngân hàng trên địa bàn phát
triển phù hợp với mục tiêu điều hành chính sách tiền
tệ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
và yêu cầu phát triển kinh tê' - xã hội tỉnh
Bến Tre.
Đô'i với công tác bổ nhiệm nhân sự
Giám đốc chi nhánh, Ngân hàng Nhà
nưóc chi nhánh Tỉnh cần xem xét có ý
kiến với Hội sở NHTM lựa chọn nhân sự
có chuyên mơn, có nghề để điều hành
quản lý chi nhánh hiệu quả, hạn chế rủi
ro trong cho vay.
Đối với các chi nhánh NHTM, chỉ
tập trung huy động vốn cho vay trên địa
bàn Tỉnh hạn chế, Ngân hàng Nhà nước
chi nhánh Tỉnh cần cảnh báo rủi ro, kiến
nghị Hội sở NHTM cách chức, điều động
Giám đô'c chi nhánh điều hành kém hiệu
quả hoặc kiến nghị Ngân hàng Nhà nước
Việt Nam hạn chê' mở rộng mạng lưới,
quy mơ NHTM khơng có biện pháp chỉ
đạo trong hệ thống cải thiện tình hình.
Đối với các chi nhánh NHTM
Có giải pháp tăng quy mơ, hiệu quả
hoạt động của chi nhánh NHTM; kết
hợp hài hòa, chặt chẽ giữa kế hoạch kinh
doanh tại đơn vị với mục tiêu, định hướng
phát triển kinh tê' - xã hội của Tỉnh; tăng
tỷ trọng cho vay trên huy động tiền gửi,
chủ động khai thác lợi thê' về thương
hiệu, điểm mạnh của chi nhánh NHTM
để tăng trưởng tín dụng ở mức hợp lý,
trong đó đa dạng các ngành, lĩnh vực cho
vay, nhưng chú trọng vào sản xuất, kinh
doanh, các lĩnh vực ưu tiên.ũ
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Ngân hàng Nhà nước Chi nhánh tỉnh Bến Tre (2007-2020). Báo cáo thường niên của NHNN
Chi nhánh tỉnh Bến Tre từ năm 2007 đến 2020, Bên Tre
2. Cục Thông kê tỉnh Bến Tre (2007-2020). Niên giám Thống kê Bến Tre các năm, từ năm 2007
đến 2020, Nxb tổng hợp TP. Hồ Chí Minh
3. Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017). Nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam, Luận án tiến sĩ, Trường
Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh
4. Fofack (2005). Non-performing Loans in Sub-Saharan Africa: Causal Analysis and
Macroeconomic Implications, World Bank Policy Research Working Paper series 3769, USA: The
World Bank
5. Ghosh, A. (2015). Banking-industry specific and regional economic determinants of non
performing loans: Evidence from US states, Journal of Financial Stability, 20, 93-104
6. IMF (2004). Financial Soundness Indicators (FSIs): Compilation Guide, retrieved from
/>7. Keeton, w. R., and Morris, c. (1987). Why Do Banks Loan Losses Differ?, Federal Reserve
Bank of Kansas City Economic Review, 72(5), 3-21
8. Klein, N. (2013). Non-performing loans in CESEE: Determinants and Impact on Macroeconomic
Perfomance, IMF Country Report, 13/86, 1-28
9. Rehman, o.u (2017). Determinants of Non-Performing Loan in South Asia: The Role of
Financial Crisis, Eurasian Journal of Business and Economics, 10(20), 105-124
10. Salas, V., and Saurina, J. (2002). Credit Risk in Two Institutional Regimes: Spanish
Commercial and Savings Banks, Journal of Financial Services Research, 22(3), 203-224
72
Kinh tế và Dự báo
