Các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng các nước khu vực châu Á Thái Bình dương

Nội dung text: Các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng các nước khu vực châu Á Thái Bình dương

1. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA NGÂN HÀNG CÁC NƯỚC KHU VỰC CHÂU Á THÁI BÌNH DƯƠNG MACROECONOMIC FACTORS AFFECT BAD DEBT OF BANKS IN ASIA PACIFIC REGION Đặng Thị Ngọc Lan1 Ngày nhận: 17/01/2019 Ngày nhận bản sửa: 21/01/2019 Ngày đăng: 15/02/2019 Tóm tắt Bài nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu, xác định các yếu tố kinh tế vĩ mô như: (1) tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), (2) tỷ lệ lạm phát (INF), (3) lãi suất (IR), (4) chỉ số phát triển công nghiệp (IPI), (5) tỷ lệ thất nghiệp (UN), (6) lượng cung tiền (V2), chỉ số giá tiêu dùng (CPI) có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) trong khu vực ngân hàng của 13 nước khu vực Châu Á Thái Bình Dương được công bố trên Wordbank trong khoảng thời gian 10 năm. Kết quả nghiên cứu tìm thấy, có 2 mối quan hệ ngược chiều giữa GDP và IPI có ảnh hưởng đến NPL và có 2 mối quan hệ cùng chiều có ảnh hưởng đến NLP. Từ kết quả này có thể rút ra bài học kinh nghiệm và đề xuất các giải pháp ổn định kinh tế vĩ mô nhằm giảm tỷ lệ nợ xấu (NPL) tại khu vực ngân hàng Việt Nam trong thời kỳ cách mạng công nghệ 4.0. Nghiên cứu này cũng cung cấp thêm một bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung. Từ khóa: nợ xấu, yếu tố kinh tế vĩ mô, ngân hàng Abtract The paper is conducted with the objective of identifying macroeconomic factors such as: (1) economic growth rate (GDP), (2) inflation rate (INF), (3) interest rate (IR), (4) industrial development index (IPI), (5) unemployment rate (UN), (6) amount of money supply (V2), consumer price index (CPI) affect NPLs in the banking sector of 13 Asia Pacific countries were published on Wordbank over a period of 10 years. The results of the study found that there are two inverse relations between GDP and IPI that affect the NPL and there are two positive relations that affect NLP. From this result, lessons can be drawn and proposed solutions to stabilize the macro economy to reduce the bad debt ratio (NPL) in Vietnam’s banking sector to match the Industry 4.0. This study also provides an empirical evidence of macroeconomic factors that affect bad debt of commercial banks in Vietnam and the world in general. Keywords: bad debt, macroeconomic factors, influence ___ 1 Trường Đại Học Tài chính – Marketing 50
2. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 1. Mở đầu hưởng từ các cuộc khủng hoảng trên thế giới là Trong kỷ nguyên số, trước sự ảnh hưởng sâu một điều không tránh khỏi. Vì vậy, nghiên cứu rộng của cuộc cách mạng 4.0. Nắm bắt được xu về nợ xấu là rất cần thiết, để từ đó đưa ra biện thế này, nhiều ngân hàng đã tập trung đầu tư pháp, chính sách phù hợp trong việc điều tiết vào công nghệ nhằm thay đổi hệ thống quản lý, hoạt động tín dụng nhằm đảm bảo nợ xấu được dịch vụ phục vụ khách hàng để nâng cao khả ở mức quy định của ngành. Đảm bảo một tiền năng cạnh tranh. Tuy nhiên, công nghệ số hóa đề vững chắc cho sự phát triển có định hướng, này cũng có mặt trái của nó và cần thiết phải có có mục tiêu và an toàn, có hiệu quả về lâu dài. sự kiểm soát vĩ mô của Nhà nước. Vì vậy vai Các nước khu vực châu Á Thái Bình Dương trò điều hành kinh tế của Nhà nước là hết sức (East Asia & Pacific) đa phần là những nước quan trọng để chống lại tình trạng khủng hoảng, đang phát triển, có tình hình kinh tế gần với suy thoái và thất nghiệp. Trong 2 thập kỷ qua, tình hình kinh tế của Việt Nam, từ kết quả nhiều định chế tài chính trên thế giới phải đối của nghiên cứu của một số nước trong khu mặt vấn đề nợ xấu (Non Performing Loans - vực có thể rút ra những bài học cần thiết cho NPL). Thế giới đã ghi nhận nợ xấu có liên hệ ngành ngân hàng Việt Nam. Đây cũng chính chặt chẽ với cuộc khủng hoảng tiền tệ Châu Á là lý do mà tác giả chọn thực hiện nghiên cứu 1997 và khủng hoảng cho vay dưới chuẩn 2007. “Các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến nợ Nhiều tổ chức tài chính trên toàn thế giới đã xấu của ngân hàng các nước khu vực châu Á phải đối mặt với vấn đề cho vay không có hiệu Thái Bình Dương”. Qua nghiên cứu này cũng suất (NPL), nợ xấu đã bị nghi ngờ là nguyên nhằm đánh giá lại các yếu tố kinh tế vĩ mô nhân chính của sự sụp đổ thị trường tài chính. ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng sau 10 Trong giai đoạn này, các vấn đề nợ xấu trong năm Việt Nam ra nhập WTO. Kết quả nghiên khu vực cho vay của các ngân hàng ở các nước cứu này cũng sẽ cung cấp thêm một bằng khu vực Châu Á Thái Bình Dương đã tăng vọt. chứng thực nghiệm về sự ảnh hưởng của các Ví dụ ở Indonesia, hơn 60 ngân hàng sụp đổ yếu tố kinh tế vĩ mô đến nợ xấu của khu vực trong cuộc khủng hoảng do nợ xấu chiếm gần ngân hàng. Từ đó rút ra những bài học kinh 70% tổng dư nợ cho vay (theo Caprio Geraid nghiệm cho Việt Nam. Những đóng góp của and Kilngebiel Daniela, 2002). nghiên cứu sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách chú ý đến tác động của các yếu tố kinh tế Tỷ lệ nợ xấu là một trong những tiêu chí vĩ mô đến các khoản nợ xấu làm tổn hại sức chính để đánh giá uy tín của các ngân hàng. Đặc khỏe của hệ thống tài chính trong khi xây dựng biệt là “nợ xấu” còn gây ảnh hưởng tới sự phát các biện pháp tài chính – tiền tệ. triển của ngành, là nguyên nhân làm cho tình hình tài chính của các ngân hàng thương mại 2. Cơ sở lý luận và tình hình nghiên cứu trở nên yếu kém, khả năng cạnh tranh giảm sút. Thuật ngữ “nợ xấu” (Bad Debt, NPL – Non- Một trong những thực tế đẩy tình trạng nợ xấu performing loans, Doubtful Debt) là khoản vay gia tăng có xuất phát điểm từ nền kinh tế. Khi quá hạn 90 ngày và bị nghi ngờ về khả năng trả mà nền kinh tế tiến dần đến toàn cầu hóa và hội nợ của khách hàng (theo Nhóm chuyên gia tư nhập sâu rộng giữa các quốc gia thì việc ảnh vấn – Advisory Expert Group – AEG).Theo Ủy 51
3. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 ban Besel về giám sát ngân hàng (BCBS) thì nợ mở rộng quy mô vay vốn mở rộng đầu tư; Dùng xấu bao gồm toàn bộ các khoản cho vy đã quá lạm phát có kiểm soát; Nhà nước có thể in thêm hạn trên 90 ngày và có dấu hiệu người đi vay tiền để bù đắp thâm hụt ngân sách, mở rộng đầu không trả được nợ. tư và bảo đảm chi tiêu Chính phủ. Tại Việt Nam, nợ xấu được quy định tại Đã có nhiều nghiên cứu đánh giá các yếu tố Thông tư số 02 do NHNN ban hành có hiệu ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng lực ngày 01/06/2014 như sau: Nợ xấu là những thương mại, từ đó có những biện pháp khắc khoản nợ được phân loại vào nhóm 3 (dưới phục sự gia tăng của tỷ lệ nợ xấu. Tuy nhiên, chuẩn) nhóm 4 (nghi ngờ) và nhóm 5 (có khả bất chấp nỗ lực quản lý của hệ thống ngân hàng năng mất vốn). Nợ xấu được hiểu là các khoản thương mại tại Việt Nam nói riêng và một số nợ dưới chuẩn (từ nhóm 3 – nhóm 5), có thể quá nước trong khu vực nói chung, tỷ lệ nợ xấu hạn và bị nghi ngời về khả năng trả nợ lẫn khả vẫn tiếp tục tăng. Diễn biến này đặt ra yêu cầu năng thu hồi vốn của chủ nợ xảy ra khi khách tìm kiếm các giải pháp hữu hiệu hơn cho bài hàng vay làm ăn thua lỗ hoặc phá sản hoặc tẩu toán nợ xấu. Từ năm 1988 đến nay, hiệp ước tán tài sản Basel I, II, III lần lượt được thiết lập nhằm định Tổng Nợ xấu hướng quản trị nợ xấu, rủi ro tín dụng và thanh Tỷ lệ nợ xấu = khoản cho các ngân hàng thương mại trên toàn Tổng dư nợ cầu. Đồng thời, những nghiên cứu thực nghiệm Quản lý nợ xấu là quá trình xây dựng và nhằm xác định các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ thực thi các chính sách về nợ xấu nhằm đảm xấu đã được triển khai tại nhiều quốc gia với bảo mục tiêu an toàn, hiệu quả và phát triển bền 2 hướng tiếp cận, hướng tiếp cận từ các yếu tố vững. Theo lý thuyết kinh tế của John Mayvard vĩ mô của nền kinh tế và hướng thứ 2 tiến cận Keynes cho rằng, vai trò kinh tế của Nhà nước từ các yếu tố vi mô thuộc về ngân hàng. Trong là hết sức quan trọng, để chống lại tình trạng nghiên cứu này, tác giả sẽ chỉ tập trung vào khủng hoảng, suy thoái và thất nghiệp. Vai trò nghiên cứu đối với xu hướng thứ nhất. của Nhà nước sẽ làm tăng mức sản lượng của Theo xu hướng thứ nhất, nghiên cứu về tác nền kinh tế gần với mức sản lượng tiềm năng. động của các yếu tố vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu, tác Cách làm tăng tổng cầu cần có sự can thiệp của giả Munib Badar (2013) và cộng sự đã có bài Nhà nước. Keynes cho rằng, lãi suất là một nghiên cứu các yếu tố vĩ mô tác động đến nợ khuynh hướng tâm lý cao độ, có tính quy ước, xấu của các ngân hàng thương mại ở Pakistan. Chính phủ có thể dùng chính sách điều chỉnh lãi Kết quả của nghiên cứu cho thấy, các chỉ số kinh suất để tác động vào kinh tế. Sử dụng hệ thống tế vĩ mô là những yếu tố quyết định đáng kể đến tài chính, tiền tệ nhằm kích thích lòng tin, tính tỷ lệ các khoản nợ xấu của khu vực ngân hàng lạc quan và tính tích cực đầu tư của các nhà thương mại.Nghiên cứu tiếp theo là nghiên cứu kinh doanh. Mục đích hướng đến là: Tăng khối của OlayinkaAkinlo thuộc Đại học Obafemi lượng tiền tệ vào lưu thông để giảm lãi suất Awolowo (2014). Olayinka Akinlo và cộng sự thực tế cho vay; Khuyến khích các nhà tư sản nghiên cứu về mối quan hệ của các yếu tố vĩ mô 52
4. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 đến tỷ lệ nợ xấu, nhóm nghiên cứu đã cung cấp nợ xấu. Mô hình này nghiên cứu khá đầy đủ một mô hình kinh tế vĩ mô các khoản cho vay tại các yếu tố kinh tế vĩ mô. Năm 2011, Solarin và Nigeria. Nghiên cứu của Roziela Endut và cộng cộng sự đã nghiên cứu các yếu tố tác động đến sự(2013) đã phân tích số liệu từ năm 2000 đến nợ xấu tại các ngân hàng hồi giáo ở Malaysia năm 2008 của 12 quốc gia thuộc khu vực châu giai đoạn 2007 – 2009. Nhóm nghiên cứu đã sử Á Thái Bình Dương. Kết quả nghiên cứu đã chỉ dụng tỷ lệ nợ xấu trên tổng các ngân hàng hồi ra rằng có sự tác động quan trọng của lãi suất, tỷ giáo để đo lường mức độ nợ xấu tại Malaysia. lệ lạm phát và tăng trưởng kinh tế (GDP) đến nợ Kết quả cho thấy có mối quan hệ song song xấu. Tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến giữa các biến, lãi suất có tác động lâu dài và nợ xấu, đặc biệt là GDP, có ảnh hưởng ngược cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu, chỉ số sản xuất chiều với nợ xấu, đồng thời sự ổn định kinh tế công nghiệp có tác động tỷ lệ thuận với nợ xấu. vĩ mô và tăng trưởng kinh tế có liên kết chặt chẽ Tuy nhiên chỉ số giá sản suất dường như có tác đến việc giảm tỷ lệ nợ xấu. Muhammad Farhan động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu. và cộng sự (2012) đã nghiên cứu ảnh hưởng của Tại Việt Nam, theo báo cáo của Viện Nghiên các yếu tố kinh tế vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu của các cứu quản lý kinh tế trung ương, thị trường tài ngân hàng thương mại tại Pakistan. Sử dụng mô chính toàn cầu liên tục trải qua những đợt biến hình tương quan và hồi quy để phân tích sự tác động mạnh và trên diện rộng, do gia tăng căng động của các biến giải thích đến tỷ lệ nợ xấu, thẳng thương mại giữa Mỹ và các nền kinh tế nghiên cứu tìm ra nguyên nhân gây ra nợ xấu chủ chốt. Tỷ lệ nợ xấu của các tổ chức tín dụng trong lĩnh vực ngân hàng tại Pakistani từ năm tăng nhẹ so với 2017. Như vậy, qua cơ sở lý 2006 – 2010. Kết quả cho thấy Lãi suất, khủng thuyết và những nghiên cứu thực nghiệm cùng hoảng năng lượng, tỷ lệ thất nghiệp, lạm phát với thực trạng tại Việt Nam thì việc nghiên cứu và tỷ giá hối đoái có mối liên hệ cùng chiều với các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng như thế nợ xấu, trong khi GDP có mối quan hệ ngược nào đến nợ xấu của Việt Nam nói riêng và các chiều đến nợ xấu. Năm 2013 Olayinka Akinlo, nước trong khu vực nói chung là cần thiết. kiểm định mô hình thực nghiệm ghiên cứu về 3. Phương pháp nghiên cứu và mô hình mối quan hệ của các yếu tố vĩ mô đến tỷ lệ nợ nghiên cứu xấu ở Nigeria từ năm 1981 – 2011. Nghiên cứu (1) Phương pháp nghiên cứu cung cấp một mô hình kinh tế vĩ mô cho các khoản cho vay tại Nigeria. Nghiên cứu khẳng Phân tích hồi quy bội bằng phương pháp định trong dài hạn tốc độ tăng trưởng kinh tế OLS để ước lượng giá trị trung bình của biến có liên quan tiêu cực đến nợ xấu. Mặt khác tỷ phụ thuộc với giá trị đã cho của biến giải thích. lệ thất nghiệp, tín dụng khu vực tư nhân, thất Qua đó kiểm định giả thiết về bản chất của sự nghiệp, lãi suất khu vực và trao đổi tin gây sức phụ thuộc và dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến ảnh hưởng cùng chiều đến nợ xấu ở Nigeria. biến phụ thuộc. Trên cơ sở của phương pháp Trong ngắn hạn, các khoản tín dụng cho khu này, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy bội. vực tư nhân, tỷ giá, lãi suất cho vay thị trường Trong khu vực châu Á Thái Bình Dương, nhóm chứng khoán là các yếu tố chính ảnh hưởng đến chọn nghiên cứu trong phạm vi của 13 quốc gia 53
5. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 có các chỉ số kinh tế vĩ mô (GDP, tỷ lệ lạm phát, ra mô hình phù hợp nhất, từ đó xác định mức lãi suất cho vay, chỉ số sản xuất công nghiệp, độ tác động của các chỉ số kinh tế vĩ mô đến tỷ cung tiền) và tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân lệ nợ xấu. hàng được công bố đầy đủ nhất trên Ngân hàng (2) Mô hình nghiên cứu thế giớitrong 10 năm (từ năm 2008 đến 2017). Dựa trên cơ sở các lý thuyết và bằng chứng Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định thực nghiệm của các nghiên cứu trước, nghiên lượng dạng bảng dữ liệu thứ cấp thông qua các cứu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ biến, tiến hành các kiểm định trong mô hình hồi nhất tổng quát của dữ liệu dạng bảng để ước quy dữ liệu. Qua kết quả phân tích định lượng lượng theo các mô hình sau: kiểm tự tương quan và đa cộng tuyến để chọn Mô hình Pooled OLS: NPLit = β0 + β1GDPit + β2INFit + β3IRit + β4IPIit + εit Trong đó Hệ số chặn β0 và các hệ số gốc các biến giải i = 1, 2, 13: đại diện cho nước thứ i thích β1,2,3,4 không thay đổi theo thời gian. Phần dư đo lường chênh lệch theo thời gian, không t = 1, 2 10: đại diện cho số năm nghiên cứu. gian giữa các nước khác nhau. Mô hình tác động cố định (FEM – Fixed Effects Model): NPLit = β0 + β1GDPit + β2INFit + β3IRit + β4IPIit + εit Đây là mô hình hồi quy các tác động cố gian, các hệ số gốc β1,2,3,4 giải thích cho các biến định, sự khác biệt của β0 có thể biểu thị cho không thay đổi theo thời gian và không gian. đặc tính của mỗi nước, hệ số chặn thay đổi theo Mô hình này phù hợp với bộ dữ liệu có mẫu từng quốc gia nhưng không thay đổi theo thời quan sát trong khoảng thời gian ngắn. Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model): NPLit = β0 + β1GDPit + β2INFit + β3IRit + β4IPIit + εit Mô hình này thể hiện đặc thù của các mẫu quan sát. 54
6. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 Bảng 1. Các biến sử dụng trong mô hình Cách đo lường Chiều tác Ký Đơn vị Loại biến Tên biến (tham khảo cách đo lường của động dự hiệu tính Việt Nam) báo Biến phụ Tỷ lệ nợ xấu NPL Tổng nợ xấu /tổng dư nợ % thuộc 1.Tốc độ phát triển GDP GDP thực % - Biến độc lập kinh tế 2. Tỷ lệ lạm phát INF (Giá TB - Giá kỳ trước)/giá kỳ % - trước * 100% 3.Lãi suất cho vay IR Tính theo lãi suất cho vay TB % + năm mỗi quốc gia 4. Chỉ số sản xuất IPI iW % + ∑ qqo I = q W theo quy ước quốc tế công nghiệp ∑ qo 5.Chỉ số giá tiêu CPI Được tính theo công thức % -/+ dùng Laspeyres, gốc thời gian: 2010 6. Lượng cung tiền V2 Tiền rộng (% GDP) là tổng tiền % -/+ tệ bên ngoài ngân hàng 7.Tỷ lệ thất nghiệp Un Ước tính theo ILO (% tổng lực % + lượng lao động) Từ mô hình trên tác giả đưa ra các giả thuyết 4. Kết quả nghiên cứu nghiên cứu như sau: Phân tích qua số liệu thống kê mô tả các biến H0: không có ảnh hưởng nào giữa biến giải Kết quả thống kê mô tả Bảng 2 cho thấy: thích và biến độc lập (hệ số biến giải thích Nhìn chung các nước khu vực châu Á Thái không có ý nghĩa thống kê). Bình Dương có tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình là H1: có một ảnh hưởng tuyến tính giữa GDP 1.97%, cao nhất là 9.36%, thấp nhất là 0.09%, và tỷ lệ nợ xấu (-); độ lệch chuẩn đo lường biến động của tỷ lệ nợ xấu là ~ 1.5%. Tỷ lệ nợ xấu trung bình của các H2: có một ảnh hưởng tuyến tính giữa tỷ lệ lạm phát (INF) và nợ xấu (-); nước trong khu vực là khá thấp. Mức chênh lệch nợ xấu giữa các nước không quá cao. Chỉ H : có một ảnh hưởng tuyến tính lãi suất 3 số thống kê các biến giải thích cho thấy, chỉ số (IR) cho vay và nợ xấu (+); sản xuất công nghiệp (IPI), chỉ số sản xuất công H : có một ảnh hưởng tuyến tính giữa chỉ số 4 nghiệp trong giai đoạn này có tỷ lệ trung bình sản suất công nghiệp (IPI) và nợ xấu (+); là 32.4%, nước có chỉ số sản xuất công nghiệp H5: có một ảnh hưởng tuyến tính giữa chỉ số cao nhất là 74.1%, nước có chỉ số sản xuất công giá (CPI) và nợ xấu (-/+); nghiệp thấp nhất là ~3.7%, độ lệch chuẩn giữa chỉ số công nghiệp của các nước khu vực châu H6: có một ảnh hưởng tuyến tính giữa lượng cung tiền (V2) và nợ xấu (-/+); Á Thái Bình Dương rất lớn (15.4). Qua bảng thống kê mô tả dữ liệu cho thấy, mức đầu tư H7: có một ảnh hưởng tuyến tính giữa tỷ lệ trong sản xuất công nghiệp của các nước trong thất nghiệp (UN) và nợ xấu (+). khu vực có sự chênh lệch cao. Lạm phát (INF), 55
7. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 tỷ lệ lạm phát của các nước khu vực châu Á cao nhưng không đồng đều ở mỗi quốc gia. Thái Bình Dương trung bình là 3.06%, với mức Đáng chú ý đó là GDP, bình quân của các nước chênh lệch khá cao, tỷ lệ lạm phát lớn nhất là trong khu vực không cao, mức chênh lệch GDP 23.1%, nhỏ nhất là -1.35%, độ lệch chuẩn là giữa các nước tương đối cao. (3.2). Lạm phát trung bình của các nước không Bảng 2. Thống kê mô tả dữ liệu Chỉ số NPL IPI INF CPI UN V2 GDP IR Trung bình 1.96949 32.42906 3.06835 109.112 3.62381 137.697 4.00194 6.13112 Trung vị 1.74441 33.20222 2.53530 106.052 3.515 125.448 3.83761 5.38791 Giá trị lớn nhất 9.36467 74.11302 23.1163 155.798 7.21 376.524 25.2638 16.9538 Giá trị nhỏ nhất 0.09233 3.719908 -1.35284 85.8064 0.49 36.0017 -21.5945 1.04475 Độ lệch chuẩn 1.48372 15.42978 3.24866 12.8651 1.53115 76.1215 4.59791 2.92270 Độ bất cân xứng (Skewness) 1.72478 0.265349 2.81136 1.32644 0.16536 1.37145 -0.13552 1.49646 Độ nhọn (Kurtosis) 7.67425 3.634 16.3093 4.80283 2.72519 4.74110 13.6426 5.61307 Giá trị phân phối (Jarque-Bera) 182.802 3.702811 1130.74 55.7265 1.00152 57.1727 613.925 85.5066 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Phân tích qua kết quả kiểm định Kết quả qua kiểm định đa cộng tuyến Bảng 3. Ma trận tương quan các biến NPL IPI INF CPI UN V2 GDP IR NPL 1 IPI 0.68190273 1 INF -0.069005468 -0.12041 1 CPI -0.191085893 -0.22734 -0.002185 1 UN 0.215957258 0.418373 -0.184993 -0.33685 1 V2 -0.377409127 -0.51191 -0.180678 0.05988 -0.11933 1 GDP -0.175218503 -0.08617 0.2251423 0.05013 -0.15303 -0.10577 1 IR 0.154420894 0.177005 0.7048002 0.130251 0.073715 -0.48898 0.19204 1 (Nguồn: Tính toán của tác giả) 56
8. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 Bảng 3 thể hiện hệ số tương quan giữa các giá mức độ ảnh hưởng của các biến giải thích biến trong mô hình, các biến giải thích trong bài lên biến độc lập. Kiểm định sự tồn tại của các nghiên cứu không có tương quan cao. Như vậy, ảnh hưởng cố định chính là cơ sở lựa chọn giữa mô hình được xác định không có hiện tượng Pooled OLS và Fixed Efects. Kiểm định về sự đa cộng tuyến, chúng ta có thể sử dụng kết quả tương quan chéo giữa các đơn vị bảng chính là hồi quy cho mục đích phân tích phân tích chính cơ sở lựa chọn giữa Pooled OLS và Random sách và dự báo. Quan sát dấu của các hệ số Effects. Kiểm định Likelihood Ratio nhằm xác tương quan cho ta thấy chiều tác động của các định hệ số chặn β0 của các biến có bằng nhau biến giải thích lên biến phụ thuộc. Như vậy, kết hay không, hay nói cách khác là kiểm định hệ quả cho thấy, trong giai đoạn 10 năm (2008- số chặn của mỗi quốc gia có bằng nhau hay 2017), chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ lệ thất không? Với giả thiết H0: Hệ số chặn của các nghiệp và lãi suất tỷ lệ thuận với nợ xấu. Các quốc gia bằng nhau và ngược lại. Tiếp theo là yếu tố lạm phát, chỉ số giá, cung tiền và GDP có kiểm định Hausman Test được thực hiện nhằm tác động ngược chiều đến nợ xấu. xem xét mức độ phù hợp của 2 mô hình FEM Kết quả các kiểm định và REM với giả thiết: H0: hai mô hình không có sự khác biệt và ngược lại. Nghiên cứu thực hiện các kiểm định để đánh Bảng 4. Kết quả kiểm định Pooled OLS FEM REM Chỉ tiêu Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob. C 1.536414 -2.416414 1.536414 GDP 1.536414 0.1679 -0.058063 0.0110* -0.046514 0.1453 IR -0.046514 0.0327 -0.017386 0.7787 0.074595 0.0242 INF 0.074595 0.2154 -0.009467 0.8556 -0.040292 0.1908 CPI -0.040292 0.4099 0.027354 0.0214 -0.011594 0.1549 IPI -0.011594 0.1780 0.070061 0.0000* 0.064296 0.0000 UN 0.064296 0.0000 -0.116617 0.1223 -0.143009 0.0513 V2 -0.143009 0.0649 -0.000582 0.7235 -0.000118 0.9416 R-squared 0.499606 0.595787 0.499606 Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000 Durbin-Watson stat 2.345736 2.583233 2.345736 Mức ý nghĩa: < 1%, < 5%, * < 10% (Nguồn: Tính toán của tác giả) 57
9. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 Kết quả kiểm định Hausman Test vậy giả thuyết H0: hai mô hình FEM và REM Giá trị Kiểm định Kiểm định không có sự khác biệt bị bác bác bỏ. Nghĩa là 2 Hausman Test Likelihood Ratio mô hình có sự khác biệt và α t-Statistic) < 0,05 thì kể đến đó chính là biến chỉ số giá (CPI) của 58
10. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 mỗi quốc gia có tác động đến nợ xấu ở mức ý Mô hình hồi quy cho kết quả hồi quy với nghĩa 5%. Đối với biến tỷ lệ thất nghiệp (UN) R-squared = 59,5%, điều này có nghĩa là 59,5% có tác động đến nợ xấu với mức ý nghĩa là 10%. sự biến động của nợ xấu được giải thích là do sự Các biến như: Lạm phát (INF), lãi suất (IR) và tác động của các biến tốc độ tăng trưởng kinh cung tiền (V2)cũng đều có ảnh hưởng đến nợ tế (GDP), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI), chỉ xấu nhưng với mức độ rất thấp. Điều này có thể số giá tiêu dùng (CPI) và tỷ lệ thất nghiệp (UN). được giải thích rằng, trong ngắn hạn, INF và IR Như vậy, giả thiết H : không có ảnh hưởng nào và 2 không có ảnh hưởng nhiều đến tỷ lệ nợ xấu 0 nên không có biểu hiện rõ ràng như GDP, IPI, giữa biến giải thích và biến độc lập (hệ số biến CPI, UN nhưng có thể ảnh hưởng nhiều trong giải thích không có ý nghĩa thống kê) bị bác bỏ. dài hạn. Mô hình hồi quy được xác địnhn như sau: NPL = -2.416414+ 0.070061* IPI -0.058063*GDP + 0.027354*CPI -0.116617*UN Như vậy, qua kết quả kiểm định mẫu quan tế vĩ mô ổn định sẽ góp phần làm suy giảm nợ sát ta thấy rằng, có mối quan hệ có ý nghĩa xấu, các hoạt động kinh tế, xã hội của quốc gia thống kê giữa các biến số kinh tế vĩ mô và tỷ lệ phát triển ổn định và bền vững. Chính phủ và nợ xấu khu vực ngân hàng của 13 nước khu vực Ngân hàng phải cùng hợp tác xử lý triệt để các Châu Á Thái Bình Dương. GDP và UN có tác khoản nợ xấu đang tồn tại vì trong nền kinh tế động ngược chiều đến nợ xấu và IPI, CPI có tác đang khủng hoảng, một ngân hàng sụp đổ chắn động cùng chiều đến nợ xấu trong khu vực ngân chắn sẽ ảnh hưởng đến toàn bộ tài chính quốc hàng của 13 nước khu vực Châu Á Thái Bình gia. Hệ thống ngân hàng cần được giám sát chặt Dương trong giai đoạn 2008 – 2017. chẽ hơn, cần được nâng cao hiệu quả quản lý, điều hành và tăng cường tính minh bạch trong 5. Gợi ý chính sách hoạt động kinh doanh. Chính phủ phải kết hợp (1) Ổn định kinh tế vĩ mô: tái cấu trúc khu vực ngân hàng và tái cấu trúc Để bắt kịp với cuộc cách mạng công nghệ khu vực doanh nghiệp. Một khu vực ngân hàng 4.0, các quy định về quy trình thẩm định tín khỏe mạnh sẽ giúp cho khu vực doanh nghiệp dụng cần được định kỳ rà soát điều chỉnh để hoạt động dễ dàng hơn, việc xử lý nợ xấu cần có qua đó nhằm kiểm soát nợ xấu trước, trong và lộ trình, xuyên suốt. sau khi cho vay. Các chính sách vĩ mô được sử (2) Xây dựng cơ cấu nợ hợp lý: dụng hợp lý phù hợp từng thời kỳ hậu WTO, Kiểm soát và xử lý nợ xấu cần được xem là nhằm kích thích tiêu dùng, tăng trưởng kinh tế ưu tiên hàng đầu của hệ thống ngân hàng mỗi góp phần làm giảm nợ xấu. Ngoài ra, cơ cấu quốc gia. Việc tỷ lệ nợ xấu cao, nếu không kiểm về sản xuất công nghiệp cũng cần được cân soát và xử lý kịp thời thì hậu quả xấu của nó gây đối các dự án đầu tư hợp lý trong từng thời ra đối với bản thân các ngân hàng và đối với kỳ. Tránh việc đầu tư dàn trải, làm suy giảm nền kinh tế rất lớn. Như vậy, việc áp dụng một nguồn vốn của hệ thống ngân hàng, vốn yếu, hệ thống xác định, phân loại nợ là cần thiết. Áp ngân hàng sẽ không đủ khả năng theo dự án, dụng các tiêu chuẩn của Basel sẽ làm cho tỷ lệ dẫn đến dự án treo, làm gia tăng nợ xấu. Kinh vốn an toàn của ngân hàng được đảm bảo. 59
11. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 (3) Bài học kinh nghiệm cho Việt Nam: nhằm nắm được các quy luật của nợ xấu và giảm Trong bối cảnh khu vực và hội nhập kinh tế thiểu rủi ro về nợ xấu trong thời kỳ 4.0. Mục toàn cầu, để đảm bảo tỷ lệ nợ xấu được kiểm đích của nghiên cứu này để kiểm tra mối quan soát hiệu quả, các vấn đề vĩ mô phải được kiểm hệ giữa các khoản nợ xấu của ngân hàng và một soát tốt. Muốn giảm tỷ lệ nợ xấu thì GDP phải số chỉ tiêu kinh tế vĩ mô quan trọng trong nền tăng trưởng tốt hơn, kiểm soát tốt hơn trong kinh tế quốc gia. Đặc biệt, qua kết quả nghiên hoạt động đầu tư trong sản xuất công nghiệp cứu có thể rút ra bài học kinh nghiệm và đề xuất sẽ làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Nền kinh tế vĩ mô các giải pháp ổn định kinh tế vĩ mô nhằm giảm không ổn định cùng với chi phí vốn tăng trong tỷ lệ nợ xấu (NPL) tại các ngân hàng. Việc thực các hoạt đồng đầu tư sản xuất công nghiệp sẽ hiện nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng về làm tăng tỷ lệ nợ xấu. Vì vậy, Việt Nam cần áp mặt khoa học cũng như thực tiễn cụ thể như cụng các chính sách, công cụ tài chính vĩ mô sau: nghiên cứu xác định chiều tác động của để ổn định kinh tế, tránh rơi vào tình trạng suy các yếu tố kinh tế vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thoái hay khủng hoảng sẽ làm gia tăng nợ xấu thống ngân hàng. trong khu vực ngành ngân hàng. Việt Nam cũng Hạn chế và hướng nghiên cứu nên sớm tiếp cận và áp dụng tiêu chuẩn Basel Nghiên cứu này tác giả mới chỉ nghiên vào quản lý rủi ro để nâng cao sức cạnh tranh cứu được 13 quốc gia trong khu vực châu Á của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Thái Bình Dương trong giai đoạn ngắn hạn (10 6. Kết luận năm). Nghiên cứu chưa bao quát được các yếu Ý nghĩa của nghiên cứu tố vi mô. Vì vậy, để có cái nhìn tổng quát hơn, các nghiên cứu tiếp theo có thể mở bộ dữ liệu, Từ kết quả nghiên cứu có thể cung cấp cho nghiên cứu ở nhiều quốc gia hơn, nghiên cứu các nhà làm chính sách biết thêm một cơ sở trong dài dạn và nghiên cứu thêm các yếu tố vi khoa học về vấn đề nợ xấu đang tồn tại trong mô. Thông qua việc nghiên cứu với bộ dữ liệu hệ thống ngân hàng như thế nào? Từ đó có giải lớn, trong thời gian dài và nhiều chỉ số sẽ tìm ra pháp khả thi để xử lý nợ xấu tại các ngân hàng. quy luật tác động chính xác hơn trong dài hạn. Ngoài ra, qua nghiên cứu này cũng giúp cho các Ngoài các yếu tố vĩ mô thuộc về nền kinh tế nhà quản lý ngân hàng biết được các nguyên còn có yếu tố vi mô thuộc về bản thân các ngân nhân nào ảnh hưởng mạnh đến nợ xấu của hệ hàng cũng cần được nghiên cứu. Đặc biệt, ứng thống ngân hàng trong suốt thời gian qua. Từ đó dụng nghiên cứu tại các ngân hàng thương mại có tầm nhìn chiến lược trong công tác quản lý tại Việt Nam. Tài liệu tham khảo Tiếng Việt Báo cáo kinh tế vĩ mô quí 2/2018, viện Nghiên cứu kinh tế quản lý trung ương Hiệp định Besel về giám sát ngân hàng (BCBS) 60
12. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 49, 02/2019 Phan Hồng Mai, Cao Đức Anh, Nhân tố ảnh hưởng tới tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, số 207(II), 9-2014. John Maynard keynes (12/1994), Lý thuyết tổng quát về việc làm, lãi suất và tiền tệ, nhà xuất bản giáo dục – ĐH Kinh tế quốc dân Hà Nội. Tiếng Anh Munib Badar et al./ Impact of Macro economic forces on Nonperforming loans an empirical study of commercial banks in Pakistan, Elixir Marketing Mgmt. 56A (2013) 13807-13814, ISSN:2229- 712X. Muhammad Farhan, Ammara Sattar, Abrar Hussain Chaudhry, Fareeha Khalil1 (2012), Economic Determinants of Non-Performing Loans: Perception of Pakistani Bankers, European Journal of Business and Management, www.iiste.org, ISSN 2222-1905 (Paper) ISSN 2222-2839 (Online) Vol 4, No.19, 2012. OlayinkaAkinlo, Mofoluwaso Emmanuel (2014), Determinants of Non-Performing loans in Nigeria, Accounting & Taxation, Vol. 6, No. 2, 2014, pp. 21-28. Roziela Endut, Nurul Syuhada, Fathiah Ismail and Wan Mansor W. Mahmood (2013), Macroeconomic Implications on Non-Performing Loans in Asian Pacific Region,World Applied Sciences Journal 23, 57-60, 2013, ISSN 1818-4952. Solarin Sakiru, Prof. Wan Sulaiman b. Wan Yusoff, Dr. Jauhari Dahalan (2011), An ardl approach to the determinants of nonperforming loans in islamic banking system in maylaysia. Kuwait Chapter of Arabian Journal of Business and Management Review Vol. 1, No.2; October 2011. 61