Xu hướng phát triển của các nền tảng công nghệ khiến sức cạnh tranh của các công ty công nghệ tài chính (Fintech) ngày càng tăng và dần lấy đi thị phần của các ngân hàng thương mại (NHTM).

Các hoạt động tín dụng truyền thống đang ngày càng trở nên khó khăn. Việc không đảm bảo được tỷ lệ dự phòng theo quy định sẽ gây ra những hậu quả cho hệ thống ngân hàng như khả năng thanh toán giảm và ngân hàng bị giảm khả năng chống đỡ trước các tình huống xấu dẫn đến rủi ro.

Nghiên cứu này sẽ khám phá mối quan hệ phi tuyến xem xét tác động giữa vốn chủ sở hữu (VCSH) của các NHTM Việt Nam đến dự phòng rủi ro.

Cơ sở lý thuyết về quản trị rủi ro

Giả thuyết hiệu ứng quy mô cho rằng, quy mô ngân hàng tác động ngược chiều đến nợ xấu. Kết quả các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ này cũng không thống nhất với nhau. Trong khi một số nghiên cứu cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa nợ xấu và quy mô ngân hàng, như: Louzis và cộng sự (2010), Das và Gosh (2007), Le (2016) thì các nghiên cứu khác lại tìm thấy bằng chứng quy mô ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều đến nợ xấu, như Salas và Saurina (2002).

Lý thuyết về quản lý (Regulatory Hypothesis) cho rằng, nhà quản lý thường yêu cầu các ngân hàng tăng VCSH tương ứng với mức độ rủi ro tín dụng, do đó mối quan hệ giữa vốn ngân hàng và rủi ro tín dụng được xác định là cùng chiều, tức là rủi ro gia tăng thì vốn ngân hàng cũng tăng theo. Kết quả thực nghiệm ủng hộ lý thuyết này như nghiên cứu của Pettway (1976).

Hệ số tự tài trợ (EA = Tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản). Lý thuyết “Hấp thụ rủi ro” (Risk Absorption) cũng đồng tình cho rằng các ngân hàng có nguồn VCSH càng lớn thì càng có khả năng chống chịu rủi ro càng cao.

Tổng quan các nghiên cứu về dự phòng rủi ro tín dụng

Trên thế giới, một trong những nghiên cứu tiên phong từ thập kỷ 1970, các tác giả đã sử dụng dữ liệu của các NHTM tại Mỹ. Kết quả nghiên cứu của Pettway, 1976; Shrieves và Dahl, 1992; Keeton and Morris, 1987 đã cho thấy tác động cùng chiều của cấu trúc vốn đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng Mỹ. Nghiên cứu của Mustafa và cộng sự (2012) cho thấy dự phòng rủi ro tín dụng có tác động nghịch biến với tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản. Bên cạnh các nghiên cứu dạng tuyến tính còn có các nghiên cứu dạng phi tuyến, Marko và cộng sự (2001) đã kiểm tra mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ lệ lợi nhuận trên VCSH và tỷ số tài chính. Một số nghiên cứu của Luc Laeven và Giovanni Majnoni, (2002); Nabila Zribi và Younes Boujelbène, (2011) về đo lường rủi ro tín dụng qua tỷ lệ của dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản của các NHTM.

Tại Việt Nam, các nghiên cứu về rủi ro tín dụng của đa số các tác giả tiếp cận từ góc độ nợ xấu, tỷ lệ vốn an toàn tối thiểu hoặc hiệu quả hoạt động (ROA, ROE) hoặc các nghiên cứu tiếp cận từ nợ xấu. Có rất ít các nghiên cứu tiếp cận từ tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng và đa số các nghiên cứu tập trung vào mối quan hệ tuyến tính.

Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

Để thực hiện nghiên cứu này, tác giả tiến hành kiểm định so sánh tính phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và FEM, giữa FEM và REM đối với dữ liệu dạng bảng (Panel data). Dữ liệu nghiên cứu gồm 396 quan sát là các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2022. Mẫu nghiên cứu được sàng lọc theo các tiêu chí sau: (1) các ngân hàng được chọn trong mẫu phải hoạt động liên tục trong giai đoạn nghiên cứu; (2) các ngân hàng không công bố báo cáo tài chính được kiểm toán liên tục trong giai đoạn 2010 – 2022 sẽ được loại ra khỏi mẫu vì sẽ ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.

Mô hình và các giả thuyết nghiên cứu

Các nghiên cứu thực nghiệm trước cho thấy, tỷ lệ VCSH (EA) có tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng. Ngoài ra, rủi ro tín dụng còn bị tác động bởi các yếu tố khác như: tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LOAN), quy mô ngân hàng (BankSize), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (IR). Vì vậy, tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu phi tuyến bậc 3 dự kiến như sau:

DPRRi,t = β0 + β1EAi,t + β2 EAi,t2 + β3 LOANi,t+ β4 IRi,t + β5 BANKSIZEi,t + β6 GDPi,t + εi,t

Trong đó:

i: ngân hàng, t: năm

Kết quả nghiên cứu

Kết quả thống kê mô tả dữ liệu

Kết quả thống kê mô tả dữ liệu cho thấy, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trung bình của các ngân hàng là 1,11% với độ lệch chuẩn 0.011. Trong đó, ngân hàng có tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cao nhất là 11% và ngân hàng nhỏ nhất là -1%. Điều này cho thấy có sự dao động đáng kể giữa các ngân hàng qua các năm. Thông qua số liệu giá trị median cho thấy có 50% số ngân hàng có tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên 0,8%. Bên cạnh đó, Tỷ lệ VCSH CAP cho thấy, giá trị trung bình là 9,8%, trong đó ngân hàng có tỷ lệ VCSH lớn nhất là 79,8% và ngân hàng nhỏ nhất là 2,9% với độ lệch chuẩn là 0.059. Có sự chênh lệch khá lớn giữa ngân hàng có tỷ lệ VCSH lớn nhất và nhỏ nhất. Mẫu quan sát cho thấy có 50% số ngân hàng có tỷ lệ VCSH trên 8,4% trên tổng tài sản của ngân hàng.

Kết quả phân tích tương quan

Kết quả kiểm định hệ số tương quan cho thấy, không có cặp biến độc lập và biến kiểm soát nào có hệ số tương quan lớn hơn 0.8. Kết quả của nghiên cứu cho thấy VIF đều nhỏ hơn 10. Ma trận hệ số tương quan cho thấy, đa số giữa các biến không có tương quan mạnh (corr< 0.6). Kết quả này chứng tỏ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy. Các biến có tương quan mạnh với biến phụ thuộc đó là Quy mô ngân hàng (Size) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), Điều này cho thấy, 2 biến công cụ được lựa chọn đưa vào mô hình sẽ làm tăng tính hiệu quả của mô hình ước lượng.

Kết quả kiểm định

Qua kết quả kiểm định phương sai thay đổi cho thấy: p-value= 0.000 < 0.05 nên có thể kết luận rằng mô hình bị hiện tượng phương sai thay đổi. Theo đó, nhóm tác giả tiếp tục kiểm định tự tương quan bậc 1, kết quả cho thấy: p-value= 0.0673 > 0.05 có thể kết luận rằng, mô hình không bị tự tương quan bậc 1. Ngoài ra, để đảm bảo thu được kết quả ước lượng vững, không chệch và chính xác hơn và để xử lý phương sai thay đổi, tác giả sử dụng phương pháp của Arellano và Bond (1991), phương pháp ước lượng GLS để khắc phục hiện tượng khuyết tật của các mô hình hồi quy truyền thống.

Từ kết quả bảng 1, có mô hình đánh giá tác động của VCSH và các yếu tố khác đến dự phòng rủi ro tín dụng như sau: