SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL - ECONOMICS - LAW AND MANAGEMENT

A sub-journal of Science and Technology Development Journal since 2017

Skip to main content Skip to main navigation menu Skip to site footer

 Research article

HTML

432

Total

46

Share

Effects of quality of assets and credit loss provision expense to profit of joint stock commercial banks in Vietnam






 Open Access

Downloads

Download data is not yet available.

Abstract

International economic integration is an inevitable trend and an objective requirement for any country in the current period of development. However, this process, in addition to creating certain advantages and opportunities for countries to participate in integration, also puts these countries in the face of difficulties and challenges. The roadmap for international economic integration puts the enterprises of developing countries in general, the system of joint stock commercial banks in particular, in the face of a new business environment with fierce competitive pressures and unbalanced competitors. Therefore, the research and analysis of the correlation between factors and profits of the Vietnamese joint stock commercial banking system in the current integration period to provide practical solutions which improve the performance of joint stock commercial banks is an urgent issue. From the above practice, this article examines the relationship between asset quality, credit risk provisioning costs, and profitability of joint stock commercial banks in Vietnam through ROE. The paper has evaluated this relationship by using table regression analysis with data collected from 2012 to 2019 at 28 joint stock commercial banks. Data analyzed on the Stata software and the results show a positive relationship between the quality of bank assets and returns and the inverse relationship between the cost of provisioning for credit losses and the profitability of joint stock commercial banks in Vietnam during the above period. Based on this result, a number of recommendations have been proposed to help joint stock commercial banks in Vietnam grow steadily in the condition of the economy being affected by the Covid-19 pandemic.

Tổng quan nghiên cứu

Mặc dù chất lượng tài sản (TS) là quan trọng đối với tất cả các công ty, nhưng nó có tầm quan trọng đáng kể đối với lợi nhuận (LN) của các ngân hàng (NH) là thành phần quan trọng của thị trường tài chính và quy trình đúng đắn của hoạt động NH cũng như hệ thống tài chính và phù hợp với nền kinh tế quốc gia. Chất lượng TS trong NH liên quan đến chất lượng các khoản vay do NH cung cấp và chất lượng của các khoản vay có thể được đo lường bằng khoản nợ xấu (NPL) trong đó nợ xấu bao gồm các khoản nợ quá hạn và các khoản vay theo dõi. Theo Bernanke, Lown và Friedman (1991) 1 , các khoản vay không có hiệu quả hoặc chất lượng TS thấp hơn, trong các nền kinh tế có hệ thống tài chính NH còn được gọi là "khủng hoảng tín dụng", có thể trì hoãn sự phục hồi kinh tế bằng cách giảm biên LN hoạt động hoặc xói mòn cơ sở vốn cho các khoản vay mới. Các khoản nợ xấu sẽ ảnh hưởng đến LN của các NH là nguồn LN chính của họ và cuối cùng là sự ổn định tài chính của nền kinh tế. Chất lượng TS thấp hơn hoặc các khoản nợ xấu đạt số lượng đáng kể có thể dẫn đến phá sản NH và suy thoái kinh tế. Xem xét rằng một trong những lý do chính của cuộc khủng hoảng toàn cầu năm 2008 là TS chất lượng thấp hơn, có thể được định nghĩa là TS độc hại. Do đó, việc đo lường các khoản nợ xấu, phân tích hiệu quả của chúng và đưa ra các chính sách kinh tế cần thiết có tầm quan trọng đáng kể đối với toàn bộ nền kinh tế cũng như các NH mà tác giả nghiên cứu.

Đặc biệt hơn 25 năm qua, các quy định được đưa vào hiệu lực bởi các quy định quốc gia và quốc tế để xác định chất lượng TS liên quan đến tầm quan trọng của nó. Vào năm 1995 tại Hoa Kỳ, Ủy ban Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ đã đưa ra các Tiêu chuẩn về sự an toàn và lành mạnh, có nghĩa là quy định nghĩa vụ báo cáo thường xuyên về chất lượng TS đối với hội đồng quản trị của các NH nhằm đánh giá rủi ro biến dạng chất lượng TS và để hình thành hệ thống giám sát chất lượng TS của các tổ chức tài chính nhằm xác định các vấn đề có thể phát sinh liên quan đến chất lượng TS (Eze & Ogbulu, 2016) 2 . 7 trong số 25 nguyên tắc cơ bản được xác định, bởi Ủy ban giám sát NH Basel (BCBS), để giám sát hiệu quả hệ thống NH có liên quan đến chất lượng TS của NH và quản lý rủi ro cho vay và điều này cho thấy chất lượng TS trở thành một khía cạnh quan trọng để giám sát chính quyền của mỗi quốc gia trên toàn thế giới. Do đó, các tiêu chí bắt đầu được BCBS công bố năm 2000 có tiêu đề Basel I được Liên minh Châu Âu hợp pháp hóa với các chỉ thị về an toàn vốn. Các tiêu chí đề cập được sửa đổi phù hợp với sự phát triển trên thị trường tài chính và cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu bắt đầu từ cuối năm 2007. Cuối cùng, tiêu chí Basel III có hiệu lực vào năm 2013.

Tình hình thực tế tại các NH thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam (VN) theo báo cáo kết quả kinh doanh năm 2020 mới được hàng loạt NH công bố, năm 2020, bất chấp những khó khăn do tác động tiêu cực từ dịch Covid-19, nhiều NH ghi nhận lợi nhuận tăng trưởng mạnh so năm 2019 hoặc vượt kế hoạch đề ra. Đơn cử, trong bốn NHTM có vốn nhà nước, ngoại trừ BIDV công bố lợi nhuận giảm 16%, các NH khác đều ghi nhận vẫn giữ được lợi nhuận ổn định. Cụ thể, lợi nhuận Vietcombank đạt hơn 23.068 tỷ đồng, tương đương năm 2019; Vietinbank có tổng lợi nhuận riêng lẻ trước thuế là 16.450 tỷ đồng, tăng trưởng 43,5% so năm 2019; Agribank báo lãi gần 13.000 tỷ đồng, tăng gần 3% so kế hoạch. Mặc dù các ngân hàng đã công bố những kết quả khả quan về tăng trưởng lợi nhuận của năm 2020, nhưng theo các chuyên gia, các NH cũng rất “nặng gánh” với vấn đề nợ xấu, bởi rủi ro từ nợ xấu ngày một lớn. Đến cuối năm 2020, tỷ lệ nợ xấu nội bảng của toàn hệ thống NH ở vào mức khoảng 3% (cuối năm 2019 ở mức 1,89%) và nợ xấu gộp khoảng 5% cuối năm 2020 (cuối năm 2019 ở mức 4,65%). Dự báo năm 2021, khối nợ xấu này còn có thể tăng, với tỷ lệ nợ xấu nội bảng có thể lên đến 3,5% - 4% và nợ xấu gộp khoảng 5,5 - 6% đến cuối năm 2021. Trong năm 2021, có thể kinh tế sẽ tốt lên, DN khôi phục hoạt động SX-KD tốt hơn sẽ giảm rủi ro về nợ xấu, nhưng rõ ràng số lượng nợ cơ cấu lại của các NH đang tương đối nhiều. Hiện lượng nợ đang được cơ cấu lại thời hạn trả nợ theo Thông tư 012020/TT-NHNN - Thông tư quy định về việc tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài cơ cấu lại thời hạn trả nợ, miễn, giảm lãi, phí, giữ nguyên nhóm nợ nhằm hỗ trợ khách hàng chịu ảnh hưởng bởi dịch Covid – 19) vào khoảng gần 335.000 tỷ đồng. Nếu chia cho tổng dư nợ hiện tại là khoảng 8,5 triệu tỷ đồng thì nợ xấu tiềm ẩn từ nợ cơ cấu là 4%. Đây sẽ là khó khăn, thách thức rất lớn đối với các NH trong năm 2021. 3

Trước khó khăn, thách thức đó thì gia tăng dự phòng rủi ro là tất yếu. Theo thống kê, năm 2020 tổng chi phí trích lập dự phòng rủi ro của 28 ngân hàng trong hệ thống đã lên tới hơn 72 nghìn tỷ đồng, nhiều nhất là các “anh cả” trong hệ thống ngân hàng. Cụ thể, Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) đứng đầu danh sách với 15.813 tỷ đồng, chiếm 70% lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh. Ngân hàng Thương mại cổ phần Công thương Việt Nam (VietinBank) trích lập 53% lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh, tương đương 11.387 tỷ đồng. Hay như Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) trích lập hơn 6.000 tỷ đồng từ lãi thuần kinh doanh để dự phòng.

Theo lãnh đạo Vietcombank, lợi nhuận ngân hàng này công bố giảm khoảng 20% so với cùng kỳ năm trước cũng là do trích lập dự phòng rủi ro lớn. Bởi, đối với các ngân hàng gốc quốc doanh như Vietcombank có nhiệm vụ nặng nề hơn các ngân hàng tư nhân trong việc "cứu nguy" nền kinh tế, vì thế mà lợi nhuận cũng chịu tác động nhiều hơn. Mặt khác, các ngân hàng quy mô lớn như Vietcombank cũng khó xoay xở hơn các ngân hàng quy mô nhỏ nên việc trích lập rủi ro là cần thiết.

Không chỉ với các ngân hàng lớn, các ngân hàng có quy mô nhỏ cũng đặc biệt quan tâm đến trích lập dự phòng rủi ro. Chẳng hạn như Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) tăng dự phòng rủi ro gấp 5 lần so với cùng kỳ năm 2019, từ 145 tỷ đồng lên 703 tỷ đồng, ngay cả khi tỷ lệ nợ xấu tại ngân hàng này chỉ ở mức 0,83%. Còn với Ngân hàng Thương mại cổ phần Xuất nhập khẩu Việt Nam (Eximbank), đơn vị cũng tăng chi phí dự phòng hơn 400 tỷ đồng so với kế hoạch đầu năm 2020 nhằm bảo đảm ổn định và an toàn.

Theo các chuyên gia kinh tế, nợ xấu vẫn còn tiềm ẩn và có thể bị dồn tích lại cho tương lai. Đặc biệt, tình hình dịch Covid-19 còn phức tạp trên thế giới khiến nền kinh tế nước ta tiếp tục chịu ảnh hưởng tiêu cực. Càng về cuối năm 2020 và nhất là sang năm 2021, khi những khoản nợ đã được cơ cấu lại phải chuyển nhóm, nợ xấu sẽ tăng. Công tác xử lý nợ xấu gặp nhiều khó khăn nếu không có nguồn dự phòng từ trước. Do vậy, việc trích lập từ lợi nhuận của ngân hàng sẽ giúp chủ động ứng phó với rủi ro tín dụng trong tương lai. Ngoài ra, đây là khoản được hạch toán vào chi phí hoạt động, do đó ngân hàng sẽ được khấu trừ vào thuế thu nhập hiện hành trước khi tính thuế thu nhập doanh nghiệp. 4

Một số nghiên cứu tại VN: Hoàng Thị Thanh Nhàn (2017) 5 , Võ Thị Mỹ Duyên (2017) 6 , Phạm Thị Kiều Khanh (2017) 7 , Lại Tuấn Anh (2018) 8 nhận định rằng nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều với khả năng sinh lời của NHTM, khi nợ xấu càng tăng thì sẽ càng làm giảm khả năng sinh lời của các NHTM, Đoàn Thị Thu Hà (2018) 9 trong nghiên cứu các yếu tố tác động đến LN của các NH thương mại VN thì có quan điểm tỷ lệ CPDPRR có quan hệ tiêu cực tới LN của các NH TMCP VN.

Các nghiên cứu của Abata (2014) 10 , Adebisi và Matthew (2015) 11 , Bace (2016) 12 , Ozgur và Gorus (2016) 13 , Ozurumba (2016) 14 là những ví dụ về chất lượng TS thấp hơn hoặc các khoản nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến LN của các NH. Mặt khác, Adebisi và Matthew (2015) 11 , Evci và Ergün (2014) không đưa ra mối tương quan giữa (ROE) và NPL; Afiriyie và Akotey (2013) 15 và Bhattarai (2016) 16 đã tìm thấy mối tương quan tích cực giữa ROE và NPL và Buchory (2015) 17 tìm thấy mối tương quan tích cực giữa LN trên TS (ROA) và NPL. Theo Tarawneh (2006) 18 thì có mối quan hệ của tỉ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và LN của NH TMCP là tương quan âm.

Như vậy cũng có khá nhiều nghiên cứu cả trong và ngoài nước đã bàn đến mối quan hệ từng nhân tố chất lượng TS và chi phí dự phòng rủi ro (CPDPRR) lên LN. Trong bài viết này, mục tiêu của tác giả là nghiên cứu cả 2 nhân tố này trong mối quan hệ như thế nào với LN tại các NHTMCP tại VN.

Cơ sở lý thuyết

Mối quan hệ giữa chất lượng tài sản, chi phí dự phòng rủi ro và lợi nhuận

Chất lượng tài sản và ảnh hưởng của nó đến lợi nhuận

Eyup Kadioglu1, Niyazi Telceken1 & Nurcan Ocal1 (2017) 19 thì: “Chất lượng TS trong NH liên quan đến chất lượng cho vay được cung cấp bởi NH và chất lượng của các khoản vay có thể được đo lường bằng khoản nợ xấu (NPL) trong đó nợ xấu bao gồm các khoản vay quá hạn. Như đã biết, TS chính ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng TS trong các NH là các khoản nợ xấu. Chủ yếu, các khoản nợ xấu phát sinh trong trường hợp các khoản nợ gốc hoặc lãi của các khoản vay do NH cung cấp không được trả lại theo kế hoạch”.

Lucky Anyike Lucky (2015) 20 , “Về cơ bản, các NH hoạt động với ba mục tiêu cơ bản là LN, tăng trưởng TS và cơ sở khách hàng. Chất lượng TS là một khía cạnh của quản lý NH đòi hỏi phải đánh giá TS của công ty để tạo thuận lợi cho việc đo lường mức độ và quy mô rủi ro tín dụng liên quan đến hoạt động của nó. Chất lượng TS là yếu tố quyết định thận trọng vi mô NH thương mại lành mạnh và LN”.

Ronald Kigen Cheruiyot (2015) 21 “Chất lượng TS là một khía cạnh của quản lý NH liên quan đến việc kiểm tra các khoản nợ của NH để thiết lập mức độ và quy mô của rủi ro tín dụng liên quan đến hoạt động của nó”. Rủi ro tín dụng là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến sức khỏe của một NH cá nhân. Mức độ rủi ro tín dụng phụ thuộc vào chất lượng TS do một NH nắm giữ. Chất lượng TS do NH nắm giữ phụ thuộc vào rủi ro cụ thể, xu hướng của các khoản nợ xấu, và sức khỏe và LN của người vay NH (Baral, 2005) 22 . Aburime (2008) 23 khẳng định rằng khả năng sinh lời của NH phụ thuộc vào khả năng nhận diện, tránh né và giám sát rủi ro, có thể để bù đắp tổn thất do rủi ro phát sinh. Do đó, khi đưa ra quyết định phân bổ nguồn lực cho các giao dịch TS, một NH phải tính đến mức độ rủi ro đối với TS.

Chất lượng TS kém và mức độ thanh khoản thấp là hai nguyên nhân chính dẫn đến thất bại của NH. Điển hình thì chất lượng TS kém dẫn đến nhiều thất bại của NH ở Kenya vào đầu những năm 1980. Trong thời gian đó, 37 NH đã sụp đổ sau các cuộc khủng hoảng NH giai đoạn 1986-1989, 1993-1994 và 1998 (Mwega, 2009) 24 . Theo Waweru và Kalani (2009) 25 , nhiều tổ chức tài chính sụp đổ năm 1986 đã thất bại do các khoản nợ xấu (NPL) và hầu hết các NH lớn hơn, liên quan đến việc cho vay nội bộ rộng rãi, thường là cho các chính trị gia. Tuy nhiên, Koch (1995) 26 lập luận rằng một thước đo tốt về rủi ro tín dụng hoặc chất lượng TS là tỷ lệ dự phòng tổn thất cho vay so với tổng dư nợ vì nó nắm bắt được kỳ vọng của ban quản lý đối với việc thực hiện các khoản vay. Hempel et al (1994) 27 nhận thấy rằng các NH có tăng trưởng cho vay cao thường chịu rủi ro cao hơn vì các thủ tục phân tích và xem xét tín dụng ít nghiêm ngặt hơn, tuy nhiên LN cao trong các khoản vay như vậy cho thấy rủi ro và đánh đổi LN.

Kosmidou (2008) 28 áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính trên dữ liệu của 23 NH thương mại Hy Lạp 1990 - 2002, sử dụng ROA và tỷ lệ dự phòng tổn thất cho vay so với tổng LN tương ứng với LN và chất lượng TS. Kết quả cho thấy tác động đáng kể tiêu cực của chất lượng TS đến LN của NH. Điều này phù hợp với lý thuyết rằng tăng rủi ro tín dụng thường liên quan đến giảm LN của công ty. Các NH sẽ cải thiện LN bằng cách cải thiện sàng lọc và giám sát rủi ro tín dụng. Ngược lại thì không phải là đa số nhưng Afiriyie và Akotey (2013) 15 và Bhattarai (2016) 16 đã tìm thấy mối tương quan tích cực giữa ROE và NPL và Buchory (2015) 17 tìm thấy mối tương quan tích cực giữa LN trên TS (ROA) và NPL.

Chất lượng của TS trong NH có thể được đo lường bằng khoản nợ xấu (NPL: với NPL = Nợ xấu/Tổng dư nợ) được thể hiện qua rất nhiều nghiên cứu như nghiên cứu của Eyup Kadioglu1, Niyazi Telceken1 & Nurcan Ocal1 (2017) 19 . Theo Ronald Kigen Cheruiyot (2015) 21 chất lượng TS được đo lường bằng chỉ tiêu: Các khoản nợ xấu/ Tổng số TS.

Lucky Anyike Lucky (2015) 20 , chất lượng TS được đo lường bằng các chỉ tiêu: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng số cho vay; Tỷ lệ nợ xấu trên tổng số tiền gửi của khách hàng; Tỷ lệ dự phòng tổn thất cho vay trên tổng số tiền cho vay (tỷ lệ này cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Eyup Kadioglu1, Niyazi Telceken1 & Nurcan Ocal1 (2017) 19 ; Tỷ lệ dự phòng tổn thất cho vay trên tổng TS.

Mối quan hệ giữa chất lượng tài sản, chi phí dự phòng rủi ro và lợi nhuận trong xu thế chung

Mục tiêu tăng trưởng tín dụng (TTTD) là một trong những ưu tiên hàng đầu của Chính phủ và ngành NH nhằm góp phần hỗ trợ doanh nghiệp và phát triển nền kinh tế trong giai đoạn hiện nay. Tuy nhiên, TTTD quá nhanh dễ dẫn đến không kiểm soát được chất lượng tín dụng, suy giảm chất lượng tín dụng, chạy đua LN sẽ khiến NH trở nên thiếu kiểm soát hơn trong công tác cho vay, làm cho nợ xấu cũng tăng lên, do đó NH cần trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) nhiều hơn, LN sụt giảm, khả năng thanh toán giảm. Rủi ro lớn nhất mà các NH phải đối mặt khi đặt mục tiêu TTTD là RRTD, do đó trích lập dự phòng RRTD là phương pháp các NH sử dụng để bù đắp những tổn thất mà RRTD gây ra.

Dự phòng RRTD được tính theo dư nợ gốc và hạch toán vào chi phí hoạt động của các TCTD. Việc xác định mức trích lập dự phòng RRTD được căn cứ vào việc phân loại nợ tại NH. Các TCTD, NH căn cứ vào các tiêu chuẩn định tính và định lượng để đánh giá mức độ rủi ro của các khoản vay và các cam kết ngoại bảng, trên cơ sở đó phân loại các khoản nợ vào các nhóm nợ thích hợp. Sau khi đã phân loại các khoản vay thành 5 nhóm nợ khác nhau, các NH thực hiện trích lập dự phòng chung và cụ thể đối với RRTD.

Chất lượng TS trong NH liên quan đến chất lượng các khoản vay do NH cung cấp và chất lượng của các khoản vay có thể được đo lường bằng khoản nợ xấu trong đó nợ xấu bao gồm các khoản nợ quá hạn và các khoản vay theo dõi. Nợ xấu là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến RRTD. Theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN của NH Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu dùng để đánh giá chất lượng tín dụng của TCTD 29 . Theo nghiên cứu của Brownbridge (1998) 30 , lãi suất cho vay cao sẽ làm lượng nợ xấu NH tăng lên làm ảnh hưởng đến LN của NH. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng thì tỷ lệ dự phòng RRTD của NH cũng tăng để có thể bù đắp những rủi ro có thể xảy ra (Hasan & wall, 2004) 31 . Theo Misman & Ahmad (2011) 32 , khi CPDPRR tín dụng tăng lên sẽ làm cho thu nhập của NH giảm xuống.

Ảnh hưởng của một số nhân tố khác đến lợi nhuận

Tác động của chất lượng TS và CPDPRR tín dụng đối với LN của các NH thương mại không xảy ra trong nếu nó ra rời các yếu tố khác. Có một số yếu tố chịu trách nhiệm cho sự tồn tại của chúng:

Chất lượng tài sản (AQ)

Rõ ràng, chất lượng tài sản của ngân hàng phản ánh một thực tế rằng các ngân hàng lớn hơn sẽ khai thác các giao dịch hiệu quả hơn, có được “tài sản” có chất lượng tốt hơn và có khả năng tạo ra lợi nhuận cao hơn. Do đó, chất lượng tài sản được cho là ảnh hưởng tích cực lên lợi nhuận của ngân hàng. Chất lượng tài sản ngân hàng được đo lường bằng số nợ xấu trên cho tổng số cho vay, hay gọi cách khác là tỷ lệ nợ xấu. Tỷ lệ này càng cao thì càng ảnh hưởng tiêu cực đối với lợi nhuận của ngân hàng. Nếu tài sản có chất lượng kém, điều đó có nghĩa rằng ngân hàng phải đối mặt với khoản nợ xấu lớn, vì vậy mà rủi ro vỡ nợ sẽ cao hơn, đồng thời doanh thu và lợi nhuận sẽ giảm trong điều kiện các khoản chi phí tăng. Và tất nhiên điều đó dẫn đến sự giảm sút về lợi nhuận của ngân hàng. Theo Boudriga, Taktak và Jellouli (2009) chất lượng tài sản được tính như sau: Chất lượng tài sản = Nợ xấu/Tổng tiền cho vay 33 . Chất lượng tài sản của từng ngân hàng phụ thuộc vào từng khoản nợ xấu của ngân hàng đó, do vậy rủi ro tín dụng cũng có mối liên quan mật thiết với chất lượng tài sản. Chất lượng tài sản phụ thuộc vào xu hướng nợ xấu tăng hay giảm và khả năng trả nợ của người vay tiền. Để tăng khả năng sinh lời, các ngân hàng phải nhìn thấy trước, đoán được và tránh được những rủi ro tín dụng, thực hiện giám sát rủi ro và dự phòng những khoản rủi ro ấy.

Đòn bẫy tài chính (GR)

Trong thuật ngữ kinh doanh, đòn bẫy tài chính được hiểu đơn giản là sử dụng tiền đi vay của người khác, tức là nợ để hoạt động với mục đích đem lại lợi nhuận cho mình. Trong giới ngân hàng, các chủ ngân hàng sử dụng nguồn nợ để hoạt động và tạo ra lợi nhuận cho mình. Việc sử dụng đòn bẫy tài chính cũng được ví như sử dụng một con dao hai lưỡi, điều đó bắt buộc các ngân hàng TMCP phải vận dụng tốt thì mới mang lại hiệu quả cao, ngược lại, nếu không thực sự biết cách khai thác đòn bẫy tài chính thì ngân hàng sẽ gây nên những hậu quả khó lường. Sử dụng đòn bẩy tài chính đó là việc kết hợp giữa nợ phải trả và vốn chủ sở hữu trong vận hành chính sách tài chính của ngân hàng, khi đòn bẫy tài chính lớn, tỷ lệ vốn chủ sở hữu so với nợ phải trả của các ngân hàng sẽ nhỏ và ngược lại. Đòn bẫy tài chính được đo lường bằng tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu. Đòn bẫy tài chính càng cao thì rủi ro thanh khoản càng cao vì các chủ nợ có thể yêu cầu các ngân hàng hoàn vốn với tỷ lệ cao hơn. Khi rủi ro thanh khoản cao, điều này đồng nghĩa rằng lợi nhuận sẽ giảm và các ngân hàng sẽ cân nhắc đến việc điều chỉnh giữa nợ và vốn để tối đa hóa hiệu quả của đòn bẫy tài chính. Theo Barnhill, Papapanagiotou, & Schumacher, (2002) thì: Đòn bẫy tài chính = Nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu 34 .

Tỷ lệ thanh khoản (LR)

Tính thanh khoản là thuật ngữ dùng để chỉ khả năng chuyển đổi thành tiền mặt của một tài sản. Cũng như vậy, tỉ lệ thanh khoản là chỉ số kinh tế hữu ích để đo lường năng lực tài chính của các doanh nghiệp và cá nhân trong việc đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán sắp đến hạn mà không gặp khó khăn. Ta biết rằng, bản chất của hoạt động kinh doanh ngân hàng là biến các khoản tiền gửi ngắn hạn thành cho vay dài hạn để sinh lời từ sự chênh lệch lãi suất. Vì vậy, ngân hàng sẽ liên tục phải đối mặt với vấn đề kỳ hạn, tức là kì hạn của khoản tiền gửi có thể ngắn hơn khoản tiền cho vay. Do đó, ngân hàng phải giữ đủ tài sản lưu động có thể dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt nhằm tránh sự thiếu hụt về thanh toán. Thanh khoản ngân hàng được thể hiện bằng tài sản lưu động, ở đây là tiền và các khoản tương đương tiền. Tỷ lệ thanh khoản chính là chỉ số tiền và các khoản tương đương tiền trên tổng tài sản.Tỷ lệ này càng cao cho thấy khả năng của ngân hàng để đáp ứng các nghĩa vụ hiện tại của mình càng lớn. Tuy nhiên, tài sản lưu động thường liên quan đến tỷ lệ lợi nhuận thấp hơn. Đồng ý rằng tỷ lệ thanh khoản cao hơn thì cho thấy rằng các ngân hàng có tính thanh khoản cao hơn nhưng thay vào đó ngân hàng có thể mất các hoạt động đầu tư sinh lời bằng nguồn tài sản lưu động ấy và có thể dẫn đến lợi nhuận thấp hơn. Do đó, có khả năng rằng tỷ lệ thanh khoản sẽ tác động ngược chiều lên lợi nhuận của ngân hàng. Có rất nhiều cách tính tỷ lệ thanh khoản, như theo Ong Tze San và Teh Boon Heng (2013) thì công thức đế tính tỷ lệ thanh khoản là Vốn chủ sở hữu trên cho tổng vốn huy động 35 , còn Khaled Mahmud cùng với Avijit Mallik và Md. Farhan Imtiaz (2016) tính bằng công thức tổng tiền mặt và các khoản tương đương tiền trên tổng tài sản bình quân 36 . Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả lựa chọn theo hướng của Khaled Mahmud cùng với Avijit Mallik và Md. Farhan Imtiaz (2016): tỷ lệ thanh khoản= Tiền và các khoản tương đương tiền bình quần/Tổng tài sản bình quân 36 .

Tỷ lệ chi phí hoạt động (OER)

Như đã trình bày bên trên, chi phí hoạt động của ngân hàng bao gồm tất cả những khoản chi phí phục vụ cho hoạt động của ngân hàng như: chi trả lãi gửi tiết kiệm, chi trả lãi tiền vay, chi trả lãi phát hành trái phiếu, chi nghiệp vụ kinh doanh ngoại tệ và đối ngoại, các loại lệ phí hoa hồng và nghiệp vụ ủy nhiệm,... Theo Ong Tza San và Teh Boon Heng (2013) thì tỷ lệ chi phí hoạt động là tỷ lệ giữa tổng chi phí hoạt động và tổng tài sản của ngân hàng 35 . Nhìn chung, chi phí càng tăng thì lợi nhuận càng giảm và ngượi lại trong điều kiện doanh thu của ngân hàng không đổi. Một ngân hàng TMCP được gọi là có hiệu quả khi biết cách sử dụng chi phí hoạt động tiết kiệm, nhờ đó mà lợi nhuận sẽ cao hơn. Tuy nhiên, trong thực tế điều này chưa hoàn toàn đúng. Đôi khi, một ngân hàng chi tiêu nhiều hơn cho các hoạt động của ngân hàng, ví dụ như nâng cao chất lượng dịch vụ, cho cho đầu tư, chế độ đãi ngộ nhân viên tốt hơn... thì sẽ dẫn tới doanh thu cao hơn, từ đó làm tăng lợi nhuận.

Phương pháp nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu

* LN là biến phụ thuộc và được đo bằng tỷ suất sinh lời trên vốn CSH (ROE). Theo Sehrish Gul, Faiza Irshad và Khalid Zaman (2014) 37 thì:

ROE = [(LN sau thuế)/(Tổng vốn CSH bình quân) ]x 100

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (CSH) thể hiện một đồng vốn CSH bình quân của NH sẽ mang lại bao nhiêu đồng LN trong một thời gian nhất định (thường là 1 năm). Có thể nói, ROE đánh giá lợi ích mà cổ đông (CSH của NH TMCP) có được từ nguồn vốn bỏ ra. Khi mức sinh lời trên vốn CSH cao thì có nghĩa NH đã tạo được những hiệu quả trong việc quản lí và kiểm soát hoạt động. Do đó, ROE cao là mục tiêu của bất kì cổ đông NH nào. Nếu ROE quá lớn chứng tỏ vốn CSH chiếm tỉ lệ rất nhỏ trong tổng nguồn vốn và tất nhiên, nợ phải trả của NH là rất lớn và NH đã thực hiện việc huy động vốn để cho vay. Điều đó cho thấy tổng thu nhập của một NH rất nhạy cảm với phương thức tài trợ TS (tức là sử dụng nhiều nợ hay là nhiều vốn CSH). Chính vì thế, các nhà quản trị NH phải có sự cân nhắc trong việc sử dụng nguồn vốn hoạt động của NH mình để điều chỉnh giữa vốn chủ và vốn huy động. Điều này một mặt đảm bảo được tính an toàn cho hoạt động NH, mặt khác làm gia tăng LN cho chính NH mình. Như vậy, ROE là chỉ tiêu quan trọng nhất về chỉ tiêu LN và tiềm năng phát triển của NH do: ROE là sự kết hợp giữa hoạt động kinh doanh, đầu tư và các quyết định huy động vốn của nhà đầu tư và ROE được dùng để so sánh LN giữa các ngành khác nhau.

* Các biến độc lập của nghiên cứu này là như sau: Quy mô NH của NH (SIZE); Tỷ lệ thanh khoản (LR); Chất lượng TS (AQ); Đòn bẫy tài chính (GR); Tỷ lệ chi phí hoạt động (OER); Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (CRR).

Cách đo lường của các biến và kỳ vọng về dấu của các hệ số ước lượng βi (i=1,6) trong mô hình được trình bày và lý giải trong Table 1 . Mô hình hồi quy xác định các nhân tố ảnh hưởng đến LN của các NH thương mại được xây dựng như sau:

­ROE it = β 0 + β 1 SIZE it + β 2 LR it + β 3 AQ it + β 4 GR it + β 5 OER it + β 6 CRR it + ε it (*)

Trong đó:

Biến phụ thuộc:

- ROEit: tỷ suất sinh lời trên vốn CSH của NH (i) tại thời điểm (t)

Biến độc lập:

- SIZEit: quy mô NH của NH (i) tại thời điểm (t)

- LRit: tỷ lệ thanh khoản của NH (i) tại thời điểm (t)

- AQit: chất lượng TScủa NH (i) tại thời điểm (t)

- GRit: đòn bẫy tài chính của NH (i) tại thời điểm (t)

- OERit: tỷ lệ chi phí hoạt động của NH (i) tại thời điểm (t)

- CRRit: tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của NH (i) tại thời điểm (t)

Table 1 Bảng mô tả các biến của mô hình nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 28 NH TMCP tại VN (xem phụ lục). Nguồn số liệu được thu thập vào cuối mỗi năm trong giai đoạn 2012-2019. Đây là giai đoạn mà các báo cáo được công bố một cách tương đối đầy đủ về số lượng. Nghiên cứu gồm tổng cộng 224 quan sát. Các chỉ số được sử dụng trong nghiên cứu đo lường các biến của mô hình là dữ liệu thứ cấp được công bố trong các BCTC đã được kiểm toán, báo cáo thường niên năm của các NH TMCP.

Phương pháp ước lượng

Hồi quy với dữ liệu bảng được ước lượng bằng 2 mô hình: Mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn mô hình FEM hay REM. Đồng thời, các kiểm định liên quan đến mức độ tin cậy của mô hình hồi quy với dữ liệu bảng cũng được thực hiện một cách thích hợp như: Kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) và phương sai sai số thay đổi thông qua kiểm định Wald, kiểm định tự tương quan theo kiểm định Wooldridge. Khắc phục hiện tượng khuyết tật mô hình tự tương quan, phương sai sai số thay đổi đã sử dụng chương trình xtscc của Stata, Hoechle (2007) 39 .

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Thống kê mô tả

Sau khi thu thập và tính toán dữ liệu, kết quả trình bày theo thống kê mô tả trong Table 1 . Kết quả chỉ ra phạm vi, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến sử dụng trong nghiên cứu.

Table 2 Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Table 1 cho thấy: Giá trị trung bình của ROE của toàn bộ 28 ngân hàng trong mẫu nghiên cứu là 0.76% với độ lệch chuẩn 0.58%, ROE đạt giá trị thấp nhất là 0.0087% và cao nhất là 2,92%. Như vậy, nhận thấy có sự chênh lệch rất lớn về tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) giữa các giai đoạn của cùng một ngân hàng và giữa các ngân hàng với nhau.

Kiểm định tương quan biến và đa cộng tuyến

Table 3 mô tả ma trận hệ số tương quan giữa các cặp biến số trong mô hình. Gujarati (2003) 40 cho rằng, nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy vượt quá 0,8, thì có khả năng dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến cao trong mô hình ước lượng. Khi đó, dấu của các hệ số hồi quy trong mô hình có thể bị thay đổi, dẫn đến kết quả nghiên cứu bị sai lệch. Nhìn chung, hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến độc lập trong mô hình hồi quy đều có trị tuyệt đối nhỏ hơn 0,8 (chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) 41 ). Ngoài ra, nhằm lượng hóa mức độ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) cũng được ước lượng ( Table 4 ). Trong thực tế khi nghiên cứu chúng ta thường bắt gặp hiện tượng đa cộng tuyến, đây là một sai phạm nghiêm trọng là cho ước lượng hồi quy của chúng ta bị chệch và không còn chính xác nữa. Để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu, chúng ta dùng chỉ số VIF là chính xác nhất. Kết quả cho thấy, hệ số VIF của tất cả các biến số đều nhỏ hơn 10. Quan sát thấy Mean VIF= 1.37 <10, từ đó có thể kết luận một lần nữa đa cộng tuyến không là một vấn đề nghiêm trọng ảnh hưởng đến kết quả ước lượng của mô hình (Gujarati, 2003) 40 .

Table 3 Kiểm định mối tương quan

Table 4 Kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả ước lượng và kiểm định mô hình hồi quy của ROE

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy được trình bày trong Table 5 . Kiểm định Hausman cho thấy, mô hình FEM là phù hợp hơn. Bên cạnh đó, thông qua kết quả kiểm định thì có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tự tương quan trong mô hình. Để khắc phục sự ảnh hưởng này đến giá trị sai số chuẩn của các hệ số hồi qui, tác giả sử sử dụng chương trình xtscc của Stata để ước lượng.

Table 5 Kết quả hồi quy ROE sau khi sửa các khuyết tật của mô hình

Như vậy, theo kết quả nghiên cứu thì trong giai đoạn từ năm 2012 - 2019 các nhân tố tác động đến LN cụ thể như sau:

Biến SIZE, OER có tác động cùng chiều với LN và có ý nghĩa thống kê mức 1% trong mô hình hồi quy của ROE.

Biến AQ có tác động cùng chiều với LN và có ý nghĩa thống kê mức 1% trong mô hình hồi quy của ROE

Biến CRR có tác động ngược chiều với LN và có ý nghĩa thống kê mức 5% trong mô hình hồi quy của ROE

Biến GR, LR không có tác động tới ROE.

Theo kết quả hồi quy, phương trình (*) được viết lại như sau:

ROEit = -125.8845 + 15.17262 SIZEit + 0.0771208 LRit + 0.037512 GRit + 6.478537 OERit – 1.823147 CRRit + 0.9793015 AQit + ei

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chất lượng tài sản

Chất lượng tài sản có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với mô hình của ROE. Chất lượng tài sản có mối quan hệ thuận chiều, điều này có nghĩa rằng tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu sẽ tăng khi chất lượng tài sản giảm, tức là nợ xấu tăng thì LN tăng. Kết quả nghiên cứu của tác giả phù hợp với nghiên cứu của Afiriyie và Akotey (2013) 15 và Bhattarai (2016) 16 họ đã tìm thấy mối tương quan tích cực giữa ROE và NPL. Thực tế rằng quản lý rủi ro tín dụng đóng một vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh của NH. Trên thực tế có nhiều NH TMCP có các hoạt động quản lý rủi ro tín dụng kém; do đó mức độ cao của các khoản vay không phù hợp trong danh mục cho vay của các NH. Kết quả này có thể là bất thường bởi vì, về mặt lý thuyết, nợ xấu được dự kiến sẽ có mối quan hệ nghịch đảo với LN của NH. Tuy nhiên, kết quả của nghiên cứu cho thấy mối liên hệ tích cực mạnh mẽ giữa tỷ lệ nợ xấu và LN của các NH TMCP. Mặc dù mức nợ xấu cao, mức LN của các NH vẫn tăng. Điều này cho thấy rằng, các NH không có các biện pháp thể chế hiệu quả để đối phó với quản lý rủi ro tín dụng. Một dấu hiệu của việc chuyển chi phí lãi mặc định khoản cho vay cho các khách hàng khác dưới dạng lãi suất lớn cho các khoản vay đó. Việc tính lãi suất cao hơn có khả năng ngăn cản các doanh nghiệp siêu nhỏ và người dân tiếp cận các khoản vay từ các NH. Những người có khả năng nhận các khoản vay như vậy cũng có thể thấy rất khó trả nợ vì lãi suất cao. Tình huống này có xu hướng tạo ra tổn thất cho vay; hiện tượng chu kỳ lãi suất cao hơn.

Tỷ lệ CPDPRR

Kết quả nghiên cứu cho thấy, Biến CRR có tác động ngược chiều với LN và có ý nghĩa thống kê mức 5% trong mô hình hồi quy của ROE. Điều này trùng với kết quả nghiên cứu của Misman & Ahmad (2011) 32 . Khi ngân hàng có xảy ra nợ xấu buộc phải lập dự phòng rủi ro tín dụng, đó được ghi nhận là một khoản chi phí thì sẽ làm chi phí lớn, điều đó có nghĩa là làm giảm lợi nhuận và ngược lại.

Ngoài ra, LN của NH TMCP VN trong nghiên cứu của tác giả còn tác động bởi hai nhân tố: quy mô NH và chi phí hoạt động của NH.

Quy mô ngân hàng

Quy mô ngân hàng được tính bằng Logarit tự nhiên của Tổng tài sản. Quy mô ngân hàng có mối tương quan dương với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 2% trong mô hình. Mối tương quan này cho thấy khi các ngân hàng TMCP Việt Nam càng mở rộng, gia tăng lượng tài sản, phát triển về quy mô thì ROA và ROE càng tăng. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với giả thuyết đã đặt ra và phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Khaled Mahmud, Avijit Mallik và Md. Farhan Imtiaz (2016) 36 . Trên thực tế ở Việt Nam có nhiều ngân hàng có quy mô cực lớn. Theo tạp chí Forbes, Việt Nam có 4 đại diện góp mặt trong danh sách 2.000 doanh nghiệp lớn nhất thế giới 2018 thì có đến 3 cái tên đến từ ngành ngân hàng gồm Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam (VietinBank), Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank). Các ngân hàng này có lợi thế về kinh tế theo quy mô khi chi phí cô định được phân bổ cho một khối lượng giao dịch lớn. Mức ảnh hưởng của biến này có tác động cùng chiều với lợi nhuận, nên các ngân hàng cần tăng vốn để mở rộng quy mô hoạt động hiện tại của mình kết hợp với việc quản lý chi phí tốt. Ngoài ra, các ngân hàng TMCP ở Việt Nam cùng nên đầu tư phát triển theo chiều sâu và cung cấp các loại hình dịch vụ ngân hàng mới, trong đó có các dịch vụ theo hướng công nghệ tiến bộ. Chỉ có như vậy thì ngân hàng mới có thể nâng cao chất lượng đầu vào và làm tăng lợi nhuận.

Đòn bẫy tài chính

Đòn bẫy tài chính là tỷ lệ giữa nợ phải trả trên cho VCSH, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với mô hình hồi quy của ROA và 2% đối với mô hình hồi quy của ROE. Kết quả cho thấy GR đúng với kỳ vọng ban đầu của nghiên cứu đối với ROE. Sở dĩ đòn bẫy tài chính ảnh hưởng cả hai chiều lên ROE là vì nhân tố này giống như “con dao hai lưỡi”, vừa ảnh hưởng tiêu cực nhưng cũng vừa ảnh hưởng tích cực lên lợi nhuận. Nếu ngân hàng sử dụng nguồn vốn vay hợp lí, lợi nhuận của ngân hàng sẽ có xu hướng tăng nhanh. Ngược lại, nguồn vốn này không được sử dụng một cách hiệu quả thì sẽ kéo theo sự giảm sút về lợi nhuận của các ngân hàng.

Tỷ lệ thanh khoản

Kết quả hồi quy cho thấy tỉ lệ thanh khoản không có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình hồi quy của ROA và ROE, tất nhiên điều này đi ngược với kỳ vọng của bài nghiên cứu. Nguyễn nhân có thể là do mẫu chưa đủ lớn để cho ra kết quả đúng như kỳ vọng của nhóm nghiên cứu.

Tỷ lệ chi phí hoạt động

Tỷ lệ chi phí hoạt động được đo lường bằng tỷ lệ chi phí hoạt động so với tổng tài sản, có ý nghĩa thống kê ở mức 1 % ở mô hình hồi quy của ROE, và đúng với kỳ vọng. Điều này có nghĩa là đối với toàn bộ mẫu nghiên cứu thì lợi nhuận của các ngân hàng TMCP ở Việt Nam giai đoạn 2012 – 2019 sẽ tăng khi tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản tăng. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu trước đây của Ong Tza San và Teh Boon Heng (2013) 35 khi nghiên cứu về các NHTM của Malaysia. Mô hình cho thấy tương quan dương cao giữa tỷ lệ chi phí hoạt động đối với lợi nhuận và kết quả mô hình có độ tin cậy rất cao. Do đó, ngân hàng cần mở rộng quy mô, bỏ ra nguồn chi phí để đầu tư, nâng cấp chất lượng dịch vụ và cơ sở vật chất nhưng cũng không quên kiểm soát chi phí, tận dụng các nguồn lực có sẵn để làm tăng lợi nhuận.

Kết luận và kiến nghị

Chất lượng tài sản tương quan dương với LN NH thông qua chỉ tiêu phân tích ROE, tức là chất lượng tài sản thấp thì LN càng cao do trên thực tế có nhiều NH TMCP có các hoạt động quản lý rủi ro tín dụng kém; do đó mức độ cao của các khoản vay không phù hợp trong danh mục cho vay của các NH. Về lâu dài thì nợ xấu luôn là vấn đề nan giải mà mỗi NH nói chung đều tìm kiếm hướng giải quyết. Ở đây, tác giả mạnh dạn với quan điểm cá nhân kiến nghị một số giải pháp lâu dài làm giảm nợ xấu cho NH như sau:

Thứ nhất: Mỗi NH có các đặc điểm và chính sách quản lý rủi ro khác nhau, quản lý rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến LN ở các cấp độ khác nhau ở mỗi NH. Tỷ lệ nợ xấu cao khá ảnh hưởng đến LN của một số NH và điều này là kết quả của việc thay đổi chi phí mặc định cho khoản vay đối với các khách hàng khác. Do đó, các NH TMCP được khuyến nghị thành lập các đơn vị quản lý rủi ro tín dụng hợp lý và có thẩm quyền, được điều hành bởi các hoạt động tốt nhất trong quản lý rủi ro như thể chế chính sách cho vay rõ ràng và tuân thủ thẩm quyền và giới hạn bảo lãnh. Nhân viên của các đơn vị tín dụng NH thực hiện một loạt các chức năng từ thẩm định dự án thông qua giải ngân tín dụng, theo dõi cho vay để thu nợ. Đặc biệt hơn cần kiểm soát từ khâu cho vay. Khi cho vay, các NH thương mại cần phải kiểm soát mục đích sử dụng các khoản vay của doanh nghiệp; có chứng từ vay vốn rõ ràng; cũng như duy trì các kênh liên lạc giữa NH và doanh nghiệp để có thông tin trao đổi kịp thời. Ngược lại, các doanh nghiệp cũng phải tiến hành trích lập dự phòng, khi có những phát sinh khoản thu khó đòi. Do đó, các vấn đề liên quan đến lựa chọn, đào tạo, sắp xếp, đánh giá công việc, kỷ luật và thù lao của họ cần được giải quyết một cách hiệu quả.

Thứ hai: Phát mại tài sản đảm bảo để thu hồi vốn. Việc phát mại tài sản thường đem về cho NH sự đảm bảo thu hồi vốn vì giá trị tài sản đảm bảo thường được định giá thấp hơn giá trị thực. Tuy nhiên, cái khó hiện nay của các NH là rất nhiều tài sản đảm bảo là bất động sản, nên trong bối cảnh thị trường bất động sản đóng băng hiện nay thì việc xử lý nợ sẽ khó khăn hơn. Tuy là phương án nhanh nhất và cơ hội thắng kiện là gần như 100% nhưng bắt buộc NH phải trải qua đủ các bước kiện tụng và chờ thi hành án thì tài sản đảm bảo mới được phát mại thu được tiền về.

Thứ ba : Tái cơ cấu nợ và hỗ trợ khách hàng để có thể trả nợ. Đây là biện pháp xử lý tài nợ xấu không mới, nhưng đang được áp dụng ngày càng nhiều hơn và có vẻ nhân đạo hơn. Cái quan trọng nhất của biện pháp này là NH phải nắm được phương án trả nợ cam kết, cũng như các dự định tiến hành của khách hàng để từ đó kiểm soát được tình hình, tránh nợ xấu thêm, cung cấp các tư vấn tài chính, thậm chí là hỗ trợ khi cần thiết.

Thứ tư: Phối hợp chặt chẽ với VAMC để thống nhất áp dụng các biện pháp tháo gỡ khó khăn, vướng mắc trong việc xử lý các khoản nợ xấu và tài sản đảm bảo của các khoản nợ đã bán cho VAMC. Đẩy mạnh hoạt động mua bán, xử lý nợ xấu theo cơ chế thị trường theo quy định của pháp luật và phương án được duyệt, đồng thời áp dụng các biện pháp giảm thiểu rủi ro trong việc mua bán nợ theo giá trị thị trường...

Thứ năm: Về phía NHNN: Để quá trình xử lý nợ xấu đạt hiệu quả cao hơn, cần có sự vào cuộc mạnh mẽ, tích cực của các bên liên quan. NHNN, các NH thương mại cần chủ động phối hợp tích cực với chính quyền địa phương và các cơ quan nhà nước có thẩm quyền, đặc biệt là cơ quan công an, tòa án, thi hành án các cấp để nhận được sự hỗ trợ tốt nhất trong công tác xử lý nợ xấu. Đặc biệt, các TCTD cần phối hợp chặt chẽ với các cơ quan chức năng để tiến hành khởi kiện, phát mại TSBĐ đối với những khách hàng có nợ xấu không còn khả năng trả nợ, không hợp tác trong việc thực hiện nghĩa vụ đối với khoản nợ.

Tiếp tục sửa đổi, bổ sung hoàn thiện khung khổ pháp lý tạo điều kiện thuận lợi cho TCTD, VAMC, Công ty trách nhiệm hữu hạn mua bán nợ Việt Nam (DATC), các doanh nghiệp khác có chức năng kinh doanh mua bán nợ tham gia xử lý nợ xấu hiệu quả, triệt để trong các giai đoạn tiếp theo.

Tiếp tục tăng cường công tác thanh tra, giám sát các TCTD trong việc thực hiện các quy định về cấp tín dụng, an toàn hoạt động và phân loại nợ, trích lập dự phòng rủi ro; NHNN và các bộ, ngành tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý và đẩy mạnh công tác về quản lý, thanh tra, giám sát trong lĩnh vực tiền tệ, NH, chứng khoán, bảo hiểm và doanh nghiệp nhà nước.

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

AQ : Chất lượng tài sản

CRR : Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

DATC : Công ty trách nhiệm hữu hạn mua bán nợ Việt Nam

FEM : Hiệu ứng tác động cố định

GR : Đòn bẫy tài chính

LR : Tỷ lệ thanh khoản

LN : Lợi nhuận

NH : Ngân hàng

NHNN : Ngân hàng Nhà nước

NPL : Nợ xấu ngân hàng

OER : Tỷ lệ chi phí hoạt động

REM : Hiệu ứng tác động ngẫu nhiên

ROA : Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản

ROE : Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu

SIZE : Quy mô hoạt động ngân hàng

TCTD : Tổ chức tín dụng

TMCP : Thương mại cổ phần

TS : Tài sản

TSBĐ : Tài sản đảm bảo

VAMC : Công ty quản lý tài sản

VCSH : Vốn chủ sở hữu

XUNG ĐỘT LỢI ÍCH

Nhóm tác giả xin cam đoan rằng không có bất kì xung đột lợi ích nào trong công bố bài báo

The authors declare that they have no conflicts of interest

ĐÓNG GÓP CỦA TÁC GIẢ

Toàn bộ nội dung bài báo chỉ do nhóm tác giả thực hiện

Tác giả Trần Thanh Tâm chịu trách nhiệm nội dung: tổng quan nghiên cứu, cơ sở lý thuyết, phương pháp nghiên cứu

Tác giả Lê Vũ Tường Vy chịu trách nhiệm nội dung: kết quả nghiên cứu và thảo luận, kết luận

References

  1. Bernanke B. S.. Brookings Papers on Economic Activity. The Credit Crunch. . 1991;1991(2):205. Google Scholar
  2. Eze Gbalam Peter, Ogbulu Onyemachi Maxwell. Asset Quality Management and the Performance of Deposit Money Banks in Nigeria: A Co-integration and Variance Decomposition Analysis. International Journal of Economics and Financial Research, Academic Research Publishing Group. . 2016;2(3):41-54. Google Scholar
  3. My HĐ. Kiểm soát chặt chẽ rủi ro nợ xấu. [Online].[Cited 2021 Jan 19]. . 2021;:. Google Scholar
  4. Linh Hà. Các ngân hàng tăng dự phòng rủi ro. [Online]. [Cited 2020 Dec 19]. . 2020;:. Google Scholar
  5. Nhàn Hoàng Thị Thanh. Tác động của nợ xấu đến khả năng sinh lời của các NH Thương mại Việt Nam [Luận văn thạc sĩ]. Thành phố Hồ Chí Minh: Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh; 2017. . ;:. Google Scholar
  6. Duyên Võ Thị Mỹ. Tác động của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lợi tại các NH TMCP Việt Nam [Luận văn thạc sĩ]. Thành phố Hồ Chí Minh: Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh. . 2017;:. Google Scholar
  7. Khanh Phạm Thị Kiều. Tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NH thương mại Việt Nam [Luận văn thạc sĩ]. Thành phố Hồ Chí Minh: Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh; 2017. . ;:. Google Scholar
  8. Anh Lại Tuấn. Tác động của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lợi của các NH TMCP Việt Nam [Luận văn thạc sĩ]. Thành phố Hồ Chí Minh: Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh; 2018. . ;:. Google Scholar
  9. Hà Đoàn Thị Thu. Phân tích các yếu tố tác động đến LN của các NH thương mại Việt Nam [Luận văn thạc sĩ]. Thành phố Hồ Chí Minh: Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh; 2018. . ;:. Google Scholar
  10. Abata M. A.. Asset Quality And Bank Performance: A Study of Commercial Banks in Nigeria. Research Journal of Finance and Accounting 2014, 5(18), 39-44. . ;:. Google Scholar
  11. Adebisi J.F., Matthew O. B.. The Impact of Non-Performing Loans on Firm Profitability: A Focus on the Nigerian Banking Industry. American Research Journal of Business and Management. . 2015;1(4):1-7. Google Scholar
  12. Bace E.. Bank profitability: Liquidity, capital and asset quality. Journal of Risk Management in Financial Institutions. . 2016;9(4):327-331. Google Scholar
  13. Ozgur, Gorus Determinants of Deposit Bank Profitability: Evidence from Turkey. Journal of Applied Economics and Business Research JAEBR. . 2016;6(3):218-231. Google Scholar
  14. Ozurumba B.A.. Impact of Non-Performing Loans on the Performance of Selected Commercial Banks in Nigeria. Research Journal of Finance and Accounting. . 2016;7(16):95-109. Google Scholar
  15. Afiriyie H., Akotey D.O.. Credit risk management and profitability of rural banks in the brong Ahafa region of Ghana. European journal of business and management. . 2013;5(24):24-33. Google Scholar
  16. Bhattarai Y.R.. Effect of Non-Performing Loan on the Profitability of Commercial Banks in Nepal. The International Journal Of Business & Management. . 2016;4(6):435-442. Google Scholar
  17. Buchory H.A.. Banking Profitability: How does the Credit Risk and Operational Efficiency Effect? Journal of Business and Management Sciences. . 2015;3(4):118-123. Google Scholar
  18. Tarawneh M.. A comparison of financial performance in the Banking sector: Some evidence from omani commercial Banks. International Research Journal of Finance and Economics. . 2006;3:101-112. Google Scholar
  19. Kadioglu Eyup. Effect of the Asset Quality on the Bank Profitability. International Journal of Economics and Finance. . 2017;9(7):. Google Scholar
  20. Lucky Lucky Anyike. Asset Quality and Profitability of Commercial Banks: Evidence from Nigeria. Research Journal of Finance and Accounting. . 2015;6(18):. Google Scholar
  21. Cheruiyot Ronald Kigen. The effect of asset quality on profitability of commercial banks in Kenya, a research project submitted in partial fulfillment of the requirements for the award of the degree of master of business administration, school of business [Unpublished MBA project]. Nairobi, Kenya: University of Nairobi. . 2015;:. Google Scholar
  22. Baral K. J.. Health Check-up of Commercial Banks in the Framework of CAMEL: A Case Study of Joint Venture Banks in Nepal. The Journal of Nepalese Business Studies. [Online]. . 2005;2(1):. Google Scholar
  23. Aburime U.. Determinants of Bank Profitability: Company-Level Evidence from Nigeria. [Online]. [Cited 2008 March 17]. . 2008;:. Google Scholar
  24. Mwega F.M.. Global Financial Crisis: Kenya: Discussion series. Paper 7. [Online]. [Accessed: 25 May 2010]. . 2009;2009:. Google Scholar
  25. Waweru N., Kalani V.. Commercial Banking Crises in Kenya: Causes and Remedies. African Journal of accounting Economics, Finance and Banking Research.[Online]. . 2009;4(4):. Google Scholar
  26. Koch T.W.. Bank Management. 3rd ed. New York: Dryden. . 1995;:. Google Scholar
  27. Hempel G.H.. Bank Management. 4th ed. New York: John Wiley & Sons. . 1994;:. Google Scholar
  28. Kosmidou K.. The determinants of banks' profits in Greece during the period of EU financial integration. Managerial Finance. . 2008;34(3):146-159. Google Scholar
  29. Ngân hàng Nhà nước. Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN về việc ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng, Hà Nội. . 2005;:. Google Scholar
  30. Brownbridge M.. Financial Distress in Local Banks in Kenya, Nigeria, Uganda and Zambia: Causes and Implications for Regulatory Policy. Development Policy Review. . 1998;16(2):173-188. Google Scholar
  31. Hasan I., Wall L.D.. Determinants of the Loan Loss Allowance: Some Cross-Country Comparisons. The Financial Review. . 2004;39(1):129-152. Google Scholar
  32. Misman Faridah Najuna, Ahmad Wahida. Loan Loss Provisions: Evidence from Malaysian Islamic and Conventional Banks, International Review of Business Research Papers. . 2011;7(4):94-103. Google Scholar
  33. Boudriga A.. Banking supervision and nonperforming loans: a cross‐country analysis, Journal of Financial Economic Policy. . 2009;1(4):286-318. Google Scholar
  34. Barnhill Theodore. Measuring Integrated Market and Credit Risk in Bank Portfolios: An Application to a Set of Hypothetical Banks Operating in South Africa. Financial Markets, Institutions and Instruments. . 2002;11(5):. Google Scholar
  35. San Ong Tze, Heng Teh Boon. Factors affecting the profitability of Malaysian commercial banks, African Journal of Business Manager. . ;7(8):2-13. Google Scholar
  36. Mahmud K.. The Bank-Specific Factors Affecting the Profitability of Commercial Banks in Bangladesh: A Panel Data Analysis. International Journal of Managerial Studies and Research. . 2016;4(7):67-74. Google Scholar
  37. Gul Sehrish. Factors Affecting Bank Profitability in Pakistan. The Romanian Economic Journal. . 2014;XIV(39):61-87. Google Scholar
  38. Olweny Tobias, Shipho Mamba. Effects of banking sectoral factors on the profitability of commercial banks in kenya, Economics and Finance Review. . 2011;1(5):01-30. Google Scholar
  39. Hoechle D.. Robust Standard Errors for Panel Regressions with Cross-Sectional Dependence. The Stata Journal: Promoting Communications on Statistics and Stata 2007, 7(3), 281-31. ISSN 2379-1047 Volume 1, Issue 4, 2015 Journal of Business and Management Sciences. . ;3(4):118-123. Google Scholar
  40. Gujarati D. Basic Econometrics. Fourth Edition, The Mc Graw-Hill Company. . 2003;:. Google Scholar
  41. Farrar D. E., Glauber R. R.. Multicollinearity in Regression Analysis: The Problem Revisited. The Review of Economics and Statistics. . 1967;49(1):92. Google Scholar


Author's Affiliation
Article Details

Issue: Vol 5 No 3 (2021)
Page No.: 1673-1685
Published: Jul 5, 2021
Section: Research article
DOI: https://doi.org/10.32508/stdjelm.v5i3.734

 Copyright Info

Creative Commons License

Copyright: The Authors. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License CC-BY 4.0., which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

 How to Cite
Trần, T., & Lê, V. (2021). Effects of quality of assets and credit loss provision expense to profit of joint stock commercial banks in Vietnam. Science & Technology Development Journal - Economics - Law and Management, 5(3), 1673-1685. https://doi.org/https://doi.org/10.32508/stdjelm.v5i3.734

 Cited by



Article level Metrics by Paperbuzz/Impactstory
Article level Metrics by Altmetrics

 Article Statistics
HTML = 432 times
Download   = 46 times
View Article   = 0 times
Total   = 46 times