Tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô và nội tại ngân hàng đến rủi ro lãi suất: Nghiên cứu tại Việt Nam

Phạm Thị Trúc Quỳnh, Bùi Hoàng Hào,

Bùi Thị Việt Hà, Phan Nguyễn Ngọc Linh, Hoàng Thị Ngọc Bích

Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội

Email: quynhptt@haui.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc điểm nội tại ngân hàng đến rủi ro lãi suất tại 26 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2012-2022. Trên cơ sở phân tích mô hình hồi quy GMM với biến công cụ là độ trễ của khe hở lãi suất, kết quả cho thấy, các yếu tố như thu nhập ngoài lãi, quy mô ngân hàng, dự phòng rủi ro, lãi suất danh nghĩa và tỷ giá có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro lãi suất. Qua đó, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm giúp các ngân hàng kiểm soát khoảng trống GAP hiệu quả hơn, nâng cao năng lực quản trị tài sản - nợ và thích ứng linh hoạt với biến động lãi suất thị trường.

Từ khóa: GMM, khe hở nhạy cảm lãi suất, rủi ro lãi suất, yếu tố nội tại, yếu tố kinh tế vĩ mô

Summary

This study evaluates the impact of macroeconomic factors and internal bank characteristics on interest rate risk at 26 Vietnamese commercial banks during the 2012–2022 period. Based on a Generalized Method of Moments (GMM) regression model using lagged interest rate gap as an instrumental variable, the results reveal that non-interest income, bank size, risk provisions, nominal interest rates, and exchange rates have significant effects on interest rate risk. From these findings, the authors propose several managerial implications to improve interest rate gap control, enhance asset-liability management, and strengthen banks’ resilience to market interest rate fluctuations.

Keywords: GMM, interest rate sensitivity gap, interest rate risk, internal factors, macroeconomic factors

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Rủi ro lãi suất là một trong những rủi ro tài chính trọng yếu đối với ngân hàng thương mại, do biến động lãi suất có thể ảnh hưởng trực tiếp đến thu nhập và chi phí vốn, từ đó làm thay đổi giá trị tài sản ròng của ngân hàng (Rose và Hudgins, 2013). Trong bối cảnh hội nhập tài chính sâu rộng và môi trường lãi suất ngày càng biến động, việc kiểm soát rủi ro lãi suất trở nên cấp thiết đối với các ngân hàng Việt Nam. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu quốc tế đề cập đến vấn đề này (Ahmad và Ariff, 2007; Louzis và cộng sự, 2012; Chaibi và Ftiti, 2015), nhưng tại Việt Nam vẫn còn thiếu vắng các nghiên cứu định lượng dài hạn. Việc phân tích tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô (lạm phát, tăng trưởng GDP, tỷ giá…) và yếu tố nội tại ngân hàng (quy mô, cơ cấu chi phí, thu nhập ngoài lãi…) đến rủi ro lãi suất sẽ góp phần cung cấp luận cứ thực tiễn cho công tác quản trị. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khe hở lãi suất tại 26 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2012-2022.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Rủi ro lãi suất phát sinh khi biến động lãi suất thị trường ảnh hưởng đến thu nhập và chi phí vốn, làm thay đổi giá trị tài sản ròng (Rose và Hudgins, 2013; Casu và cộng sự, 2015). Các phương pháp đo lường phổ biến gồm: mô hình định giá lại (repricing model), mô hình kỳ hạn và mô hình giá trị chịu rủi ro - VaR (Nguyễn Minh Kiều, 2009). Trong đó, mô hình GAP được ưa chuộng để ước lượng tác động của thay đổi lãi suất đến thu nhập lãi ròng và biên lãi cận biên (Nguyễn Việt Hùng, 2012).

Các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát, tăng trưởng GDP và chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro lãi suất của ngân hàng thương mại. Lạm phát kỳ vọng làm tăng lãi suất danh nghĩa, gây mất cân đối kỳ hạn tài sản - nợ và gia tăng rủi ro lãi suất (Rose và Hudgins, 2013). Chính sách tiền tệ thắt chặt khiến lãi suất biến động mạnh, làm mở rộng khe hở lãi suất và gia tăng rủi ro tài chính cho ngân hàng (Casu và cộng sự, 2015).

Các yếu tố nội tại như cấu trúc kỳ hạn tài sản - nợ, quy mô ngân hàng và chiến lược quản trị thanh khoản ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro lãi suất. Sự không cân xứng kỳ hạn giữa tài sản và nguồn vốn khiến ngân hàng dễ bị tổn thương khi lãi suất thị trường biến động (Nguyễn Minh Kiều, 2009). Ngoài ra, các ngân hàng nhỏ với khả năng phân tán rủi ro thấp và phụ thuộc vốn ngắn hạn thường đối mặt với GAP lớn và thu nhập lãi ròng kém ổn định (Nguyễn Việt Hùng, 2012).

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Hình 1. Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro lãi suất của ngân hàng thương mại

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu có liên quan

Đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu:

Bảng 1: Đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu

(Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu liên quan)

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu bảng gồm 26 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2012-2022, được tổng hợp từ các báo cáo tài chính và nguồn dữ liệu công khai, đảm bảo tính cân đối và đồng nhất. Nhóm tác giả áp dụng phương pháp hồi quy đa biến trên dữ liệu bảng, kết hợp kiểm định và so sánh các mô hình Pooled OLS, FEM, REM, FGLS và GMM nhằm xử lý hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và tự tương quan trong mô hình. Bên cạnh phương pháp định lượng, nghiên cứu còn sử dụng phương pháp thống kê mô tả, diễn dịch - quy nạp, tổng hợp và phân tích để đánh giá thực trạng và đề xuất hàm ý chính sách liên quan đến rủi ro lãi suất và khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại Việt Nam.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả nghiên cứu

Bảng 2: Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán trên STATA 14

Thống kê mô tả Bảng 2 cho thấy các biến trong mô hình có mức độ phân tán khác nhau, trong đó biến GAP có giá trị trung bình 0,0225 với độ lệch chuẩn 0,0158, biến ROE dao động từ 0,0007 đến 0,4449, phản ánh sự chênh lệch hiệu quả kinh doanh giữa các ngân hàng. Các biến vĩ mô như lạm phát (INF) và lãi suất danh nghĩa (INR) có độ lệch chuẩn cao lần lượt là 6,0366 và 2,1789 cho thấy, biến động đáng kể trong bối cảnh kinh tế vĩ mô giai đoạn 2012-2022.

Ma trận tương quan cho thấy không có cặp biến nào có hệ số tương quan > 0,9, cao nhất là giữa INF và INR với hệ số 0,89, cho thấy mối liên hệ chặt nhưng vẫn dưới ngưỡng cảnh báo đa cộng tuyến. Các biến còn lại có hệ số tương quan khá thấp, ví dụ như giữa GAP và ROE là -0,24, cho thấy mức độ tương quan yếu giữa các biến trong mô hình.

Kết quả kiểm định VIF cho thấy, giá trị VIF trung bình là 2,84, trong đó cao nhất là biến INR với VIF = 7,28, nhưng vẫn dưới ngưỡng cảnh báo 10. Như vậy, mô hình không có dấu hiệu nghiêm trọng của hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính được thể hiện qua Bảng 3.

Bảng 3: Kết quả hồi quy tuyến tính

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán trên STATA 14

Sử dụng kiểm định Sargan Test để kiểm định tính over - identifying của các biến công cụ. Kết quả cho thấy hệ số p - value là 1> 0,05, kết luận biến công cụ được sử dụng mô hình GMM thỏa mãn tính over - identifying. Ngoài ra, kiểm định tự tương quan bậc hai cho kết quả p - value là 0,0508 > 0,05. Kết luận phần dư của mô hình GMM không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc hai. Biến công cụ được sử dụng trong mô hình đều thỏa mãn hai kiểm định đề ra. Như vậy, sử dụng mô hình GMM với biến trễ của GAP làm biến công cụ đã giải quyết được hiện tượng nội sinh trong mô hình. Kết quả nghiên cứu cụ thể như sau:

Đối với các biến nội tại ngân hàng:

GAP.L1 (Khe hở lãi suất năm trước): Kết quả cho thấy GAP năm trước có tác động cùng chiều đến GAP năm hiện tại với mức ý nghĩa 10%. Điều này phản ánh tính ổn định theo thời gian của khe hở lãi suất và sự cần thiết phải kiểm soát từ sớm.

LLR (Dự phòng rủi ro): Biến LLR có ảnh hưởng dương đến GAP với mức ý nghĩa 1%, cho thấy các ngân hàng có khe hở cao thường trích lập dự phòng nhiều hơn. Điều này phản ánh phản ứng chủ động của ngân hàng trước rủi ro lãi suất tiềm ẩn.

EFF (Kém hiệu quả chi phí): Chi phí hoạt động có quan hệ cùng chiều với GAP nhưng không có ý nghĩa thống kê. Kết quả phù hợp kỳ vọng rằng sự kém hiệu quả trong chi phí có thể

LEV (Đòn bẩy tài chính): Tỷ lệ đòn bẩy có tác động ngược chiều đến GAP nhưng không có ý nghĩa thống kê. Điều này trái ngược với kỳ vọng và cần nghiên cứu thêm trong các bối cảnh cụ thể khác.

NII (Thu nhập ngoài lãi): Biến NII ảnh hưởng cùng chiều đến GAP với mức ý nghĩa 1%, cho thấy thu nhập ngoài lãi lớn hơn có thể dẫn đến rủi ro lãi suất cao hơn. Kết quả này phù hợp với giả thuyết về hiệu ứng ngược chiều trong quản lý thu nhập phi lãi.

SIZE (Quy mô ngân hàng): Quy mô ngân hàng có tác động âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với GAP. Điều này chứng tỏ các ngân hàng lớn có khả năng kiểm soát khe hở lãi suất hiệu quả hơn.

ROE (Lợi nhuận): ROE có quan hệ ngược chiều với GAP nhưng chưa đạt mức ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, dấu âm của hệ số hàm ý rằng ngân hàng theo đuổi lợi nhuận cao có thể đối mặt với rủi ro lãi suất lớn hơn.

Biến kinh tế vĩ mô:

INF (Lạm phát): Biến lạm phát có ảnh hưởng ngược chiều đến GAP nhưng không có ý nghĩa thống kê. Kết quả này gợi ý rằng lạm phát cao có thể giúp giảm rủi ro lãi suất thông qua giảm giá trị thực khoản nợ.

GGDP (Tăng trưởng kinh tế): Tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều đến GAP nhưng không có ý nghĩa thống kê. Điều này phù hợp với kỳ vọng rằng trong giai đoạn kinh tế phát triển, khả năng trả nợ được cải thiện, từ đó giảm khe hở lãi suất.

INR (Lãi suất danh nghĩa): Lãi suất danh nghĩa có tác động dương đến GAP với mức ý nghĩa 1%. Điều này khẳng định lãi suất tăng làm gia tăng gánh nặng trả nợ và từ đó mở rộng khe hở lãi suất của ngân hàng.

UNR (Tỷ lệ thất nghiệp): Tỷ lệ thất nghiệp có tác động âm đến GAP và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Kết quả trái kỳ vọng này cho thấy thất nghiệp cao có thể làm giảm khe hở do ảnh hưởng đến nhu cầu tín dụng và chính sách nới lỏng lãi suất.

EXR (Tỷ giá hối đoái): Biến tỷ giá có tác động cùng chiều đến GAP với mức ý nghĩa 1%. Điều này hàm ý rằng tỷ giá tăng làm giảm khả năng trả nợ của doanh nghiệp, từ đó làm gia tăng rủi ro lãi suất.

MỘT SỐ HÀM Ý QUẢN TRỊ CHO CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm có thể rút ra một số hàm ý quản trị giúp các ngân hàng nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro lãi suất, đảm bảo ổn định tài chính và cải thiện khả năng sinh lời.

Thứ nhất, tăng cường kiểm soát khe hở lãi suất thông qua quản trị tài sản - nợ (ALM): Kết quả cho thấy khe hở lãi suất hiện tại bị ảnh hưởng bởi khe hở lãi suất trong quá khứ, phản ánh sự ổn định theo chu kỳ và khả năng tích lũy rủi ro theo thời gian. Vì vậy, các ngân hàng cần xây dựng hệ thống quản trị tài sản - nợ (ALM) hiệu quả hơn, trong đó thường xuyên rà soát cấu trúc kỳ hạn tài sản và nguồn vốn để điều chỉnh chênh lệch nhạy cảm lãi suất về mức cân bằng hợp lý. Việc thiết lập các ngưỡng cảnh báo sớm về GAP và ứng dụng mô phỏng biến động lãi suất sẽ giúp ngân hàng chủ động ứng phó với rủi ro thị trường.

Thứ hai, nâng cao hiệu quả quản trị chi phí hoạt động: Biến kém hiệu quả chi phí hoạt động (EFF) có mối quan hệ đồng biến với khe hở lãi suất, hàm ý rằng các ngân hàng hoạt động kém hiệu quả có xu hướng đối mặt với rủi ro lãi suất cao hơn. Do đó, các NHTM cần tập trung cải thiện năng suất lao động, tối ưu hóa quy trình nội bộ và áp dụng công nghệ số để kiểm soát chi phí vận hành. Một hệ thống chi phí tinh gọn không chỉ giúp cải thiện lợi nhuận mà còn hỗ trợ ngân hàng có khả năng phản ứng linh hoạt trước biến động lãi suất.

Thứ ba, kiểm soát mức độ đa dạng hóa thu nhập phi lãi và rủi ro đi kèm: Thu nhập ngoài lãi (NII) có tác động cùng chiều với khe hở lãi suất, cho thấy rằng việc mở rộng các nguồn thu không đi kèm với năng lực kiểm soát rủi ro có thể làm gia tăng GAP. Các ngân hàng nên đánh giá lại hiệu quả từ các mảng thu nhập phi truyền thống, đảm bảo rằng chiến lược đa dạng hóa không làm giảm chất lượng kiểm soát rủi ro tổng thể. Việc đầu tư vào các sản phẩm dịch vụ phi lãi cần đi kèm với hệ thống quản trị rủi ro chuyên biệt và phù hợp với khẩu vị rủi ro của ngân hàng.

Thứ tư, tăng cường năng lực quản trị rủi ro tại các ngân hàng nhỏ và vừa: Quy mô ngân hàng (SIZE) có mối quan hệ nghịch chiều với GAP, cho thấy các ngân hàng lớn thường có khả năng kiểm soát rủi ro tốt hơn. Điều này đặt ra yêu cầu đối với các NHTM nhỏ và vừa trong việc đầu tư bài bản vào hệ thống cảnh báo rủi ro, mô hình đo lường GAP, và năng lực phân tích biến động lãi suất. Đồng thời, việc tuân thủ các quy định của NHNN và học hỏi kinh nghiệm từ các ngân hàng dẫn đầu là điều kiện tiên quyết để giảm thiểu rủi ro lãi suất một cách bền vững.

KẾT LUẬN

Nghiên cứu đã làm rõ mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô, đặc điểm nội tại ngân hàng và rủi ro lãi suất tại các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2012-2022. Thông qua mô hình GMM, kết quả cho thấy các biến như thu nhập ngoài lãi, quy mô ngân hàng, lãi suất danh nghĩa và tỷ giá có ảnh hưởng đáng kể đến khe hở nhạy cảm lãi suất. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất các hàm ý quản trị thiết thực nhằm kiểm soát GAP, nâng cao hiệu quả quản trị tài sản - nợ và khả năng thích ứng với biến động lãi suất, góp phần ổn định hoạt động ngân hàng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Ahmad, R., & Ariff, M (2007). Multi-country study of bank credit risk determinants. International Journal of Banking and Finance, 5(1), 135–152.

2. Casu, B., Girardone, C., & Molyneux, P (2015). Introduction to banking (2nd ed.). Pearson Education Limited.

3. Chaibi, H., & Ftiti, Z (2015). Credit risk determinants: Evidence from a cross-country study, Research in International Business and Finance, 33, 1–16.

4. Louzis, D. P., Vouldis, A. T., & Metaxas, V. L (2012). Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios, Journal of Banking & Finance, 36(4), 1012–1027.

5. Nguyễn Minh Kiều (2009). Tài chính - Tiền tệ, Nxb Thống kê.

6. Nguyễn Việt Hùng (2012). Phân tích hoạt động kinh doanh ngân hàng thương mại, Nxb Tài chính.

7. Rose, P. S., & Hudgins, S. C (2013). Bank management & financial services (9th ed.), McGraw-Hill Education.