- Trang Chủ
- Kế toán - Kiểm toán
- Đo lường chất lượng thông tin kế toán tại các ngân hàng thương mại Việt Nam thông qua mức trích lập dự phòng rủi ro
Xem mẫu
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
ĐO LƯỜNG CHẤT LƯỢNG THÔNG TIN KẾ TOÁN TẠI CÁC NGÂN HÀNG
THƯƠNG MẠI VIỆT NAM THÔNG QUA MỨC TRÍCH LẬP DỰ PHÒNG RỦI RO
MEASUREMENT OF QUALITY OF ACCOUNTING INFORMATION AT VIETNAMESE
COMMERCIAL BANKS THROUGH THE BAD DEBT PROVISION
Trương Hoàng Diệp Hương
Học viện Ngân hàng
huongthd@hvnh.edu.vn
TÓM TẮT
Chất lượng thông tin tài chính của ngân hàng thương mại có vai trò quan trọng không chỉ với bản thân ngân
hàng, mà cả với nhà đầu tư, nhà quản lý và các doanh nghiệp. Chất lượng thông tin trong hoạt động ngân hàng
tốt giúp giảm thiểu sự bất cân xứng thông tin trên thị trường, từ đó, giúp nhà đầu tư và các doanh nghiệp tiếp cận
được nguồn vốn ngân hàng dễ dàng và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, vấn đề về chất lượng thông tin chưa thực sự
được các ngân hàng thương mại quan tâm và đánh giá đúng mức. Trong bài viết này, tác giả đo lường chất
lượng thông tin của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam thông qua chất lượng dự phòng rủi ro. Kết quả cho
thấy chất lượng thông tin có mối quan hệ với hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Các ngân hàng có hiệu quả
hoạt động tốt thường có chất lượng thông tin tốt hơn các ngân hàng khác. Xét trong toàn hệ thống, ngân hàng
Việt Nam có độ chất lượng thông tin thấp so với các quốc gia khác.
Từ khóa: Chất lượng thông tin, dự phòng rủi ro, ngân hàng thương mại.
ABSTRACT
The financial information quality of a commercial bank plays an important role not only for the bank itself, but
also for investors, regulators and businesses. The good quality of bank’s financial information helps minimize
information asymmetry in the market, thereby, helping investors and businesses to access bank capital more
easily and effectively. However, the issue of information quality has not really been paid attention and
appreciated by commercial banks. In this article, the author measures the quality of information of commercial
banks in Vietnam through the quality of risk provisions. The results show that the quality of information is related
to the bank's performance. Good performing banks often have better information quality than other banks. In the
whole system, Vietnamese banking system have low information quality compared to other countries.
Keywords: Information quality, bad debt provision, commercial banks.
1. Giới thiệu
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 và hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng đã đặt ra những biến đổi
không nhỏ tới mọi mặt của đời sống kinh tế, xã hội Việt Nam và hệ thống ngân hàng thương mại cũng
không nằm ngoài xu hướng đó. Trước cuộc cách mạng 4.0 và hội nhập quốc tế, bên cạnh những thuận lợi
mang lại từ đổi mới công nghệ, kỹ thuật, mở rộng thị trường, thì hệ thống ngân hàng cũng gặp không ít
những khó khăn, thách thức trong việc đổi mới, phát triển nhằm đáp ứng các yêu cầu của thời đại mới. Để
tận dụng được những lợi thế phát triển và tăng sức cạnh tranh của hệ thống ngân hàng thương mại trước
giai đoạn hội nhập, thì một trong những giải pháp cần thực hiện là nâng cao mức độ minh bạch thông tin
trong hệ thống ngân hàng thương mại, từ đó giúp giảm thiểu tình trạng bất cân xứng thông tin trên thị
trường, tạo ra sức hút với nhà đầu tư cũng như khách hàng trong nước và quốc tế. Bên cạnh đó, việc nâng
cao minh bạch thông tin trong hoạt động ngân hàng thương mại còn là giải pháp giúp quản lý hiệu quả
hơn thị trường tài chính, giảm thiểu nguy cơ khủng hoảng.
Minh bạch thông tin trong hoạt động ngân hàng thương mại (NHTM) được hiểu là việc một ngân
hàng “công bố thông tin tới công chúng một cách kịp thời, tin cậy nhằm đảm bảo người sử dụng thông tin
có đánh giá chính xác về hoạt động tài chính, hoạt động kinh doanh cũng như những rủi ro của ngân hàng
đó” (Basel, 1998). Minh bạch thông tin không đơn thuần ám chỉ số lượng thông tin được công ty công bố,
mà quan trọng hơn là chất lượng thông tin công bố. Như Bushman (2004) đã chia sẻ, báo cáo tài chính
721
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
của ngân hàng chỉ cung cấp mô tả về sự thật, không phải bản thân sự thật. Tính chất của sự minh bạch
thông tin thể hiện ở việc tình hình thực sự của ngân hàng được thể hiện rõ ràng đến đâu sau những con số
kế toán được báo cáo. Như vậy, khi đề cập tới minh bạch thông tin, thì yếu tố chất lượng thông tin công
bố được đặt lên hàng đầu.
Thông tin tài chính có chất lượng tốt thể hiện ở việc thông tin công bố phải đáng tin cậy và phù hợp
để hỗ trợ người sử dụng báo cáo tài chính trong quá trình đưa ra quyết định (Fathi, 2013). Chất lương
thông tin tốt có giá trị lớn với công ty vì nó có triển vọng giảm chi phí nợ và giúp tăng giá cổ phiếu
(Savina, 2016). Tuy nhiên, tại Việt Nam, chất lượng thông tin tài chính tại các NHTM vẫn chưa thực sự
đạt được như kỳ vọng, với bằng chứng là nhiều vụ gian lận thông tin, sửa đổi số liệu đã được phát hiện.
Điều này gây ảnh hưởng xấu tới uy tín của các ngân hàng thương mại và niềm tin của nhà đầu tư. Trên cơ
sở đó, việc đo lường chất lượng thông tin tài chính tại các ngân hàng thương mại của tác giả sẽ tạo cơ sở
khoa học để đề xuất các chính sách giúp nâng cao chất lượng thông tin tài chính tại các Ngân hàng
thương mại Việt Nam
Phần còn lại của bài nghiên cứu được cấu trúc như sau: phần 2 trình bày cơ sở lý thuyết về đo
lường chất lượng thông tin tài chính; phần này cũng đề ra phương pháp nghiên cứu. Phần 3 trình bày kết
quả nghiên cứu và đánh giá. Cuối cùng, phần 4 đưa ra kết luận và một số hàm ý chính sách.
2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
2.1. Cơ sở lý thuyết
Có hai trường phái chính trong các nghiên cứu về chất lượng thông tin báo cáo tài chính, phân theo
phương pháp đo lường. Trường phái thứ nhất sử dụng phương pháp điều tra bảng hỏi với đối tượng là các
nhà quản lý, CEO, giám đốc tài chính của các ngân hàng thương mại, và các kiểm toán viên đã từng tham
gia kiểm toán tại các ngân hàng thương mại đó (Van Beest et al, 2009, Mahboub, 2017). Các đối tương
được hỏi sẽ đưa ra nhận định theo thang đo Likert về các khía cạnh khác nhau của chất lượng thông tin tài
chính, như sự liên quan, tính trung thực, dễ hiểu, tính so sánh được và mức độ kịp thời. Dựa vào những
nhận định trên, các nghiên cứu tính toán chỉ số phản ánh chất lượng thông tin báo cáo tài chính của các
NHTM. Dù có ưu điểm là dễ sử dụng, nhưng phương pháp thứ nhất có nhược điểm là mức độ tin cậy của
biến số đo lường phụ thuộc vào nhiều yếu tố khách quan như trình độ của người phỏng vấn, cảm nhận cá
nhân của người được phỏng vấn, mức độ xác đáng của các câu hỏi phỏng vấn…
Trường phái thứ hai sử dụng các dữ liệu trên báo cáo tài chính và mô hình định lượng để đánh giá
chất lượng thông tin báo cáo tài chính (Van Tendeloo and Vanstraelen, 2005; Barth etal., 2001, Hirst et
al, 2004). Theo đó, thông tin tài chính có chất lượng tốt khi nó có chức năng dự báo những rủi ro của
doanh nghiệp cũng như phản ánh chính xác thực trạng của doanh nghiệp. Hay nói cách khác, các khoản
mục tài chính của kỳ hiện tại phải có mối quan hệ với kỳ trước đó cũng như có chức năng dự báo cho kỳ
sau, đặc biệt là các khoản mục do công ty điều chỉnh như chi phí trích trước, hay trích lập dự phòng rủi
ro… Đây cũng là phương pháp mà tác giả lựa chọn sử dụng.
Nhằm đo lường chất lượng thông tin của hệ thống ngân hàng thương mại, tác giả sử dụng biến trích
lập dự phòng là biến đo lường chính. Lựa chọn này được đưa ra trên cơ sở đánh giá thực trạng hệ thống
NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2017, khi vấn đề nợ xấu và dự phòng rủi ro cho vay đã trở
thành vấn đề được quan tâm nhiều đối với các nhà đầu tư cũng như người cho vay khi xem xét tới tình
hình tài chính của một NHTM. Biến số chất lượng thông tin về khoản dự phòng rủi ro có yếu tố quyết
định đến tính minh bạch của ngân hàng, đặc biệt đối với tính minh bạch về mức độ chấp nhận mạo
hiểm (risk-taking) của ngân hàng (Bushman, 2007). Hơn nữa, đây cũng là biến được Jeffrey và
Rusticus (2011) lựa chọn trong nghiên cứu về tác động của chất lượng minh bạch thông tin báo cáo tài
chính đến sự tồn tại của ngân hàng trong giai đoạn khủng hoảng tài chính 2007-2009 vừa qua.
Mức trích lập dự phòng rủi ro là tín hiệu thông báo cho nhà đầu tư về mức độ rủi ro tín dụng của
ngân hàng. Theo đó, thay vì xem xét đến độ lớn của mức trích lập dự phòng rủi ro, thì việc tín hiệu này có
phản ảnh tình hình thực của ngân hàng hay không mới là yếu tố thể hiện chất lượng minh bạch thông tin
722
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
tài chính. Về phía ngân hàng, các ngân hàng cần phải nhận ra các khoản lỗ cho vay một cách kịp thời để
xác định chính xác hơn về chi phí và doanh thu từ việc cho vay, từ đó đưa ra các điều kiện cho vay hợp lý
để điều chính cho các điều kiện kinh tế họ sẽ phải đối mặt. Như vậy, nếu mức dự phòng rủi ro quá thấp,
thì ngân hàng cần tăng trích lập dự phòng rủi ro trong năm, để nâng mức dự phòng về ngưỡng hợp lý.
Trong khi đó, nếu mức dự phòng lớn hơn khoản lỗ ước tính, thì các ngân hàng cần giảm mức trích lập dự
phòng rủi ro. Nhìn chung, mức trích lập dự phòng cần phải “cẩn trọng, bảo thủ, nhưng không vượt quá”
và “nên cân nhắc đến toàn bộ các thông tin hiện hữu như ngày báo cáo tài chính, các yếu tố về ngành
nghề, đại lý, kinh tế và các yếu tố chính trị” (Fed, 2006).
Tại Việt Nam, Thông tư 02/2013/TT-NHNN và Thông tư 09/2014/TT-NHNN quy định về phân
loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro của các NHTM. Tại quy định này, các
NHTM phải trích lập dự phòng rủi ro theo mức tối thiểu do NHNN quy định. Tuy nhiên, việc NHTM có
phản ánh đúng nhóm nợ, trên cơ sở đó có trích lập đủ theo mức quy định, hay việc NHTM có lựa chọn
trích lập trên mức này do nhận thấy rủi ro tiềm tàng hay không phụ thuộc vào sự lựa chọn và mức độ tin
cậy của từng ngân hàng. Do đó, việc sử dụng biến trích lập dự phòng rủi ro đo đo lường chất lượng công
bố thông tin của các NHTM Việt Nam là có ý nghĩa.
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.1. Lựa chọn mẫu ngân hàng
Bài viết sử dụng mẫu dữ liệu gồm 31 NHTM tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2007 đến
2017 (chỉ tính các NHTM Việt Nam, không tính các chi nhánh ngân hàng nước ngoài hoạt động tại
Việt Nam). Đây là giai đoạn mà các quy định về tăng cường minh bạch thông tin tại các NHTM được đề
cao sau khủng hoảng tài chính toàn cầu, do đó, giai đoạn này có ý nghĩa nghiên cứu lớn.
Do một số ngân hàng mới được thành lập từ năm 2008, và một số ngân hàng đã tham gia mua bán
và sáp nhập từ năm 2014, mà số lượng ngân hàng sẽ có sự biến động theo từng năm. Bên cạnh đó, một
trong các chỉ tiêu quan trọng để đo lường chất lượng dự phòng rủi ro là tỷ lệ nợ xấu. Chỉ tiêu này chỉ mới
được các ngân hàng công bố rộng rãi kể từ năm 2010, thời gian trước đó, chỉ có khoảng 39% ngân hàng
có báo cáo về tỷ lệ nợ xấu theo từng nhóm nợ. Từ những nguyên nhân trên, số lượng mẫu ngân hàng dùng
để nghiên cứu là 133 mẫu ngân hàng cho mô hình đo lường chất lượng thông tin của từng ngân hàng
và 189 mẫu ngân hàng cho mô hình đo lường chất lượng thông tin của hệ thống ngân hàng thương mại
Việt Nam.
2.2.2. Mô hình đo lường chất lượng thông tin công bố của từng Ngân hàng thương mại
Để đo lường chất lượng thông tin công bố trên báo cáo tài chính của các NHTM, bài nghiên cứu sử
dụng phương pháp được đề xuất bởi Dechow và Dichev (2002).Về cơ bản, phương pháp này đo lường
chất lượng thông tin dựa trên sai số ước lượng từ mô hình hồi quy. Sai số ước lượng càng lớn tương
đương chất lượng thông tin cung cấp càng thấp. Phương pháp của Dechow và Dichev (2002) được đánh
giá tốt về khả năng đo lường chất lượng thông tin, và được nhiều nhà nghiên cứu sau đó sử dụng làm
phương pháp cơ sở để thực hiện các nghiên cứu của mình như Shi và Zhou (2013), Darjezi ( 2016),
Kamarudin và ismail (2014), và Jeffrey và Rusticus (2011).
Ứng dụng phương pháp của Dechow và Dichev (2002) trong việc đo lường chất lượng thông tin
mức trích lập dự phòng rủi ro, xuất phát từ phương trình (3) về số dư dự phòng rủi ro cuối kỳ, Jeffrey và
Rusticus (2011) đề xuất dự phòng rủi ro tại thời điểm t phụ thuộc vào mức dự phòng rủi ro đầu kỳ, mức
xóa sổ (charge-off) và sự thay đổi trong khoản nợ xấu, theo mô hình (4) như sau:
(3)
(4)
Trong đó: LLPt là dự phòng rủi ro tại thời điểm t, LLRt-1 là mức dự phòng rủi ro đầu kỳ, NCOt và
NCOt+1 lần lượt là mức xóa sổ tại thời điểm t và t+1, CH_NPLt và CH_NPLt+1 là sự thay đổi trong các
khoản nợ xấu trong khoảng thời gian từ t-1 tới t và từ thời gian t tới t+1, εt là nhiễu, giá trị còn lại. Tất cả
723
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
các biến trên được chia bởi tổng số tiền vay tại thời điểm t và nhân với 100, để diễn tả theo tỷ lệ phần
trăm của tổng số tiền vay.
Chất lượng thông tin tài chính được đo lường thông qua độ nhiễu (noise) của mô hình về dự phòng
rủi ro. Cụ thể, chất lượng khoản dự phòng rủi ro (Q_DISC) sẽ được đo lường cho mỗi ngân hàng bằng
cách lấy độ lệch chuẩn của giá trị còn lại εt của mỗi ngân hàng trong 10 năm và nhân với -1. Q-DISC cao
là dấu hiệu của chất lượng thông tin thấp và ngược lại.
2.2.3. Mô hình đo lường chất lượng minh bạch thông tin của hệ thống ngân hàng
Đối với chất lượng minh bạch thông tin của hệ thống ngân hàng, đề tài dựa theo phương pháp được
sử dụng bởi Liu và Ryan (2006), Leven và Majononi (2003) và Bushman and Williams (2012) nhằm có
thể so sánh chất lượng minh bạch thông tin của hệ thống ngân hàng Việt Nam so với các quốc gia khác.
Theo đó, chất lượng minh bạch thông tin của hệ thống ngân hàng (In.Q-DISC) tại một quốc gia được đo
lường bằng mức độ “làm mịn” (Smoothing) doanh thu hàng năm thông qua việc trích lập dự phòng rủi ro
của các ngân hàng. Phương pháp tính biến Smoothing được xác định từ việc hồi quy phương trình (5) cho
mỗi quốc gia. Hệ số β1 thể hiện mức độ làm mịn doanh thu. Hệ số này lớn hơn 0 sẽ cho thấy việc trích
lập dự phòng rủi ro có tác động tích cực tới việc làm mịn doanh thu hàng năm, và thể hiện chất lượng
minh bạch thông tin của hệ thống ngân hàng. Mô hình (5) có dạng:
LLPit = β0 + β1Ebllpit + β2 NPLit + β3NCOit + β4Capit + β5Sizeit
+ β6LLRit + β7Loansait + β8 GDPit + β9RealLoan_Growthit
+ Fixxed Effect + ε (5)
Trong đó, LLPt là dự phòng rủi ro trích lập tại thời điểm t chia cho tổng dư nợ tại thời điểm t-1;
Ebllpit là lợi nhuận trước thuế và chi phí dự phòng rủi ro chia cho tổng dư nợ tại thời điểm t+1; NPLit là
thay đổi trong mức nợ xấu chia cho tổng dư nợ tại thời điểm t+1; NCOit là mức xóa sổ chia cho tổng dư
nợ tại thời điểm t+1, Capit là giá trị ghi sổ của vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản, Sizeit là giá trị log của
tổng tài sản, LLRit là mức dự phòng rủi ro tời điểm t+1 chia cho tổng dư nợ tại thời điểm t+1, Loansait là
tổng dư nợ tại thời điểm t+1 chia cho tổng tài sản tại thời điểm t+1, RealLoan_Growthit là thay đổi
trong tổng dư nợ được điều chỉnh bởi CPI và chia cho tổng dư nợ tại thời điểm t+1, GDP là thay đổi
trong GDP.
Bảng 1: Các biến số trong mô hình
I Mô hình đo lường chất lượng thông tin của các NHTM
Độ lệch chuẩn của giá trị còn lại εt của mỗi
ngân hàng trong 10 năm theo mô hình dưới
Q_DISC Chất lượng thông tin nhân với -1. Tính toán của tác giả
Trích lập dự phòng rủi ro cuối năm chia
LLPt Trích lập dự phòng rủi ro Báo cáo tài chính
tổng tín dụng cuối năm
Dự phòng rủi ro đầu năm chia tổng tín dụng
LLRt-1 Dự phòng rủi ro đầu kỳ Báo cáo tài chính
cuối năm
Mức xóa sổ bằng dự Mức xóa sổ bằng dự phòng rủi ro chia tổng
NCOt Báo cáo tài chính
phòng rủi ro tín dụng cuối năm
Mức xóa sổ bằng dự Mức xóa sổ bằng dự phòng rủi ro năm sau
NCOt+1 Báo cáo tài chính
phòng rủi ro năm sau chia tổng tín dụng cuối năm
Thay đổi số dư nợ xấu năm t so với năm t-1
CH_NPLt Biến động nợ xấu Báo cáo tài chính
chia tổng tín dụng cuối năm
Biến động nợ xấu năm Thay đổi số dư nợ xấu năm t+1 so với năm
CH_NPLt+1 Báo cáo tài chính
sau t chia tổng tín dụng cuối năm
724
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
II Mô hình đo lường chất lượng công bố thông tin của hệ thống NHTM
Hệ số β1 của mô hình sau:
Chất lượng công bố LLPit = β0 + β1Ebllpit + β2 NPLit +
In.Q-DISC thông tin của hệ thống β3NCOit + β4Capit + β5Sizeit + β6LLRit + Tính toán của tác giả
NHTM β7Loansait + β8 GDPit +
β9RealLoan_Growthit + Fixxed Effect + ε
Dự phòng rủi ro trích lập tại thời điểm t
LLPt Trích lập dự phòng rủi ro Báo cáo tài chính
chia tổng dư nợ tại t-1
Lợi nhuận trước thuế và Lợi nhuận trước thuế và chi phí dự phòng
Ebllpit Báo cáo tài chính
chi phí dự phòng rủi ro rủi ro chia cho tổng dư nợ tại thời điểm t+1
thay đổi trong mức nợ xấu chia cho tổng dư
NPLi Biến động nợ xấu Báo cáo tài chính
nợ tại thời điểm t+1;
Mức xóa sổ bằng dự Mức xóa sổ chia cho tổng dư nợ tại thời
NCOit Báo cáo tài chính
phòng rủi ro điểm t+1
Giá trị ghi sổ của vốn chủ sở hữu chia cho
Capit Vốn chủ sở hữu Báo cáo tài chính
tổng tài sản
Sizeit Quy mô ngân hàng Giá trị log của tổng tài sản Báo cáo tài chính
Mức dự phòng rủi ro tời điểm t+1 chia cho
LLRit Số dư dự phòng rủi ro Báo cáo tài chính
tổng dư nợ tại thời điểm t+1
Tổng dư nợ tại thời điểm t+1 chia cho tổng
Loansait Tổng dư nợ Báo cáo tài chính
tài sản tại thời điểm t+1
Thay đổi trong tổng dư nợ được điều chỉnh
RealLoan_
Tăng trưởng tín dụng bởi CPI và chia cho tổng dư nợ tại thời Báo cáo tài chính
Growthit
điểm t+1
GDP Tăng trưởng GDP Thay đổi trong GDP năm t so với t-1 Báo cáo tài chính
3. Kết quả và đánh giá
3.1. Kết quả
3.1.1. Chất lượng công bố thông tin của các ngân hàng thương mại
Mô tả số liệu
Bảng 4.7 mô tả các biến trong mô hình chất lượng công bố thông tin của các NHTM. Các biến này
đều được biểu diễn dưới dạng tỷ lệ % của tổng dư nợ. Trong đó, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro bình quân
là 0,72% với độ lệch chuẩn là 2,21. Tỷ lệ dự phòng rủi ro đầu kỳ là 0,98% với độ lệch chuẩn là 0,64 và tỷ
lệ xóa sổ bằng dự phòng rủi ro là 0,64% với độ lệch chuẩn là 0,7. Tỷ lệ thay đổi số dư nợ xấu là 0,61%
với độ lệch chuẩn là 9,39.
Bảng 2: Mô tả các biến trong mô hình chất lượng công bố thông tin
725
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
Đề tài chia nhóm các NHTM theo hiệu quả hoạt động và đánh giá tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ trích lập dự
phòng rủi ro theo từng nhóm ngân hàng. Nhóm 1 gồm 4 ngân hàng thương mại cổ phần nhà nước, nhóm
2 gồm nhóm các ngân hàng có hiệu quả hoạt động tốt, nhóm 3 gồm nhóm các ngân hàng có hiệu quả
trung bình, và nhóm 4 gồm nhóm các ngân hàng bị NHNN xếp vào loại hoạt động yếu kém.
Hình 1 thể hiện tỷ lệ nợ xấu giữa các nhóm ngân hàng. Theo đó, giai đoạn 2009 – 2013 cho thấy
mức chênh lệch lớn trong tỷ lệ nợ xấu. Các ngân hàng thương mại yếu kém bộc lộ vấn đề trong chất
lượng tín dụng, khi có tỷ lệ nợ xấu lớn nhất trong nhóm các NHTM, ở mức 6 - 7%. Trong khi đó, các
ngân hàng thuộc nhóm 1 – 3 đều duy trì tỷ lệ nợ xấu ở dưới mức 4%. Giai đoạn 2014-2016, các ngân
hàng thuộc nhóm 4 đã bị mua lại hoặc sáp nhập với các ngân hàng khác, khiến tỷ lệ nợ xấu của các
NHTM thuộc nhóm này giảm xuống. Trong khi đó, các NHTM Nhà nước có tỷ lệ nợ xấu nằm ở ngưỡng
giữa, còn các NHTM hoạt động tốt có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất. Nguyên nhân các ngân hàng do nhà nước
nắm giữ cổ phần chi phối thường có mức nợ xấu ở ngưỡng trung bình là do các ngân hàng này, đặc biệt là
Agribank, thường phải thực hiện tín dụng ưu tiên theo quy định của nhà nước. Các khoản tín dụng này có
chất lượng xấu, kéo theo tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại thuộc nhóm 1 thường cao hơn các
ngân hàng nhóm 2. Năm 2017, một điểm gây chú ý là tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại nhóm 3
có sự tăng đột biến. Tỷ lệ này dù chưa vượt qua nhưng cũng đã chạm gần sát tới mức 4% theo quy định
của nhà nước. Việc tăng trưởng tín dụng cao tại nhóm các ngân hàng này đã kéo theo hệ quả là chất lượng
tín dụng giảm sút.
Hình 1: Tỷ lệ nợ xấu theo nhóm NHTM của Việt Nam
Hình 2 thể hiện tỷ lệ trích lập dự phòng bắt buộc. Tuy có tỷ lệ nợ xấu ở mức trung bình, nhưng tỷ
lệ trích lập dự phòng rủi ro của nhóm các NHTM nhà nước lại luôn duy trì ở mức cao nhất so với các
nhóm ngân hàng khác. Điều này cho thấy các NHTM nhà nước đã chấp hành nghiêm chỉnh quy định của
pháp luật về trích lập dự phòng rủi ro và đảm bảo mức trích lập rủi ro đủ dể xử lý các khoản nợ xấu phát
sinh. Các NHTM thuộc nhóm 2, nhóm các ngân hàng hoạt động hiệu quả, cũng đã tăng mức trích lập dự
phòng rủi ro để phù hợp với quy định của nhà nước. Trong khi đó, năm 2017, các NHTM thuộc nhóm 3
đã phải tăng tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro do tăng tỷ lệ nợ xấu. Chi phí dự phòng rủi ro tăng lên đã gây
ảnh hưởng không nhỏ tới kết quả hoạt động của các NHTM thuộc nhóm này.
726
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
Hình 2: Tỷ lệ trích lập dự phòng theo nhóm ngân hàng
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo tài chính
Kết quả mô hình
Để xác định dạng mô hình, đề tài tiến hành kiểm nghiệm Hausman Test. Kết quả p value = 0,0158
< 0,05 nên kiểm nghiệm Hausman Test bác bỏ giả thiết H0. Vậy mô hình phù hợp với chuỗi dữ liệu là mô
hình tác động cố định fixed effect. Kiểm định tự tương quan của dữ liệu bảng (kiểm định Wooldridge)
cho p-value > 0,05, mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Kiểm định hệ số VIF < 2, mô hình không
có hiện tượng đa cộng tuyến. Kiểm định phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) của mô hình FEM
(dùng kiểm định Wald) cho p-value < 0,05, bác bỏ H0, mô hình gặp phải lỗi phương sai sai số thay đổi.
Để khắc phục lỗi trên, đề tài sử dụng mô hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors) cho kết quả sau:
Bảng 3: Kết quả mô hình chất lượng công bố thông tin
727
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
Mô hình có R bình phương bằng 0,6706, thể hiện mô hình giải thích tốt cho biến độc lập. Kết quả
của mô hình cho thấy biến dự phòng rủi ro đầu kỳ, mức thay đổi trong nợ xấu đầu năm và trong năm tiếp
theo đều có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đối với mức trích lập dự phòng rủi ro. Trong khi
đó, mức xóa sổ cuối năm và trong năm tiếp theo có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với mức
trích lập dự phòng rủi ro.
Dựa vào kết quả mô hình, đề tài đo lường được chất lượng minh bạch thông tin trung bình qua các
năm của các NHTM tại Việt Nam bằng cách lấy độ lệch chuẩn của phần dư của mỗi ngân hàng nhân -1.
Giá trị này càng cao cho thấy ngân hàng có chất lượng thông tin càng tốt. Theo đó, ngân hàng có chất
lượng thông tin tốt nhất là NHTM cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng, ngân hàng có chất lượng thông tin
thấp nhất là ngân hàng Đại Dương. Giống như mức độ công bố thông tin, chất lượng công bố thông tin có
mối quan hệ với hiệu quả hoạt động của các NHTM. Các NHTM thuộc nhóm 1 (CTG, BID,VCB) và
nhóm 2 (như VPB, ACB, KLB) là những ngân hàng có chất lượng công bố thông tin đứng đầu.
Hình 3: Chất lượng thông tin các NHTM Việt Nam
Nguồn: Tính toán của tác giả
3.1.2. Chất lượng công bố thông tin của hệ thống ngân hàng
Mô tả số liệu
Tỷ lệ nợ xấu bình quân của các NHTM trong mẫu có sự biến động trong giai đoạn từ 2006 đến
2015. Trong đó, 2 năm 2012, 2013 có tỷ lệ nợ xấu bình quân cao nhất, xấp xỉ 4%. Tương ứng với tỷ lệ nợ
xấu, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro cũng có xu hướng biến động cùng chiều, tăng lên mức 1,81% năm
2012, sau đó giảm xuống còn 1,21% năm 2015. Tuy nhiên, một vấn đề đáng lưu ý là mức xóa sổ bằng dự
phòng rủi ro tăng mạnh trong những năm gần đây, cho thấy dù tỷ lệ nợ xấu có giảm xuống từ năm 2013,
nhưng các khoản nợ không thu hồi được, nợ xóa sổ của các NHTM, hoặc các khoản nợ xấu bán cho
VAMC với giá trị thấp hơn giá ghi nợ đã tăng lên đáng kể.
728
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
* Chỉ tính các ngân hàng công bố thông tin trên báo cáo tài chính trong mẫu
Hình 4: Tỷ lệ nợ xấu, trích lập dự phòng rủi ro và xóa sổ của hệ thống NHTM*
Bảng 4: Mô tả số liệu mô hình chất lượng công bố thông tin của hệ thống ngân hàng
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả của mô hình
Để xác định dạng mô hình, đề tài tiến hành kiểm nghiệm Hausman Test. Kết quả p value < 0,05
nên kiểm nghiệm Hausman Test bác bỏ giả thiết H0. Vậy mô hình phù hợp với chuỗi dữ liệu là mô hình
tác động cố định fixed effect. Chạy mô hình trên ta được kết quả như sau:
729
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
Bảng 5: Kết quả mô hình chất lượng công bố thông tin của hệ thống ngân hàng
Từ kết quả trên, tác giả loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê và chạy lại mô hình hồi quy với
fixed effect. Kiểm định tự tương quan của dữ liệu bảng (kiểm định Wooldridge) cho p-value > 0,05, mô
hình không có hiện tượng tự tương quan. Kiểm định hệ số VIF < 2, mô hình không có hiện tượng đa cộng
tuyến. Kiểm định phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) của mô hình FEM (dùng kiểm định
Wald) cho p-value < 0,05, bác bỏ H0, mô hình gặp phải lỗi phương sai sai số thay đổi. Để khắc phục lỗi
trên, đề tài sử dụng mô hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors) cho kết quả sau:
730
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
Mô hình có R bình phương bằng 0,4399, thể hiện mô hình giải thích được 43,99% cho biến phụ
thuộc. Với dữ liệu dạng bảng, độ lớn của R bình phương của mô hình trên thuộc ngưỡng chấp nhận được.
Theo đó, các biến tăng trưởng tín dụng, số dư dự phòng rủi ro, và mức xóa sổ bằng dự phòng rủi ro đều
có tác động đến biến phụ thuộc là mức trích lập dự phòng rủi ro ở mức ý nghĩa là 1%. Trong khi lợi
nhuận trước chi phí dự phòng rủi ro và thuế có tác động ngược chiều tới mức trích lập dự phòng rủi ro ở
mức ý nghĩa 5%.
Hình 5: Chất lượng minh bạch thông tin hệ thống ngân hàng các quốc gia
Nguồn: tính toán của tác giả và Bushman và Williams (2012)
Hệ số tương quan của biến lợi nhuận trước chi phí dự phòng rủi ro và thuế thể hiện tác động làm
mịn lợi nhuận của chi phí dự phòng rủi ro. Hệ số này càng cao sẽ cho thấy tác động làm mịn càng lớn và
thể hiện chất lượng minh bạch thông tin của hệ thống tốt. Kết quả hồi quy cho mức độ Smoothing của hệ
thống ngân hàng Việt Nam là -0,017. Đề tài tiến hành so sánh mức độ này với mức độ smoothing của các
quốc gia khác dựa theo kết quả nghiên cứu của Bushman (2007). Kết quả của cho thấy Việt Nam có chất
lượng minh bạch thông tin thấp thứ hai trong tổng số các nước nghiên cứu, chỉ trước Kenya.
3.2. Đánh giá
Đề tài đo lường chất lượng công bố thông tin thông qua hiệu quả trích lập dự phòng rủi ro. Kết
quả cho thấy, chất lượng công bố thông tin của hệ thống NHTM Việt Nam ở mức thấp, chỉ hơn Kenya.
Như vậy, trong môi trường hội nhập kinh tế quốc tế, hệ thống ngân hàng Việt Nam cần nâng cao chất
lượng thông tin để tạo ra sức cạnh tranh với các đối thủ khác, nhằm tìm kiếm nhà đầu tư và thu hút nguồn
vốn. Chất lượng công bố thông tin của từng NHTM cũng được đo lường và cho kết quả là các ngân hàng
lớn như BIDV, VCB, CTG, VPB đều có chất lượng công bố thông tin cao. Trong khi chất lượng công bố
thông tin thấp nhất thuộc về các ngân hàng có hiệu quả hoạt động thấp, như DCB, OCB.
4. Kết luận
Chất lượng thông tin có vai trò hết sức quan trọng đối với các tổ chức và cá nhân khi tham gia thị
trường chứng khoán. Đối với các NHTM, việc công bố thông tin đầy đủ, kịp thời và chính xác sẽ làm gia
tăng tính minh bạch và ảnh hưởng không chỉ đến hành vi của các nhà đầu tư trên thị trường mà còn ảnh
hưởng tới quyết định gửi tiền và lựa chọn sản phẩm dịch vụ của khách hàng. Minh bạch thông tin không
chỉ là nghĩa vụ bắt buộc phải thực hiện theo pháp luật, mà còn là quyền lợi của ngân hàng trong việc nâng
cao uy tín và hình ảnh trên thị trường, là cách thuyết phục hiệu quả nhất đối với nhà đầu tư, thể hiện tính
chuyên nghiệp, tôn trọng cổ đông, đặc biệt có thể giúp ngân hàng giảm chi phí vốn chủ sở hữu. Tuy
nhiên, thực tế cho thấy nhiều NHTM hiện nay chưa quan tâm đúng mức và thể hiện đầy đủ trách nhiệm
của mình đối với các nhà đầu tư trong việc công bố thông tin. Nghiên cứu này chỉ ra chất lượng thông tin
731
- INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019
ICYREB 2019
trên hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam ở mức thấp so với các quốc gia khác, và các NHTM lớn có
chất lượng thông tin tốt hơn các NHTM có quy mô nhỏ. Với kết luận như trên, nghiên cứu có một số gợi
ý đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam như sau:
Thứ nhất, việc tăng chất lượng thông tin công bố là rất cấp thiết nhằm giúp cơ quan quản lý, nhà
đầu tư và bản thân chính các ngân hàng có thể nhìn nhận, đánh giá về hoạt động của mình. Bên cạnh đó,
trong bối cảnh Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đang hướng tới việc quản lý hệ thống các tổ chức tín dụng
theo nguyên tắc thị trường thì tăng minh bạch thông tin sẽ giúp ngân hàng có được sự hỗ trợ tốt hơn từ
phía cơ quan quản lý như cảnh báo sớm.
Thứ hai, việc tăng chất lượng thông tin tài chính không phải là sự lựa chọn dễ dàng bởi không phải
lúc nào cũng tăng lợi ích về chi phí. Do đó, NHTM cần tăng minh bạch thông tin tài chính có lộ trình như
tăng dần tần suất công bố thông tin báo cáo tài chính, bổ sung thêm nội dung công bố thông tin trong báo
cáo tài chính…
Thứ ba, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam nên tổ chức xây dựng và công bố chỉ số chất lượng thông
tin của hệ thống ngân hàng nhằm thúc đẩy tính minh bạch trong hệ thống hàng năm, qua đó, bảo vệ nhà
đầu tư, người gửi tiền và có thể giúp cho chính các tổ chức trong hệ thống giảm chi phí sử dụng vốn chủ
sở hữu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Barth, M., Beaver, W. and Landsman, W. 2001. The Relevance of the Value Relevance
Literature for Financial Accounting Standard Setting: Another View.Journal of Accounting and
Economics, 31(1-3), 77-104.
[2] Basel (1998) Enhancing Bank Transparency: Public Disclosure And Supervisory Information
That Promote Safety And Soundness In Banking System. Basel Committee On Banking Supervision, truy
cập tại: https://www.bis.org/publ/bcbs41.pdf.
[3] Bushman, R. (2004) What Determines Corporate Transparency? Journal of Accounting
Research, 42(2), 207-251.
[4] Bushman, R. and Williams, C.D. (2012) Bank Transparency, Loan Loss Provisoning Behavior,
And Risk-Shifting, Journal of Accounting and Economics, 54 (2012) 1-18.
[5] Dechow, P.M. and Dichev, I.D. (2002). The Quality of Accruals And Earnings: The Role of
Accrual Estimation Errors. The Accounting Review, 77(2002), 35-59.
[6] Fathi, J. 2013. The Determinants of the Quality of Financial Information Disclosed by French
Listed Companies. Mediterranean Journal of Social Sciences, 4(2), 319-336.
[7] Hirst, D., Hopkins, P. and Wahlen, J. 2004. Fair Values, Income Measurement, and Bank
Analysts’ Risk and Valuation Judgments. Accounting Review, 79(2), 453-472.
[8] Jeffrey, Ng., & Rusticus, T.O., (2011). Bank’s Survival During the Financial Crisis: The Role
of Regulatory Reporting Quality. DOI: 10.2139/ssrn.1892481.
[9] Mahboub, R. (2017). Main Determinants of Financial Reporting Quality in the Lebanese
Banking Sector. European Research Studies Journal, XX, 4B, 706-726.
[10] Savina, N.T. 2016. The Institutionalization of the Concept of Corporate Social Responsibility:
Opportunities and Prospects. European Research Studies Journal, 19(3) Part B, 56-76.
[10] Van Beest, F.V., Braam, G. and Boelens, S. 2009. Quality of Financial Reporting: Measuring
Qualitative Characteristics. Working Paper, Radboud University, Nijmegan, Netherlands, 1-108.
[12] Van Tendeloo, B. and Vanstraelen, A. 2005. Earnings Management under German GAAP
versus IFRS. European Accounting Review, 14(1), 155–180.
732
nguon tai.lieu . vn
