Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố tác động đến nợ xấu của ngân hàng thương mại cổ phần việt nam

Lý do ch ọn đề tài

Ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế của một quốc gia, với hệ thống ngân hàng phát triển giúp chuyển giao vốn từ nơi dư thừa sang nơi thiếu hụt, qua đó thúc đẩy sự phát triển kinh tế Hoạt động cho vay là một trong những hoạt động chủ yếu của ngân hàng, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh và sự phát triển của nền kinh tế Tuy nhiên, hoạt động tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro, trong đó nợ xấu là chỉ tiêu quan trọng để đo lường mức độ rủi ro này Từ 2008 đến 2011, trong khi tốc độ tăng trưởng tín dụng ở Việt Nam đạt 26,56%, nợ xấu lại tăng nhanh với mức 51%, đặc biệt là vào năm 2013, khi nợ xấu trở thành mối đe dọa cho an ninh hệ thống ngân hàng và ổn định tài chính Do đó, nghiên cứu về nợ xấu đang trở thành vấn đề cấp bách và cần thiết ở cả Việt Nam và trên toàn thế giới.

Nhiều nghiên cứu được tiến hành ở nhiều quốc gia trên khắp thế giới để phân tích các nhân tố tác động đến nợ xấu Chẳng hạn như:

Nghiên cứu của Saba và các cộng sự (2012) chỉ ra rằng lãi suất cho vay có tác động tiêu cực đến nợ xấu, trong khi lạm phát và tỷ lệ vốn trên GDP thực lại có ảnh hưởng tích cực và đáng kể Tương tự, Louzis và các cộng sự (2011) cho thấy tỷ lệ tăng trưởng GDP thực, ROE và ROA có tác động tiêu cực, trong khi tỷ lệ cho vay, tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát lại có tác động tích cực đến nợ xấu Đáng chú ý, tỷ lệ các khoản cho vay so với tổng vốn huy động và tỷ lệ an toàn vốn không có tác động đáng kể Nhiều nghiên cứu khác, như của Shingjergji (2013) và Skarica, cũng đã đóng góp vào hiểu biết về vấn đề này.

(2013), Selma và Jouini (2013), Djiogap và Ngomsi (2012), Ahmed và Bashir

(2013) ,Huyn và Hang (2012), Klein (2013), Das và Ghosh (2007), Al-Smadi và

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các nhân tố tác động đến nợ xấu trên toàn cầu, nhưng chủ yếu tập trung vào các nước phát triển Điều này dẫn đến sự khác biệt về điều kiện vĩ mô và cách thức hoạt động của ngân hàng so với các quốc gia đang phát triển.

Nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu ở Việt Nam thường tập trung vào nhóm ngân hàng quy mô lớn, như trong nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), mà chưa xem xét toàn bộ hệ thống ngân hàng Bên cạnh đó, các nghiên cứu cũng phân tích tác động của các yếu tố đặc trưng của ngân hàng, như được nêu trong các công trình của Nguyễn.

Tác giả Thị Minh Huệ (2015) nghiên cứu các nhân tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam giai đoạn 2006-2015 Nghiên cứu này lựa chọn các biến độc lập như tỷ lệ lạm phát và các chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về ảnh hưởng của các yếu tố này đối với nợ xấu Kết quả sẽ giúp xây dựng chính sách quản lý nợ xấu hiệu quả cho hệ thống NHTMCP tại Việt Nam.

Đề tài này không chỉ khái quát kiến thức về nợ xấu tại Việt Nam mà còn cung cấp các bằng chứng quan trọng để kiểm nghiệm và bổ sung cho những nghiên cứu trước đó.

M ục tiêu nghiên cứu

• Xác định những nhân tố tác động đến nợ xấu, cụ thể nhóm nhân tố thuộc về đặc trưng của ngân hàng và nhóm nhân tố vĩ mô

• Xem xét chiều hướng và mức độ tác động của các nhân tố trên đến nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam

Dựa trên kết quả nghiên cứu, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam cần vận dụng các yếu tố này để xây dựng, điều chỉnh hoặc thay đổi chiến lược tăng trưởng tín dụng một cách hợp lý, phù hợp với tình hình hoạt động và mục tiêu cụ thể trong từng giai đoạn.

Câu h ỏi nghiên cứu

Dựa trên thông tin từ các nghiên cứu, tác giả đã xác định một số yếu tố quan trọng để đánh giá mối quan hệ của chúng với nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam và tập trung vào việc trả lời các câu hỏi liên quan.

• Các nhân tố nào ảnh hưởng đến nợ xấu? Mức độ và chiều hướng ảnh hưởng như thế nào?

Để xây dựng và điều chỉnh chiến lược tăng trưởng tín dụng hợp lý, các NHTMCP Việt Nam cần vận dụng các nhân tố tác động đến nợ xấu Việc này đòi hỏi phải có những biện pháp cụ thể phù hợp với tình hình hoạt động và mục tiêu của từng ngân hàng trong từng giai đoạn nhất định.

Phương pháp nghiên cứu

The essay utilizes five estimation methods: Pooled Ordinary Least Squares (OLS), Fixed Effects Model (FEM), Random Effects Model (REM), and the Difference Generalized Method of Moments (DGMM) developed by Arellano.

Bond (1991) và phương pháp Momen tổng quát dạng hệ thống (System Generalized

Method of Moments – SGMM) của Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond

Năm 1998, nghiên cứu đã phân tích mức độ và chiều hướng tác động của các nhân tố đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam Tác giả áp dụng đồng thời 5 phương pháp, nhằm so sánh và đánh giá mức độ tin cậy của kết quả thông qua ước lượng OLS và DGMM, dựa trên phương pháp SGMM.

Bài luận văn áp dụng phương pháp nghiên cứu thống kê và so sánh để phân tích thực trạng và diễn biến nợ xấu của các ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2006-2015.

K ết cấu luận văn

Bài luận văn được chia ra làm 5 phần:

• Chương 1 : Giới thiệu đề tài: “Các nhân tố tác động đến nợ xấu của

• Chương 2: Lý luận chung về các nhân tố tác động đến nợ xấu của ngân hàng thương mại

• Chương 3: Thực trạng các nhân tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

• Chương 4: Khảo sát và xây dựng mô hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt nam

• Chương 5: Giải pháp vận dụng các nhân tố tác động để quản lý nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt nam.

Ý nghĩa nghiên cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô cùng với các yếu tố đặc trưng mà ngân hàng có thể kiểm soát đối với nợ xấu Kết quả này cung cấp định hướng cho các nhà quản trị ngân hàng và các nhà thực hành chính sách quốc gia trong việc cải thiện chất lượng tín dụng, nhằm đưa nợ xấu về mức an toàn cho sự phát triển bền vững của nền kinh tế.

LÝ LUẬN TỔNG QUAN VỀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN

T ổng quan các vấn đề liên quan đến tín dụng và rủi ro tín dụng của Ngân hàng thương mại cổ phần

Hoạt động tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra thu nhập cho ngân hàng và đồng thời là nguồn rủi ro lớn nhất Ngân hàng thương mại hoạt động như cầu nối giữa người thừa vốn và người cần vốn, vừa là người cho vay vừa là người đi vay Lợi nhuận của ngân hàng đến từ chênh lệch lãi suất giữa tiền gửi và tiền cho vay, mang lại lợi ích cho cả người gửi tiền và người vay Theo Luật Tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12 của Quốc hội Việt Nam, tín dụng được định nghĩa là thỏa thuận cho phép tổ chức, cá nhân sử dụng một khoản tiền với nguyên tắc hoàn trả thông qua các hình thức như cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác.

Rủi ro tín dụng là khả năng người đi vay không thể thanh toán nợ cho người cho vay khi đến hạn Người cho vay luôn phải đối mặt với rủi ro khi ký kết hợp đồng cho vay tín dụng, và mọi hợp đồng cho vay đều tiềm ẩn rủi ro tín dụng Theo định nghĩa này, rủi ro tín dụng có thể xảy ra trong bốn trường hợp khác nhau.

Không thu được lãi đúng hạn là mức độ rủi ro tín dụng thấp nhất Khi lãi phát sinh quá hạn, ngân hàng sẽ chuyển vào mục lãi treo phát sinh Nguyên nhân gây ra rủi ro này không chỉ do khách hàng cố tình chiếm dụng vốn mà còn có thể do sự mất cân đối trong kỳ hạn thu nợ và trả nợ của khách hàng.

Việc không thu được vốn đúng hạn có thể dẫn đến rủi ro cao hơn do số vốn vay lớn bị mất, khiến ngân hàng phải chuyển nợ sang mục nợ quá hạn phát sinh Tuy nhiên, rủi ro này có thể chỉ là tạm thời và có khả năng thu hồi, vì trong quá trình sản xuất kinh doanh, khách hàng có thể gặp những sự kiện bất ngờ làm thay đổi tiến trình thanh toán đã được ngân hàng đề ra ban đầu.

Không thu đủ lãi là dấu hiệu của rủi ro tín dụng cao, cho thấy tình hình kinh doanh của khách hàng có thể gặp khó khăn do sử dụng vốn vay không hiệu quả Để hỗ trợ khách hàng trong trường hợp này, ngân hàng cần thực hiện các biện pháp như giảm lãi suất, tư vấn tài chính, hoặc cung cấp các khoản tín dụng cần thiết nếu dự án đầu tư của khách hàng là khả thi.

Không thu đủ vốn vay là mức độ rủi ro tín dụng cao nhất, thể hiện qua việc khách hàng không hoàn trả đủ số tiền vay cho ngân hàng Để xử lý tình huống này, ngân hàng có thể chuyển khoản nợ vào mục nợ không có khả năng thu hồi hoặc xóa nợ, coi như chấm dứt một hợp đồng tín dụng không hiệu quả.

N ợ xấu trong ngân hàng thương mại

Trong quá trình cấp tín dụng, các ngân hàng thương mại phải đối mặt với nhiều yếu tố có thể làm giảm khả năng thanh toán của khoản vay Điều này không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của ngân hàng mà còn tác động tiêu cực đến kết quả hoạt động của họ.

Vậy câu hỏi đặt ra ở đây là Nợ xấu là gì? Thước đo nó ra làm sao? Và phải dùng những chuẩn mực gì để phân loại?

Nợ xấu là thuật ngữ toàn cầu chỉ các khoản vay quá hạn từ 90 ngày trở lên hoặc có khả năng trả nợ đáng nghi ngờ Hiện tại, không có quy tắc hay chuẩn mực thống nhất về nợ xấu, nhưng có thể đề cập đến một số khái niệm liên quan đến vấn đề này.

Theo hướng dẫn của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) năm 2005, nợ xấu được định nghĩa là khoản cho vay không sinh lời khi tiền thanh toán lãi và/hoặc gốc quá hạn từ 90 ngày trở lên Ngoài ra, nợ cũng được coi là xấu nếu các khoản thanh toán lãi đã được tái cơ cấu hoặc gia hạn nợ sau 90 ngày, hoặc nếu có dấu hiệu nghi ngờ khả năng trả nợ của người vay trong thời gian dưới 90 ngày, chẳng hạn như khi người vay bị phá sản hoặc gặp khó khăn tài chính mà chưa có phương án xử lý.

Khi một khoản vay được phân loại là nợ xấu, nó cùng với bất kỳ khoản vay thay thế nào sẽ tiếp tục nằm trong danh mục nợ xấu cho đến khi khoản nợ được xóa hoặc gốc và lãi được thu hồi Nợ xấu được xác định qua hai tiêu chí chính: thời gian quá hạn và khả năng trả nợ đáng ngờ Theo quan điểm của tổ chức IMF và nhóm chuyên gia tư vấn của Liên hợp quốc, một khoản nợ được coi là nợ xấu nếu quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc nếu lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập vào gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thỏa thuận Ngoài ra, các khoản phải thanh toán quá hạn dưới 90 ngày cũng có thể được xem xét là nợ xấu nếu có lý do chắc chắn để nghi ngờ khả năng thanh toán đầy đủ.

Chuẩn mực kế toán quốc tế IAS 39 định nghĩa các khoản cho vay bị tổn thất hoặc giảm giá trị, thay vì sử dụng thuật ngữ "nợ xấu" Điều này giúp làm rõ hơn về tình trạng tài chính của các khoản cho vay trong lĩnh vực ngân hàng.

IAS 39 cho rằng nếu có đủ cơ sở chứng minh một khoản vay có dấu hiệu bị giảm giá trị thì tài sản sẽ bị ghi nhận giảm giá trị do tổn thất bởi các khoản vay xấu gây ra Về cơ bản, chuẩn mực IAS 39 chú trọng tới khả năng hoàn trả của khoản vay hơn là thời gian quá hạn, có thể chưa tới 90 ngày hoặc chưa quá hạn vẫn được xếp vào dạng “ Impaired Loans” Thông thường IAS 39 sử dụng phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng bằng phương pháp phân tích dòng tiền tương lai chiết khấu hoặc xếp hạng khoản vay của khách hàng Tuy nhiên việc vận dụng trong thực tế còn nhiều khó khăn, vì vậy nó vẫn đang được Ủy ban Chuẩn mực kế toán quốc tế chỉnh sửa lại trong IFRS 9

Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng không cung cấp một định nghĩa cụ thể về nợ xấu Tuy nhiên, theo các hướng dẫn quản lý nợ xấu ở một số quốc gia, một khoản nợ được coi là không có khả năng hoàn trả khi xảy ra một trong hai điều kiện: người vay không thể trả nợ hoặc tình trạng tài chính của họ không cho phép khả năng trả nợ trong tương lai.

Ngân hàng nhận thấy rằng người vay không đủ khả năng trả nợ đầy đủ nếu chưa thực hiện các biện pháp thu hồi nợ, chẳng hạn như xử lý tài sản bảo đảm.

 Người vay đã quá hạn trả nợ (trên 90 ngày)

Theo Quyết định 493/2005/QĐ-Ngân hàng Nhà nước ngày 22/4/2005, nợ xấu tại Việt Nam được định nghĩa là những khoản nợ thuộc nhóm 3 (dưới chuẩn), nhóm 4 (nghi ngờ) và nhóm 5 (có khả năng mất vốn) Thông tư 02/2013/TT-NHNN ban hành ngày 21/01/2013 đã quy định rõ ràng về việc xác định, phân loại và trích lập dự phòng rủi ro liên quan đến nợ xấu.

Bảng 2.1: Phân loại nợ theo thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của NHNN

Nhóm nợ Phương pháp định lượng Phương pháp định tính

1 Nợ đủ tiêu chuẩn Nợ trong hạn, hoặc quá hạn dưới 10 ngày

Có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn

2 Nợ cần chú ý Quá hạn 10-90 ngày; nợ điều chỉnh hạn trả nợ lần đầu

Có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi, nhưng có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ

3 Nợ dưới tiêu chuẩn Quá hạn 91-180 ngày; nợ gia hạn lần đầu; miễn hoặc

Không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn

Nhóm nợ Phương pháp định lượng Phương pháp định tính giảm lãi có khả năng tổn thất

4 Nợ nghi ngờ Quá hạn từ 181-360 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu, nhưng lại tiếp tục quá hạn dưới 90 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai

Có khả năng tổn thất cao

5 Nợ có khả năng mất vốn

Nợ quá hạn trên 360 ngày, nợ được cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu nhưng vẫn tiếp tục quá hạn từ 90 ngày trở lên, nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai nhưng vẫn quá hạn, và nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ từ lần thứ ba trở lên đều là những tình huống nghiêm trọng trong quản lý nợ.

Không còn khả năng thu hồi, mất vốn

Theo phương pháp định lượng, việc xác định nợ xấu từ 90 ngày trở lên có sự tương đồng giữa các tổ chức quốc tế và Việt Nam Tuy nhiên, để có đánh giá chính xác và toàn diện hơn, cần xem xét khả năng trả nợ của khách hàng.

Bảng 2.2: So sánh định nghĩa nợ xấu của ngân hàng

Tiêu chí IMF IAS 39 Basel II Việt nam

Mục tiêu Tính toán chỉ tiêu lành mạnh tài chính của các quốc gia

Hướng dẫn lập báo cáo hoạt động trong các giai đoạn báo

Giám sát và ổn định hoạt động của hệ thống ngân hàng các

Báo cáo hoạt động trong các kỳ hoạt động với NHNN,

Tiêu chí IMF IAS 39 và Basel II tại Việt Nam tập trung vào việc báo cáo tài chính, đặc biệt chú trọng đến kết quả hoạt động quốc gia và quản lý rủi ro Bên cạnh đó, cần lưu ý đến an toàn vốn, lợi nhuận và nghĩa vụ thuế phải nộp để đảm bảo sự phát triển bền vững của nền kinh tế.

Cơ sở trích lập dự phòng

Thời gian quá hạn hoặc dấu hiệu không thu hồi được, kể cả việc thay thế bằng khoản vay mới

Thời gian quá hạn hoặc dấu hiệu khách quan khoản vay không trả được

Thời gian quá hạn hoạc dấu hiệu khoản vay không thanh toán, các mất mát có thể xảy ra trong tương lai

Thời gian quá hạn khoản vay, nhiều NHTM chưa có hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ

Phương pháp và đối tượng trích lập dự phòng

Dựa trên từng hạn mục, các phương pháp tính toán phù hợp sẽ được áp dụng, với việc tính toán theo kỳ báo cáo sử dụng lãi suất chiết khấu.

Tính tổng số tiền theo công thức chung, chú ý đến cả vòng đời của tài sản

Tính chung theo công thức của NHNN, không tính dự phòng cho các khoản nợ khoanh, các khoản nợ vay theo kế hoạch chỉ định của Chính phủ

Nguồn: Đinh Thị Thanh Vân (2012)

2.2.2 Nguyên nhân dẫn dến nợ xấu

Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu có thể phân tích dưới nhiều phương diện, chủ quan và khách quan

 Nhóm nguyên nhân khách quan

Môi trường thiên nhiên bao gồm các yếu tố như thiên tai, bão lũ, hạn hán và dịch bệnh, là những nguyên nhân khách quan không thể kiểm soát bởi ngân hàng và kế hoạch kinh doanh của khách hàng vay Những yếu tố này gây thiệt hại cho hoạt động sản xuất kinh doanh, đặc biệt là trong lĩnh vực nông nghiệp, dẫn đến việc phát sinh nợ xấu.

Các nhân t ố tác động đến nợ xấu

 Tốc độ tăng trưởng GDP

Trong kinh tế học, tổng sản phẩm nội địa (GDP) là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất trong một lãnh thổ nhất định trong một khoảng thời gian cụ thể GDP là chỉ số quan trọng để đánh giá sức khỏe kinh tế của một quốc gia.

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nợ xấu và tốc độ tăng trưởng GDP, như được nêu bởi các tác giả Jimenez, Gabriel và Saurina.

(2005) khi nghiên cứu về vấn đề nợ xấu của các NHTM tại Tây Ban Nha giai đoạn

1984-2003 hay Rajan, Rajiv và Dhal (2003) khi nghiên cứu vấn đề nợ xấu của các

Theo nghiên cứu của Lis và cộng sự (2000), trong thời kỳ kinh tế khủng hoảng, nợ xấu gia tăng do khó khăn tài chính của hộ gia đình và doanh nghiệp, dẫn đến việc thanh toán nợ bị chậm trễ Ngược lại, khi nền kinh tế phát triển, thu nhập của các công ty và hộ gia đình tăng lên, cải thiện khả năng trả nợ và làm giảm nợ xấu của ngân hàng.

Lạm phát xảy ra khi lượng tiền trong lưu thông vượt quá nhu cầu, dẫn đến việc tiền mất giá và giá cả hàng hóa tăng liên tục Hiện tượng này không chỉ ảnh hưởng đến thu nhập quốc dân mà còn gây thiệt hại cho toàn bộ đời sống kinh tế xã hội Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là thước đo phổ biến nhất để đánh giá mức độ lạm phát, phản ánh giá cả của nhiều loại hàng hóa và dịch vụ khác nhau.

Theo nghiên cứu của Greenidge và Grosvenor (2009), lạm phát có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nợ xấu, với mức lạm phát cao dẫn đến gia tăng nợ xấu Fofack (2005) cũng chỉ ra rằng khi lạm phát tăng, chi phí vay mượn cao hơn sẽ khiến doanh nghiệp gặp khó khăn, từ đó làm giảm chất lượng khoản vay.

Ngoài ra, kết quả tương tự đã thu được từ nghiên cứu của Skarica (2013)

Nghiên cứu đã phát hiện ra rằng tăng lạm phát làm giảm thu nhập thực tế, gián tiếp ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng

Chang (2002) đã tiến hành nghiên cứu với các ngân hàng tại Hồng Kông trong giai đoạn 1995-2002 và kết luận rằng lạm phát gia tăng làm giảm giá trị thực của các khoản nợ, giúp khách hàng dễ dàng thanh toán hơn Nghiên cứu của Shingjergji (2013) về hệ thống ngân hàng Albania cũng đồng tình với kết luận này.

Thất nghiệp là tình trạng mà người lao động mong muốn có việc làm nhưng không tìm được, được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm của những người không có việc so với tổng số lực lượng lao động trong xã hội.

UNE(%) = Số người thất nghiệp

Theo nghiên cứu của Joseph và các cộng sự (2012), tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng lớn đến các khoản vay có vấn đề, đặc biệt là trong bối cảnh tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng Bắc Âu trong giai đoạn 1993-2005.

Louzis và các cộng sự (2011) chỉ ra rằng, khi tình hình kinh doanh xấu đi, các công ty thường phải sa thải nhân viên để cắt giảm chi phí, dẫn đến việc gia tăng tỷ lệ thất nghiệp Những nhân viên bị sa thải không còn thu nhập, gặp khó khăn trong việc thanh toán nợ, làm tăng tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng Do đó, tỷ lệ thất nghiệp cao là một chỉ số dự báo cho sự gia tăng nợ xấu trong tương lai.

Một số tác giả không đồng tình với quan điểm cho rằng tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại có mối quan hệ cùng chiều Họ đã tiến hành nghiên cứu và đưa ra kết quả thực nghiệm cho thấy mối quan hệ giữa hai yếu tố này không có ý nghĩa thống kê Cụ thể, nghiên cứu tập trung vào hệ thống ngân hàng tại Việt Nam.

Trong giai đoạn 1990-2011, nghiên cứu của Fawad Ahmad và Taquadus Bashir (2013) đã chỉ ra rằng không có mối quan hệ đáng kể nào giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Pakistan.

 Lãi suất cho vay trung bình

Lãi suất là khoản chi phí mà người vay phải trả cho người cho vay để sử dụng số tiền vay trong một khoảng thời gian nhất định Nó được tính bằng tỷ lệ phần trăm giữa lợi tức và tổng số tiền vay trong một thời gian cụ thể.

Theo Beck, Jakubik và Piloiu (2013), việc tăng lãi suất cho vay sẽ dẫn đến sự gia tăng khối lượng nợ xấu, do gánh nặng lãi vay khiến người vay khó khăn trong việc thanh toán Louzis và các cộng sự (2011) cũng nhấn mạnh rằng nợ xấu rất nhạy cảm với sự biến động của lãi suất, đặc biệt là đối với các khoản vay thả nổi, nơi lãi suất thay đổi theo tình hình thị trường.

Nghiên cứu thực nghiệm áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính dựa trên dữ liệu quan sát từ các ngân hàng thương mại tại Hoa Kỳ trong giai đoạn 1984-2023.

Nghiên cứu của Farhan và các cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng khi các ngân hàng áp dụng lãi suất cho vay cao, khối lượng nợ xấu cũng tăng lên tương ứng.

Lược khảo các nghiên cứu trước có liên quan đến vấn đề nghiên cứu

Skarica (2013) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các quốc gia Trung và Đông Châu Âu, sử dụng mô hình tác động cố định để phân tích dữ liệu từ 7 quốc gia trong giai đoạn từ quý 3 năm 2007 đến quý 3 năm 2012 Ông đã kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình nghiên cứu bằng phương pháp Levin-Lin-Chu.

• Nplgr: tỷ lệ nợ xấu

• Rgpdgr: tốc độ tăng trưởng của GDP thực

• Unplgr: tỷ lệ thất nghiệp

• Hicpgr: tỷ lệ lam phát

• Neergr: tỷ giá danh nghĩa đa phương

• Eqgr: tỷ giá cổ phần

Kết quả mô hình cho thấy tỷ lệ tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu, với ý nghĩa thống kê rõ ràng trong cả thời kỳ khủng hoảng và phát triển kinh tế Cụ thể, trong thời gian khủng hoảng, nợ xấu gia tăng do khó khăn tài chính của hộ gia đình và doanh nghiệp Ngược lại, khi nền kinh tế phát triển mạnh, thu nhập tăng giúp cải thiện khả năng trả nợ, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu giảm Tuy nhiên, tỷ lệ lạm phát cao có thể làm suy giảm nhanh chóng vốn sở hữu của các ngân hàng thương mại, làm gia tăng mức độ nợ xấu.

 Nghiên c ứu của Makri và các cộng sự (2014)

Nghiên cứu của Makri và các cộng sự (2014) tập trung vào các yếu tố tác động đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Eurozone trước cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu Các biến nghiên cứu được xác định rõ ràng nhằm phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố này và tình hình nợ xấu trong giai đoạn đó.

Bảng 2.3.Bảng các yếu tố tác động đến nợ xấu trong nghiên cứu của Makri và các cộng sự (2013) Ý nghĩa các biến

Các đặc trưng của NPL Tổng các khoản nợ xấu trên tổng dư nợ tín dụng

CAP Tổng nguồn vốn ngân hàng và dự trữ trên tổng tài sản

LTD Tỉ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động

ROA Tỷ số lợi nhuận ròng trên tổng tài sản

ROE Tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu

Các yếu tố vĩ mô DEBT Nợ công theo% GDP

FISCAL Thâm hụt ngân sách chính phủ hoặc thặng dư tính theo% GDP

GDP Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm

INFL Tỷ lệ lạm phát trung bình hàng năm

UNEMP Tỷ lệ thất nghiệp

Nguồn: Makri và các cộng sự (2013)

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian từ năm 2000 đến 2008 tại 14 trong số 17 quốc gia thuộc khu vực Eurozone Phân tích hồi quy GMM được thực hiện theo mô hình tại hai thời điểm t và t-1.

Để nghiên cứu tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu, tác giả đã sử dụng hai công thức ước lượng: công thức (1) và công thức (2) Trong quá trình nghiên cứu, tác giả tiến hành ước lượng trong ba tình huống khác nhau Đầu tiên, tác giả phân tích tác động của các yếu tố đặc trưng của ngân hàng Tiếp theo, tác giả xem xét ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô Cuối cùng, tác giả kết hợp cả hai nhóm nhân tố trên để đánh giá tổng thể tác động đến tỷ lệ nợ xấu.

Kết quả ước lượng cho thấy, tỷ lệ tăng trưởng GDP, tổng nguồn vốn ngân hàng và dự trữ trên tổng tài sản CAP, cùng với tỷ lệ ROE có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu, trong khi nợ công DEPT và tỷ lệ thất nghiệp UNEMP lại có tác động cùng chiều đáng kể Ngược lại, các yếu tố đặc trưng của ngân hàng như tỷ lệ ROA và tỷ lệ dư nợ trên tổng vốn huy động LTD, cũng như các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ thâm hụt ngân sách nhà nước FISCAL và tỷ lệ lạm phát INFL, không cho thấy mối quan hệ ý nghĩa nào với tỷ lệ nợ xấu.

 Nghiên c ứu của Selma và Jouini (2013)

Selma và Jouini (2013) đã nghiên cứu 85 ngân hàng tại Ý, Hi Lạp và Tây Ban Nha trong giai đoạn 2004-2008 để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu sử dụng mô hình tác động cố định để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực, cùng với các yếu tố đặc trưng của ngân hàng như tỷ lệ ROA, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ dự phòng trên tổng dư nợ đối với tỷ lệ nợ xấu.

• NPL/TL i,t : tỷ lệ nợ xấu so với tổng các khoản cho vay của ngân hàng i trong năm t

• ∆GDPt-1: tốc độ tăng trưởng GDP thực ở năm t-1

• UNt: tỷ lệ thất nghiệp trong năm t

• RIRt: lãi suất thực trong năm t

• ROA i,t-1 : Tỷ số lợi nhuận ròng trên tổng tài sản của ngân hàng i trong năm t-

• LLR/TL i,t : tỷ lệ dự phòng của ngân hàng i trong năm t

• ∆Loansi,t: tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i trong năm t

Kết quả nghiên cứu chỉ ra hai điểm quan trọng: đầu tiên, tỉ lệ ROA và tỉ lệ tăng trưởng GDP có mối quan hệ nghịch chiều rõ rệt; thứ hai, tỉ lệ thất nghiệp, tỉ lệ dự phòng và lãi suất thực có tác động cùng chiều đáng kể Khi lãi suất thực tăng, nợ xấu gia tăng, đặc biệt với các khoản vay lãi suất thả nổi, dẫn đến giảm khả năng thanh toán của khách hàng Bên cạnh đó, vị thế của ngân hàng cũng ảnh hưởng lớn đến tỉ lệ nợ xấu, với các ngân hàng có lợi nhuận ổn định thường không ưu tiên tăng trưởng tín dụng mạo hiểm, nhằm hạn chế rủi ro.

 Nghiên c ứu của Ahmed và Bashir (2013)

Nghiên cứu của Ahmed và Bashir (2013) đã phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô đến nợ xấu tại 34 ngân hàng thương mại ở Pakistan trong giai đoạn từ năm 1990.

Mục đích nghiên cứu là phân tích tác động của tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng và lãi suất cho vay đến tình hình nợ xấu tại Pakistan.

Theo phương pháp ước lượng OLS, nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa lãi suất cho vay và tỷ lệ tăng trưởng GDP đối với nợ xấu Cụ thể, khi lãi suất cho vay tăng, các cá nhân có nguồn vốn nhàn rỗi thường chuyển sang gửi tiết kiệm tại ngân hàng để hưởng lãi suất, trong khi các nhà đầu tư buộc phải vay vốn để thực hiện các dự án đầu tư Đồng thời, những người đang vay cũng tìm cách tất toán khoản vay để tránh lãi suất cao và duy trì xếp hạng tín dụng tốt nhằm được hưởng lãi suất ưu đãi cho các khoản vay trong tương lai.

Các yếu tố đặc trưng của ngân hàng có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu, với tỷ lệ ROE và ROA có tác động trái ngược nhau Trong ngắn hạn, việc tập trung vào tăng lợi nhuận có thể dẫn đến việc các nhà quản lý ngân hàng phác thảo những viễn cảnh doanh thu hấp dẫn để thu hút nhà đầu tư Điều này khiến nhà đầu tư đổ xô vay mượn để đầu tư vào các dự án kém hiệu quả hoặc ảo Mặc dù chiến lược này có thể mang lại lợi nhuận tạm thời cho ngân hàng, nhưng về lâu dài, khi các dự án không đạt hiệu quả, nhà đầu tư sẽ gặp khó khăn trong việc trả nợ, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu gia tăng.

 Nghiên c ứu của Huyn và Hang (2012)

Huyn và Hang (2012) đã nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô và đặc trưng ngân hàng đối với nợ xấu tại Mỹ trong hai giai đoạn khác nhau: từ năm 2002 đến 2006, trước khủng hoảng tài chính, và từ 2007 đến 2010, trong thời kỳ khủng hoảng.

Các yếu tố được nghiên cứu bao gồm tỷ lệ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất cho vay, tỷ lệ ROE, khả năng thanh toán, quy mô ngân hàng, tính hiệu quả và thu nhập ngoài lãi Nghiên cứu từ năm 2002 đến 2006 cho thấy khả năng thanh toán, tỷ lệ ROE và lãi suất cho vay có ảnh hưởng đáng kể đến các chỉ số kinh tế.

Tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều với GDP và tỷ lệ thất nghiệp, trong đó việc tăng lãi suất cho vay làm giảm khả năng tiếp cận vốn ngân hàng cho cá nhân và doanh nghiệp, dẫn đến giảm lượng vốn cho vay và tỷ lệ nợ xấu Khi ngân hàng đạt tiêu chuẩn an toàn về khả năng thanh toán, động cơ cho các chiến lược cho vay mạo hiểm giảm, từ đó giảm các khoản cho vay không đạt yêu cầu Quy mô ngân hàng không ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu, nhưng trong thời kỳ khủng hoảng tài chính, các yếu tố như khả năng thanh toán, tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và ROE đều tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu Lãi suất cho vay không có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu, trong khi quy mô ngân hàng lớn tạo ra nhiều cơ hội đầu tư và đa dạng hóa đối tượng cho vay từ nhiều khu vực và phân khúc khách hàng khác nhau.

 Nghiên c ứu của Djiogap và Ngomsi (2012)

THỰC TRẠNG CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU

Th ực trạng nợ xấu của Ngân hàng thương mại cổ phần Việt nam

Trong những năm đầu chuẩn bị gia nhập thị trường quốc tế đến nay, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã chứng kiến sự tăng trưởng tín dụng ấn tượng, từ 585,559 tỷ đồng năm 2006 lên 3.673,971 tỷ đồng năm 2015 Sự phát triển này phản ánh những bước tiến vượt bậc trong hoạt động tín dụng của ngành ngân hàng.

Trong suốt 10 năm qua, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã nỗ lực tăng trưởng tín dụng để cạnh tranh với các ngân hàng nước ngoài Tuy nhiên, sự tăng trưởng này không đi kèm với việc nâng cao kiểm soát chất lượng tín dụng, dẫn đến tình trạng nợ xấu dần hình thành và phát triển song song với tốc độ tăng trưởng tín dụng.

Bảng 3.1: Giá trị nợ xấu (tỷ đồng) và tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống (2006-2015)

(tỷ VND) Tỷ lệ nợ xấu

Nguồn: Ngân hàng nhà nước & Tác giả tính toán

Nguồn: Ngân hàng nhà nước & Tác giả tính toán

Hình 3.1: Giá trị nợ xấu và tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam

Nhìn vào hình 3.1, ta có thể thấy diễn biến của nợ xấu được phân ra thành 2 giai đoạn rõ rệt :

Giai đoạn từ 2007-2012 chứng kiến tỷ lệ nợ xấu tăng liên tục, đạt đỉnh cao nhất vào năm 2012 với 4.08% Năm 2011, NHNN lần đầu tiên công bố tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống ngân hàng ở mức 3.07% tổng dư nợ Trong khi tổng dư nợ tín dụng chỉ tăng 10.09% từ 2,323,871 tỷ đồng lên 2,577,174 tỷ đồng, thì giá trị nợ xấu lại tăng 54% từ 55,503 tỷ đồng lên 85,506 tỷ đồng Các ngân hàng thương mại bắt đầu gặp khó khăn về thanh khoản và hoạt động kinh doanh chững lại, buộc họ phải siết chặt công tác cấp tín dụng để kiểm soát nợ xấu theo quy định.

 Nguyên nhân bùng nổ nợ xấu

Nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu/

Trong giai đoạn 2007-2011, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam đã tăng trưởng tín dụng quá mức mà không chú trọng đến công tác quản trị và điều hành Việc thẩm định, quyết định cho vay, và giám sát mục đích sử dụng vốn vay không được thực hiện đúng quy định Đặc biệt, một số ngân hàng nhỏ mới thành lập đã hạ thấp tiêu chuẩn tín dụng để mở rộng thị trường, lẩn tránh sự kiểm soát của Chính phủ Hậu quả là tình trạng nợ xấu gia tăng, khó kiểm soát, do điều hành bất chấp rủi ro và thiếu định hướng phát triển bền vững.

Tăng trưởng kinh tế nhanh nhưng quản lý yếu kém đã khiến nền kinh tế không đủ sức chống chọi với các cú sốc toàn cầu Hoạt động sản xuất kinh doanh trong nước gặp khó khăn, ảnh hưởng trực tiếp đến tín dụng ngân hàng với chất lượng tín dụng đi xuống và tỷ lệ nợ xấu gia tăng Kể từ năm 2011, tổng cầu nền kinh tế giảm mạnh, tiêu thụ hàng hóa khó khăn, hàng tồn kho lớn, thị trường bất động sản đóng băng, và thị trường chứng khoán sụt giảm nghiêm trọng, dẫn đến sự suy giảm năng lực tài chính doanh nghiệp, làm tốc độ tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2011-2015 chậm lại đáng kể.

Hình 3.2: Tốc độ tăng trưởng tín dụng và tốc độ tăng GDP Việt Nam (2006-2015)

Tốc độ tăng GDP Tốc độ tăng trưởng tín dụng (%)

Hệ thống pháp luật về tài chính ngân hàng của Việt Nam hiện chưa đồng bộ và đang trong quá trình hoàn thiện, dẫn đến khả năng kiểm soát rủi ro trong lĩnh vực ngân hàng chưa mạnh mẽ Một số quy định liên quan đến hoạt động cho vay như cầm cố, thế chấp, tài sản bảo đảm và phương thức xác định, phân loại nợ xấu đã được ban hành nhưng chưa có hiệu lực hoặc hiệu lực chưa cao Điều này làm gia tăng rủi ro tín dụng tiềm ẩn trong ngành ngân hàng, thể hiện rõ qua mức độ nợ xấu.

Hoạt động thanh tra, giám sát của NHNN hiện nay còn yếu kém và tồn tại nhiều bất cập, không đủ khả năng ngăn chặn và xử lý kịp thời các vi phạm của một số tổ chức tín dụng Điều này đã dẫn đến việc môi trường kinh doanh ngân hàng bị méo mó, gây mất lòng tin của người dân và làm cho hoạt động ngân hàng trở nên khó khăn, tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn.

Bản chất của nợ xấu xuất phát từ việc khách hàng vay vốn không hiệu quả, thường bộc lộ sau một chu kỳ vay Nếu khách hàng cố tình che giấu, tình trạng này có thể kéo dài hơn Đến năm 2012, khi dư nợ tín dụng không còn tăng, tỷ lệ nợ xấu bắt đầu gia tăng, chủ yếu liên quan đến các khoản tín dụng cũ từ thời kỳ tăng trưởng trước đó.

 Tác động của nợ xấu

Nợ xấu gia tăng đang tạo ra gánh nặng ngân sách trong việc xử lý nợ xấu, với tỷ lệ nợ xấu vượt quá khả năng tự xử lý của các ngân hàng thương mại, đòi hỏi sự can thiệp của Chính phủ Mặc dù ngân sách Nhà nước chưa có nguồn vốn cụ thể để xử lý nợ xấu, nhưng việc giải quyết toàn diện vấn đề này nhất định cần có sự hỗ trợ từ ngân sách Trong bối cảnh nguồn thu ngân sách đang gặp khó khăn do sự đình trệ kinh tế, việc xử lý nợ xấu có thể dẫn đến bội chi ngân sách, tiềm ẩn rủi ro lạm phát và gây bất ổn cho nền kinh tế Những biện pháp sử dụng ngân sách và nới lỏng tín dụng trong những năm 2008 đã góp phần vào lạm phát cao trong những năm tiếp theo.

Nợ xấu gia tăng đang gây đình trệ nền kinh tế, khi ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro, dẫn đến hạn chế lượng vốn lưu thông Nếu nợ xấu tăng quá cao, ngân hàng sẽ không thể cho vay, làm nghẽn dòng huyết mạch của nền kinh tế và ảnh hưởng đến các thành phần khác như doanh nghiệp và hộ sản xuất Hệ quả là tình trạng thất nghiệp gia tăng, ảnh hưởng đến việc làm và an sinh xã hội.

Hơn nữa nợ xấu tăng đe dọa an toàn hoạt động của cả hệ thống ngân hàng

Nếu nợ xấu không được xử lý kịp thời, nó có thể dẫn đến sự đổ vỡ của các ngân hàng yếu kém, từ đó gây ra tác động lan truyền đến toàn bộ hệ thống ngân hàng Hệ quả là sự mất niềm tin của người dân, nhà đầu tư, doanh nghiệp và các tổ chức quốc tế Trong tình huống nghiêm trọng hơn, điều này có thể dẫn đến sự sụp đổ của hệ thống tài chính quốc gia.

Trong bối cảnh cấp bách hiện nay, Chính phủ và các ngân hàng thương mại cần ưu tiên xử lý nợ xấu để khôi phục dòng vốn trong hệ thống tài chính Để thực hiện điều này, Chính phủ đã ban hành đề án “cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 – 2015” theo Quyết định 254/QĐ – TT, nhằm tái cấu trúc hệ thống tài chính ngân hàng, tập trung vào các ngân hàng thương mại, kiểm soát nợ xấu và đảm bảo trích lập dự phòng rủi ro Đến cuối năm 2012, Ngân hàng Nhà nước đã tập trung củng cố thanh khoản, lành mạnh hóa hoạt động tài chính, tái cấu trúc tổ chức và tăng cường quản trị hệ thống ngân hàng để tiến tới xử lý nợ xấu một cách toàn diện.

Giai đoạn từ năm 2013-2015 chứng kiến tỷ lệ nợ xấu có xu hướng tăng chậm lại nhờ nỗ lực của cơ quan quản lý và các tổ chức tín dụng Đến cuối năm 2014, giá trị nợ xấu vẫn cao ở mức 129,043 tỷ đồng do dư nợ tín dụng tăng, nhưng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ tín dụng đã giảm xuống khoảng 3.25% Năm 2015, mặc dù còn nhiều vấn đề trong quá trình xử lý nợ xấu, nhưng giá trị nợ xấu đã giảm xuống còn 118,968 tỷ đồng, với tỷ lệ nợ xấu đạt 2.55%, dưới mức mục tiêu 3%.

Th ực trạng các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của Ngân hàng thương

mại cổ phần Việt nam 3.2.1 Các nhân tố vĩ mô

3.2.1.1 T ổng sản phẩm quốc nội GDP

Tổng sản phẩm trong nước (GDP) là chỉ tiêu kinh tế quan trọng phản ánh quy mô và sức mạnh của nền kinh tế, đồng thời là cơ sở để quản lý và điều hành vĩ mô GDP cũng đóng vai trò trong việc cân đối và tính toán nhiều chỉ tiêu kinh tế xã hội khác Bảng 3.1 cung cấp số liệu về GDP và tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam trong giai đoạn 2006-2015.

Bảng 3.2: GDP và tốc độ tăng GDP của Việt Nam (2006-2015)

Năm GDP giá hiện tại

Nguồn: World Bank và Tổng cục Thống kê

Hình 3.3: Tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ xấu của Việt Nam (2006-2015)

Hình 3.3 minh họa tốc độ tăng trưởng kinh tế giai đoạn 2006 – 2015 Tốc độ tăng GDP của Việt Nam giai đoạn 2006-2010 bình quân đạt 6.32%; giai đoạn 2011-

Tăng trưởng kinh tế của Việt Nam trong giai đoạn 2012-2015 cho thấy sự ổn định và phát triển liên tục, với tỷ lệ đạt 5.91% vào năm 2015 Năm 2012 ghi nhận tốc độ tăng trưởng thấp nhất là 5.25%, trong khi năm 2007 là năm có mức tăng trưởng cao nhất, đạt 7.13%.

Giữa tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ xấu, có hai biểu hiện rõ ràng Trong giai đoạn 2006-2008 và 2011-2015, hai chỉ số này có xu hướng ngược chiều, trong khi giai đoạn 2009-2010 lại cho thấy sự tương đồng Những nhận định này cho thấy mối quan hệ phức tạp giữa tăng trưởng kinh tế và nợ xấu.

Trong giai đoạn 2006-2008, Việt Nam trở thành thành viên thứ 150 của Tổ chức Thương mại thế giới, mở ra nhiều cơ hội cho tăng trưởng kinh tế Năm 2007, nền kinh tế đạt tốc độ tăng trưởng 7.13%, cao nhất từ năm 1997 Hoạt động tín dụng được đẩy mạnh, giúp tổ chức và cá nhân dễ dàng tiếp cận vốn để thực hiện các dự án kinh doanh, góp phần vào sự phát triển kinh tế chung.

Tốc độ tăng trưởng GDP hiện nay đạt mức cao, trong khi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ tín dụng gần 40% Điều kiện kinh tế thuận lợi đã tạo ra nhiều cơ hội việc làm và kinh doanh cho cả tổ chức lẫn cá nhân, giúp gia tăng thu nhập và bù đắp chi phí vay mượn Do đó, trong giai đoạn này, tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều với nhau.

Năm 2008, nền kinh tế Việt Nam gặp khó khăn do khủng hoảng tài chính toàn cầu, dẫn đến tốc độ tăng trưởng chậm lại Để khắc phục, Chính phủ đã triển khai gói kích cầu trị giá 143.000 tỷ đồng, sau đó tăng lên 160.000 tỷ đồng, giúp kích thích nhu cầu và tăng GDP Tuy nhiên, việc sử dụng không hiệu quả nguồn vốn vào các dự án không khả thi đã dẫn đến nợ xấu gia tăng Kết quả là, trong giai đoạn này, tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ cùng chiều, trái ngược với kết quả nghiên cứu trước đó, cho thấy tác động của sự can thiệp Chính phủ.

Năm 2012, GDP Việt Nam tăng trưởng ở mức thấp nhất trong giai đoạn 2006-2015 do Chính phủ ngừng gói kích cầu và thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ để ổn định lạm phát Lãi suất cao khiến doanh nghiệp khó vay vốn, dẫn đến tình trạng nợ xấu ngân hàng và hàng tồn kho gia tăng Thị trường bất động sản và chứng khoán suy thoái, đặc biệt là bất động sản đóng băng trong khi dư nợ lĩnh vực này rất cao, đe dọa sự ổn định của nền kinh tế.

Giai đoạn 2013-2015, Chính phủ đã tích cực tái cơ cấu nền kinh tế và xử lý nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần nhằm phát triển bền vững Kết quả là nền kinh tế Việt Nam đã phục hồi và tăng trưởng trở lại, với tỷ lệ nợ xấu giảm còn 2.55% vào năm 2015.

Bảng 3.3: Tỷ lệ lạm phát của Việt nam (2006-2015)

Hình 3.4 : Tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu của Việt nam (2006-2015)

Hình 3.4 minh họa diễn biến tình hình lạm phát giai đoạn 2006 – 2015 Có thể nhận thấy hai cột mốc cần chú ý chính là lạm phát năm 2008 và 2011 Trong

Trong giai đoạn 2006-2011 (trừ năm 2009), tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ tín dụng tại Việt Nam luôn ở mức cao Đồng thời, lạm phát của Việt Nam cũng duy trì ở mức cao so với các quốc gia trong khu vực.

Nhìn chung, ta thấy giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu hình như có mối quan hệ cùng chiều với nhau, cụ thể:

Năm 2008, lạm phát tại Việt Nam đạt mức cao nhất trong 10 năm với tỷ lệ 22.67%, có thời điểm gần 30%, phản ánh sự gia tăng do cuộc đua tăng trưởng kinh tế và thu hút đầu tư nước ngoài Mặc dù Chính phủ khuyến khích đầu tư, nhưng việc thiếu chú trọng đến hiệu quả đã dẫn đến đầu tư dàn trải và lãng phí Nhu cầu vốn đầu tư vượt quá số tiền tiết kiệm trong nước, khiến lãi suất vay tăng cao, có khi lên đến 20%/năm vào đầu năm 2010 Lãi suất cao làm tăng chi phí hoạt động của doanh nghiệp, gây áp lực lên giá sản phẩm và giảm tính cạnh tranh, đồng thời ảnh hưởng đến lợi nhuận và khả năng thanh toán nợ vay, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu gia tăng Tỷ lệ lạm phát cao cũng kéo theo tỷ lệ nợ xấu tăng do làm giảm thu nhập thực tế, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Năm 2011, lạm phát gia tăng trở lại sau khi Chính phủ kiểm soát để đưa lạm phát về mức một con số trong các năm 2009 và 2010.

2011 tuy tăng mạnh nhưng vẫn còn thấp hơn so với năm 2008 Nguyên nhân dẫn đến lạm phát tăng lại vào năm 2011 cũng tương đồng với năm 2008, cụ thể:

Nhà nước đang thúc đẩy phát triển kinh tế mạnh mẽ, đặc biệt thông qua việc gia tăng đầu tư công vào các doanh nghiệp nhà nước, dẫn đến nhu cầu tín dụng tăng cao và lãi suất cho vay cũng tăng theo Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp nhà nước gặp khó khăn trong kinh doanh, như trường hợp của công ty Vinashin vào cuối năm 2010, đã gần phá sản, gây thiệt hại lớn cho ngân hàng do không thu hồi được vốn.

Nguyên nhân thứ hai dẫn đến tình trạng kinh tế khó khăn là do bội chi ngân sách đạt 8.9% và 5.9% của tổng sản phẩm nội địa trong hai năm 2009 và 2010 Đồng thời, cán cân thương mại cũng ghi nhận thiếu hụt 8.9% và 10.2% của GDP trong cùng giai đoạn Những con số này cho thấy chi tiêu của nhà nước vượt quá thu nhập, trong khi nhu cầu nhập khẩu lại lớn hơn giá trị hàng xuất khẩu Hai loại thiếu hụt này đã tạo ra áp lực lên giá cả thông qua cả hai yếu tố cầu kéo và chi phí đẩy.

Chi phí gia tăng là nguyên nhân thứ ba dẫn đến lạm phát, theo Nghị Quyết số 11/NQ-CP ban hành ngày 24/2/2011, Nhà nước đã cho phép điều chỉnh giá xăng dầu trong nước theo giá thế giới và giá điện theo cơ chế thị trường Việc tăng giá điện và xăng dầu tác động mạnh mẽ đến mọi lĩnh vực kinh tế, làm trầm trọng thêm tình trạng lạm phát, tạo ra hiện tượng chi phí đẩy.

Nguyên nhân thứ tư gây ra vấn đề kinh tế là việc phá giá đồng VNĐ Ngân hàng Nhà nước quyết định thực hiện điều này nhằm giảm chênh lệch giữa tỷ giá chính thức và tỷ giá trên thị trường chợ đen, đồng thời làm giảm tình trạng khan hiếm ngoại tệ Việc phá giá đồng VNĐ còn hỗ trợ tăng trưởng xuất khẩu và cải thiện cán cân thương mại nhờ giảm chi phí sản xuất trong nước Tuy nhiên, sự mất giá của đồng Việt Nam cũng dẫn đến lạm phát gia tăng, vì giá cả sản phẩm và nguyên liệu nhập khẩu sẽ tăng khi tính theo VNĐ.

3.2.2 Các nhân tố đặc trưng của ngân hàng

3.2.2.1 Quy mô t ổng tài sản

Đánh giá các nhân tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại

mại cổ phần Việt nam (2006-2015) 3.3.1 Nhóm các nhân tố có xu hướng tác động ngược chiều

3.3.1.1 T ốc độ tăng trưởng GDP

Năm 2007, GDP Việt Nam đạt mức tăng trưởng cao nhất với 7.13% và tỷ lệ nợ xấu thấp nhất chỉ 1.5% Tuy nhiên, giai đoạn 2008-2012, tốc độ tăng trưởng GDP giảm do ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính toàn cầu và các biện pháp xử lý lạm phát sau gói kích cầu năm 2009, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng cao, đạt đỉnh 4.08% vào năm 2012.

2012 Giai đoạn 2013-2015, GDP đã có dấu hiệu tăng trưởng trợ lại và tỷ lệ nợ xấu giảm xuống ở mức 2.55%

Khi kinh tế phát triển, cơ hội việc làm và kinh doanh gia tăng, giúp tăng thu nhập cho công ty và hộ gia đình, cải thiện khả năng trả nợ và giữ nợ xấu ngân hàng ở mức thấp Ngược lại, nếu hoạt động sản xuất bị trì trệ và gặp khó khăn, tỷ lệ nợ xấu sẽ tăng cao.

Năm 2007, tốc độ tăng trưởng quy mô của các ngân hàng cao nhất đạt

Tỷ lệ nợ xấu hiện nay đạt 1.17%, trong khi mục tiêu tăng trưởng ngân hàng là 54.34% Năm 2008, khủng hoảng kinh tế đã làm giảm tốc độ tăng trưởng ngân hàng và tăng tỷ lệ nợ xấu Tuy nhiên, giai đoạn 2009-2012, tốc độ tăng trưởng đã phục hồi, đặc biệt vào năm 2010 với mức tăng 45.39% nhờ vào chính sách khuyến khích của Chính phủ để NHTMCP tự xử lý nợ xấu Đến năm 2012, tỷ lệ nợ xấu giảm xuống mức thấp nhất 4.02% khi Chính phủ can thiệp do tình hình nợ xấu vượt ngoài tầm kiểm soát Giai đoạn 2013-2015, Chính phủ tiếp tục thực hiện chính sách tăng trưởng an toàn và bền vững, dẫn đến sự gia tăng trở lại của tốc độ tăng trưởng ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu giảm.

Ngân hàng có quy mô lớn mang lại nhiều cơ hội đầu tư hơn, cho phép đa dạng hóa danh mục cho vay và đối tượng cho vay từ nhiều quốc gia, khu vực khác nhau Sự đa dạng này giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng, tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển bền vững.

3.3.1.3 T ỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE

Năm 2007, tỷ lệ ROE cao nhất 15.26 do tăng trưởng kinh tế, nhiều cơ hội kinh doanh làm tăng lợi nhuận; tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp 1.17% Năm 2008, tỷ lệ

Tỷ lệ ROE đã giảm xuống mức thấp 8.26% do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế, trong khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao Giai đoạn 2009-2012, diễn biến của tỷ lệ ROE tương đồng với tốc độ tăng trưởng quy mô ngân hàng, phản ánh hiệu quả sử dụng vốn của các ngân hàng Tỷ lệ ROE đạt mức thấp nhất là 7.21%, trong khi tỷ lệ nợ xấu của 27 ngân hàng thương mại cổ phần đạt mức cao nhất là 3.23%.

Khi ngân hàng quản lý hiệu quả nguồn vốn, chi phí kinh doanh được kiểm soát tốt hơn, chất lượng tín dụng được nâng cao, và lợi nhuận tăng lên, dẫn đến việc giảm nợ xấu.

Ngược lại, nếu ngân hàng quản lý kém dẫn đến nhiều hoạt động rủi ro, từ đó nợ xấu tăng

Năm 2007 , tăng trưởng tín dụng đạt mức cao, đạt 174.66% do Chính phủ thực hiện chính sách mở rộng để khuyến khích đầu tư; tỷ lệ nợ xấu năm 2008 tăng

Năm 2008, tăng trưởng tín dụng giảm thấp do khủng hoảng kinh tế, trong khi tỷ lệ nợ xấu năm 2009 có xu hướng giảm Từ 2009 đến 2012, tăng trưởng tín dụng được kiểm soát nhằm khắc phục tình trạng nợ xấu do các khoản vay dưới tiêu chuẩn Giai đoạn 2013-2015, hoạt động tín dụng phục hồi nhưng vẫn ở mức thấp do nền kinh tế chưa hồi phục hoàn toàn, với tỷ lệ nợ xấu duy trì dưới 3%.

Chất lượng tín dụng của khách hàng thường được thể hiện qua quá trình vay và phản ánh sau một chu kỳ kinh doanh Trong bối cảnh cạnh tranh giữa các ngân hàng, tín dụng đã tăng trưởng liên tục mà không chú trọng đến chất lượng khoản vay, dẫn đến rủi ro tín dụng tăng cao, đặc biệt là nợ xấu trong dài hạn.

3.3.1.5 T ỷ lệ dư nợ trên vốn huy động LTD

Trong giai đoạn 2006-2015, tỷ lệ LTD nằm trong khoảng 0.7 đến nhỏ hơn 1 vàkhông có biến động lớn giữa các năm.Tỷ lệ này có xu hướng cao ở giai đoạn

Giai đoạn 2006-2009 chứng kiến sự tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ, tuy nhiên từ năm 2012 đến 2015, tỷ lệ nợ xấu (LTD) đã giảm do các biện pháp can thiệp của Chính phủ trong việc xử lý vấn đề này.

Khi ngân hàng huy động được nguồn vốn cao, họ có xu hướng mở rộng hoạt động cho vay, nhưng điều này có thể dẫn đến việc gia tăng các khoản vay dưới chuẩn nhằm đạt mục tiêu lợi nhuận ngắn hạn Hệ quả là chất lượng tín dụng giảm sút, làm gia tăng nợ xấu và hạn chế khả năng hoạt động tín dụng của ngân hàng trong dài hạn.

3.3.2 Nhóm các nhân tố có xu hướng tác động cùng chiều

Năm 2008, tỷ lệ lạm phát đạt mức cao nhất 22.67% do sự tăng trưởng không kiểm soát, kéo theo tỷ lệ nợ xấu gia tăng Từ năm 2009 đến 2011, lạm phát lại tăng do các biện pháp kích cầu của Chính phủ, khiến tỷ lệ nợ xấu tăng từ 1.9% lên 3.07%, đạt đỉnh 4.08% vào năm 2012 Trong giai đoạn 2012-2015, tỷ lệ lạm phát được kiểm soát và tỷ lệ nợ xấu bắt đầu giảm.

Khi lạm phát gia tăng, chi phí vay mượn cũng tăng theo, gây khó khăn cho hoạt động kinh doanh và ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, dẫn đến sự gia tăng nợ xấu Đồng thời, lạm phát cũng làm giảm thu nhập thực tế, gián tiếp tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng.

3.3.3 Nhóm các nhân tố không có xu hướng tác động hoặc xu hướng tác động không chắc chắn

3.3.3.1 T ỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA

Năm 2007, tỷ lệ ROA cao nhất đạt 1.802 do tăng trưởng kinh tế, nhiều cơ hội kinh doanh làm tăng lợi nhuận; tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp 1.17% Giai đoạn 2008-

Từ năm 2011, tỷ lệ ROA của ngân hàng liên tục biến động theo sự tăng trưởng tín dụng, phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản; trong khi đó, tỷ lệ nợ xấu lại có xu hướng giảm Giai đoạn 2012-2015, tỷ lệ ROA giảm do Chính phủ can thiệp kiểm soát nợ xấu, dẫn đến việc tăng trưởng tín dụng giảm và lợi nhuận cũng giảm theo Tuy nhiên, nhờ vào sự chú trọng vào chất lượng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu đã giảm xuống.

Trong bối cảnh nền kinh tế phát triển tự nhiên, các ngân hàng có hiệu quả hoạt động tốt và lợi nhuận cao thường không chịu áp lực phải tăng doanh thu, mặc dù hoạt động tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro Tuy nhiên, mối quan hệ này không ổn định trong giai đoạn 2006-2015, có thể do sự can thiệp của Chính phủ vào tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ ROA nhằm đảm bảo sự phát triển an toàn và bền vững cho hệ thống ngân hàng.

Chương 3 trình bày ba nội dung chính Phần thứ nhất trình bày về thực trạng nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam thông qua một số nội dung như khái niệm, nguyên nhân, tác động và thực trạng nợ xấu tại hệ thống ngân hàng Việt nam Phần thứ hai trình bày thực trạng các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP thông qua nhóm các nhân tố thuộc về đặc trưng của ngân hàng như quy mô tổng tài sản, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ ROA, ROE, LTD và nhóm các nhân tố vĩ mô như GDP, tỷ lệ lạm phát Thực trạng nghiên cứu trong Chương 3 sẽ làm tiền đề để đưa ra nhận định tổng quát về tác động của các nhân tố đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP.Đồng thời, cũng làm cơ sở để đưa ra một số giải pháp nhằm kiểm soát tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP tại Việt nam trong chương 5.

KHẢO SÁT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ CÁC NHÂN T Ố TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG

Mô hình nghiên c ứu

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại Trong những năm gần đây, phương pháp hồi quy đa biến với dữ liệu bảng đã được các nhà nghiên cứu ưu tiên sử dụng để phân tích và xử lý dữ liệu, nhằm đạt được độ chính xác tối ưu trong ước lượng.

Mô hình hồi quy dữ liệu bảng là một phương pháp nghiên cứu hiệu quả, giúp phát hiện và đo lường những ảnh hưởng không thể quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo không gian Phương pháp này cũng giảm thiểu tình trạng đa cộng tuyến giữa các biến số, mang lại độ chính xác cao hơn trong phân tích.

Table data refers to data that is flat in both spatial and temporal dimensions It represents an extension of cross-sectional data over time, also known as cross-sectional time-series data.

 Các d ạng mô hình hồi quy dữ liệu bảng sử dụng trong bài nghiên cứu

Bài nghiên cứu này phân tích sự khác biệt tự nhiên giữa các mô hình hồi quy, bao gồm hồi quy OLS (hồi quy gộp), hồi quy hiệu ứng cố định và hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên, thông qua các kiểm định thống kê lựa chọn.

OLS, FEM và REM không kiểm soát được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan Để đảm bảo ước lượng hàm hồi quy là tin cậy và đạt tiêu chí BLUE (ước lượng vững không chệch và hiệu quả), bài luận áp dụng nghiên cứu của Arellano và Bond (1991) với phương pháp hồi quy tuyến tính dữ liệu bảng.

Phương pháp GMM là lựa chọn tối ưu cho các mô hình có cỡ mẫu N lớn và T nhỏ, giúp ước lượng hồi quy hiệu quả trong bối cảnh có hiện tượng phương sai thay đổi, tương quan và nội sinh Nghiên cứu của Arellano và Bond (1991) đã chỉ ra tính hiệu quả của mô hình Arellano trong việc xử lý những vấn đề này.

Bond kiểm soát hiện tượng tự tương quan giữa phần dư, biến đổi phương sai và nội sinh trong nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng cả mô hình sai phân GMM và hệ thống GMM để so sánh kết quả giữa hai phương pháp này.

Mô hình nghiên cứu như sau:

STT Biến Ý nghĩa Dấu kỳ vọng

1 NPL Tỷ lệ nợ xấu

2 𝑁𝑃𝐿 𝑖,𝑡−1 Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thứ i trong năm t-1 +

Biến độc lập: nhân tố thuộc về đặc trưng ngân hàng

3 SIZE Quy mô tổng tài sản +

4 ROE Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu -

5 ROA Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản -

6 LTD Tổng dư nợ cho vay trên vốn huy động +

7 CREDITGRO Tăng trưởng tín dụng +

Biến độc lập: nhân tố thuộc về vĩ mô

8 GDP Tổng sản phẩm quốc nội -

9 INF Tỷ lệ lạm phát +

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam Phương pháp nghiên cứu được áp dụng bao gồm tổng hợp, phân tích, so sánh và định lượng Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các nguồn chính thức, như báo cáo hoạt động kinh doanh và báo cáo tài chính công khai của 27 NHTMCP trong giai đoạn từ năm 2006 đến năm 2015.

Dữ liệu thu thập sẽ được thống kê và phân tích bằng phần mềm Stata, áp dụng các mô hình hồi quy đa biến như OLS, FEM và REM, cùng với phương pháp Momen tổng quát dạng sai phân.

Generalized Method of Moments – DGMM) và phương pháp Momen tổng quát dạng hệ thống (System Generalized Method of Moments – SGMM)

Thu th ập và xử lý số liệu

Trong nghiên cứu này, chúng tôi thu thập số liệu về các nhân tố thuộc đặc trưng ngân hàng, bao gồm tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, lợi nhuận sau thuế, vốn huy động, dư nợ cho vay và tỷ lệ nợ xấu từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của 27 ngân hàng thương mại cổ phần Đồng thời, chúng tôi cũng xem xét các nhân tố vĩ mô như GDP, tỷ lệ lạm phát và lãi suất cho vay của Việt Nam từ World Bank trong giai đoạn 2006 – 2015 Mục tiêu là tính toán giá trị các nhân tố tác động đến nợ xấu, như đã trình bày trong Chương 2.

Th ống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Thống kê mô tả cung cấp cái nhìn tổng quan về dữ liệu, giúp phát hiện những quan sát sai biệt trong mẫu Kết quả được trình bày trong bảng thống kê mô tả 4.1, cho thấy phạm vi, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến trong nghiên cứu này.

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến phụ thuộc và độc lập được sử dụng

Biến Cỡ mẫu Trung bình Độ lệch chuẩn GT nhỏ nhất GT lớn nhất

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập( Phụ lục 11)

Biến NPL có sự biến động từ 0 đến 0.1, với giá trị trung bình mẫu là 0.02 và độ lệch chuẩn là 0.01 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, khi độ lệch chuẩn không vượt quá giá trị trung bình.

CREDITGRO có độ biến động từ -0.48 đến 11.34, với giá trị trung bình là 0.49 và độ lệch chuẩn là 0.99 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn không chênh lệch quá nhiều so với giá trị trung bình.

Biến LTD có độ biến động từ 0.2 đến 2.8, với giá trị trung bình là 0.87 và độ lệch chuẩn là 0.28 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn không vượt quá giá trị trung bình.

Biến ROE có độ biến động từ 0.07 đến 30.56, với giá trị trung bình là 10.57 và độ lệch chuẩn là 6.86.

Dữ liệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình

Biến ROA có sự dao động từ 0.01 đến 5.95, với giá trị trung bình của mẫu là 1.15 và độ lệch chuẩn là 0.87.

Dữ liệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình

Biến SIZE có độ biến động từ 0 đến 0.24, với giá trị trung bình là 0.04 và độ lệch chuẩn là 0.05 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, khi độ lệch chuẩn chỉ cao hơn một chút so với giá trị trung bình.

Biến GDP có độ biến động từ 0.05 đến 0.07, với giá trị trung bình mẫu là 0.06 và độ lệch chuẩn là 0.01 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, vì độ lệch chuẩn không vượt quá giá trị trung bình.

Biến INF có độ biến động từ 0.01 đến 0.23, với giá trị trung bình là 0.1 và độ lệch chuẩn là 0.07 Dữ liệu cho thấy sự dao động ổn định, với độ lệch chuẩn không vượt quá giá trị trung bình.

Bảng 4 trình bày thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình, cho thấy độ lệch chuẩn không lớn so với trung bình, cho thấy dữ liệu tương đối đồng đều Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 266 quan sát, được coi là lớn theo Greene (1991), cho phép thực hiện hồi quy một cách hiệu quả.

K ết quả kiểm định giả thuyết

4.5.1 Kiểm định sự tương quan và đa cộng tuyến

 Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến

Hệ số tương quan dùng để chỉ mối quan hệ cặp giữa các biến trong mô hình

Dựa trên kết quả ma trận tương quan, tác giả sẽ tiến hành phân tích mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình, cũng như mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau.

Bảng 4.2:Ma trận tương quan tuyến tính đơn giữa các cặp biến

NPL CREDITGRO LTD ROE ROA SIZE GDP INF

Đa cộng tuyến là hiện tượng khi ít nhất một biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với một hoặc nhiều biến khác trong mô hình Khi đa cộng tuyến xảy ra, các biến độc lập sẽ mất ý nghĩa và có thể bị sai dấu.

Theo Kennedy (2008), hiện tượng đa cộng tuyến trở nên nghiêm trọng khi hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình đạt giá trị lớn hơn hoặc bằng 0.8.

Qua ma trận hệ số tương quan, có thể nhận thấy rằng mối tương quan giữa các biến độc lập là không chặt chẽ, cho thấy không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Để kiểm định tương quan cặp giữa nhiều biến, nghiên cứu sử dụng hồi quy phụ thông qua chỉ số VIF.

Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 13)

Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến dựa trên bảng 4.3 cho thấy giá trị trung bình VIF của các biến trong mô hình là 1.44, nhỏ hơn ngưỡng 10.

Không có VIF của biến độc lập nào vượt quá 10

Kết luận: Với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF, mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình

4.5.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư trên dữ liệu bảng - Greene (2000)

Hiện tượng phương sai thay đổi có thể làm giảm hiệu quả của ước lượng mô hình và gây mất tín cậy trong kiểm định hệ số Để kiểm tra hiện tượng này, tác giả đã áp dụng phương pháp kiểm định Greene (2000) với các giả thuyết cụ thể.

Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi

Bảng 4.4:Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi mô hình

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 14)

Kết quả kiểm định Greene (2000) bằng phần mềm Stata cho thấy p-value bằng 0.0000, nhỏ hơn α = 0.05 Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5%, xác nhận sự tồn tại của hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình.

Kết luận:Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình ở mức ý nghĩa 5%

4.5.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư trên dữ liệu bảng–

Hiện tượng tự tương quan phần dư có thể làm giảm hiệu quả ước lượng mô hình và làm mất độ tin cậy của kiểm định hệ số Để kiểm tra hiện tượng này, tác giả áp dụng phương pháp của Wooldridge (2002) và Drukker (2003), đồng thời thiết lập giả thuyết kiểm định.

Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 1 Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Bảng 4.5 :Kết quả kiểm tra tự tương quan mô hình

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 15)

Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata11, như thể hiện trong bảng 4.5, cho thấy p-value bằng 0.0000, nhỏ hơn α = 0.05 Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5%, cho thấy sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình.

Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình với mức ý nghĩa 5%

4.5.4 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc

Dựa trên nền tảng của các nghiên cứu trước đây, luận văn đưa ra những giả thuyết nghiên cứu như sau:

 Nhóm các nhân tố thuộc đặc trưng ngân hàng

H01: Tác động của quy mô tổng tài sản đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam là không có ý nghĩa thống kê

H 02 : Tác động của tỷ suất sinh lợi trên tài sản đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP

Việt Nam là không có ý nghĩa thống kê

H03: Tác động của tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam là không có ý nghĩa thống kê

H04: Tác động của tốc độ tang trưởng tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP

Việt Nam là không có ý nghĩa thống kê

Tỷ lệ tổng dư nợ cho vay trên vốn huy động không có tác động đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam, cho thấy mối quan hệ giữa hai yếu tố này không mang tính thống kê.

 Nhóm các nhân tố vĩ mô

H06: Tác động của tổng sản phẩm quốc nội đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam là không có ý nghĩa thống kê

H 07 : Tác động của tỷ lệ lạm phát trên vốn huy động đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam là không có ý nghĩa thống kê

4.5.4.2 Mô hình và k ết quả hồi quy

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy mô hình

Pooled FEM REM DIF GMM SYS GMM

NPL NPL NPL NPL NPL

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 16)

Tính hợp lý của các công cụ trong phương pháp GMM được đánh giá qua các thống kê Sargan và Arellano-Bond (AR) Kiểm định Hansen xác định tính chất phù hợp của các biến công cụ trong mô hình GMM, với giả thuyết H0 cho rằng biến công cụ là ngoại sinh và không tương quan với sai số của mô hình Giá trị p của thống kê Hansen càng lớn càng tốt, và việc kiểm định Hansen cho thấy tất cả các mô hình đều có giá trị lớn hơn 0.05, chứng tỏ số biến công cụ là vừa đủ và phù hợp Ngoài ra, các kiểm định AR(1) và AR(2) cũng cho kết quả hợp lệ.

Do đó các kết quả mô hình GMM là tin cậy phù hợp phân tích kết quả thực nghiệm

Tác giả áp dụng mô hình GMM để ước lượng BLUE trong bối cảnh nghiên cứu vi phạm phương sai thay đổi và tự tương quan, đồng thời xem xét hiện tượng nội sinh khi nợ xấu là biến phụ thuộc có thể ảnh hưởng ngược lại đến các biến độc lập Mô hình GMM cung cấp bằng chứng thực nghiệm, trong khi các mô hình Pooled, FEM và REM được sử dụng để đối chiếu kết quả.

Kết quả phân tích thực nghiệm cho thấy ROE, GDP, CREDITGRO và LTD có tác động ngược chiều đến nợ xấu, trong khi NPL(-1) và INF lại có tác động cùng chiều Đối với ROA và SIZE, không tìm thấy bằng chứng có ý nghĩa trong mô hình GMM Quy mô ngân hàng SIZE chỉ cho thấy tác động dương ở mô hình FEM với mức ý nghĩa 10%, trong khi lợi nhuận trên tổng tài sản ROA có tác động âm ở các mô hình DGMM tại mức ý nghĩa 10%.

4.5.4.3 Nh ận xét và thảo luận về kết quả hồi quy

Kết quả hồi quy từ bảng 4.6 cho thấy nghiên cứu này có sự tương đồng với một số nghiên cứu trước đó.

 Tỷ lệ nợ xấu năm trước NPL(-1)

Có tác động cùng chiều đối với tỷ lệ nợ xấu năm hiên tại của các NHTMCP

Kết quả nghiên cứu của Klein (2013) và Marki (2014) cho thấy cú sốc nợ xấu có tác động lâu dài đến hệ thống ngân hàng Tại Việt Nam, từ 2006 đến 2015, các ngân hàng thương mại (NHTM) đã kiểm soát tốt nợ xấu trong những năm trước, dẫn đến rủi ro nợ xấu thấp hơn trong các năm tiếp theo nhờ vào công tác quản lý và xử lý nợ xấu hiệu quả, điển hình là ngân hàng ACB.

GIẢI PHÁP VẬN DỤNG CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐỂ

Nhóm gi ải pháp vận dụng các nhân tố vĩ mô

Tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu có mối liên hệ chặt chẽ; khi lạm phát tăng, chi phí vay mượn cũng tăng, dẫn đến khó khăn trong hoạt động kinh doanh và làm giảm chất lượng khoản vay Do đó, Ngân hàng Nhà nước cần kiểm soát giá cả để kiềm chế lạm phát, từ đó ổn định nền kinh tế và tạo sự an tâm cho sản xuất kinh doanh, giúp giảm tỷ lệ nợ xấu Một giải pháp khả thi là ban hành chính sách ưu đãi tín dụng, đặc biệt là ưu đãi lãi suất cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực sản xuất, nhằm giảm chi phí sản xuất đầu vào, nâng cao khả năng cạnh tranh và giảm giá cả hàng hóa.

 Tốc độ tăng trưởng GDP

Tốc độ tăng trưởng GDP có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu, do đó, Chính phủ cần xây dựng chiến lược tăng trưởng rõ ràng để phát triển an toàn Trong bối cảnh hiện nay, nhằm kích cầu và thoát khỏi tình trạng trì trệ, Chính phủ nên ban hành gói hỗ trợ tài chính toàn diện Gói hỗ trợ này nhằm cải thiện hệ thống tài chính, kích thích đầu tư và tiêu dùng, đồng thời hỗ trợ khu vực tư nhân trong sản xuất kinh doanh và tiếp cận nguồn vốn mở rộng sản xuất, từ đó nâng cao khả năng trả nợ của doanh nghiệp và giảm tỷ lệ nợ xấu.

Nhóm gi ải pháp vận dụng các nhân tố của NHTMCP Việt Nam

 Tỷ lệ nợ xấu năm trước

Tỷ lệ nợ xấu năm trước ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ lệ nợ xấu năm nay, cho thấy cú sốc nợ xấu có tác động lâu dài đến hệ thống ngân hàng Do đó, việc kiểm soát và xử lý nợ xấu cần được thực hiện từ đầu, kết hợp với hoạt động cấp tín dụng qua việc thẩm định thông tin khách hàng kỹ lưỡng để đảm bảo khả năng sinh lời và chất lượng tín dụng Đối với các khoản vay đã phát sinh nợ xấu, cần đánh giá khả năng thu hồi để có biện pháp xử lý kịp thời, như bán tài sản bảo đảm hoặc chuyển nợ xấu thành vốn góp Đối với các khoản nợ xấu có phương án sản xuất khả thi, ngân hàng nên hỗ trợ bằng cách giảm lãi suất cho vay để doanh nghiệp phục hồi hoạt động.

Các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) cần áp dụng cả phương pháp định lượng và định tính để xác định và phân loại nợ xấu một cách chính xác Việc này giúp đánh giá đúng giá trị và ảnh hưởng của nợ xấu đến hoạt động ngân hàng, từ đó có biện pháp xử lý hiệu quả hơn Ngoài ra, cần thành lập ban xử lý nợ tại Hội sở chính và các chi nhánh, đồng thời đẩy mạnh công tác thu hồi nợ xấu với ưu tiên thu hồi gốc trước, chủ động phối hợp với khách hàng để xử lý tài sản đảm bảo.

 Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu

Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu giảm khi tỷ lệ nợ xấu tăng, do đó cần nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro trong bối cảnh tài sản ngân hàng gia tăng Các ngân hàng thương mại cần xây dựng chiến lược đầu tư và sử dụng vốn hiệu quả để đảm bảo lợi nhuận ổn định, đồng thời tránh xa các khoản đầu tư mạo hiểm có rủi ro cao Một số giải pháp kiến nghị sẽ được trình bày để hỗ trợ mục tiêu này.

Xây dựng chiến lược tăng trưởng tín dụng an toàn và bền vững là yếu tố quan trọng để đảm bảo nguồn thu nhập từ lãi cho vay Khi chất lượng tín dụng được cải thiện, chi phí dự phòng cho các khoản nợ xấu sẽ giảm, từ đó góp phần tăng lợi nhuận.

Tăng cường đa dạng dịch vụ ngân hàng, đặc biệt là các dịch vụ bán lẻ và sản phẩm ngân hàng hiện đại, không chỉ giúp gia tăng doanh thu từ dịch vụ mà còn hỗ trợ tích cực cho hoạt động kinh doanh của ngân hàng, từ đó nâng cao lợi nhuận.

Để tối ưu hóa lợi nhuận, việc xây dựng danh mục đầu tư với các hạn mức rõ ràng là rất quan trọng Đồng thời, đa dạng hóa các công cụ đầu tư sẽ giúp giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả sử dụng vốn.

 Tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động

Tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động có ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu, do đó, các ngân hàng thương mại cổ phần cần xây dựng chiến lược tăng trưởng tín dụng bền vững và lâu dài Việc tránh cho vay quá mức và nâng cao các chỉ số bảo đảm tín dụng an toàn theo thông lệ quốc tế là rất quan trọng để cải thiện chất lượng tín dụng không chỉ tại ngân hàng mà còn cho toàn hệ thống Một số giải pháp kiến nghị cần được xem xét để đạt được mục tiêu này.

Xây dựng các chương trình tín dụng với lãi suất ưu đãi phù hợp với thị trường và từng đối tượng khách hàng, như gói tín dụng cho cá nhân, hộ kinh doanh và doanh nghiệp, nhằm thúc đẩy hoạt động kinh doanh Cần đánh giá lại cơ cấu cho vay để đảm bảo tính bền vững và tăng trưởng tín dụng đi đôi với chất lượng tín dụng Các ngân hàng nên thiết lập cấu trúc phê duyệt tín dụng tập trung để rút ngắn thời gian phê duyệt mà vẫn kiểm soát và hạn chế rủi ro hiệu quả.

Để đạt được tăng trưởng bền vững, cần xây dựng chiến lược cụ thể cho từng nhóm khách hàng dựa trên đánh giá hoạt động sản xuất và chất lượng tín dụng Đối với khách hàng cá nhân và doanh nghiệp vừa và nhỏ, chiến lược tập trung vào nâng cao năng suất bán hàng và chất lượng đội ngũ Trong khi đó, với khách hàng doanh nghiệp lớn, cần chú trọng vào tái cấu trúc danh mục cho vay, tăng cường bán chéo và cung cấp các sản phẩm chuyên sâu.

Cần xác định giới hạn cấp tín dụng hợp lý trên vốn huy động cho từng ngân hàng để đảm bảo hoạt động tín dụng an toàn và hiệu quả Việc đa dạng hóa nguồn vốn cấp tín dụng giúp giảm thiểu rủi ro Theo quy định số 13/2010/TT-NHNN, tỷ lệ cấp tín dụng trên vốn huy động tối đa là 80% Tuy nhiên, hiện nay, tỷ lệ này ở nhiều ngân hàng, đặc biệt là các ngân hàng thương mại cổ phần nhà nước, vẫn còn rất cao.

Nhóm gi ải pháp hỗ trợ

Cần triển khai các biện pháp kích cầu kinh tế nhằm hỗ trợ doanh nghiệp tư nhân trong sản xuất và tiếp cận vốn, từ đó nâng cao năng lực tài chính và giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng Đồng thời, để đạt được mục tiêu tăng trưởng kinh tế, cần duy trì lạm phát ở mức thấp nhằm giảm lãi suất, tạo điều kiện cho các khách hàng có dự án kinh doanh hiệu quả Việc giảm lãi suất vay sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, hạ giá thành sản xuất và nâng cao khả năng cạnh tranh Theo hiệu ứng Fisher, để giảm lãi suất chung của nền kinh tế xuống x%, tỷ lệ lạm phát cần giảm tương ứng.

Chỉnh sửa quy chế cho vay của TCTD là cần thiết, đặc biệt trong việc quy định gia hạn nợ, đồng thời đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các quy định an toàn ngân hàng Cần ban hành rõ ràng các quy định về vốn tự có, hệ số an toàn vốn, và trích lập dự phòng rủi ro, cập nhật theo tiêu chuẩn quốc tế Việc phân loại nợ theo tiêu chuẩn quốc tế (5 nhóm) sẽ giúp nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro trong hoạt động tín dụng.

NHTMCP phải thực thi trên phạm vi toàn hệ thông để đảm bảo chất lượng hoạt động, nâng cao tính cạnh tranh với thế giới

Nâng cao vai trò của Thanh tra ngân hàng là cần thiết để giám sát rủi ro tín dụng, giúp phát hiện và xử lý kịp thời các rủi ro hiện tại, đồng thời cảnh báo sớm về những rủi ro tiềm ẩn.

Lựa chọn mô hình phát triển phù hợp cho các công ty mua bán nợ và hoàn thiện hành lang pháp lý sẽ hỗ trợ nhanh chóng trong quá trình xử lý nợ Cần tạo điều kiện thuận lợi cho các tổ chức, cá nhân nước ngoài tham gia mua nợ xấu từ các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Sự tham gia của người nước ngoài sẽ giúp đánh giá chính xác giá trị thực của các khoản nợ, nâng cao tính minh bạch và xác định đúng mặt bằng giá nợ xấu của NHTMCP.

Đẩy mạnh mua bán, sáp nhập (M&A) là cần thiết để tái cấu trúc hệ thống ngân hàng, loại bỏ ngân hàng yếu kém và nâng cao năng lực tài chính cũng như quản trị rủi ro Việc này sẽ giúp xử lý nợ xấu hiệu quả và triệt để Tăng trưởng tín dụng chất lượng chỉ có thể đạt được khi nền kinh tế trở lại quỹ đạo tăng trưởng lành mạnh và quá trình tái cấu trúc ngân hàng được thực hiện hiệu quả.

H ạn chế của luận văn 79 TÀI LI ỆU THAM KHẢO

Bài nghiên cứu này chỉ ra rằng các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam được xem xét từ góc độ tổng quát, nhằm xác định những yếu tố ảnh hưởng và chiều hướng tác động của chúng Tuy nhiên, nghiên cứu chưa đi sâu vào việc phân tích sự khác biệt trong ảnh hưởng của các nhân tố này giữa các loại hình ngân hàng, quy mô và phạm vi hoạt động Hơn nữa, các biến độc lập trong mô hình chưa phản ánh đầy đủ tất cả các nguyên nhân tác động đến tỷ lệ nợ xấu.

Các hạn chế của đề tài đã chỉ ra hướng nghiên cứu tiếp theo, tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu cho từng khoản vay hoặc từng loại hình ngân hàng Đồng thời, cần thu thập thêm các biến độc lập để làm rõ nguyên nhân gia tăng nợ xấu.

Chương 5 trình bày các giải pháp nhằm cải thiện tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam, dựa trên phân tích các nhân tố ảnh hưởng và kết quả nghiên cứu mô hình hồi quy từ các chương trước Ngoài ra, chương này còn đề xuất nhóm giải pháp hỗ trợ, bao gồm các kiến nghị gửi đến Chính phủ và NHNN Việt Nam, nhằm hoàn thiện môi trường hoạt động và nâng cao chất lượng tín dụng Cuối cùng, chương 5 chỉ ra những hạn chế của đề tài, đồng thời mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo để hoàn thiện hơn nội dung nghiên cứu.

1 Báo cáo tài chính của các Ngân hàng TMCP qua các năm 2008, 2009, 2010,

2 Châu Đình Linh, 2015, Bức tranh toàn diện về xử lý nợ xấu ngân hàng từ

2010 đến tháng 8/2015, CafeF - http://cafef.vn/tai-chinh-ngan-hang/buc- tranh-toan-dien-ve-xu-ly-no-xau-ngan-hang-tu-2010-den-thang-8-2015- 20150904084710834.chn

3 Đào Thị Hồ Hương, Bàn về hướng xử lý nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

4 Đinh Thị Thanh Vân,2012, So sánh nợ xấu, phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng của Việt nam và thông lệ quốc tế, Tạp chí ngân hàng, số

5 Hồ Thanh Xuân, 2013, Xử lý nợ xấu của NHTM - chặng đường nhiều thách thức, http://www.div.gov.vn/Default.aspx?tabid2&News985&CategoryID=1

6 Kieuhung6866, Kinh nghiệm xử lý nợ xấu của các nước, https://sites.google.com/site/kieuhung6866/goc-bao-chi/tin-tuc-tai-chinh- ngan-hang/van-de-no-xau-nganh-ngan-hang/kinh-nghiem-xu-ly-no-xau-cua- cac-nuoc

7 Ngân hàng nhà nước Việt Nam (2015), "Thông tư 02/2013/TT-NHNN: Thông tư quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chí nhánh ngân hàng nước ngoài"

8 Ngân hàng nhà nước Việt Nam (2015), "Tình hình nợ xấu và các giải pháp chủ yếu để xử lý nợ xấu trong hệ thống ngân hàng", Tài liệu phục vụ Hội nghị

Báo cáo viên toàn quốc tháng 04/2015.

9 Nguyễn Hoàng Thụy Bích Trâm (2014), Kiểm định rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam,Tạp chí Phát triển và hội nhập, số 14(24)

10 Nguyễn Hồng Huy, 2015, Bộ ba bất khả thi trong ngân hàng, LienVietPostBank Rearch -http://research.lienvietpostbank.com.vn/bo-ba-bat- kha-thi-trong-ngan-han

11 Nguyễn Thành Nam, 2013, Vấn đề xử lý nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt nam, Tạp chí Khoa học và đào tạo ngân hàng, số 135, tháng 8/2013

12 Nguyễn Thị Hoài Phương (2012), "Quản lý nợ xấu tại Ngân hàng thương mại

Việt Nam".Luận văn Tiến sĩ Trường Đại học Kinh tế quốc dân Hà Nội, Việt

13 Phạm Thanh, 2013, Nhìn lại 1 năm sau khủng hoảng ở ACB, Trí thức trẻ - http://cafef.vn/tai-chinh-ngan-hang/nhin-lai-1-nam-sau-khung-hoang-o-acb- 2013081906414728718.chn

14 Trịnh Thanh Huyền, 2014, Những mảng màu sáng tối hoạt động ngân hàng

2013, Trường ĐT&PTNL Vietinbank – https://www.vietinbank.vn/web/home/vn/research/14/nhung-mang-mau-sang- toi-hoat-dong-ngan-hang-2013.htmld

15 Al-Smadi, M.O và N.H Ahmad (2009), "Factors affecting banks credit risk:

Evidence from Jordan Malaysia: Collage of Business", University Utara Malaysia

16 Beck, R., Jakubik, P và Piloiu, A (2013), "Non-performing loans, what matters in addition to the economic cycle? European Central Bank", Working paper, 1515

17 Berge, T.O., Boye, K.G (2007), "An analysis of bank’s problem loans, Norges Bank Economic Bulletin", 78, pp 65–76

18 Brownbridge, M (1998), "The causes of financial distress in local banks in Africa and implications for prudential policy", UNCTAD Discussion Papers, United Nations Conference on Trade and Development, p 132

19 Chase, K., Greenidge, K., Moore W., & Worrell, D.(2005), "Quantitative Assessment of a Financial System – Barbados", IMF Working Paper, 05(76), pp 1-21

20 Das, A và S Ghosh (2007), "Determinants of credit risk in Indian State- Owned banks: An empirical investigation", Economic Issues-Stoke on Trent,

21 Dash, M., Kabra, G (2010), "The determinants of non-performing assets in Indian commercial bank: An econometric study", Middle Eastern Finance and Economics, 7, pp 94-106

22 Farhan, M., Sattar, A., Chaudhry, A H và Khalil, F (2012), "Economic determinants of non-performing loans: Perception of Pakistani Bankers", European Journal of Business and Management, 19(4), pp 87-99

23 Fofack, H (2005), "Non-performing loans in Sub-Saharan Africa: Causal analysis and macroeconomic implications", World Bank Policy Research Working Paper, 3769

24 Godlewski, C.J (2004), "Bank capital and credit risk taking in emerging market economies, Journal of Banking Regulation", 6(2), pp 128-145

25 Hu, J.-L., L Yang, Yung-Ho và Chiu (2006), "Ownership and non- performing loans: Evidence from Taiwan’s banks," The Developing Economies, 42(3), pp 405-420

26 Jimenez, G và J Saurina (2006), "Credit cycles, credit risk and prudential regulation", International Journal of Central Banking, 2(5), pp 65-98

27 Joseph, M T., Edson, G., Manuere, F., Clifford, M và Michael, K (2012),

"Nonperforming loans in commercial banks: A case of CBZ Bank Limited in Zimbabwe", Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 7(4), pp 1-488

28 Lis, S.F., J.M Pages and J Saurina (2000), "Credit growth, problem loans and credit risk provisioning in Spain Paper Presented at BIS Autumn Central Bank Economists’ Meeting Banco De Espana", p 18

29 Louzis, D P., Vouldis, A T và Metaxas, V L (2011), "Macroeconomic and bank-specific dererminants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios", Journal of Banking and Finance, 36(4), pp 1012-1027

30 Rajan, R và S.C Dhal (2003), "Non-performing loans and terms of credit of public sector banks in India: An empirical assessment, "Department of Economic Analysis and Policy: Reserve Banks of India", Occasional Papers, 24(3), pp 81-121

31 Rinaldi, L., Sanchis-Arellano, A (2006), "Household Debt Sustainability:

What Explains Household Non-performing Loans? An Empirical Analysis", ECB Working Paper

32 Salas, V và Saurina, J., 2002 "Credit Risk in Two Institutional Regimes:

Spanish Commercial and Savings Banks", Journal of Financial Services Research, 22(3), pp 203-224

33 Warue, B.N (2013), "The effects of bank specific and macroeconomic factors on non performing loans in commercisl banks in Kenya: A comparative panel data analysis", Advances in Management & Applieed Economics, 6(3), pp

Phụ lục 1 Danh sách các NHTMCP trong phạm vi nghiên cứu

 Ngân hàng TMCP Á Châu – ACB

 Ngân hàng TMCP An Bình – ABB

 Ngân hàng TMCP Bản Việt – VietcapitalBank

 Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt - LPB

 Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – Vietinbank

 Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – BIDV

 Ngân hàng TMCP Đông Á - EAB

 Ngân hàng TMCP Đông Nam Á - Seabank

 Ngân hàng TMCP Kiên Long - KLB

 Ngân hàng TMCP Hàng Hải – MSB

 Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam – Techcombank

 Ngân hàng TMCP Nam Á – NAMABANK

 Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – VCB

 Ngân hàng TMCP Phát triển Mê Kông - MDB

 Ngân hàng TMCP phát triển nhà Đồng bằng sông Cửu Long – MHB

 Ngân hàng TMCP phát triển Thành phố Hồ Chí Minh - HDBank

 Ngân hàng TMCP Phương Đông – OCB

 Ngân hàng TMCP Quân đội – MB

 Ngân hàng TMCP Quốc tế - VIB

 Ngân hàng TMCP Quốc dân – NCB

 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương - SGB

 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội – SHB

 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín - Sacombank

 Ngân hàng TMCP Việt Á – VIETABANK

 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng - VPBank

 Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex - PGBank

 Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam – Eximbank

Phụ lục 2 Bộ cơ sở dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu

• Nhóm các nhân tố thuộc đặc trưng của ngân hàng

STT YEAR BANK_NAME NPL CREDITGRO LTD ROE ROA SIZE

• Nhóm các nhân tố vĩ mô

Phụ lục 3 Tổng tài sản của các NHTMCP Việt Nam (tỷ đồng)

LPB 56,132 66,413 79,594 100,802 107587 VietinBank 460,604 503,530 576,368 661,132 779483 BIDV 405,755 484,785 548,386 650,340 850670 EAB 65,549 69,278 74,920 87,108 84757 Seabank 101,093 75,067 79,864 80,184 84756 KLB 17,849 18,581 21,372 23,104 25322 MSB 114,375 109,923 107,115 104,369 104311

MB 138,831 175,610 180,381 200,489 221041 VIB 96,950 65,023 76,875 80,661 84308 NCB 22,496 21,585 29,074 36,837 48230 SGB 15,365 14,853 14,685 15,823 17748 SHB 70,990 116,538 143,626 169,036 204704 Sacombank 141,469 152,119 161,378 189,803 292542 VIETABank 22,513 24,609 27,033 35,591 41874 VPBank 82,818 102,576 121,264 163,241 193876 PGBank 17,582 19,251 24,876 25,779 24681 Eximbank 183,567 170,156 169,835 161,093 124825

Phụ lục 4 Tổng vốn chủ sở hữu của các NHTMCP Việt Nam (tỷ đồng)

Phụ lục 5 Tổng lợi nhuận sau thuế của các NHTMCP Việt Nam (tỷ đồng)

Phụ lục 6 Tổng dư nợ cho vay của các NHTMCP Việt Nam (tỷ đồng)

ACB ABB 102,802 102,815 107,190 116,324 134,032 VietCapitalBank 56,415 29,207 39,139 45,043 42,122 LPB 9,083 14,918 16,344 16,996 19,735 VietinBank 31,569 37,877 40,766 50,501 60,893 BIDV 293,434 333,356 376,288 439,869 538,079 EAB 293,937 339,923 391,035 445,693 598,434 Seabank 44,003 51,658 55,449 51,850 65,665 KLB 19,641 16,694 20,929 32,066 42,869 MSB 8,404 9,683 12,129 13,526 16,218 Techcombank 37,388 28,193 26,676 23,509 27,490 NAMABANK 63,451 68,261 94,543 98,004 127,387 VCB 6,245 7,245 13,405 16,629 20,866 MDB 299,418 241,163 274,314 323,338 387,152 MHB 3,149 3,648 3,879 3,099 - HDBank 22,669 24,206 26,581 29,600 - OCB 13,848 21,148 44,030 41,993 67,180

MB 13,671 16,927 19,973 21,159 27,452 VIB 57,952 73,165 85,972 98,106 119,372 NCB 42,809 33,313 34,313 37,289 47,024 SGB 12,755 12,667 13,266 16,445 20,222 SHB 10,945 10,751 10,568 11,139 11,520 Sacombank 28,806 55,689 75,322 103,048 130,005 VIETABank 78,449 94,080 107,848 124,576 183,269 VPBank 11,388 12,693 14,195 15,633 20,039 PGBank 28,869 36,523 51,869 77,255 115,062

Phụ lục 7 Tổng huy động vốn của các NHTMCP Việt Nam (tỷ đồng)

Phụ lục 8 ROA của các NHTMCP Việt Nam Đơn vị: %

ACB 1.13 2.06 2.10 1.31 1.14 1.14 0.44 0.50 0.53 0.54 ABB 5.2 0.34 0.37 1.18 1.31 0.74 0.87 0.24 0.17 0.14 VietCapital Bank 1.52 3.16 0.15 1.64 0.69 1.59 1.00 0.45 0.63 0.19 LPB - - 5.95 3.11 1.95 1.74 1.31 0.71 0.46 0.34 VietinBank 0.48 0.76 0.59 0.53 0.94 1.36 1.23 1.01 0.87 0.79 BIDV 2.73 3.07 0.80 0.95 1.03 0.79 0.53 0.74 0.76 0.84 EAB 1.55 1.68 1.55 1.38 1.18 1.44 0.83 0.44 0.03 0.02 Seabank 0.96 1.14 0.78 1.50 1.14 0.12 0.07 0.19 0.11 0.11 KLB 3.02 1.45 1.27 1.22 1.56 2.21 1.89 1.47 0.76 0.68 MSB 1.23 1.33 0.97 1.21 1.00 0.70 0.21 0.31 0.14 0.11 TECHCOMBANK 1.89 1.99 2.00 1.84 1.38 1.75 0.43 0.41 0.62 0.83 NAMA BANK 2.38 2.4 0.16 0.52 0.96 1.27 1.13 0.47 0.50 0.53 VCB 1.89 1.31 0.68 1.54 1.40 1.15 1.06 0.93 0.80 0.85 MDB 2.24 5.01 3.26 3.95 0.94 3.72 1.34 0.99 1.43 - MHB 0.47 0.6 0.05 0.13 0.16 0.18 0.05 0.28 0.29 - HDBank 2.15 1.36 0.63 1.02 0.78 0.95 0.62 0.25 0.48 0.5 OCB 1.98 1.85 0.64 1.63 1.55 1.19 0.84 0.74 0.56 0.47

MB 2.01 2.27 1.57 1.70 1.59 1.53 1.31 1.27 1.25 1.18 VIB 1.15 1.11 0.49 0.81 0.84 0.66 0.80 0.07 0.65 0.63 NCB 3.28 1.36 0.52 0.76 0.78 0.74 0.01 0.06 0.02 0.02 SGB 2.26 2.08 1.44 1.74 4.73 1.98 2.00 1.18 1.14 0.26 SHB 1.07 1.85 1.35 1.16 0.97 1.06 1.45 0.59 0.47 0.43 Sacombank 2.4 3.13 1.40 1.61 1.25 1.41 0.66 1.38 1.16 0.48 VIETA Bank 1.63 2.05 0.70 1.33 1.11 1.10 0.67 0.22 0.13 0.21 VPBank 1.4 1.61 0.76 1.07 0.84 0.97 0.63 0.84 0.77 1.34 PGBank 1.1 1.75 1.06 1.68 1.34 2.54 1.25 0.15 0.51 0.16 Eximbank 1.74 1.78 1.47 1.73 1.38 1.66 1.26 0.39 0.03 0.03

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ báo cáo tài chính của các ngân hàng

Phụ lục 9 ROE của các NHTMCP Việt Nam Đơn vị: %

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ báo cáo tài chính của các ngân hàng

Phụ lục 10 Danh sách các NHTMCP Việt Nam tính đến 30/06/2015

Asia Commercial Joint Stock Bank

An Binh Commercial Joint Stock Bank

0031/NH-GP ngày 15/4/1993 77/QĐ-NH5 ngày 15/4/1993

Bao Viet Joint Stock commercial Bank

Bản Việt (trước đây là Gia Định)

Viet Capital Commercial Joint Stock Bank (Viet Capital Bank)

BAC A Commercial Joint Stock Bank

0052/NHGP ngày 01/9/1994 183/QĐ-NH5 ngày 01/9/1994

Bưu điện Liên Việt (LPB)

LienViet Commercial Joint Stock Bank – Lienviet Post Bank

Công thương Việt Nam (Vietinbank)

Vietnam Bank for Industry and Trade

Dầu khí toàn cầu (GP Bank)

Global Petro Commercial Joint Stock Bank

9 Đại Chúng Việt Nam (PVcomBank)

10 Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV)

Joint Stock Commercial Bank for Investment and Development of Vietnam

DONG A Commercial Joint Stock Bank

Southeast Asia Commercial Joint Stock Bank

The Maritime Commercial Joint Stock Bank

Kien Long Commercial Joint Stock Bank

0056/NH-GP ngày 18/9/1995 2434/QĐ-NHNN ngày 25/12/2006

Kỹ Thương (TECHCOMBANK) Viet Nam Technologicar and Commercial Joint Stock Bank

Nam A Commercial Joint Stock Bank

Ngoại Thương Việt Nam (VCB) Joint Stock Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam

Phát Triển Mê Kông (MDB)

Mekong Development Joint Stock commercial Bank

Phát triển TP Hồ Chí Minh(HDBank) Housing development Commercial Joint Stock Bank

Orient Commercial Joint Stock Bank

Southern Commercial Jiont Stock Bank

Military Commercial Joint Stock Bank

Quốc Tế (VIB) Vietnam International Commercial Joint Stock Bank

National Citizen bank (Đổi tên từ Ngân hàng Nam Việt)

0057/NHGP ngày 18/9/1995 970/QĐ-NHNN ngày 18/5/2006

Sai Gon Commercial Joint Stock Bank

Sài Gòn Công Thương (SGB)

Saigon Bank for Industry & Trade

Sài Gòn – Hà Nội (SHB)

Saigon-Hanoi Commercial Joint Stock Bank (HabuBank sáp nhập vào SHB ngày 28/8/2012)

0041/NH-GP ngày 13/11/1993 93/QĐ-NHNN ngày 20/01/2006

Sài Gòn Thương Tín (Sacombank)

Saigon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank

TienPhong Commercial Joint Stock Bank

Viet A Commercial Joint Stock Bank

Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank)

Vietnam Commercial Joint Stock Bank for Private Enterprise

Việt Nam Thương Tín (Vietbank)

Viet Nam Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank

Petrolimex Group Commercial Joint Stock Bank

Viet nam Commercial Joint Stock

Phục lục 11: Thống kê mô tả

The correlation matrix presented in Appendix 12 highlights the relationships between various financial variables, including inflation (inf), GDP, size, return on assets (ROA), return on equity (ROE), loan-to-deposit ratio (ltd), credit growth (creditgro), and non-performing loans (npl) The data indicates that inflation has a mean of 0.0066 with a standard deviation of 0.0274, while GDP shows a mean of -0.3297 and a standard deviation of 0.3116 Additionally, ROA and ROE exhibit means of -0.1915 and -0.2778, respectively, reflecting their variability The loan-to-deposit ratio (ltd) has a mean of -0.0387, and credit growth (creditgro) shows a mean of -0.2292 The non-performing loans (npl) variable is crucial in assessing credit risk, as indicated by its correlation with other financial metrics Overall, these findings provide valuable insights into the interconnectedness of these economic indicators.

Phụ lục 13: Nhân tử phóng đại phương sai VIF

Mean VIF 1.44 ltd 1.05 0.953101 inf 1.09 0.921237 creditgro 1.17 0.856702 gdp 1.27 0.788665 size 1.48 0.676730 roa 1.79 0.557540 roe 2.24 0.446387 Variable VIF 1/VIF

_cons 0515015 0076639 6.72 0.000 0364095 0665935 inf 0045878 0110679 0.41 0.679 -.0172074 0263831 gdp -.4186996 1263639 -3.31 0.001 -.6675402 -.169859 size 0510141 017952 2.84 0.005 0156623 0863658 roa 0012103 001119 1.08 0.280 -.0009933 0034138 roe -.0006166 000158 -3.90 0.000 -.0009278 -.0003054 ltd -.0009813 0026178 -0.37 0.708 -.0061364 0041738 creditgro -.0014871 0007911 -1.88 0.061 -.003045 0000709 npl Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

Total 043587396 264 000165104 Root MSE = 01177 Adj R-squared = 0.1616 Residual 035575933 257 000138428 R-squared = 0.1838 Model 008011463 7 001144495 Prob > F = 0.0000 F( 7, 257) = 8.27 Source SS df MS Number of obs = 265

Phụ lục 14: Kiểm định phương sai thay đổi

Phụ lục 15: Tự tương quan

Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (27) = 1071.32 H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity

Prob > F = 0.0000 F( 1, 26) = 43.514H0: no first-order autocorrelationWooldridge test for autocorrelation in panel data

Phụ lục 16: Kết quả hồi quy Pooled OLS

_cons 0403563 0074479 5.42 0.000 0256811 0550315 gdp -.4213601 1155952 -3.65 0.000 -.6491262 -.1935939 inf 0305451 009978 3.06 0.002 0108846 0502056 creditgro -.0011081 0007053 -1.57 0.118 -.0024978 0002816 size 0026073 0178094 0.15 0.884 -.032484 0376985 roa 0000778 0012619 0.06 0.951 -.0024087 0025643 roe -.0003946 0001644 -2.40 0.017 -.0007186 -.0000707 ltd 0002433 0024861 0.10 0.922 -.0046552 0051419 lnpl 3677873 0555217 6.62 0.000 2583886 4771861 npl Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

Total 034560713 237 000145826 Root MSE = 00992 Adj R-squared = 0.3252 Residual 022533021 229 000098397 R-squared = 0.3480 Model 012027692 8 001503461 Prob > F = 0.0000 F( 8, 229) = 15.28 Source SS df MS Number of obs = 238

The random-effects GLS regression analysis reveals significant insights into the factors influencing the dependent variable The fraction of variance attributed to unobserved individual effects (FEM rho) is noted at 0, with a standard error of 0.00969879 for sigma_e and 0 for sigma_u The constant term (_cons) shows a coefficient of 0.0403563, indicating a strong significance level (p < 0.001) GDP has a negative impact on the dependent variable with a coefficient of -0.4213601 (p < 0.001), while inflation shows a positive correlation with a coefficient of 0.0305451 (p < 0.002) Credit growth and other variables, such as size, return on assets (ROA), return on equity (ROE), and long-term debt (LTD), demonstrate non-significant effects Notably, non-performing loans (NPL) have a significant positive coefficient of 0.3677873 (p < 0.001) The overall model is robust, with a Wald chi-squared statistic of 122.24 and a probability of chi-squared being 0.0000, indicating strong explanatory power across 238 observations grouped into 27 entities.

The random-effects GLS regression analysis reveals significant findings regarding the influence of various factors on the dependent variable The constant term is estimated at 0.0404, with a highly significant p-value of 0.000 GDP shows a negative relationship, with a coefficient of -0.4214 and a p-value of 0.000, indicating a strong impact on the outcome Inflation positively affects the dependent variable, with a coefficient of 0.0305 and a p-value of 0.002 However, credit growth, size, return on assets (ROA), and leverage (LTD) do not demonstrate significant effects, as their p-values exceed the 0.05 threshold Notably, non-performing loans (NPL) exhibit a strong positive correlation, with a coefficient of 0.3678 and a p-value of 0.000 The overall model fit is robust, with a Wald chi-square of 122.24 and a probability of chi-square indicating significance at 0.0000 The R-squared values suggest moderate explanatory power, with within-group R-squared at 0.2891 and between-group R-squared at 0.7152 The dataset comprises 238 observations across 27 groups.

Difference (null H = exogenous): chi2(6) = 9.53 Prob > chi2 = 0.146 Hansen test excluding group: chi2(13) = 14.05 Prob > chi2 = 0.370 iv(L.creditgro L2.creditgro L.size L.ltd L2.ltd L2.roe L.gdp)

Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets:

(Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(19) = 23.58 Prob > chi2 = 0.213 (Not robust, but not weakened by many instruments.)

Sargan test of overid restrictions: chi2(19) = 24.56 Prob > chi2 = 0.176 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.34 Pr > z = 0.182 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.14 Pr > z = 0.033 L.(size roe gdp)

GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.creditgro L2.creditgro L.size L.ltd L2.ltd L2.roe L.gdp)

Standard Instruments for first differences equation

Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. gdp -.3548041 0385328 -9.21 0.000 -.430327 -.2792813 inf 041045 0027414 14.97 0.000 035672 046418 creditgro -.0023559 0015605 -1.51 0.131 -.0054144 0007027 size 0215214 0381978 0.56 0.573 -.0533449 0963878 roa -.0023922 0008507 -2.81 0.005 -.0040596 -.0007248 roe -.0005042 0001237 -4.08 0.000 -.0007467 -.0002617 ltd 0002839 0044884 0.06 0.950 -.0085133 009081 lnpl 433186 0819381 5.29 0.000 2725902 5937818 npl Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

Prob > chi2 = 0.000 max = 7 Wald chi2(8) = 64207.48 avg = 6.81 Number of instruments = 27 Obs per group: min = 5 Time variable : year Number of groups = 27 Group variable: id Number of obs = 184

Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM