Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại việt nam khóa luận đại học chuyên ngành tài chính ngân hàng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Major ID: 72340201 CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM Sinh viên thực hiện: Trần Nguyên Bình Mã số sinh viên: 030632160162 Giảng viên hƣớng dẫn : TS Lê Hà Diễm Chi Tp.Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2020 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! TÓM TẮT ĐỀ TÀI Ngày nay, hoạt động tín dụng hoạt động ngân hàng, đem lại nguồn thu chủ yếu ngân hàng thương mại Việc thành lập tín dụng Ngân hàng có tác động định đến phát triển trình tái sản xuất xã hội, thúc đẩy lực lượng sản xuất đóng góp quan trọng cho phục hồi phát triển kinh tế nước giới Đối với ngân hàng, hoạt động tín dụng góp phần tạo điều kiện cho ngân hàng thương mại mở rộng hoạt động kinh doanh khác nhằm tăng thu nhập cho ngân hàng Đây hoạt động sinh lời lớn ngân hàng với tỷ lệ 70% tổng tài sản Qua thấy tín dụng xem xương sống ngân hàng, định tồn phát triển ngân hàng thương mại Một ngân hàng thương mại tồn phát triển xác định phạm vi, giới hạn mức độ tín dụng phù hợp với thực lực thân ngân hàng Đảm bảo tính cạnh tranh thị trường với nguyên tắc hoàn trả thời hạn có lãi Nếu hoạt động tín dụng có vấn đề ngân hàng khó khăn việc kinh doanh Tuy nhiên, vấn đề mà ngân hàng thương mại phải đối mặt rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng gây tổn thất tài chính, giảm giá trị thị trường vốn ngân hàng, trường hợp nghiêm trọng làm cho hoạt động kinh doanh ngân hàng bị thua lỗ, chí phá sản ngân hàng Rủi ro tín dụng đến từ nhiều nguyên nhân chia làm ba nhóm chính: nhóm yếu tố bên ngân hàng, nhóm yếu tố bên ngồi ngân hàng nhóm yếu tố tập trung vào thị trường Đặc biệt, nhóm yếu tố bên ngân hàng bao gồm: tỷ suất sinh lời tài sản, tỷ suất sinh lời tổng vốn cổ phần, nợ xấu, tài sản ngân hàng, Bên cạnh đó, nhóm yếu tố bên ngân hàng bao gồm: tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, cung tiền M2, cuối cùng, nhóm yếu tố tập trung thị trường bao gồm: tỉ lệ thất nghiệp, dịch bệnh,…Ở năm gần đây, ngân hàng Việt Nam có năm tháng kinh doanh thành cơng rực rỡ với liên tiếp kỷ lục lợi nhuận tạo Vietcombank bứt phá với 18.000 tỷ đồng lợi nhuận, bỏ ngân hàng lại hệ thống Techcombank trở thành ngân hàng tư nhân cán mốc lợi nhuận 10.000 tỷ đồng Những kết kinh doanh khả quan bối cảnh hạn mức tăng trưởng tín dụng bị giới hạn cho thấy ngân hàng ngày trở nên linh hoạt với hoạt động kinh i doanh Thay tập trung vào hoạt động cho vay, ngân hàng trọng vào khoản thu nhập lãi hoạt động dịch vụ, phí bảo hiểm hay nguồn thu từ trái phiếu doanh nghiệp Bên cạnh thông tin tích cực hoạt động kinh doanh, q trình xử lý nợ xấu ngân hàng có nhiều điểm sáng Theo Báo cáo Ngân hàng Nhà nước (NHNN), năm 2018, tỷ lệ nợ xấu nội bảng hệ thống giảm mạnh xuống 1,89%, mức thấp kể từ năm 2012 đến Dù tranh chung khởi sắc ngân hàng vấn đề nợ xấu cải thiện Số liệu thống kê cho thấy, dù tỷ lệ nợ xấu toàn ngành giảm nhiều ngân hàng tỷ lệ nợ xấu tăng năm 2018 Trong đó, có ngân hàng tỷ lệ nợ xấu vượt quy định 3% NHNN BaoViet Bank (3,97%), VPBank (3,5%), MSB (3,01%) xấp xỉ ngưỡng an toàn PGBank (2,96%) Ngân hàng Bảo Việt (BaoViet Bank) ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao số ngân hàng thương mại công bố chi tiết số liệu tài chính, vượt xa so với ngưỡng an tồn 3% Tính tới thời điểm cuối năm 2018, tổng nợ xấu ngân hàng đạt 1.022 tỷ đồng, riêng nợ có khả vốn 721 tỷ đồng Trong đó, VPBank ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu nội bảng cao số ngân hàng nhóm có quy mơ tài sản 300 nghìn tỷ đồng dù xét riêng ngân hàng mẹ (2,7%) hay hợp thêm nợ xấu công ty tài tiêu dùng FE Credit (3,5%) Nợ xấu VPBank tăng nhanh sau giai đoạn ngân hàng đẩy mạnh hoạt động cho vay tiêu dùng thương hiệu FE Credit Trên thực tế, nợ xấu VPB đạt đỉnh điểm vào quý 3/2018, lên tới mức 4,7% Ngân hàng phải xử lý gần 2.000 tỷ đồng nợ xấu quý cuối năm để giảm tỷ lệ nợ xấu Một nguồn tin cho biết, nợ xấu tăng cao lý VPBank không NHNN nới hạn mức tăng trưởng tín dụng năm qua Với MSB (tên Martitime Bank), ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu 2% ổn định vài năm trước bất ngờ tăng lên mức 3% năm 2018 với quy mô nợ có khả vốn tăng gấp đơi từ 640 tỷ đồng lên 1.242 tỷ đồng ii Với tỷ lệ nợ xấu 2,96%, PGBank sáp nhập vào HDBank, ngân hàng vươn lên mạnh mẽ với tỷ lệ nợ xấu 1,53% Thực tế, nợ xấu ngân hàng mẹ HDBank 0,97%, phần lại kết hợp từ công ty cho vay tiêu dùng HD Saison Ngồi nhóm ngân hàng trên, báo cáo kết kinh doanh năm 2018 ngành nhóm ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu 2% đáng ý SHB (2,4%), VIB (2,52%), OCB (2,29%) hay Saigonbank (2,19%) Trong diễn biến tỷ lệ nợ xấu theo báo cáo ngân hàng năm qua, Sacombank trường hợp đáng ý với việc đưa tỷ lệ nợ xấu từ 6,9% năm 2016 2,11% năm 2018 Quá trình giảm tỷ lệ nợ xấu Sacombank đến từ hai xu hướng, giảm giá trị nợ xấu tăng quy mơ tín dụng Cụ thể quy mơ nợ xấu Sacombank giảm từ mức gần 20.000 tỷ đồng năm 2016 xuống mức 5.000 tỷ đồng vào cuối năm 2018, dư nợ cho vay tăng thêm 28% từ 199.000 tỷ đồng lên 256.000 tỷ đồng cuối năm ngối Chính nợ xấu ngân hàng tăng nhanh năm gần làm gia tăng rủi ro tín dụng q trình hoạt động tín dụng Ngân hàng nên tác giả viết đề tài “Yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam” nhằm phân tích rõ yếu tố vi mơ vĩ mô tác động mức độ tác động chúng đến rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam Khóa luận thực nhằm nghiên cứu yếu tố vi mô vĩ mô tác động đến rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2010 – 2018 Nghiên cứu sử dụng liệu thứ cấp thu thập báo cáo tài năm 31 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2018 Phương pháp nghiên cứu sử dụng ước lượng liệu bảng ước lượng hồi quy bình phương nhỏ khả thi (FGLS) để đánh giá yếu tố ảnh hưởng tác động đến tỷ lệ nợ xấu Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Kết ước lượng cho thấy tỷ lệ trích lập dự phịng (LLP) tỷ lệ khoản cho vay khách hàng tổng tài sản (LA) có tác động chiều với nợ xấu Ngược lại, yếu tố tác động ngược chiều với nợ xấu quy mô ngân hàng (SIZE) tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động ngược chiều đến biến tỷ lệ nợ xấu iii Dựa kết ước lượng có được, khóa luận đóng góp mặt lý thuyết mối quan hệ yếu tố vĩ mô vi mô tỷ lệ rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại thuộc quốc gia Việt Nam Bên cạnh đó, khóa luận cịn đưa khuyến nghị sách phù hợp có vai trị quan trọng quan phủ nhà hoạch định sách Việt Nam việc ổn định hệ thống ngân hàng nhà quản trị ngân hàng việc kiểm soát tốt yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng Bố cục khóa luận phân chia làm mục chính: - Chương 1: Giới thiệu - Chương 2: Cơ sở lý thuyết - Chương 3: Mơ hình phương pháp nghiên cứu - Chương 4: Kết nghiên cứu - Chương 5: Kết luận khuyến nghị Từ khóa: Rủi ro tín dụng, ngân hàng thương mại Việt Nam, yếu tố vi mô, yếu tố vĩ mô iv ABSTRACT Today, credit operation is the basic activity of the bank, providing a major source of revenue for commercial banks The establishment of Bank credit has a decisive impact on the development of the social reproduction process, promoting the productive force to make an important contribution to the restoration and economic development of countries in the world For banks, credit activities contribute to creating conditions for commercial banks to expand other business activities to increase bank income This is the biggest profit making operation of the bank with the ratio of 70% of total assets Thereby it can be seen that credit is considered as the backbone of the bank, it determines the development existence of all commercial banks A commercial bank can exist and develop only when it determines the scope, limit and level of credit appropriate to its own capabilities Ensuring competitiveness in the market with the principle of repayment on time and profitable If credit activities are problematic, banks will face difficulties in doing business However, the problem that commercial banks are facing is credit risk Credit risks cause financial losses, reduce the market value of bank capital, and in more serious cases can cause the bank's business operations to suffer losses, even bank bankruptcy Credit risk comes from many causes, which are divided into three main groups: the group of factors inside the bank, the group of factors outside the bank and the group of factors focused on the market In particular, the group of factors inside the bank includes: the rate of return on assets, the rate of return on total equity, bad debt, bank assets, etc Besides, the group of weak factors outside the bank include: economic growth, inflation rate, M2 money supply, and finally, a group of market-focused factors including: unemployment rate, disease, etc In recent years, banks in Vietnam are having successful business years with successive profit records being created Vietcombank broke out with more than 18,000 billion dong of profit, leaving the rest of the banks in the system Techcombank became the first private bank to reach the profit of VND 10,000 billion Positive business results in the context of limited credit growth shows that banks are becoming more and more flexible with their business activities Instead of just focusing on lending, the bank is focusing more on non-interest income such as service activities, premiums or corporate bond revenue v In addition to positive information on business activities, banks' bad debt handling process has many bright spots According to a report of the State Bank (SBV), in 2018, the system's non-performing loans ratio has dropped sharply to 1.89%, the lowest level since 2012 to date Although the overall picture is positive, not all banks have improved their bad debt issues The statistics show that although the NPL ratio of the whole industry decreased, in many banks, the NPL ratio increased in 2018 In particular, there are banks with bad debt ratio exceeding the 3% regulations of the State Bank such as BaoViet Bank (3.97%), VPBank (3.5%), MSB (3.01%) or approximately the safe threshold as PGBank (2.96%) Bao Viet Bank (BaoViet Bank) is currently the bank with the highest NPL ratio among commercial banks published financial data details, far beyond the safety threshold of 3% By the end of 2018, the bank's total bad debt reached VND 1,022 billion, particularly its possible loss of capital was VND 721 billion Meanwhile, VPBank is the bank with the highest NPL ratio among the banks in the group with the same asset size of over VND 300 trillion, whether considered separately at the parent bank (2.7%) or appropriate most bad debt of consumer finance company FE Credit (3.5%) VPBank's bad debt increased rapidly after the bank promoted its consumer lending activities under the FE Credit brand In fact, VPB's bad debt peaked in Q3 2018, reaching 4.7% The bank had to handle nearly 2,000 billion dong of bad debt in the last quarter to reduce the bad debt ratio A source said that rising bad debt is one of the reasons VPBank was not allowed to limit credit growth by SBV With MSB (the new name of Martitime Bank), the bank also had a stable NPL ratio of more than 2% in the past few years but has suddenly increased to 3% in 2018 with the scale of debts likely to lose capital increased sharply sometimes from VND 640 billion to VND 1,242 billion With a NPL ratio of 2.96%, PGBank is about to be merged into HDBank, a rising bank with a bad debt ratio of only 1.53% In fact, the bad debt of the parent bank HDBank is only 0.97%, the rest is the consolidated result from consumer lending company HD Saison vi In addition to the above group of banks, the industry's 2018 business results also showed that the group of banks with noticeable bad debt ratio of over 2% such as SHB (2.4%), VIB (2.52%) , OCB (2.29%) or Saigonbank (2.19%) In the developments of bad debt ratio as reported by banks over the years, Sacombank is the most notable case with bringing the bad debt ratio from 6.9% in 2016 to 2.11% in 2018 Sacombank's process of reducing bad debt ratio comes from both trends, reducing the value of bad debts and increasing credit scale Specifically, the scale of bad debt of Sacombank decreased from nearly VND 20,000 billion in 2016 to more than VND 5,000 billion at the end of 2018, while outstanding loans increased by 28% from VND 199,000 billion to over VND 256,000 billion at the end of the year last Because the bad debt of banks has increased rapidly in recent years, the credit risk has increased in the course of credit operations of the Bank, so the author wrote on the topic "Factors affecting credit risk of Vietnam commercial bank ‖to analyze clearly the micro and macro factors and their impact on credit risk of Vietnam commercial bank The thesis was conducted to study micro and macro factors affecting credit risks of joint stock commercial banks in Vietnam in the period of 2010 - 2018 The study uses secondary data collected on the annual financial statements of 31 commercial banks in Vietnam during 2010-2018 The method of research is to use table and estimate data The least feasible square regression (FGLS) to evaluate the factors affecting as well as the impact on the bad debt ratio of joint stock commercial banks in Vietnam The estimation results show that the provision rate (LLP) and the ratio of customer loans to total assets (LA) have a positive effect on bad debt In contrast, the factors that are opposite to the bad debt such as bank size (SIZE) economic growth (GDP) have the opposite effect on the variable ratio of bad debts Based on the estimated results, the thesis has contributed theoretically about the relationship between macro and micro factors and the credit risk ratio of commercial banks in emerging countries such as Vietnam In addition, the thesis proposes appropriate recommendations and policies that are important for government agencies as well as policy makers in Vietnam to stabilize the banking system as well as other bank managers to better control the factors affecting credit risk The layout of the thesis is divided into main sections: vii - Chapter 1: Introduction - Chapter 2: Theoretical basis - Chapter 3: Models and research methods - Chapter 4: Research results - Chapter 5: Conclusions and recommendations Key words: Credit risk, Vietnamese commercial banks, micro factors, macro factors viii LỜI CAM ĐOAN Khóa luận thuộc quyền sở hữu tác giả, kết nghiên cứu mang tính chất trung thực khơng có nội dung chép từ nghiên cứu trước đây, ngoại trừ phần trích dẫn nội dung liệu Tp Hồ Chí Minh, Ngày … Tháng … Năm 2020 Xác nhận tác giả ix 2015 CTG 0.0085 2016 CTG 0.0104 2017 CTG 0.0105 2018 CTG 0.0150 2010 EIB 0.0102 2011 EIB 0.0083 2012 EIB 0.0081 2013 EIB 0.0085 2014 EIB 0.0117 2015 EIB 0.0103 2016 EIB 0.0123 2017 EIB 0.0104 2018 EIB 0.0103 2010 HDB 0.0072 2011 HDB 0.0102 0.0092 0.0112 5.1561 0.0836 20.2432 0.0079 0.0092 6.9063 0.0720 20.3952 0.0079 0.0102 5.8083 0.0636 20.5772 0.0073 0.0114 6.1644 0.0582 20.7449 0.0048 0.0158 5.6276 0.0579 20.8453 0.0185 0.0143 6.7886 0.1030 18.4033 0.0193 0.0161 1.1195 0.0888 18.8739 0.0121 0.0132 1.2532 0.0929 18.9909 0.0039 0.0198 1.3861 0.0864 18.9513 0.0021 0.0246 2.0420 0.0814 18.9243 0.0003 0.0186 8.0345 0.1053 18.7782 0.0024 0.0295 7.2130 0.1044 18.6583 0.0059 0.0227 5.4702 0.0954 18.7506 0.0044 0.0185 4.0860 0.0975 18.8329 0.0101 0.0083 1.2630 0.0686 17.1024 2012 HDB 0.0092 2013 HDB 0.0158 2014 HDB 0.0116 2015 HDB 0.0125 2016 HDB 0.0112 2017 HDB 0.0111 2018 HDB 0.0109 2010 KLB 0.0088 2011 KLB 0.0113 2012 KLB 0.0147 2013 KLB 0.0103 2014 KLB 0.0101 2015 KLB 0.0085 2016 KLB 0.0086 2017 KLB 0.0089 0.0107 0.0211 1.3139 0.0788 17.4970 0.0067 0.0235 2.6181 0.1022 17.7054 0.0031 0.0367 3.4038 0.0997 18.0569 0.0051 0.0228 2.1755 0.0892 18.3468 0.0050 0.0159 3.8380 0.0882 18.4503 0.0057 0.0146 3.9212 0.0662 18.6706 0.0103 0.0152 4.3937 0.0780 18.9502 0.0158 0.0099 3.2565 0.0779 19.1272 0.0194 0.0111 3.2476 0.2554 16.1238 0.0259 0.0277 1.6675 0.1936 16.5393 0.0193 0.0293 2.7059 0.1854 16.7178 0.0157 0.0247 3.0634 0.1626 16.8101 0.0079 0.0195 3.3439 0.1456 16.9173 0.0068 0.0113 6.5021 0.1332 17.0024 0.0043 0.0106 4.9515 0.1105 17.1437 2018 KLB 0.0087 2010 LPB 0.0080 2011 LPB 0.0092 2012 LPB 0.0175 2013 LPB 0.0201 2014 LPB 0.0115 2015 LPB 0.0124 2016 LPB 0.0122 2017 LPB 0.0122 2018 LPB 0.0124 2010 MBB 0.0151 2011 MBB 0.0185 2012 MBB 0.0176 2013 MBB 0.0202 2014 MBB 0.0245 0.0060 0.0083 3.8479 0.0951 17.3386 0.0058 0.0094 4.0639 0.0886 17.4998 0.0261 0.0042 1.6546 0.1173 17.0803 0.0214 0.0212 0.6009 0.1175 17.6345 0.0142 0.0266 1.2351 0.1113 17.9308 0.0077 0.0243 1.6082 0.0914 18.1060 0.0052 0.0109 3.6525 0.0733 18.3175 0.0034 0.0087 7.6849 0.0706 18.4618 0.0085 0.0111 3.7064 0.0587 18.6416 0.0090 0.0107 4.3200 0.0574 18.8437 0.0057 0.0141 10.4887 0.0583 18.9470 0.0192 0.0126 1.4181 0.0810 18.3077 0.0171 0.0159 1.2379 0.0695 18.6376 0.0147 0.0184 1.5144 0.0733 18.8732 0.0128 0.0245 2.8860 0.0840 18.9972 2015 MBB 0.0163 2016 MBB 0.0136 2017 MBB 0.0115 2018 MBB 0.0150 2010 MSB 0.0097 2011 MSB 0.0097 2012 MSB 0.0259 2013 MSB 0.0268 2014 MSB 0.0231 2015 MSB 0.0214 2016 MSB 0.0129 2017 MSB 0.0118 2018 MSB 2010 NAB 0.0104 2011 NAB 0.0084 0.0204 0.0130 0.0273 3.6594 0.0855 19.0647 0.0118 0.0161 3.2939 0.1049 19.1663 0.0122 0.0132 4.0789 0.1038 19.2905 0.0123 0.0120 3.0606 0.0943 19.4682 0.0183 0.0118 3.8606 0.0943 19.6389 0.0129 0.0185 1.0294 0.0549 18.3110 0.0069 0.0225 1.2700 0.0831 18.5592 0.0020 0.0258 0.8644 0.0827 18.5353 0.0030 0.0271 1.0857 0.0879 18.5024 0.0014 0.0516 1.2534 0.0905 18.4765 0.0011 0.0341 2.0552 0.1305 18.4632 0.0014 0.0214 3.8557 0.1469 18.4051 0.0012 0.0214 3.0052 0.1223 18.4446 0.0069 0.0204 1.9431 0.1003 18.6439 0.0109 0.0218 1.8594 0.1499 16.3590 2012 NAB 0.0102 2013 NAB 0.0066 2014 NAB 0.0095 2015 NAB 0.0093 2016 NAB 0.0162 2017 NAB 0.0232 2018 NAB 0.0152 2010 NVB 0.0119 2011 NVB 0.0123 2012 NVB 0.0170 2013 NVB 0.0155 2014 NVB 0.0117 2015 NVB 0.0102 2016 NVB 0.0115 2017 NVB 0.0112 0.0143 0.0305 1.5744 0.1734 16.6353 0.0103 0.0340 2.1641 0.2047 16.6790 0.0060 0.0148 1.4825 0.1132 16.9243 0.0057 0.0116 1.0377 0.0893 17.3132 0.0053 0.0084 2.7193 0.0963 17.4096 0.0008 0.0207 5.9539 0.0801 17.4832 0.0049 0.0194 6.1913 0.0674 17.7001 0.0091 0.0154 3.9977 0.0564 17.9860 0.0081 0.0224 2.2872 0.1010 16.7784 0.0078 0.0340 3.2147 0.1430 16.8721 0.0001 0.0267 7.7454 0.1476 16.9084 0.0007 0.0607 2.2321 0.1102 17.0475 0.0002 0.0437 2.2197 0.0872 17.3107 0.0002 0.0184 2.4812 0.0667 17.5658 0.0002 0.0194 1.9286 0.0468 17.8866 2018 NVB 0.0110 2010 OCB 0.0090 2011 OCB 0.0126 2012 OCB 0.0181 2013 OCB 0.0102 2014 OCB 0.0143 2015 OCB 0.0087 2016 OCB 0.0086 2017 OCB 0.0084 2018 OCB 0.0100 2010 PGB 0.0098 2011 PGB 0.0152 2012 PGB 0.0231 2013 PGB 0.0135 2014 PGB 0.0119 0.0003 0.0121 2.7255 0.0448 18.0701 0.0005 0.0167 4.3129 0.0446 18.0940 0.0188 0.0287 2.3629 0.1403 16.5998 0.0134 0.0301 3.1000 0.1475 16.9317 0.0087 0.0275 8.4863 0.1393 17.0899 0.0080 0.0287 4.8623 0.1209 17.2204 0.0061 0.0299 5.7340 0.1028 17.3975 0.0047 0.0195 3.8483 0.0855 17.6058 0.0068 0.0167 7.1032 0.0739 17.8521 0.0110 0.0179 3.5723 0.0728 18.1204 0.0191 0.0229 3.8251 0.0880 18.3387 0.0163 0.0143 5.8179 0.1327 16.4106 0.0263 0.0206 5.6273 0.1474 16.6476 0.0130 0.0844 4.9140 0.1647 16.7288 0.0017 0.0298 1.9731 0.1290 16.9094 2015 PGB 0.0112 2016 PGB 0.0100 2017 PGB 0.0107 2018 PGB 0.0102 2010 PVB 0.2040 2011 PVB 0.1061 2012 PVB 0.2474 2013 PVB 0.0354 2014 PVB 0.0258 2015 PVB 0.0186 2016 PVB 0.0168 2017 PVB 0.0154 2018 PVB 0.0143 2010 SCB 0.0237 2011 SCB 0.0250 0.0052 0.0248 2.1822 0.1295 17.0474 0.0016 0.0275 4.6688 0.1366 17.0436 0.0050 0.0247 9.7955 0.1408 17.0245 0.0024 0.0323 8.7608 0.1215 17.1136 0.0043 0.0306 10.1442 0.1233 17.2032 0.0106 0.0102 2.4347 0.2234 15.3893 0.0081 0.0131 2.3767 0.1539 16.5197 0.0020 0.0684 2.1464 0.2116 16.6968 0.0005 0.0490 2.8896 0.0945 17.8781 0.0015 0.0288 2.5783 0.0895 18.4667 0.0007 0.0196 3.2655 0.1022 18.4546 0.0006 0.0138 4.7523 0.0845 18.4816 0.0008 0.0175 5.5813 0.0801 18.6051 0.0007 0.0246 4.9074 0.0727 18.7099 0.0049 0.1246 5.5351 0.0783 17.8645 2012 SCB 0.0112 2013 SCB 0.0111 2014 SCB 0.0049 2015 SCB 0.0043 2016 SCB 0.0056 2017 SCB 0.0088 2018 SCB 0.0090 2010 SEAB 0.0151 2011 SEAB 0.0170 2012 SEAB 0.0278 2013 SEAB 0.0242 2014 SEAB 0.0155 2015 SEAB 0.0086 2016 SEAB 0.0092 2017 SEAB 0.0086 0.0037 0.0707 11.7229 0.0987 18.2871 0.0005 0.0714 17.5205 0.0762 18.6984 0.0003 0.0163 7.9600 0.0628 18.9221 0.0004 0.0049 8.1926 0.0541 19.1703 0.0003 0.0034 7.9168 0.0395 19.4391 0.0002 0.0067 12.9592 0.0395 19.6344 0.0003 0.0045 8.0069 0.0322 19.8141 0.0004 0.0042 9.1052 0.0300 19.9820 0.0147 0.0202 1.4708 0.1040 17.5748 0.0016 0.0275 0.3159 0.0548 18.1744 0.0006 0.0290 0.4315 0.0744 18.2938 0.0020 0.0277 0.6407 0.0717 18.1653 0.0011 0.0282 1.0861 0.0709 18.1978 0.0011 0.0159 2.3812 0.0681 18.2279 0.0012 0.0230 3.3554 0.0569 18.3595 2018 SEAB 0.0107 2010 SGB 0.0142 2011 SGB 0.0212 2012 SGB 0.0101 2013 SGB 0.0095 2014 SGB 0.0083 2015 SGB 0.0079 2016 SGB 0.0082 2017 SGB 0.0083 2018 SGB 0.0082 2010 SHB 0.0113 2011 SHB 0.0122 2012 SHB 0.0220 2013 SHB 0.0155 2014 SHB 0.0101 0.0027 0.0248 3.4170 0.0494 18.5533 0.0037 0.0151 4.0256 0.0591 18.7040 0.0554 0.0200 4.5853 0.2099 16.4800 0.0181 0.0470 7.8713 0.1969 16.6368 0.0188 0.0293 9.0427 0.2383 16.5767 0.0117 0.0224 11.6742 0.2384 16.5080 0.0119 0.0208 16.1460 0.2203 16.5404 0.0026 0.0188 6.2835 0.1911 16.6361 0.0076 0.0174 5.3180 0.1845 16.7278 0.0027 0.0234 3.6273 0.1603 16.8204 0.0020 0.0307 4.2447 0.1686 16.8527 0.0126 0.0141 1.9851 0.0820 17.4855 0.0123 0.0223 1.5446 0.0821 17.9266 0.0003 0.0881 1.7310 0.0816 18.3563 0.0065 0.0566 2.3729 0.0721 18.6837 2015 SHB 0.0108 2016 SHB 0.0111 2017 SHB 0.0144 2018 SHB 0.0138 2010 STB 0.0100 2011 STB 0.0101 2012 STB 0.0150 2013 STB 0.0122 2014 STB 0.0107 2015 STB 0.0121 2016 STB 0.0122 2017 STB 0.0123 2018 STB 0.0137 2010 TCB 0.0117 2011 TCB 0.0140 0.0051 0.0202 3.1700 0.0620 18.8675 0.0043 0.0172 3.8478 0.0550 19.0459 0.0041 0.0193 4.9422 0.0549 19.2215 0.0058 0.0233 5.3224 0.0514 19.3891 0.0055 0.0240 6.4524 0.0505 19.5347 0.0156 0.0054 3.2891 0.0989 18.6041 0.0146 0.0058 6.4801 0.1028 18.7688 0.0068 0.0205 7.9137 0.0901 18.8045 0.0142 0.0146 10.2657 0.1057 18.8702 0.0126 0.0119 16.1638 0.0952 18.9837 0.0027 0.0580 19.1565 0.0756 19.3000 0.0003 0.0535 17.3849 0.0668 19.5586 0.0034 0.0416 21.4884 0.0631 19.6741 0.0046 0.0213 17.7791 0.0607 19.7746 0.0171 0.0229 1.0551 0.0625 18.6149 2012 TCB 0.0165 2013 TCB 0.0169 2014 TCB 0.0120 2015 TCB 0.0104 2016 TCB 0.0105 2017 TCB 0.0117 2018 TCB 0.0149 2010 TPB 0.0133 2011 TPB 0.0165 2012 TPB 0.0152 2013 TPB 0.0098 2014 TPB 0.0100 2015 TPB 0.0093 2016 TPB 0.0088 2017 TPB 0.0106 0.0191 0.0283 1.3314 0.0693 18.9239 0.0042 0.0270 1.8511 0.0739 19.0098 0.0039 0.0365 3.8504 0.0876 18.9479 0.0065 0.0238 3.9972 0.0852 18.9359 0.0083 0.0167 6.4006 0.0857 19.0302 0.0147 0.0158 5.9096 0.0832 19.1800 0.0255 0.0161 4.6711 0.1000 19.3464 0.0287 0.0175 3.4683 0.1613 19.5031 0.0102 0.0002 14.6643 0.1530 16.5764 (0.0599) 0.0629 0.4244 0.0672 16.9463 0.0058 0.0524 2.3828 0.2195 16.8114 0.0162 0.0195 1.9608 0.1153 16.9769 0.0128 0.0122 1.2448 0.0823 17.5480 0.0088 0.0081 1.3124 0.0630 17.9720 0.0062 0.0075 1.8548 0.0537 18.3264 2018 TPB 0.0115 2010 VAB 0.0152 2011 VAB 0.0164 2012 VAB 0.0153 2013 VAB 0.0134 2014 VAB 0.0119 2015 VAB 0.0112 2016 VAB 0.0135 2017 VAB 0.0096 2018 VAB 2010 CAB 0.0101 2011 CAB 0.0107 2012 CAB 0.0094 2013 CAB 0.0124 2014 CAB 0.0108 0.0104 0.0084 0.0110 2.5416 0.0538 18.5600 0.0139 0.0112 3.6696 0.0780 18.6842 0.0134 0.0256 5.0653 0.1410 16.8087 0.0106 0.0256 4.6309 0.1588 16.9639 0.0070 0.0465 5.5212 0.1436 16.9751 0.0023 0.0284 7.2267 0.1327 17.0667 0.0015 0.0262 5.7155 0.1022 17.2595 0.0021 0.0182 3.9849 0.0936 17.4722 0.0019 0.0151 2.9133 0.0654 17.7604 0.0016 0.0154 2.7170 0.0639 17.9578 0.0017 0.0104 2.4137 0.0594 18.0330 0.0099 0.0405 1.2893 0.2527 15.5608 0.0214 0.0270 0.8930 0.1945 16.3490 0.0108 0.0190 0.9688 0.1581 16.7504 0.0047 0.0411 1.4361 0.1396 16.9004 2015 CAB 0.0078 2016 CAB 0.0087 2017 CAB 0.0099 2018 CAB 2010 VCB 0.0326 2011 VCB 0.0254 2012 VCB 0.0219 2013 VCB 0.0235 2014 VCB 0.0219 2015 VCB 0.0222 2016 VCB 0.0175 2017 VCB 0.0149 2018 VCB 0.0163 2010 VIB 0.0115 2011 VIB 0.0158 0.0115 0.0066 0.0228 2.9442 0.1285 17.0109 0.0019 0.0298 3.4898 0.1142 17.1261 0.0001 0.0297 6.8181 0.1022 17.2398 0.0009 0.0180 4.2367 0.0838 17.4030 0.0022 0.0120 4.1279 0.0739 17.5820 0.0152 0.0301 1.9470 0.0674 19.4559 0.0124 0.0203 1.8112 0.0781 19.6361 0.0113 0.0240 2.9611 0.1002 19.7832 0.0099 0.0273 2.3530 0.0904 19.9062 0.0087 0.0231 2.0293 0.0753 20.0751 0.0085 0.0184 2.5598 0.0670 20.2544 0.0093 0.0148 2.7230 0.0611 20.4101 0.0100 0.0114 1.6640 0.0508 20.6307 0.0139 0.0098 2.4203 0.0579 20.7765 0.0105 0.0159 1.5533 0.0703 18.1361 2012 VIB 0.0169 2013 VIB 0.0263 2014 VIB 0.0233 2015 VIB 0.0157 2016 VIB 0.0169 2017 VIB 0.0118 2018 VIB 0.0091 2010 VPB 0.0091 2011 VPB 0.0108 2012 VPB 0.0103 2013 VPB 0.0115 2014 VPB 0.0143 2015 VPB 0.0149 2016 VPB 0.0144 2017 VPB 0.0172 0.0067 0.0269 1.4733 0.0842 18.3735 0.0065 0.0262 3.6404 0.1287 18.2098 0.0007 0.0282 3.9014 0.1038 18.0775 0.0066 0.0251 4.1882 0.1054 18.1820 0.0063 0.0207 6.2427 0.1021 18.2281 0.0059 0.0258 4.5704 0.0836 18.3632 0.0099 0.0249 5.7612 0.0714 18.5503 0.0167 0.0252 8.8285 0.0767 18.6919 0.0115 0.0121 2.0593 0.0870 17.5923 0.0112 0.0182 1.2427 0.0724 18.0826 0.0069 0.0272 1.3117 0.0653 18.3454 0.0091 0.0281 3.8644 0.0637 18.5337 0.0088 0.0254 4.4467 0.0550 18.7731 0.0134 0.0269 6.9274 0.0691 19.0004 0.0186 0.0291 11.6941 0.0751 19.1689 2018 VPB 0.0161 0.0254 0.0339 7.6172 0.1069 19.3499 0.0245 0.0350 8.1008 0.1075 19.5210 Nguồn: Tính tốn Excel Bảng D.2 Số liệu yếu tố tác động vĩ mô YEAR UNE GDP INF 2010 0.0111 0.0642 0.0886 2011 0.0100 0.0624 0.1868 2012 0.0103 0.0525 0.0909 2013 0.0125 0.0542 0.0659 2014 0.0126 0.0598 0.0471 2015 0.0186 0.0668 0.0088 2016 0.0185 0.0621 0.0324 2017 0.0189 0.0681 0.0352 2018 0.0189 0.0708 0.0354 Nguồn: Tính tốn Excel