Lýdothựchiện
Trong nền kinh tế ở các quốc gia, hệ thống Ngân hàng luôn đóng vai tròq u a n t r ọ n g , l à t r u n g g i a n t à i c h í n h l u â n c h u y ể n v ố n t ừ n ơ i t h ừ a s a n g n ơ i t h i ế u C ù n g v ớ i s ự p h á t t r i ể n v à m ở r ộ n g c ủ a h ệ t h ố n g N H T M , n h u c ầ u đ a d ạ n g h ó a c á c t i ệ n í c h v ề s ả n p h ẩ m v à d ị c h v ụ c ủ a ngân hàng ngày càng tăng nhưng hoạt động tín dụngvẫn làhoạtđộngkinh doanh chủyếu vàchiếmtỉtrọng cao trong thunhập của các ngân hàng Hoạt động tín dụng mang lại lợi nhuận cao đồng thời rủi ro tiềm ẩn cũng lớnvà thườngđểlạinhữnghậu quảnghiêmtrọng,RRTD làmốiquan tâmlớn không chỉ của riêng ngân hàng mà của cả nền kinh tế RRTD xuất hiện không chỉ tácđộngtrựctiếpđếnnguồnvốnngânhàng,màcóthểkéotheohệlụygâynguycơ phá sản cho ngân hàng và gây ra tác động tiêu cực đến toàn hệ thống ngân hàng.
Chínhvìvậy,việcnângcaochấtlượngvàgiảmthiểuRRTDluônlàvấnđềquan trọng hàng đầu mà bất kỳ ngân hàng nào cũng đặc biệt quan tâm.
Tại Việt Nam, hệ thống NHTM đang phát triển nhanh chóng cả về quy mô lẫn cấu trúc, tăng trưởng tín dụng luôn đi kèm với RRTD trong hệ thống Ngân hàng Việc kiểm soát có hiệu quả RRTD sẽ nâng cao hiệu quả sử dụng vốn và đẩy nhanh tốc độ luân chuyển vốn, từ đó thúc đẩy nền kinh tế phát triển Do tính chất quan trọng của hoạt động kinh doanh ngân hàng đối với nền kinh tế, hoạt động tín dụng cũng chịu tácđộng củanhiềuyếu tố thuộc vềngânhàng cũng nhưyếu tốđến từ môi trường tế vĩ mô Có nhiều nguyên nhân dẫn đến RRTD như rủi ro đến từ phíakhách hàng, rủi ro từ các yêu tố vĩ mô của nền kinh tế, cũng có thểrủiro xuất phát từ các yếu tố bên trong các ngân hàng Việc phân tích RRTD là cần thiết vì đây là dấu hiệu cảnh báo khi thị trường tài chính trở nên dễ bị tổn thương bởi những cú sốc, điều này sẽhỗ trợ cácnhà làm chính sách có những bướcđệm để có thể ứng phó được với biến động của nền kinh tế Từ năm 2012, thực hiện đề án cơ cấulạihệthốngcácTCTDgiaiđoạn2011–2015theoQuyếtđịnhsố254/QĐ/TTg ngày 01/03/2012 của Thủ tướng Chính phủ, quá trình tái cơ cấu hệ thống NHTM diễnranhằmhạn chếRRTD,giảmtỉlệnợxấu,nâng cao năng lựcquản trịtheotiêu chuẩn quốc tế. Đặc biệt, trong thời kỳ nền kinh tế đang khó khăn do ảnh hưởng từ đại dịch covid-19, tình hình nợ xấu đang tăng trưởng trở lại Nhận thấy tầm quan trọng của RRTD đối với sự phát triển ổn định của ngành ngân hàng cũng như cả nền kinh tế đặt trong bối cảnh đại dịch covid-19 gây những tác động tiêu cực Trên cơ sở tìm hiểu và vận dụng những mô hình nghiên cứu trong và ngoài nước, tác giả đã chọn đềtài“CácyếutốảnhhưởngđếnrủirotíndụngtạicácngânhàngthươngmạiViệt Nam” để xác định các yếu tố ảnh hưởng cũng như đánh giá được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến RRTD của các NHTM Việt Nam, từ đó đề xuất một số giải pháp quản lý nhằm hạn chế RRTD trong hoạt động kinh doanh ngân hàng.
Mụctiêuthựchiện
Mụctiêutổngquát: ĐánhgiácácyếutốảnhhưởngđếnRRTDtạicácNHTMViệtNamvà khuyến nghị giải pháp kiểm soát RRTD.
- Xácđịnhcácyếutốảnhhưởngvàđánhgiámứcđộảnhhưởngcủacácyếu tố tác động đến RRTD tại các NHTM Việt Nam.
Câuhỏinghiêncứu
Nhằmgiảiquyếttốtcácmụctiêunghiêncứucụthể,đềtàicầnlàmrõcác câu hỏi nghiên cứu sau:
Đốitượngvàphạmvinghiêncứu
Phạmvivềkhônggian:ĐềtàinghiêncứuđượcgiớihạnởcácNgân hàng thương mại Việt Nam Số liệu được thu thập ở 28 NHTM ViệtNam.
Phươngphápnghiêncứu
Luận văn sử dụng dữ liệu được thu thập từ nguồn dữ liệu thứ cấp là các báo cáo tài chính đã qua kiểm toán các NHTM tại Việt Nam được đăng trên website vietstock.vn và website chính thức của các NHTM được nghiên cứu Dữ liệu nghiên cứu phải đảm bảo tính liên tục trong ít nhất 5 năm, tại thời điểm thực hiện đềtàinghiên cứu,tácgiảchỉthu thậpđủdữliệu từBCTCcủa28NHTMViệtNam đến năm 2020.
Ngoàira,cácsốliệukinh tếvĩmô tácgiảthu thập trênWebsitecủaTổng cục thống kê (https://www.gso.gov.vn/), Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
(https://www.sbv.gov.vn/) và dữ liệu của World
Bank(https://www.worldbank.org/).
Phương pháp nghiên cứu định lượng là phương pháp dựa vào nguồn dữ liệu thu thập được để tiến hành hồi quy với dữ liệu dạng bảng động Theo các công trình nghiên cứu của Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015), Louzis và cộng sự (2012) và Ahlem Selma Messai (2013), tác giả đề xuất sử dụng phương pháp ước lượng GMM.
Ngoàira,luận văn cònsửdụng cácphươngpháp thốngkêmô tả,tổnghợp,sosánh,phântíchđểđánhgiáthựctrạngcácyếutốảnhhưởngđếnrủirotíndụng và vấn đề quản lý rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam.
Kếtcấucủaluậnvăn
Chương 2: Tổng Quan Lý Thuyết
Đónggópcủađềtài
- Vềmặtkhoahọc: Đềtàigópphầnbổsungthêmvàcủngcốthêmcácbằngchứngthựcnghiệm, từ đó khẳng định cơ sở lý thuyết vững chắc đối với chủ đề nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTM.
Thông qua kết quả nghiên cứu, có thể xác định và đánh giá được tác động của các yếu tố nội tại bên trong ngân hàng và các yếu tố từ môi trường vĩ mô với RRTD là cơ sở để các NHTM hoàn thiện hơn công tác quản lý RRTD, chủ động ứngphóvớibiếnđộngcủanềnkinhtếvĩmô,nhậndiệnsớmcáctácđộngtiêucực từcácyếu tốđặcđiểmngânhànggópphần nâng caohiệuquảhoạtđộngkinh doanh ngân hàng.
Bêncạnhđó,hoàn thànhbàinghiên cứu sẽgiúp tácgiảcảithiệnvànâng cao khả năng nghiên cứu khoa học đồng thời mở rộng thêm kiến thức và kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực nghiên cứu về rủi ro của ngân hàng.
CHƯƠNG2:TỔNGQUANLÝTHUYẾT Ở chương này, luân văn sẽ cung cấp cái nhìn tổng thể về RRTD về mặt lý thuyếtbaogồmcáckháiniệm,nguyênnhânvàtiêuchíđánh giáRRTDngânhàng Đồng thời, từ mặt lý thuyết, kết hợp với các nghiên cứu thực nghiệm từ trước, tác giả sẽ trình bày về những yếu tố ảnh hưởng đến RRTD.
Bêncạnhđó,luânvăntiếnhànhlượckhảovàtổnghợpcácnghiêncứutừ trước về tác động của các nhân tố đến RRTD tại các NHTM.
RủirotíndụngvàcácyếutốảnhhưởngđếnRRTD
Rủirotíndụng
RRTDlàthuậtngữđượcsửdụngrộngrãitronglĩnhvựcngânhàng.Các khái niệm về RRTD là đa dạng.
AnthonySauders(2007)nhậnđịnhRủirotíndụnglàkhoảnlỗtiềmẩnkhi ngânhàng thựchiện cáchoạtđộng cho vaynhưng dòng tiền thu vềtừkhoản cho vay của ngân hàng không như kế hoạch về cả số lượng và thời hạn. Ủy ban Basel có đề cập đến RRTD trong bộ Nguyên tắc quản trị RRTD (2000),RRTD được định nghĩa một cách đơn giản là khả năng bên vay nợ ngân hànghoặcbênđốitáckhôngđápứngcácnghĩavụcủamìnhtheocácđiềukhoản đã thỏa thuận.
Từ những hậu quả nặng nề mà RRTD mang đến cho hệ thống ngân hàng và nềnkinhtế,cóthểxemRRTDlàrủiroquantrọngnhấtcủacácngânhàng,nóxảy ra khi khách hàng vi phạm các nghĩa vụ đã cam kết(Bessis, 2002).
Nhưvậy,RRTD phátsinhkhingườiđivaykhông thựchiệnhoặcthựchiện không đầy đủ trách nhiệm thanh toán theo quy định trong hợp đồng tín dụng làm gia tăng tỉ lệ nợ xấu và ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận và khả năng thanh toán cũng như uy tín của ngân hàng Chính vì vậy, việc quản trị RRTD luôn là chủ đề quantrọng đượcquantâmhàngđầubởicácnhàquản trịtrong suốtquátrình hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
Rủi ro tín dụng luôn tồn tại và có thể xảy ra bất kỳ thời điểm nào trong suốt quá trình cấp tín dụng của ngân hàng Theo Ghosh (2012), có nhiều nguyên nhân dẫn đến RRTD,baogồmnguyênnhânbênngoàiđến từmôitrườngkinh tế,pháp lý và nguyên nhân bên trong xuất phát từ nội tại ngân hàng cũng như từ phía khách hàng vay vốn.
Nguyênnhântừmôitrường ĐâylànguyênnhânkháchquandẫnđếnRRTD,cũngnhưhoạtđộng của các chủ thể khác trong nền kinh tế, hoạt động của NHTM cũng chịu sự chi phối của nền kinh tế thị trường Tình trạng xấu đi của nền kinh tế dẫn đến hoạtđộng kinhdoanh bịtrìhoãndonhucầu vềhàng hóa,dịchvụgiảm làm cho doanh nghiệp giảm lợi nhuận kéo theo khả năng trả nợ bị ảnh hưởng Ngược lại, trong tình hình kinh tế phát triển nhanh chóng, số lượng sảnphẩmtạoranhiều,lợinhuậndoanhnghiệptăngcao,nângcaokhảnăng trả nợ của doanh nghiệp làm giảm rủi ro tín dụng.
Bên cạnh đó, hoạt động kinh doanh của ngân hàng cũng chịu sự tác độngtừnhữngbiếnđộngcủathịtrườngtàichính,vĩmôvàmôitrườngpháp lý thay đổi.
Hệthốngquảntrịrủirocủangânhàngcònchưachặtchẽ,cácchính sách tíndụng chưaphù hợp vớisựbiến động củanềnkinh tế,quytrình tín dụng chưađồng bộ,công táckiểmtra,kiểmsoátnộibộ chưacao lànhững nguyên nhân cụ thể có thể dẫn đến RRTD.
Một trong những nguyên nhân chủ quan dẫn đến RRTD là việc Ngân hàngquyếtđịnhcấptíndụngquádễdàng,khẩuvịrủirocao.Cácngânhàng chạy theo mục tiêu lợinhuận, thựchiện tăng trưởng tín dụng quá mức, đồng nghĩa với việc thiếu chặt chẽ trong quy trình cấp tín dụng và kiểm soát nguồn vốn của mình, từ đó dẫn đến tỉ lệ nợ xấu tăng cao.
Hiệu quả hoạt động kinh doanh ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ và rủi ro tín dụng tại ngân hàng Các yếu tố về quản lý tài chính, quy trình sản xuất, kế hoạch kinh doanh và sản phẩm cạnh tranh trực tiếp tác động đến lợi nhuận và khả năng thanh toán nợ cho ngân hàng, từ đó chi phối quá trình đánh giá rủi ro và quyết định cho vay của các tổ chức tài chính.
Bên cạnhđó,rủi rođạo đứccũng lànguyên nhângây ra RRTD.Điều này thểhiệnởkhíacạnh ýthứctrảnợcủakháchhàngvàsựtrung thựccủanhânviên tín dụng.
Khi NHTM có tỉ lệ nợ xấu cao, đồng nghĩa với có nhiều khoản vay khôngcókhảnăngthuhồicảgốcvàlãi,gâytìnhtrạngtrìtrệtrongquátrình luân chuyển vốn của ngân hàng Từ đó gây ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận và uy tín của ngân hàng.
RRTDkhôngđượckiểmsoáttốtcóthểgâymấtkhảnăngthanhkhoản và NHTM có nguy cơ phá sản hoặc đưa vào diện kiểm soát đặc biệt.
MộtkhiNHTMđốimặtvớicáchệquảtiêucựctừRRTD,cóthểdẫn đến hiệu ứng rút tiền đồng loạt trên thị trường do tâmlý lo sợ rủi ro đối với các khoản tiền gửi của người dân Điều này sẽ gây ảnh hưởng đến cả hệ thống NHTM, nghiêm trọng hơn, có thể dẫn đến nguy cơ sụp đổ của cả hệ thống ngân hàng nếu không có sự can thiệp kịp thời từ NHNN.
Ngân hàng đóng vai trò là cột sống của cả nền kinh tế, mối quan hệ giữa các NHTM và các chủ thể khác trong nền kinh tế là mối quan hệ 2 chiều có liênquan chặtchẽvớinhau.Vậy nên mộtkhiRRTD xảy rađốivới ngân hàng sẽ gây các tác động trực tiếp đến nền kinh tế Các doanh nghiệp có nhu cầu về vốn sẽ khó tiếp cận được, gây ảnh hưởng đến quá trình hoạt độngkinhdoanhtừđólàmtrìtrệsựổnđịnhvàpháttriểncủacảnềnkinhtế. Ởmứcđộnghiệmtrọnghơn,RRTDcóthểdẫnđếntìnhtrạngđổvỡ của ngân hàng, đe dọa đến toàn bộ nền kinh tế.
Tóm lại, RRTD gây hậu quả nghiệm trọng không chỉ riêng đối với NHTM vàmàlàvấnđềcủacảnềnkinh tế.Chính vìvậy,cácnhàquản trịngân hàng vàcơ quan quản lý Nhà nước cần có các biện pháp kiểm soát RRTD, đảm bảo sự phát triển ổn định của ngân hàng và cả nền kinh tế.
Nợxấulàmộtthuậtngữphổbiếntronglĩnhvựcngânhàng,đượcáp dụng rộng rãi trên toàn thếgiới, cónhiều cách định nghĩa nợ xấu tùy thuộc quan điểm của từng người Có thể hiểu nợ xấu là khoản nợ mà người vay chậm trễ trong việc thực hiện nghĩa vụ thanh toán gốc và lãi đến 90 ngày.
TạiViệtNam,TheoThôngtư11/2021/TT-NHNN,cáckhoảnchovay khách hàng được phân loại theo các mức rủi ro như sau:
Tỉ lệ nợ xấu là chỉ số phản ánh rõ nét chất lượng tín dụng của một ngân hàng Tỉ lệ nợ xấu có xu hướng tăng là dấu hiệu cho thấy ngân hàng đang gặp vấn đề trong quy trình cấp tín dụng và kiểm soát chất lượng tín dụng.Ngượclại,nếu tỉlệnàyđượckiểmsoátởmứcchophép,chothấykhả năng kiểm soát chất lượng các khoản cho vay tốt.
Dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) là các khoản chi phí được trích lập trước để bù đắp những tổn thất có thể xảy ra từ các khoản nợ không thu hồi được Dự phòng RRTD được tính vào chi phí hoạt động của ngân hàng, do đó sẽ làm giảm lợi nhuận của ngân hàng Ở hầu hết các quốc gia, dự phòng RRTD được chia thành dự phòng chung và dự phòng cụ thể.
Theo Ngân hàng nhà nước Việt Nam (2013), “dự phòng rủi ro là khoản tiền được trích lập đểdự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra khi kháchhàng của tổ chứctín dụng không thểthựchiệnnghĩa vụ theo cam kết đốivớitổchứctíndụng,chinhánhngânhàngnướcngoài.Dựphòngrủiro được tính theo dư nợ gốc và được hạch toán vào chi phí hoạt động của tổ chức tín dụng.”
CácyếutốảnhhưởngđếnRRTD
RRTD tại các NHTM chịu sự ảnh hưởng từ RRTD năm trước đó,Theo Makrivàcộng sự(2014)nhữngkhoảnnợxấu trướcđó chưađượcxửlýxong tại các
NHTM sẽ làm tăng tỉ lệ nợ xấu năm hiện hành.
16.000ngânhàngcủaDanielFoosvàcộngsự(2010)đượcthựchiệntrên16nước có ngành tài chính phát triển trong giai đoạn 1997-2007 và nghiên cứu của
SomanadeviThiagarajanvàcộngsự(2011)vềcácyếutốtácđộngđếnRRTDtrong giai đoạn từ năm 2001 đến năm 2010 tại 37 ngân hàng Ấn Độ đã tìm thấy sự ảnh hưởng của RRTD trong quá khứ với độ trễ một năm đến RRTD trong năm hiệnhành.
Mục đích của việc trích lập dự phòng RRTD là để bù đắp các tổn thất, đảm bảokhảnăngthanhkhoảncủangânhàngtrongtrườnghợpkháchhàngchưacókhả năng trả nợ Qua đó cho thấy có sự ảnh hưởng trực tiếp từ dự phòng RRTD đếnRRTD.
NghiêncứucủaSalasvàSaurina(2002)tạicácNHTMvàquỹtiếtkiệmTây Ban Nha trong giai đoạn từ năm 1985 đến 1987 cho thấy dự phòng RRTD có tác động tích cựcđến tỉ lệ nợxấu Nghiên cứu của Hasan vàWall (2004) cũng cho kết quả tương tự.
Sựgiatăngcủacáckhoảnvaylàmộttrongnhữngyếutốảnhhưởngđến RRTD của ngân hàng (Kohler, 2012).
Cavallo và Majnoni (2002) đã tìm thấy được tăng trưởng tín dụng có mối tương quan ngược chiều với RRTD Cùng quan điểm trên, Khemraj và Pasha (2009);PackervàZhu(2012)cũngtìmthấyảnhhưởngtiêucựccủatăngtrưởngtín dụng đến RRTD Các nghiên cứu chỉ ra rằng, RRTD có xu hướng thấp khi tăng trưởng tín dụng tăng.
Bài nghiên cứu của Daniel Foos và cộng sự (2010) tìm thấy tăng trưởng tín dụng trong điều kiện các tiêu chuẩn cho vay được nới lỏng sẽ ảnh hưởng tích cực đến RRTD với độ trễ từ 2 đến 4 năm Cùng nhận định trên, Somanadevi
Thiagarajanvàcộngsự(2011)thựchiệnnghiêncứutạicácngânhàngẤnĐộtrong giaiđoạn2001–2010cũngtìmthấymốiquanhệcùngchiềugiữatăngtrưởngtín dụng và RRTD với độ trễ 2 năm.
Khả năng sinh lời thể hiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng Khi chỉ số này tăng cao, cho thấy ngân hàng hoạt động có hiệu quả, chất lượng tín dụng và quản trị rủi ro tốt hơn Nhờ đó, ngân hàng có khả năng giảm tỷ lệ nợ xấu, đảm bảo tính an toàn và bền vững trong hoạt động.
Công trình nghiên cứu củaHasna Chaibi và Zied Ftiti (2015)đã chỉ ra sự tương quan tráichiềugiữakhảnăng sinh lợivàRRTDtạicácngân hàng ởĐứcvà Pháp Cùng quan điểm, Lousis và cộng sự (2012) nghiên cứu 9 ngân hàng thương mại tại Hy Lạp từ Quý 1/2013 đến Quý 3/2009 cũng cho kết quả tương tự.
Giả thuyết “too big to fail” của Berger và DeYoung (1997) cho rằng các NHTMlớnsẽcókhuynhhướngdễdàngchấpnhậnrủirotíndụngnhiềuhơn.Theo Louzis và cộng sự (2012) cho rằng có sự tác động tích cực của quy mô ngân hàng đến nợ xấu.
Tráivớiquanđiểmtrên,nghiêncứucủaSalasvàSuarina(2002);Rajanvà Dhal (2003) đều cho thấy sự tương quan trái chiều giữa quy mô ngân hàng vàRRTD.
Nghiên cứu của Zribi và Boujelbène (2011) cho thấy các ngân hàng lớn có hệ thống quản trị rủi ro tốt hơn và danh mục tín dụng đa dạng hơn Điều này giúp các ngân hàng có nhiều lựa chọn cho vay hơn, do đó giảm thiểu RRTD Do đó, mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và RRTD có thể mang tính tích cực.
Tổng sảnphẩmquốcnội(GrossDomesticProducts,GDP)làthướcđophản ánh giá trị của tất cả sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra ở một khu vực trong một khoảng thời gian xác định (thường là một năm).
Tăng trưởng GDP có tính chu kỳ Trong thời kỳ tăng trưởng kinh tế, các công ty kinh doanh có hiệu quả, có thị trường tiêu thụ hàng hóa vàdịch vụ sẽ thúc đẩycáccôngtyđầutưmởrộngsảnxuấtkinhdoanh,tăngtrưởngvềquymôvàlợi luận, từ đó giúp cho doanh nghiệp có đủ nguồn lực trả nợ, ngược lại khả năng trả nợ của doanh nghiệp sẽ giảm xuống trong thời kỳ kinh tế suy thoái.
Mức độ ảnh hưởng của tăng trưởng GDP và RRTD tại các ngân hàng phụ thuộc vào các giai đoạn của chu kỳ kinh tế (Hasna Chaibi & Zied Ftiti, 2015) Cụ thể trong thời kỳ kinh tế tăng trưởng, người đi vay có đầy đủ khả năng để thanh toáncáckhoảnnợ,tuynhiên tronggiaiđoạnsuy thoáisẽsuygiảmkhảnăng trảnợ của khách hàng Kết quả nghiên cứu tìm thấy tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều với RRTD.
Trong nghiên cứu của Fofack và Hippolyte (2005), đã tìm thấy mối quan hệ tương quan tích cực giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu Cụ thể, khi lạm phát gia tăng, giá trị thực tế của các khoản vay sẽ giảm, do đó, người vay có thể trả nợ dễ dàng hơn.
Nkusu (2011) thực hiện nghiên cứu tại 26 quốc gia phát triển giai đoạn từ năm1998đến năm2009,kếtquảcho thấy tỉlệlạmphátcó tácđộng cùng chiềuvới
RRTD.Lạmphátcaocũng có thểlàmgiảmkhảnăng trảnợcủakhách hàng doviệc giảm thu nhập thực tế Đồng thời, tình trạng lạm phát tăng cao sẽ làm giảm giá trị đồng tiền kéo theo sự tăng đột biến của giá cả hàng hóa dẫn đến chi phí sản xuấtg i a t ă n g , ả n h h ư ở n g đ ế n h i ệ u q u ả h o ạ t đ ộ n g c ủ a d o a n h n g h i ệ p t ừ đ ó l à m s u y g i ả m k h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a d o a n h n g h i ệ p
Do những kết quả hồi quy được tìm thấy là khác nhau từ các nghiên cứu trướcđây,mốiquanhệgiữalạmphátvàRRTDcó thểlàtíchcựchoặctiêucựcđến RRTD ngân hàng (Castro, 2013).
Khi tỉ lệ thất nghiệp tăng cao, nhiều người mất việc làm ảnh hưởng đến khả năngchitrả,điềunàydẫnđếnRRTDtăng.Đồngthời,tỉlệthấtnghiệpcònthểhiện khía cạnh doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong hoạt động kinh doanh phải cắt giảm, sa thải nhân viên, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp.
NghiêncứucủaHasnaChaibivàZiedFtiti(2015)vàAhlemSelmaMessai (2013) đều cho rằng khi tỉ lệ thất nghiệp tăng sẽ dẫn đến RRTD tăng theo.
Tổngquancácnghiêncứu
Cácnghiêncứunướcngoài
SalasvàSaurina(2002)nghiên cứu sựtácđộng củacácyếu tốthuộcvềngân hàngvàcácyêu tố vĩmô đến những khoảnvay cóvấn đềtạicácNHTMvàquỹ tiết kiệm Tây Ban Nha từ 1985 đến năm 1997 Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng và tăng trưởng GDP là những nhân tố giải thích cho RRTD Đồng thời, nghiên cứut ì m t h ấ y r ằ n g c ó s ự k h á c b i ệ t đ á n g k ể g i ữ a N H T M v à q u ỹ t i ế t k i ệ m , đ i ề u n à y c h o t h ấ y l o ạ i h ì n h t ổ c h ứ c t í n d ụ n g c ó ả n h h ư ở n g đ ế n v i ệ c q u ả n l ý R R T D c ủ a t ổ c h ứ c
Nghiên cứu của Rajan và Dhal (2003) phân tích tình trạng nợ xấu tại các ngânhàngẤnĐộ.Kếtquảnghiêncứuchothấyquymôngânhàngvàtăngtrưởng GDP có ýnghĩa thống kê và có tác động đến RRTD, nghiên cứu chỉra mối tương quan ngược chiều giữa quy mô ngân hàng với nợ xấu, đồng thời cho thấy tăng trưởng GDP có ảnh hưởng tích cực đến nợ xấu.
Nghiên cứu của Berge và Boye (2007) đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Bắc Âu từ năm 1993 đến năm 2005 Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ xấu chịu ảnh hưởng đáng kể bởi lãi suất thực và tỷ lệ thất nghiệp.
Nghiên cứu các yếu tố quyết định rủi ro tín dụng của các ngân hàng Ấn Độ giaiđoạn1994–2005củaAbhimanDas&SaibalGhosh (2007)cho thấyyếu tốvĩ mô là tăng trưởngGDP và cácyêu tốnội tại như tăng trưởng tíndụng, chi phíhoạt động và quy mô ngân hàng đều có tác động đến RRTD.
Nghiên cứu của Louzis và cộng sự (2012) cho thấy nợ xấu (NPL) tại các ngân hàng Hy Lạp chịu ảnh hưởng bởi cả yếu tố vĩ mô (tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất) và hiệu suất hoạt động của ngân hàng.
Nghiên cứu của Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013) về các yếu tố tác động đến nợ xấu tại 85 ngân hàng ở ba quốc gia là Italy, Tây Ban Nha và Hy Lạp trong giai đoạn từ 2004 đến 2008 Kết quả nghiên cứu chỉ ra tỉ lệ thất nghiệp vàlãisuấtcó tácđộngcùngchiềuvớinợxấu.Tăng trưởngGDPvàkhảnăng sinh lợi có tác động trái chiều đến nợ xấu.
MarijanaCurak,SandraPepurvàKlimePoposki(2013)nghiêncứucácyếu tố quyết định các khoản nợ xấu tại các ngân hàng Đông Nam Châu Âugiai đoạn 2003 – 2010 với dữ liệu thu thập từ 69 ngân hàng tại 10 quốc gia trong khu vực.
Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015) nghiên cứu cácyếu tố tác động đến
Tác giả sử dụng phương pháp GMM để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng, sử dụng dữ liệu bảng động của Pháp và Đức từ năm 2005 đến 2011 Kết quả cho thấy các yếu tố kinh tế vĩ mô như GDP, lãi suất, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá, hiệu quả và đòn bẩy có tác động đến tình hình tài chính rủi ro (RRTD).
Cácnghiêncứutrongnước
ĐỗQuỳnhAnhvàNguyễnĐứcHùng (2013) thựchiệnnghiên cứucácnhân tố ảnhhưởng đếnnợxấu củacácNHTMViệtNamtronggiaiđoạn2005đến2011
Kếtquảướclượng cho thấy tỉlệnợxấu củanămtrướcvàtỉlệtăng trưởng tíndụng có tác động mạnh lên tỉ lệ nợ xấu của các ngân hàng năm hiện hành, quy mô ngân hàng có tác động tích cực với nợ xấu, từ đó cho thấy các ngân hàng lớn thường có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn trong việc cho vay dẫn đến tỉ lệ nợ xấu sẽ cao hơn Đồng thời, nợ xấu cũng chịu sự ảnh hưởng đến từ môi trường vĩ mô
VõThịQuývàBùiNgọcToản(2014)đãtìmramốiquanhệgiữanợxấu với độ trễ 1 năm, tăng trưởng tín dụng, và tăng trưởng GDP với RRTD Kết quả ước lượng cho thấy biến trễ của tỉ lệ tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng GDP với đột r ễ 1 n ă m c ó ả n h h ư ở n g n g ư ợ c c h i ề u v ớ i R R T D D ự p h ò n g r ủ i r o t í n d ụ n g n ă m t r ư ớ c v à R R T D c ó m ố i q u a n h ệ c ù n g c h i ề u
Nguyễn ThịNgọcDiệp vàNguyễn MinhKiều(2015)thựchiệnnghiêncứu xác định nhóm yếu tố đặc điểm ngân hàng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại 32
NHTMViệtNamtrong giaiđoạn2010–2013.Kếtquảnghiên cứu chỉrađượcba yêu tố bao gồm quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng và tỉ lệ chiphíhoạt động trên thu nhập hoạt động có ảnh hưởng đến RRTD, có ý nghĩa đối với các NHTM, giúp nhà quản trị ngân hàng nhận diện và đánh giá tác động của các yếu tố vĩ mô đến RRTD từ đó có các quyết sách phù hợp cho từng giai đoạn phát triển.
Nguyễn Thị Hồng Vinh và Nguyễn Minh Sáng (2018), thực hiện đánh giá mứcđộtácđộng củacácyếu tốvĩmô vàcácyếu tốnộitạingânhàngđếnnợxấu của các NHTM tại các quốc gia khu vực Đông Nam Á, dựa trên dữ liệu của 204 ngân hàng trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2015 Kết quả đã cung cấp các bằng chứng chỉracácyếu tốthuộcvềngân hàngvàyếu tốtừmôitrường vĩmôđều có tác động đến nợ xấu của các ngân hàng trong khu vực nghiên cứu.
Môhìnhsử dụng Biếnphụthuộc Biếnđộclập Kếtquảnghiêncứu
NHTMvàquỹ tiết kiệm Tây Ban Nha(1985- 1997)
Quy mô ngân hàngtác độngngược chiều với RRTD, tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều với RRTD, tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến tỷlệ nợcó vấn đề.
Dữ liệu bảngvớimô hình FEM,REM.
Quymô ngân hàngvà môitrường kinh doanh tác độngngược chiều đến nợ xấu TăngtrưởngGDP tác động cùng chiều với nợ xấu.
Hệ thốngngân hàng Bắc Âu (1993 –2005)
Lãisuất thực và tỉlệ thất nghiệp có ảnh hưởng đến nợ xấu.
Môhìnhsử dụng Biếnphụthuộc Biếnđộclập Kếtquảnghiêncứu
Cácngânhàng Ấn Độ giai đoạn 1994 – 2005
TăngtrưởngGDP và các yêu tố nội tại như tăng trưởng tínd ụ n g , c h i p h í hoạt độngvà quymô ngân hàng đều có tác động đến RRTD.
Dữ liệu bảng,GMM Tỉlệnợxấu
Nợ xấu bị tác độngbởi tốc độ tăng trưởng GDP, tỉ lệ thất nghiệp, lãi suất, ROE, quy mô ngân hàng, thu nhập lãi ngoài.
85 ngân hàng (Italia,HyLạp và Tây Ban Nha)giaiđoạn20 04-2008
Dữ liệu bảng,GMM Tỉlệnợxấu
Tăng trưởng GDP và ROA có ảnh hưởngngược chiều đến tỉlệ nợ xấu Tỉ lệ thất nghiệp và lãi suất ảnh hưởng tích cực đến nợ xấu.
Môhìnhsử dụng Biếnphụthuộc Biếnđộclập Kếtquảnghiêncứu
Cácngânhàng Đông Nam Châu Âu(2003- 2010)
Dữ liệu bảng,GMM Tỉlệnợxấu
Có mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng, ROA và tỉ lệ nợ xấu Ở cấpđ ộ v ĩ m ô , t ă n g t r ư ở n g
G D P , l ạ m p h á t v à l ã i suất đều có tác độngđến nợ xấu.
Tỉlệthấtnghiệp Lạmphát Lãisuất Tăngtrưởngtíndụng ROA
147ngânhàng Phápvà133 ngân hàng Đức(2005- 2011)
Dữ liệu bảng,GMM Nợxấu
TăngtrưởngGDP, lãi suất, tỉ lệ thất nghiệp và tỉ giá hối đoái có ảnh hưởngmạnh đến nợ xấu của cả hai quốc gia Ngân hàngPháp chịu ảnh hưởng từ chính sách tín dụng và hiệu quả sử dụng vốn Ngân hàng Đức chịu ảnh hưởng của đòn bẩy.
Tỉ lệlạmphát Lãisuất Tỉlệthấtnghiệp Tỉgiáhốiđối Hiệuquả Đònbẩy Quymôngânhàng Lợinhuận
Dữ liệu bảng, REM, FEM,GMM.
TăngtrưởngGDP Nợ xấu có ảnh hưởng đến năm kế tiếp Lạm phát, tăng trưởng GDPt á c đ ộ n g đ ế n n ợ x ấ u
Tác giả Phạm vi nghiêncứu Môhìnhsửd ụng Biếnphụthuộc Biếnđộclập Kếtquảnghiêncứu
Võ Thị Quý và BùiNgọc
Tăngtrưởngtíndụng Quy mô ngân hàng Tăng trưởng GDP Tăngtrưởngtín dụng Quy mô ngân hàng Chi phí hoạt động/thu nhập Thu nhập ròng
Vốn chủ sở hữu Hiệuquảngânhàng Tốc độ tăngtrưởngtíndụng Tỉ lệ cho vay/tiền gửi Quy mô ngân hàng Tăngtrưởngkinhtế Lạm phát
RRTD, tăng trưởng tín dụng, tăng trưởngGDP độ trễ một nămcó tác động đến RRTD.
Tăngtrưởngtín dụng, quymô ngân hàng, và tỉ lệ chi phí hoạt độngtrên thunhậpcóảnhhưởngđếnRRTD. Độ trễ của tỉlệ nợ xấu và tỉlệ cho vay/tiền gửi, vốn chủ sở hữu, lạm phát và thất nghiệp tác độngcùng chiều đến nợ xấu Tăngtrưởngtín dụng, quy mô ngân hàng và tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều đến nợ xấu.
Nhậnđịnhtừlượckhảocôngtrìnhnghiêncứutrước
Thôngqualượckhảocáccông trình nghiêncứu từtrướcvềcácnhântốảnh hưởng đến RRTD, tác giả có những nhận định sau:
Mộtlà,cácnghiêncứusửdụngđồngthờicácyếutốvĩmônhưtăngtrưởng GDP, tỉ lệ lạm phát, tỉ lệ thất nghiệp, lãi suất,…và các yếu tố vi mô thuộc nội tại ngân hàng như dự phòng RRTD, tăng trưởng tín dụng, khả năng sinh lời, quy mô ngân hàng,đòn bẩy và tỉ lệ cho vay trên huy động để đánh giá mức độ ảnh hưởng đến RRTD tại các ngân hàng.
Hailà,phươngpháp ướclượng sửdụng trong cácnghiên cứu làkhácnhau bao gồm phương pháp bình phương bé nhất (OLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên, hồi quy hai giai đoạn (2SLS), mô hình hồi quy moments tổng quát (GMM) Kết quả ước lượng mức độ tác động và chiều hướng tácđộng củacácbiến làkhácnhau.Điều nàyphụthuộcvàođặcđiểmkinh tế của từng khu vực, mẫu nghiên cứu cũng như thời gian nghiên cứu.
Các nghiên cứu từ trước đã phần nào làm rõ được mức độ tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô và yếu tố vi mô xuất phát từ nội tại ngân hàng đến RRTD của hệ thống NHTM Trên cơ sở kế thừa và phát huy các công trình nghiên cứu từ trước,tácgiảlựachọncácyếu tốvĩmôvàcácyếu tốnộitạingân hàngđểđánhgiá mức độ ảnh hưởng đến RRTD trong đề tài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTM Việt Nam” trong giai đoạn 2012 – 2020.
Rủi ro tín dụng là nguy cơ mà người vay không thể thực hiện hoặc thực hiện không đầy đủ trách nhiệm thanh toán theo cam kết ban đầu Rủi ro này có thể xảy ra trong bất kỳ giai đoạn nào của quá trình cấp tín dụng, dẫn đến hậu quả làm tăng nợ xấu, ảnh hưởng trực tiếp đến sự ổn định của ngân hàng và nền kinh tế nói chung.
Từviệclượckhảonhữngcôngtrìnhnghiêncứutrongvàngoàinướctácgiả đã cho thấy cái nhìn tổng quát hơn về các yếu tố vĩ mô và các yếu tố nội tại ngân hàng có ảnh hưởng ảnh hưởng đến RRTD Đây là tiền đề để tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu ở chương tiếp theo.
Trong chương này, luận văn sẽ tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu, trình bàyvềdữliệunghiêncứu,đềxuấtbiếnvà,đồng thờitácgiảsẽphân tíchvà lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp với dữ liệu và biến nghiên cứu.
Môhìnhnghiêncứu
Dựa trên các nghiên cứu trước đó, tác giả lựa chọn mô hình của Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015) làm mô hình gốc để xây dựng mô hình nghiên cứu thực nghiệm nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hiệu quả hoạt động tài chính (RRTD) tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Mô hình nghiên cứu được đề xuất bao gồm các biến độc lập: kích thước ngân hàng, tỷ lệ chi phí trên tổng thu nhập, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và biến phụ thuộc là RRTD.
Trongđó: αlàhằngsố i=1,2,…28(Ngân hàngthứi) j=1,2,…9(Thứtựcácnăm,từnăm2012đến năm2020)
Xi,tlàvectorcácbiếnđộclập (baogồmcácbiếnnộitạingânhàngvàcácbiến vĩ mô) của ngân hàng i ở năm t. γ,βlàvectorcủacáchệsốướclượng. νil àcácđặctínhcủangânhàngkhôngquansátđược εi,tl à p h ầ n d ư c ủ a m ô h ì n h
Biếnnghiêncứu
Căn cứ vào phân tích các yếu tố tác động đến RRTD và lược khảo những nghiên cứu từ trước như đã đề cập ở Chương 2, tác giả lựa chọn ra 9 biến cho mô hìnhnghiên cứu,trong đóbiếnphụ thuộclàtỉlệnợxấu(NPL)và8biếnđộc lập (biến giải thích) Biến độc lập được chia thành 2 nhóm bao gồm nhóm các yếu tố nội tại ngân hàng và nhóm các yếu tố vĩ mô.
Cơ sở để lựa chọn các biến vĩ mô trong mô hình tác giả chủ yếu dựa vào nghiêncứucủaHasnaChaibivàZiedFtiti(2015)sửdụngđadạngcácyếutốvĩmô trong bài nghiên cứu yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng ở hai nền kinh tế lớn là Pháp và Đức Nghiên cứu các yếu tố vĩ mô và các yếu tố ngân hàng cụ thể quyết định các khoản nợ xấu ở Hy Lạp của Louzis và cộng sự (2012) và Rajan và Dhal (2003)phân tíchnợxấu tạicácngânhàng Ấn Độlàtiềnđềđểtácgiảlựachọn các biến nghiên cứu.
STT Tên biến Môtả Cáchđolường Nghiêncứutrước
Tỉ lệ nợ xấu–biến đại diện choRRTD
Rajan và Dhal (2003); HasnaChaibivàZiedFtiti (2015);Louzisvàcộngsự(2012)
Rủi ro tín dụng ngân hàngvớiđộ trễ1năm
HasnaChaibivàZiedFtiti (2015); Đỗ Quỳnh Anh, NguyễnĐứcHùng(2013)
Rajan và Dhal (2003); Ahlem Selma Messai (2013);HasnaChaibivà ZiedFtiti(2015)
SalasvàSuarina(2002); Rajan và Dhal (2003); Ahlem Selma Messai(2013)
Khả năng sinhlờicủa ngân hàng
Louzis và cộng sự (2012); Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015); Nguyễn Thị Hồng Vinh&NguyễnMinhSáng (2018)
5 SIZE Qui mô ngânhàng ln(𝑇ổ𝑛𝑔𝑡à𝑖𝑠ả𝑛)
Mẫu nghiên cứu bao gồm 28 NHTM Việt Nam đang hoạt động trong giai đoạn 2012 – 2020 Tác giả lựa chọn cácngân hàng trong nghiên cứu là ngẫu nhiên
Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ báo cáo tài chính hợp nhất đã qua kiểm toán trên websitevietstock.vnvàwebsitecủacácNHTMđượcnghiêncứu.Saukhitiến hành tổng hợp và sử lý dữ liệu, tác giả thu được một bảng không cân bằng với 248 quan sát trong thời gian 9 năm (2012 – 2020).
Giảthuyếtnghiêncứu
Rủirotíndụng ngânhàngtrongquákhứvớiđộtrễmộtnăm
Tỉ lệ nợ xấu trong quá khứ có tác động đến tỉ lệ nợ xấu hiện hành Theo nghiên cứu của Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015), các khoản nợ xấu chưa được giải quyết từ trước sẽ làm gia tăng tỉ lệ nợ xấu trong năm tiếp theo tại các ngân hàng (Makri và cộng sự, 2014).
Từnhữngnghiên cứu trướcđó,tácgiảđặtgiảthuyếtmốiquan hệgiữa RRTD trong quá khứ với độ trễ 1 năm và RRTD như sau:
GiảthuyếtH 1 :Cómốiquan hệcùng chiềugiữaRRTD vớiđộtrễ1năm vớiRRTD trong năm hiện hành.
DựphòngRRTD
Dự phòng RRTD là khoản tiền ngân hàng trích trước để ứng phó với những tổnthấtxảyrachokhoảnvay.Ngânhàngsẽtríchlậpdựphòngcaohơnchonhững khoảnvayđượcđánhgiálàrủiro caohơn.Nhưvậy,khidựphòng RRTD tăng cao cho thấy RRTD của ngân hàng cũng tăng theo Do đó, tác giả dự kỳ vọng có mối quan hệ cùng chiều giữa RRTD và dự phòng RRTD.
Tăngtrưởngtíndụng
Tăng trưởng tín dụng là sự gia tăng lượng tín dụng đang lưu hành qua các năm Tăng trưởng tíndụng có thể thúcđẩy tăng trưởng kinh tế, đầu tư và tiêudùng qua giúp cho các doanh nghiệp, hộ kinh doanh dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay, hoạt động kinh doanh tốt, người vay dễ dàng trả nợ cho ngân hàng từ đó làm giảm RRTD Tuy nhiên, nếu tăng trưởng tín dụng quá mức, chưa kiểm soát được chất lượng tín dụng có thể gây ra có thể gây ra những bất ổn cho nền kinh tế từ đó gia tăng RRTD.Vậynên,mốiquanhệgiữatăngtrưởng tíndụngvàRRTDcó thểcùng chiều hoặc ngược chiều.
Khảnăngsinhlời
Kết quả nghiên cứu củaHasna Chaibi và Zied Ftiti (2015)đã tìm thấy mối quanhệngượcchiềugiữakhảnăngsinh lợivàRRTD tạicácngânhàngởPhápvà Đức.Cùng quanđiểmđó,nghiên cứu củaLousisvàcộng sự(2010)cũng cho rằng có mối quan hệ nghịch chiều giữa khả năng sinh lời và RRTD.
Khả năng sinh lợi của các NHTM cao thể hiện hiệu quả hoạt động kinh doanhvàchấtlượngquảnlýtốt,làmgiảmrủirotíndụngcủangânhàng.Dựkiến khả năng sinh lời có mối tương quan ngược chiều với RRTD.
Quymôngânhàng
Quymôngânhàngthểhiệntổngtàisảnmàngânhàngđangquảnlý.Quy mô ngânhàng có thể được sử dụng đểđo lườngsức mạnh tàichínhvà khảnăng chịu rủi ro của ngân hàng.
Cácngânhàng lớn cóhệthốngquản trịrủiro tốthơn,quy trình tíndụng chặt chẽhơnvànhiềukinhnghiệmhơntrongviệcquảnlý,giámsát.Đồngthời,cácngân hàng lớn được giám sát chặt chẽ bởi cơ quan quản lý điều này giúp hạn chế rủi ro cho cácngân hàngnày.Cácnghiêncứu củaSalasvàSuarina(2002);RajanvàDhal (2003) đều tìm thấy mối quan hệ nghịch biến giữa quy mô ngân hàng và RRTD Tác giả dự đoán có mối quan hệ nghịch biến giữa quy mô ngân hàng và RRTD
TăngtrưởngGDP
Trongthờikỳkinhtếpháttriển,tăngtrưởngGDPthựctếcao,doanhnghiệp có nhiều khảnăngkiếmđược lợi nhuận làmtăngkhả năng trảnợ; tương tự đối với người lao động cơ hội việc làm và thu nhập tăng cũng làm tăng khả năng trả nợ.
Nghiên cứu củaHasna Chaibi và Zied Ftiti (2015)chỉ ra rằng trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng, khả năng trảnợ củakhách hàng tăng;ngược lại tronggiaiđoạn kinh tế suy thoái khả năng trả nợ của khách hàng giảm Tương tự, các nghiên cứu củaSalasvàSuarina(2002);RajanvàDhal(2003)đều tìmthấy mốiquan hệngược chiều giữa tăng trưởng GDP và RRTD Dự đoán rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng GDP và RRTD.
Tỉlệlạmphát
Lạm phát cao làm giảm giá trị thực tế của các khoản vay do đó có thể giúp cho việctrảnợcủakhách hàngđượcdễdàng (Fofack &Hippolyte,2005).Tácgiả dự đoán rằng tỉ lệ lạm phát và RRTD có tương quan trái chiều.
Tỉlệthấtnghiệp
NghiêncứucủaLouzisvàcộngsự(2012);AhlemSelmaMessaivàFathi Jouini (2013) đã tìm thấy mối quan hệ tích cực giữa tỉ lệ thất nghiệp và RRTD.
Tỉ lệ thất nghiệp cao dẫn tới nguồn thu nhập của các cá nhân giảm sút, khiến họ khó khăn trong việc thanh toán các khoản nợ Bên cạnh đó, tỉ lệ thất nghiệp cũng phản ánh tình hình kinh doanh của các doanh nghiệp đang bất ổn, làm ảnh hưởng đến lợi nhuận và khả năng trả nợ của họ Do đó, có thể dự đoán rằng mối quan hệ giữa tỉ lệ thất nghiệp và RRTD là cùng chiều, tức là khi tỉ lệ thất nghiệp tăng thì RRTD cũng gia tăng.
Phươngphápnghiêncứu
Để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu là xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTM Việt Nam, tác giả đề xuất sử dụng phương pháp ướclượngGMM(Generalizedmethodofmoments).PhươngphápGMMcó2dạng phổ biến được sử dụng rộng trong các nghiên cứu hiện nay là GMM sai phân
(Difference GMM – DGMM) được giới thiệu lần đầu bởi Arellano và Bond (1991) và GMM hệ thống (System GMM – SGMM) được đề xuất và phát triển bởi
Blundell và Bond (1998) Phương pháp DGMM thực hiện chuyển đổi mô hình ban đầu về dạng mô hình sai phân để giải quyết các khuyết tật Trong khi phương pháp
SGMM sử dụng kết hợp phương trình sai phân và phương trình gốc ban đầu đểt h ự c h i ệ n ư ớ c l ư ợ n g c á c t h a m s ố T h ô n g t h ư ờ n g p h ư ơ n g p h á p S G M M s ẽ h i ệ u q u ả h ơ n s o v ớ i phươngphápDGMMđặcbiệtđốivớicácmô hình có sốquan sátíthơn.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM để ước lượng tham số của mô hình, cụ thể nghiên cứu sẽ thực hiện hồi quy theo phương pháp SGMM hai bước Phương pháp GMM được lựa chọn trong nghiên cứu này vì những ưu điểm sau:
(i) Dữliệunghiên cứu làdữliệubảngđộngkhông cânbằngvàcácbiến giải thích là liên tục.
(ii) Phùhợp vớichuỗithờigianvàsốđốitượngnghiên cứu,cụthểthờigian nghiên cứu là 9 nhỏ hơn số đối tượng nghiên cứu là 28.
(iv) MôhìnhnghiêncứucóđưabiếnđộtrễcủabiếnphụthuộclàNPLi,t-1để làm biến độc lập nên sẽ có tương quan với phần vi.
Do tồn tại những vấn đề về OLS, FEM, REM, các phương pháp hồi quy thông thường không giải thích chính xác các ước lượng của mô hình, phương pháp ước lượng GMM được sử dụng để khắc phục các khuyết tật của mô hình hồi quy như phương sai thay đổi, tự tương quan đảm bảo cho kết quả ước lượng vững, không chệch.
(1)tachuyểnđổisangphương trình saiphânbậc1đểloạibỏtácđộng củaphầnviNPLi,t-
N PLi,t-1= γ ( N P Li,t-1- N P Li,t-2) + β’(Xi,t-1- Xi,t-2) + (εi,t− εi,t−1) ΔNPLNPL i,t =ΔNPLγNPLNPL i,t−1 +β’ΔNPLX i,t +ΔNPLε i,t (1’)
Tuynhiên,NPLi,t-2t ư ơ ngquanvớiΔNPLi,t-1như nglạikhôngtươngquanvới Δεi,tv ớ i t =
Tính vững của phương pháp ước lượng GMM phụ thuộc vào các biến công cụ,vìvậy tacần thựchiện cáckiểmđịnhđểxácđịnh tính phù hợp củamôhình,cụ thể luận văn sử dụng hai kiểm định được đề xuất bởi Arellano and Bond (1991): o Kiểmđịnhtínhràngbuộcquámức(OveridentifyingRestrictions)củacác biến công cụ Sử dụng kiểm định Sargan hoặc Hansen để xác định tính phù hợp của các biến công cụ Kiểm định Sargan hoặc Hansen với giảthuyếtH 0 : biến công cụ là ngoại sinh– nghĩa là không tương quan vớiphần dư của mô hình Lúc này, giá trị p của kiểm định Sargan hoặc Hansen càng tiến đến 1 càng tốt. o Kiểmđịnhphầndưcủamô hình có tựtươngquanbậc2 haykhông.Kiểm định Arellano – Bond (AR(2)) giúp kiểm tra tự tương quan ở các cấp độ,giả thuyết làH 0 : mô hình không tự tương quan ở bậc 2.
Khi sử dụng phương pháp hồi quy GMM, cần tuân thủ các nguyên tắc sau để đảm bảo kết quả ước lượng đáng tin cậy: Thứ nhất, số năm nghiên cứu phải nhỏ hơn số đơn vị nghiên cứu; thứ hai, số lượng công cụ sử dụng không được lớn hơn số lượng đơn vị nghiên cứu.
Luận văn sử dụng số liệu của 28 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm
2012 – 2020 để tiến hành nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố tố đến RRTD Tácgiả lựa chọn phương pháp hồiquy GMM,được sửdụng rộng rãi trong mô hìnhdữliệudạngbảngđộngvàmôhìnhnghiên cứu có sửdụng độtrễcủabiến phụthuộclàmbiếngiảithích.Đồngthời,tácgiảphântíchvàdựđoánchiềuhướng tác động của các yếu tố từ đó đề xuất các giả thuyết nghiên cứu.
Tỉ lệ tăng trưởng GDP ở Việt Nam giai đoạn 2012 - 2020
Chương 4 trình bày thực trạng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Kết quả hồi quy cho thấy mô hình nghiên cứu hợp lệ Thảo luận về kết quả nghiên cứu gồm: (a) ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô lên rủi ro tín dụng; (b) ảnh hưởng của các yếu tố ngân hàng lên rủi ro tín dụng; (c) đánh giá mức độ hiệu quả của các biện pháp quản lý rủi ro tín dụng của ngân hàng.
Tìnhkinhtếvĩmô
TốcđộtăngtrưởngGDP
Giai đoạn 2012 đến 2020, tốc độ tăng trưởng kinh tế khá ổn định gắn với chất lượng tăng trưởng và cán cân của nền kinh tế được cải thiện Theo số liệu của Tổng cục thống kê, trong giai đoạn từ năm 2012 tốc độ tăng trưởng GDP củanước ta đạt mức trên 5% (năm 2012 là 5.03%) và đang trên đà tăng trưởng (6.69% năm 2015) Đến năm 2019, tốc độ tăng trưởng GDP đạt 7.02 Năm 2020 tốc độ tăng trưởng GDP giảm xuống còn 2.91%, mức thấp nhất trong giai đoạn 2012 – 2020tuy nhiên, xét trong bối cảnh cả nước đang đối mặt với đại dịch Covid-19, gây tổn thấtnghiêmtrọngđếntìnhhìnhkinhtế-xãhộithìđâyđượcxemlàthànhcônglớn nhất của Việt Nam với mức tăng trưởng năm 2020 thuộc nhóm cao nhất thế giới(Theo Tổng cục thống kê).
Tỉ lệ lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2012 - 2020
Tỉlệlạmphát
Sau cuộckhủnghoảngnăm2008,đểkiểmsoáttình hình lạmpháttăng cao, Chính phủ đã ban hành Nghị quyết số 11/NQ-CP ngày 24/02/2011về những giải pháp chủyếu tập trung kiềm chếlạmphát,ổn định kinh tếvĩmô,đảmbảo an sinh xã hội.
Giai đoạn 2012 – 2015, các chính sách tiền tệ kết hợp với chính sách tài khóa được NHNN điều hành một cách hài hòa và linh hoạt nhằm kiểm soát tỉ lệ lạm phát ở nước ta Kết quả tình hình lạm phát ở nước ta có xu hướng giảm năm
2012 với tỉ lệ lạm phát là 9.09% xuống còn 0.63% vào năm 2015, đây là nổ lực rất lớn từ của Chính phủ và NHNN trong việc ổn định kinh tế vĩ mô Tỉ lệ lạm phát năm2015xuống mứcthấpkỷlụclà0.63%nguyênnhân có thểkểđến từviệcgiảm giá xăng dầu trên thế giới ảnh hưởng đến tình hình vĩ mô.
Trong giai đoạn 2016-2020, tỉ lệ lạm phát tại Việt Nam được kiểm soát ở mức ổn định Năm 2016, lạm phát đạt 2,67%, tăng nhẹ lên 3,54% vào năm 2018 Tuy nhiên, đến năm 2020, lạm phát lại giảm nhẹ xuống còn 3,22% Nhìn chung, tỉ lệ lạm phát trong giai đoạn này luôn được duy trì ở mức dưới 4%, đáp ứng mục tiêu mà Chính phủ đề ra.
Tỉ lệ thất nghiệp ở Việt Nam từ 2012 - 2020
Tỉlệthấtnghiệp
Quan sát biểu đồ ta thấy tỉ lệ thất nghiệp ở nước ta trong giai đoạn 2012 – 2020,không có sựbiến động mạnh.Từnăm2012đếnnăm2017,tỉlệthấp nghiệp nước ta tăng từ 1.03% lên 1.87% sau đó giảm còn 1.16% ở năm 2018.
Từnăm2019,tỉlệthấp nghiệp cóxuhướnggiatăng từ1.16%lên1.68%, đến năm
2020 tỉ lệ thất nghiệp tăng cao lên đến 2.1%.
Dịch bệnh Covid-19 đã tạo ra những tác động tiêu cực đáng kể đến nền kinh tế Việt Nam, dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp cao hơn vào năm 2020 so với những năm trước đó Chính phủ đã đưa ra các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp, nhưng nhu cầu hàng hóa giảm và tình hình kinh tế không ổn định đã khiến nhiều doanh nghiệp phải sa thải nhân sự và đóng cửa, dẫn đến số người mất việc làm tăng cao Theo Tổng cục Thống kê, tính đến tháng 12/2020, có 32,1 triệu người từ 15 tuổi trở lên bị ảnh hưởng bởi Covid-19, bao gồm cả mất việc, giảm ca/giờ làm việc, nghỉ luân phiên và giảm thu nhập Tỷ lệ giảm thu nhập lên tới 69,2%, trong khi tỷ lệ giảm ca làm việc/giảm giờ làm việc/nghỉ luân phiên là 39,9%.
Tỉ lệ nợ xấu của các NH tại Việt Nam giai đoạn 2012 - 2020
RRTDvàtácđộngcủacácyêutốđếnRRTD
Tỉlệnợxấu
NợxấuởViệtNamgiaiđoạn2012–2020cónhiềubiếnđộng,biểuđồ4.4 cho thấy nợ xấu có xu hướng giảm dần Tỉ lệ nợ xấu giảm từ 3.44% năm 2012 xuống còn 1.87% năm 2020.
Trong giai đoạn 2012-2014, các NHTM tập trung tăng quy mô tín dụng, song chất lượng tín dụng lại không theo kịp, cộng với biến động bất lợi từ môi trường vĩ mô dẫn đến khả năng thanh toán của doanh nghiệp giảm, tỉ lệ nợ xấu tăng Các NHTM chỉ chú trọng tăng trưởng tín dụng mà công tác quản trị, điều hành còn yếu, năng lực thanh tra, giám sát của NHNN vẫn nhiều bất cập Vì vậy, nhìn chung, các rủi ro hệ thống vẫn còn tiềm ẩn.
Tỉ lệ nợ xấu trong giai đoạn từ 2015 đến 2020 có nhiều cải thiện sau hàng loạtchính sách củaChínhPhủvàNHNN,tỉlệnợxấu từxấp xỉ5%năm2012được kèm chế còn dưới 3% năm trong giai đoạn 2015 – 2020.
Các NHTM đã chủ động hơn trong việc kiểm soát và xử lý nợ xấu Các phương ánxửlýnợxấu phổbiếnnhấtlàđểcácNHTMtựxửlýnợxấu bằng các
Tăng trưởng GDP và RRTD
NPL GDP phươngphápnghiệpvụ(thuhồinợ,giảm/giãnnợ,chuyểnsangcôngtyquảnlýtài sản của ngân hàng,…) hoặc bán nợ cho VAMC.
Tácđộng của yếutốvĩmôđếnRRTD
Trên cơ sở thực hiện chiến lược phát triển kinh tế xã hội giai đoạn 2011 – 2020,tốcđộtăng trưởngGDPcủanướctavẫn trên đàtăng trưởngổnđịnhquacác năm Năm 2020, với sự bùng phát của đại dịch Covid-19, đây là cú sốc nghiêm trọng đối với nền kinh tế toàn cầu.
Quan sát biểu đồ 4.5 ta thấy tăng trưởng GDP và tỉ lệ nợ xấu qua từng năm có sự biến động chưa rõ ràng Tuy nhiên, xét chung trong giai đoạn này, tăng trưởng GDP có xu hướng tăng qua các năm từ 5.03% năm 2012 đến 7.02% năm
2019 và giảm mạnh trong năm 2020 xuống còn 2.91% Trong khi đó, tỉ lệ nợ xấu có xu hướng giảm dần từ năm 2012 là 3.44% xuống còn 1.77% năm 2019 và đến năm2020cótăngnhẹlên1.87%.Từđóchothấymốitươngquanngượcchiềugiữa tăng trưởng GDP và RRTD.
Tỉ lệ lạm phát và RRTD
Nguồn:BCTNNHNNvàTổngcụcthốngkê Ổn định kinh tế vĩ mô và kiềm chế lạm phát là ưu tiên hàng đầu của Chính Phủtronggiaiđoạn này.Cácchínhsáchđiềutiếtlãi suấtlinhđộng,kiểmsoáttăng trưởng tín dụng và lượng cung tiền trong nền kinh tế là các biện pháp được thực hiện để kiềm chế lạm phát và hạn chế RRTD.
Qua biểu đồ 4.6 ta có thể thấy tỉ lệ lạm phát giảm mạnh từ năm 2012 đến
2015 từ 9.09% xuống còn 0.63%, trong khi tỉ lệ nợ xấu biến động chưa thật sự rõ ràng, năm 2012 tỉ lệ nợ xấu là 3.44% đến năm 2015 giảm xuống còn 2.76% Từ năm2016, tỉlệ lạmphát bắt đầu tăng và cóbiến độngnhỏ, cụ thể từ năm2016đến năm
2020, tỉ lệ lạm phát lần lượt là 2.64%, 3.52%, 3.54%, 2.8% và 3.22%, ở giai đoạnnày tỉlệnợxấu có xuhướng giảmtừ2.64%năm2012 xuốngcòn 2.13%năm 2018 và 1.67% năm 2020.
Mối tương quan giữa tỉ lệ lạm phát và RRTD chưa thật sự rõ ràng ở giai đoạnđầu,tuy nhiên từnăm2016 trởđixuhướnggiữatỉlệlạmphátvàRRTDlà đồng biến.
Tỉ lệ thất nghiệp và RRTD
Quansátbiểuđồ4.7chothấymốiquanhệgiữatỉlệthấtnghiệpvàRRTD giai đoạn từ năm 2012 – 2020 là chưa rõ ràng.
Tỉlệthấtnghiệptronggiaiđoạn2012–2015cóxuhướnggiatăngdonhững biến động của nền kinh tế, là hệ quả của cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu, trong khiđó RRTDgiai đoạn này được cơquan quản lý Nhànước chú trọngkiểmsoátvà có xuhướng giảmdần mặc dù cóbiến động qua cácnăm Ở giai đoạn
2016 – 2020 diễn biến giữa tỉ lệ thất nghiệp và RRTD có sự biến động liên tục và chưa thể hiện được mối tương quan cụ thể.
TácđộngcủacácyếutốnộitạingânhàngđếnRRTD
Cácyêu tốnộitạicủangânhàng ảnhhưởng đến RRTDbao gồm:dựphòng RRTD, tỉ lệ tăng trưởng tín dụng,khả năng sinh lời củangân hàng và quy mô của ngânhàng.Cácsố liệuphân tíchbên dướitácgiảtậphợp từBCTCcủa28NHTM Việt Nam từ năm 2012 đến 2020.
Dự phòng RRTD và RRTD
Dự phòng rủi ro tín dụng đại diện cho tiềm ẩn nguy cơ tín dụng, khi dự phòng RRTD tăng,đồngnghĩavớiviệcrủiro cho cáckhoảnvay làlớn,khiđó tỉlệ nợ xấu có xu hướng tăng và ngược lại.
Biếnđộnggiữatỉlệnợxấu(NPL)vàdựphòngRRTD(LLP)làkhárõràng, tỉ lệ nợ xấu tăng khi dự phòng RRTD tăng và ngược lại Trong giai đoạn 2012 – 2020, tỉ lệ dự phòng RRTD không có sự biến động mạnh giao động từ 1.3% năm 2012 đến 1.34% năm 2020, trong khi đó RRTD có sự biến động với biên độ lớn hơn từ
Thôngquabiểu đồ4.8tathấy dựphòng rủiro tín dụng có mốiquan hệđồng biến với rủi ro tín dụng.
TácđộngtíchcựctừcácchínhsáchtàikhóacủaChínhPhủvàNHNNnhằm kiểm soát nợ xấu và kiềm chế lạm phát trong giai đoạn khôi phục sau cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu nên tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn này được kiểm soát chặt chẽ.
Tỉ lệ tăng trưởng tín dụng và RRTD
Biểu đồ 4.9 cho thấy tỉ lệ tăng trưởng tín dụng qua các năm biến động liên tụcvớibiên độkhálớn trongkhiRRTD cóxuhướnggiảmvàđượckiểmsoát.Qua đó có thể thấy được biến động giữa RRTD và tăng trưởng tín dụng chưa thật sự rõràng.
Khảnăng sinh lờicủangânhàngđượcđạidiện bởichỉsốtỉsuấtsinh lờitrên vốn chủ sở hữu (ROE) Đây là chỉ số đánh giá hiệu quả sử dụng vốn của ngân hàng,khiROEcaonghĩalàngânhàngđangsửdụngnguồnvốncủamìnhmộtcách có hiệu quả và ngược lại.
Trong giai đoạn từ 2016 đến 2020, biểu đồ 4.10 cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa ROE và NPL, với ROE tăng từ 7,02% lên 12,79% trong khi NPL giảm từ 2,64% xuống 1,87% Tuy nhiên, mối quan hệ này trước đó chưa thực sự rõ ràng.
Khả năng sinh lời và RRTD
RRTD VÀ QUY MÔ NGÂN HÀNG
Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã đẩy mạnh tái cơ cấu các tổ chức tín dụng (TCTD), buộc các ngân hàng yếu kém phải sáp nhập hoặc hợp nhất với các ngân hàng mạnh hơn để tồn tại Động thái này khuyến khích các ngân hàng lớn hợp nhất với các ngân hàng nhỏ hơn nhằm hỗ trợ và chung tay phát triển Nhờ những chính sách vĩ mô kịp thời, nền kinh tế Việt Nam dần ổn định trở lại, hoạt động kinh doanh ngân hàng khởi sắc, tổng tài sản tăng và tỷ lệ nợ xấu được kiểm soát.
Biểu đồ 4.11 trên thể hiện mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và RRTD, quan sát biểu đồ ta thấy quy mô ngân hàng có xu hướng tăng dần qua các năm thì RRTD lại có nhiều biến động, RRTD giảm mạnh từ 3.44% năm 2012 xuống còn 2.76% năm 2015, ở giai đoạn này kinh tế nước ta vừa trải qua giai đoạn khó khăn vàcónhiềubiếnđộng.Giaiđoạn2016–2020,quymôngânhàngvẫntrênđàtăng trưởng trong khi RRTD tiếp tục có xu hướng giảm từ 2.64% năm2016 xuống còn 1.77% năm 2019 và tăng lên 2.87% năm 2020.
2012 – 2020 có mối tương quan ngược chiều.
Kếtquảnghiêncứu
Thốngkêmôtả
Variable Obs Mean Std.dev Min Max
Tỉ lệ nợ xấu (NPL) trung bình là 0,0213, với giá trị cao nhất là 0,088 của Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội (SHB) năm 2012 và giá trị thấp nhất là 0,0042 của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn (SCB) năm 2018 Độ lệch chuẩn là 0,0129, cho thấy mức độ chênh lệch tỉ lệ nợ xấu giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu qua các năm là không đáng kể.
Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP): giá trị trung bình là 0.0121, giá trị cao nhất là0.111,thấpnhấtlà(0.003),độlệchchuẩnlà0.0108chothấysựbiếnđộngkhông cao của dự phòng rủi ro tín dụng trong giai đoạn nghiên cứu của mẫu.
Tỉ lệ tăng trưởng tín dụng (LD):giá trị trung bình là 0.2045, giá trịcao nhất là1.082,thấpnhấtlà(0.233),độlệchchuẩnlà0.1759chothấysựbiếnđộngtương đối cao giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu.
Biến lợi nhuận ngân hàng (ROE): có giá trị trung bình ở 0.0886, giá trị cao nhấtlà0.2957,thấpnhấtở0.0003vàđộlệch chuẩn là0.0715 cho thấykếtquảkinh doanh của các ngân hàng là có sự chênh lệch khá rõ ràng trong mẫu nghiên cứu.
Quymôngânhàng(SIZE):giátrịtrungbìnhlà18.597,giátrịcaonhấtđạt 21.14, giá trị nhỏ nhất ở mức 16.402 và độ lệch chuẩn là 1.1223.
BiếntăngtrưởngGDP:giátrịtrungbìnhở0.059,giátrịlớnnhấtđạt0.0708, giá trị nhỏ nhất là 0.0291 Độ lệch chuẩn ở mức 0.0125
Biếntỉlệlạmphát:giátrịtrungbìnhđạt0.0402,giátrịlớnnhấtởmức 0.0909, giá trị nhỏ nhất ở mức 0.0063 Độ lệch chuẩn đạt 0.0232.
Biếntỉlệthấtnghiệp:giátrịtrung bình đạt0.0157,giátrịlớnnhấtởmức 0.021, giá trị nhỏ nhất ở 0.0103 Độ lệch chuẩn đạt 0.0036.
Hệsốtươngquan
Matrậnhệsốtươngquanchochúngtabiếtkháiquátsựtươngquangiữacác biến nghiên cứu, từ đó có thể nhận định trước sự xuất hiện của hiện tượng đa cộng tuyến trong mô nghiên cứu.
Nguồn:TácgiảtínhtoántrênphầnmềmStata17 Theo bảng 4.2 ta thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến tương đối nhỏ.
Cặpbiến(UNE)và(INF)cóhệsốtươngquanlớnhơn0.7,điềunàychothấycó thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa cặp biến này.
Kiểm địnhđacộngtuyến
Đểkhẳngđịnhmôhìnhcóhiệntượngđacộngtuyếnhaykhông,tácgiảthực hiện kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF để xác định hiện tượng đa cộngtuyến.
NPL t-1 LLP LD ROE SIZE GDP INF UNE
Nguồn:TácgiảtínhtoántrênphầnmềmStata17 Kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập trong mô hìnhđềunhỏhơn5nênhiệntượngđacộngtuyếnlàkhôngnghiêmtrọng.
Kếtquả hồiquymôhình
TácgiảthựchiệnhồiquymôhìnhnghiêncứubằngphươngphápGMMtrên phần mềm Stata 17 với câu lệnh xtabon2 Kết quả hồi quy ở bảng 4.4.
Nguồn:TácgiảtínhtoántrênphầnmềmStata ĐềxácđịnhtínhvữngcủamôGMM,tácgiảthựchiệnkiểmđịnhtínhphù hợp của các biến công cụ và kiểm định tự tương quan bậc 2.
Kếtquảkiểmđịnh Hansen testởbảng4.4.cho thấy giátrịp-value=0.836>mức ý nghĩa 5%, do đó ta chấp nhận giả thuyết H0: các biến công cụ không tươngquan với phần dư của mô hình.
Ngoài ra, để kết quả ước lượng của mô hình GMM không bị yếu, số lượng biến công cụ sửdụng trong mô hình phảinhỏ hơn hoặcbằng sốnhóm Kết quảhồi quychothấysốbiếncôngcụđượcdùnglà17vànhỏhơnsốnhóm28nênmôhình đảm bảo tính vững, không chệch.
Như vậy, đề tài nghiên cứu sử dụng mô hình ước lượng GMM với biến trễ củatỉlệnợxấu làmbiến công cụđãgiảiquyếtđượccáckhuyếttậttrong mô hình Các kết quả ước lượng là vững và có thể dùng để phân tích.
Từmô hìnhhồiquybanđầu,dựavàokếtquảnghiên cứu,tácgiảviếtlạimô hình hồi quy như sau:
NPL i,t =0.032+0.249*NPL i,t-1 +0.159*LLP i,t +0.003*LD i,t -0.02*ROE i,t -
Phântíchkếtquảhồiquy
Tỉlệnợxấuvớiđộtrễ1 nămcó tácđộng mạnhđến tỉlệnợxấu nămhiệntại.
Biến NPLt-1c ó t á c đ ộ n g c ù n g c h i ề u đ ế n R R T D ở m ứ c ý n g h ĩ a 1 % v ớ i h ệ s ố h ồ iq u y bằng0.249,ý nghĩalàkhitỉlệnợxấuvớiđộ trễ1nămtăng 1%thìnợxấunăm hiện tại tăng 0.249% và ngược lại Kết quả này phù hợp với giả thuyết ban đầu của tác giả cũng như nghiên cứu của Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015).
Kếtquảnghiêncứuchothấynếungânhàngcótỉlệnợxấunămtrướccaothì sẽ làm tăng RRTD trong năm hiện hành Các NHTM Việt Nam cần có biện pháp xử lý và kiểm soát tốt nợ xấu nhằm giảm thiểu RRTD.
Từ kết quả nghiên cứu, tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa dự phòng RRTD và tỉ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa5%,hệ số hồi quy là 0.159, điều này cho thấykhidựphòng rủiro tíndụng tăng1%thìtỉlệnợxấu tăng0.159%vàngược lại.Kếtquảnghiên cứu phù hợp vớikỳvọngbanđầu củatácgiảvàphùhợpvới nghiên cứu củaHasnaChaibivàZiedFtiti(2015).Cácngân hàng có càngnhiều khoản nợ xấu thì tỉ lệ trích lập dự phòng RRTD càng cao để có thể bù đắp cho những tổn thất có thể xảy ra.
Tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa tăng trưởng tín dụng và RRTD Kết quả này phù hợp với kỳ vọng của tác giả cũng như nghiên cứu của Daniel Foos và cộng sự (2010) vàSomanadevi Thiagarajan và cộng sự (2011) Tăng trưởng tín dụngsẽlàmgiatăngRRTDtrongtrườnghợpcácngânhàngnớilỏngquytrìnhcấp tín dụng Tuy nhiên, kết quả này không có ý nghĩa thống kê tại các NHTM ViệtNam.
Khả năng sinh lời của ngân hàng có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với RRTD Khi ROE tăng 1%, RRTD giảm 0,02% Điều này cho thấy khi ngân hàng theo đuổi mục tiêu lợi nhuận cao, quy trình cấp tín dụng nới lỏng có thể dẫn đến tỷ lệ RRTD cao hơn.
Kết quả ước lượng cho thấy có sự tác động nghịch biến giữa quy mô ngân hàng với RRTD, hệ số hồi quy là -0.002, nghĩa là khi quy mô ngân hàng tăng 1% thì tỉlệ nợ xấu giảm0.002% ở mức ýnghĩa10% Kếtquảhồi quyphùhợpvớigiả thuyết ban đầu của tác giả và nghiên cứu của Salas và Suarina (2002); Rajan và
Dhal(2003).Điềunàythểhiệncácngânhànglớnsẽcóhệthốngquảntrịrủirotốt và có nhiều cơ hội nắm giữ danh mục cho vay ít rủi ro nhất.
Kết quả nghiên cứu cho thấy tăng trưởng GDP và RRTD không có ý nghĩa thống kê.Xétvề mặt chiềuhướng tác động, kết quảhồiquy tráingược với dựđoán banđầucủatácgiả.Luậngiảichovấnđềnày,cầnlưuýtronggiaiđoạnnghiêncứu 2012– 2020nênkinhtếViệtNamđanghồiphụcvàbắtđầu tăng trưởng trở lại,tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng dẫn đến nhu cầu sử dụng vốn của doanh nghiệp cũng tăng nhưng hiệu quả sử dụng vốn chưa cao dẫn đến khả năng nợ xấu tăng.
Kết quả hồi quy tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa tỉ lệ lạm phát và RRTDvớimứcý nghĩa1%,hệsốhồiquy là0.202,nghĩalàkhitỉlệlạmpháttăng 1% thì tỉ lệ nợ xấu tăng 0.202% Kết quả này trái ngược với kỳ vọng ban đầu của tácgiả.Tuy nhiên,kếtquảnày đượcủnghộ từnghiên cứu củaBaselgavàcộngsự
Tỉ lệ lạm phát cao khiến rủi ro tín dụng tăng cao đối với các ngân hàng, do khả năng trả nợ của khách hàng giảm vì thu nhập thực tế giảm (Nkusu, 2011) Việc các NHTM tập trung tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn lạm phát tăng (từ năm 2015) khiến các khách hàng gặp khó khăn do trượt giá, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ cho ngân hàng và làm tăng rủi ro tín dụng.
Nghiên cứu chưatìmđượcýnghĩathốngkêgiữatỉlệthấtnghiệpvớiRRTD, nghĩa là tỉ lệ thất nghiệp không có ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTM Việt Nam Xét về mặc dấu tác động, tỉ lệ thất nghiệp tác động cùng chiều với RRTD, có thể hiểu rằng, khi tỉ lệ thất nghiệp tăng sẽ ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của người vay dẫn đến tỉ lệ nợ xấu tăng và ngược lại.
Trong chương 4, luận văn đã phân tích thực trạng RRTD và các yếu tố tác độngđến RRTD tạicácNHTMViệtNam.Thôngquakếtquảhồiquytheophương pháp GMM, tác giả tìm thấy RRTD với độ trễ 1 năm, dựphòng RRTD và tỉ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến RRTD Trong khi đó, khả năng sinh lời của ngân hàng và quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều đến RRTD Đồng thời, tỉ lệ tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng GDP và tỉ lệ thất nghiệp không có ý nghĩa thống kê Các kếtquảnghiên cứu trên sẽ là cơ sở cho những gợi ývà giải pháp ở chương tiếp theo.
Từ những phân tích vềthực trạng RRTD tại các NHTM ViệtNam mà cụ thể là tỉlệ nợ xấu, có thểnhận thấynợ xấuvẫnlà mối quan tâmlớn của các ngânhàng, nợxấu sẽkiềmhãmsựpháttriển củacảnềnkinh tếnếu cáccơquanquản lývàbản thân các NHTM không có những chính sách và giải pháp kiểm soát kịp thời.
CăncắnvàokếtquảướclượngvềcácyếutốảnhhưởngđếnRRTD(đạidiện là tỉ lệ nợ xấu) tại các NHTM Việt Nam và thực trạng tình hình hoạt động của các ngân hàng hiện nay cũng như hành lang pháp lý về lĩnh vực tài chính ngân hàng,t á c g i ả đ ư a r a c á c h à m ý chính sáchnhằmhạn chế RRTD tại các NHTMViệt Nam.
Kếtluận
BàinghiêncứuđánhgiácácyếutốảnhhưởngđếnRRTDtại28NHTMViệt Nam trong giai đoạn 2012 – 2020 Từ kết quả hồi quy bằng phương pháp GMM, tác giả tìm thấy rằng:
Tỉ lệ nợ xấu với độ trễ 1 năm có ảnh hưởng tích cực đến tỉ lệ nợ xấu năm hiện hành Tỉ lệ nợ xấu với độ trễ 1 năm, dự phòng RRTD có tác động cùng chiều đến RRTD ở mức ý nghĩa lần lượt là 1% và 5% Quy mô và khả năng sinh lời của ngân hàng có mốiquan hệngược chiều với RRTD ở mức ý nghĩa10% Đồng thời, tácgiảchưatìmthấymốiquanhệgiữatăngtrưởng tíndụngvàRRTD.Ởcấpđộvĩ mô, tỉ lệ lạm phát và RRTD có mối quan hệ cùng chiều ở mức ý nghĩa 1%, tăng trưởng GDP và tỉ lệ thất nghiệp không có ý nghĩa thống kê.
Nhìn chung, luận văn đã đạt được các mục tiêu đề ra là xác định, đo lường và đánh giá được các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTM Việt Nam Từ kếtquảnghiên cứu mô hình thựcnghiệm,tácgiảđưaramộtsốgợiývềchính sách ở phần tiếp theo.
Hàmýchínhsách
Hàm ýchínhsáchtừkếtquảướclượng
Thông qua kết quả ước lượng mô hình thực nghiệm, luận văn xác định được các yếu tố nội tại ngân hàng và các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng đến RRTD tại các NHTM Việt Nam Các yếu tố nội tại ngân hàng bao gồm: quy mô hoạt động, vốn tự có và tỷ lệ nợ xấu Các yếu tố vĩ mô bao gồm: tăng trưởng kinh tế, lạm phát và lãi suất.
Thứ nhất, tỉ lệ nợ xấu năm liền trước cao sẽ gia tăng RRTD cho năm hiện tại.Vìvậy,cácNHTMcần chủđộng trongcông tácxửlýnợxấu vàthựchiện các biệnphápkiểmsoátnợ xấuhiệuquả trongnămhiện hànhđể kiểmsoáttốt hơn sự biến động của RRTD trong năm tiếp theo, từ đó hạn chế những tác động tiêu cực của RRTD Đồng thời, tuân thủ cácquy trình, quy định củaNHNN vềquản lý nợ xấu Các NHTM cần hoàn thiện cơ cấu quản trị RRTD và có các biện pháp kiểm soát và xử lý nợ xấu hiệu quả nhằm đáp ứng mục tiêu phát triển bền vững.
Thứ hai, dự phòng RRTD có mối quan hệ cùng chiều với tỉ lệ nợ xấu Các NHTMcókhoảnnợxấu càng caođãtríchlập dựphòng càng lớnđểgiảiquyếtcác vấn đềtổn thấtcó thểphátsinh.Vìvậy,cácNHTMcần trung thựctrongđánh giá, phân loại nhómnợ theo đúng quy định củaNHNN, việcphân loạiđúng cáckhoản nợsẽgiúpngânhàng có mứctríchlậpdựphòngrủiro tíndụngphù hợp đảmbảo khả năng thanh khoản cho ngân hàng.
Thứ ba, khả năng sinh lời của ngân hàng và RRTD có mối quan hệ ngược chiều Tăng trưởng tín dụng lành mạnh sẽ giúp tăng lợi nhuận ngân hàng và hạn chế RRTD Vì vậy, các NHTM cần chú trọng đến chất lượng danh mục cho vay, quytrìnhcấptíndụngchặtchẽđảmbảosửdụngcóhiệuquảnguồnvốncủamình và cần thận trọng trong những khoản vay có rủi ro cao, vì một khi các ngân hàng gặp phải nhiều khoản vay có khả năng mất vốn sẽ dẫn đến những tổn thất về tài chính, làm giảm giá trị ROE và tăng tỉ lệ nợ xấu.
Thứtư,từkếtquảhồiquy tatìmđượcmốiquan hệnghịchbiếngiữaquy mô ngân hàng với tỉ lệ nợ xấu Các NHTM cần có lộ trình tăng trưởng phù hợp, cần tăng cường quan hệ tín dụng đối với các khách hàng có lịch sử tín dụng và kế hoạchkinhdoanh tốt.Việcmởrộngquy môngânhàngsẽgiúp cácNHTMdễdàng tiếp cận với khách hàng tiềm năng hơn, từ đó có thể hạn chế các rủi ro có thể phátsinh.
Kết quả nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ thuận chiều có ý nghĩa thống kê giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế Sự ổn định của hệ thống ngân hàng góp phần điều hòa yếu tố vĩ mô, tạo tiền đề cho tăng trưởng kinh tế Do đó, Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước cần thực hiện đồng bộ chính sách tiền tệ, tài khóa cùng kiểm soát giá cả, từ đó kiểm soát lạm phát, tạo điều kiện cho ngân hàng phát triển, thúc đẩy tăng trưởng bền vững.
HàmýquảntrịđốivớiNHTM
Các yếu tố nội tại ngân hàng bao gồm độ trễ của tỉ lệ nợ xấu, dự phòng RRTD,khảnăngsinhlờivàquymôngânhàngcó ảnhhưởngđếnRRTD.Vìvậy các NHTM cần:
Một là, tăng cường công tác xử lý nợ xấu: Hạn chế nợ xấu tăng cao trong những năm tiếp theo, các NHTM bên cạnh việc bán các khoản nợ xấu choVAMCcòncầntăngcườngcôngtáctựxửlýnợxấubằngcácbiệnpháp nghiệp vụ như: tái cơ cấu khoản nợ, xử lý tài sản đảm bảo để thu hồi nợ.
Ngoài ra, các NHTM nên có biện pháp hỗ trợ kịp thời đối với các doanh nghiệp có tiềm lực phát triển nhưng đang gặp đối mặt với những khó khăn bằngcáchchứngkhoánhóakhoảnnợnhằmcứudoanhnghiệpkhỏinguycơ phá sản và đảm bảo nguồn vốn cho ngân hàng.
Hailà,thựchiện đánhgiákhách quan tình hìnhnợxấuhiệnnay:Các
NHTM cần tiến hànhphân loại nợ xấu mộtcách trung thực để cóbiệnpháp xửlýphùhợp.NợxấucủacácNHTMbắtnguồn từviệcngườivay mấtkhả năng thanh toán, trong đó phần lớn là doanh nghiệp, mối quan hệ giữa hoạt động cấp tín dụng củangânhàngvàquá trình kinh doanh củadoanh nghiệp là mối quan hệ hai chiều, liên hệ chặt chẽ với nhau, việc xử lý không tốt có thể gây ra những hậu quả xấu đến cả nền kinh tế.
Ba là, hoàn thiện hệ thống quản lý rủi ro và tăng cường kiểm soát dòng tiền của khách hàng vay vốn: Để kiểm soát tỉ lệ nợ xấu trong những năm tiếp theo thì các NHTM cần hoàn thiện, đồng bộ quy trình, chính sách cấp tín dụng và tăng cường giám sát quá trình sử dụng vốn vay của khách hàngnhằmhạn chếtốiđakhảnăngxảy rarủirophátsinh từphíangân hàng, phía khách hàng và những biến động từ môi trường vĩ mô Bên cạnh đó, các
NHTMcầnđẩynhanhtốcđộtriểnkhaivàhoàn thiệnhệthống quản trịrủiro theo BaselIIđểđáp ứng cáctiêu chuẩnquốctếtrongquátrìnhhộinhập.Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, các ngân hàng có tỉ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu cao tăng trưởng tín dụng cao gắn liền với chất lượng tín dụng tốt và kiểm soát tốt nợ xấu năm trước sẽ góp phần hạn chế tỉ lệ nợ xấu Vì vậy, các
NHTMcần chú trọngnhiềuhơnđến công tácquản trịrủiro,gópphần giảm thiểu tỉ lệ nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam. Đồngthời,cácNHTMcầnthậntrọnghơnkhitìnhhìnhkinhtếvĩmôkhông ổnđịnh, thích ứng kịp thời với nhữngbiến độngnhanh chóng của thịtrường nhằm hạn chế tối đa các tiêu cực từ môi trường vĩ mô mang lại Việc xác định kịp thời những biến động của các yếu tố vĩ mô có thể hỗ trợ các ngân hàng hạn chế những rủi ro có thể phát sinh và có các quyết sách phù hợp cho từng giai đoạn phát triển.
Hạnchếcủaluậnvănvàhướngnghiêncứutiếptheo
Hạnchếcủaluậnvăn
Bêncạnhnhữngđónggóp cóý nghĩavềmặtlý thuyếtvàthựctiễncho các NHTMViệtNamvềcácyếutốtácđộngđếnRRTDngânhàng,luậnvănvẫncòn tồn tại những hạn chế nhất định.
Nghiên cứu này tập trung phân tích các yếu tố vi mô nội tại ngân hàng và vi mô trên cơ sở các nghiên cứu trước Tuy nhiên, thực tế cho thấy, RRTD ngân hàng còn chịu tác động bởi nhiều yếu tố khác như chu kỳ kinh doanh, chính sách quản lý của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và cả những ảnh hưởng từ các yếu tố tự nhiên như thiên tai, dịch bệnh.
Dữ liệu nghiên cứu hạn chế chỉ trong 28 NHTM Việt Nam, do tác giả chưa tìmđượcBCTCđầyđủvàliêntụcphụcvụnghiêncứudochínhsáchsápnhập,hợp nhất các NHTM Thời gian nghiên cứu hạn chế trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2020, chưa đủ dài để làm rõ các tác động của các nhân tố đến RRTD.
Ngoàira,mẫunghiêncứucủatácgiảchỉtậptrungởcácNHTMViệtNam, chưa phân tích đến các ngân hàng có 100% vốn nướcngoài, chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam do hạn chế về dữ liệu nghiên cứu.
Hướngnghiêncứutiếptheo
Có thể mở rộng nghiên cứu theo hướng thêm các biến số về chu kỳ kinh tế, đặc thù chính sách và nhân tố conngười vào mô hìnhnghiên cứuđể có cáinhìn chi tiết hơn về các yếu tố tác động đến RRTD ngân hàng Đồng thời, có thể thực hiện nghiên cứu so sánh các yếu tố tác động đến RRTD tại Việt Nam và các nước trong khuvựcđểthấy đượcvớinhững đặcđiểmvềkinh tếvàhệthống quản lý khácnhau giữa các quốc gia thì các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD có tác động khác nhau như thế nào Từ đó, có thể đưa ra các gợi ý chính sách quản lý phù hợp với môi trường và đặc điểm kinh tế cụ thể hơn.
Luận văn đã trình bày các hàm ý về chính sách trên cơ sở kết quả hồi quy mô hình thực nghiệm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại Việt Nam tronggiaiđoạn2012–2020.CácNHTMcầntăngcườngtrongthựchiệncácbiện pháp xử lý nợ xấu, nhận định và đánh giá khách quan tình trạng nợ xấu và có phương án xử lý kịp thời Đồng thời các NHTM cần tích cực triển khai Basel II nhằm tăng cường công tác quản trị rủi ro theo tiêu chuẩn quốc tế.
Bêncạnhđó,luậnvăncũngđãnhậnđịnhnhữngkhehởtrongnghiêncứuvà đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo có thể giúp các nghiên cứu sau trở nên hoàn thiện hơn.
1 Báocáo điều trasốliệu thốngkêcủaTổng cụcthốngkêViệtNamgiaiđoạn 2012 – 2020.
3 Chínhphủ(2013),Nghịđịnhsố53/2013/NĐ-CPngày18/5/2013củaChínhphủ về thành lập, tổ chứcvà hoạtđộng của Công ty Quản lý tài sản củacác Tổ chức tín dụng Việt Nam.
4 Chínhphủ(2011),Nghịquyếtsố11/NQ-CPngày24/02/2011 củaChínhphủvề những giải pháp chủ yếu tập trung kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô, đảm bảo an sinh xã hội.
5 Chínhphủ(2013),Nghịquyếtsố02/NQ-CPngày07/02/2013 củaChínhphủvề một số giảipháp tháo gỡ khó khăn cho sản xuất - kinh doanh, hỗ trợ thị trường, giải quyết nợ xấu.
6 ĐỗQuỳnhAnhvàNguyễnĐứcHùng (2013).Phân tíchthựctiễnvềnhữngyếu tố quyết định đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.Kỷ yếu hội thảo khoa học: Seminar Nghiên cứu kinh tế và Chính sách số 7
7 NguyễnThịNgọcDiệpvàNguyễnMinhKiều(2015).Ảnhhưởngcủayếutố đặc điểm đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam.Tạp chí phát triển kinh tế, số 26(3), 49-63.
8 Ngân hàng nhà nước (2021), thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/07/2021 quyđịnhvềphân loạitàisản có,mứctrích,phương pháp tríchlậpdựphòngrủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
9 Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụngcủahệthốngngânhàngthươngmạiViệtNam.Tạpchíkhoahọctrường ĐạihọcMởTPHCM,số3(36)
10.NguyễnHoàngThụyBíchTrâm(2014).Kiểmđịnhrủirotíndụngchocácngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam.Tạp chí Phát triển &Hội nhập, số 14(24), 19-
11.NguyễnThịHồngVinhvàNguyễnMinhSáng(2018).Nghiêncứutácđộngcủa các yếu tố vĩ mô và đặc thù ngân hàng đến nợ xấu: Bằng chứng thực nghiệmc ủ a c á c n g â n h à n g t h ư ơ n g m ạ i Đ ô n g N a m Á Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, số 29(7), 37-51.
12.Ahmad, N.H., Ariff, M (2008) Multi-country study of bank credit risk determinants.InternationalJournalofbankingandFinance,5(1),135-152.
13.Arellano, M., & Bond, S (1991) Some tests of specification for panel data: MonteCarloevidenceandanapplicationtoemploymentequations.Thereview of economic studies, 58(2), 277-297.
14.Arellano, M., & Bover, O (1995) Another look at the instrumental variable estimationoferror-componentsmodels.Journalofeconometrics,68(1),29-51.
15.Babouček, I., & Jančar, M (2005).Effects of macroeconomic shocks to the qualityoftheaggregateloanportfolio(Vol.22).Praha,Czech:CzechNationalBank.
16.Baselga-Pascual, L., Trujillo-Ponce, A., & Cardone-Riportella, C (2015) FactorsinfluencingbankriskinEurope:Evidencefromthefinancialcrisis.The North
American Journal of Economics and Finance, 34, 138-166.
18.Berger,A.N.,&DeYoung,R.(1997).Problemloansandcostefficiencyin commercial banks.Journal of banking & finance, 21(6), 849-870.
19.Bessis,J.(2002),Riskmanagementinbanking,2rdEdition,JohnWiley &Sons
20.Blundell,R.,&Bond,S.(1998).Initialconditions andmomentrestrictionsin dynamic panel data models.Journal of econometrics, 87(1), 115-143.
21.Das,A., & Ghosh, S (2007) Determinantsof credit risk in Indian state-owned banks:Anempiricalinvestigation.Publishedin:EconomicIssues,Vol.12,No 2 (September 2007): pp 48-66.
22.Castro,V.(2013).Macroeconomicdeterminantsofthecreditriskinthebanking system: The case of the GIPSI.Economic modelling, 31, 672-683.
23.Cavallo, M., & Majnoni, G (2001) Do banks provision for bad loans in good time?Empiricalevidenceandpolicyimplicantions(WorkingPaper,No.2619) World
24.Chaibi,H.,&Ftiti,Z.(2015).Creditriskdeterminants:Evidencefromacross- country study.Research in international business and finance, 33, 1-16.
25.Clair,R.T.(1992).LoanGrowthandLoanQuality:SomePreliminaryEvidence from Texas Banks.Economic Review, Third Quarter.
26.DanielFoos,LarsNorden,&MartinWeber(2010),“Loangrowthandriskiness of banks”,Journal of banking and fiance, (34), 217-228
27.Dash, M., Kabra, G (2010) The determinants of non-performing assets in Indiancommercialbank:Aneconometricstudy.MiddleEasternFinanceand
28.Floro,D.(2010).Loanlossprovisioningandthebusinesscycle:Doescapital matter? Evidence from Philippine banks.Bank for International Settlements.
29.Fofack, H (2005) Non-performing Loans in Sub-Saharan Africa: Causal
Analysis and Macroeconomic Implications.World Bank Policy Research
30.GabrielJimenez&JesusSaurina,(2006).CreditCycles,CreditRisk,and
Signaling, and Pro-Cyclicality Exist, the financial review (39),129-152.
33.Kohler,(2012).Whichbanksaremorerisky?Theimpactofloangrowthand business model on bank risk-taking.Bundesbank Discussion Paper No 33
34.Larry D Wall và Ifterkhar Hasan, (2003).Determinants of the Loan Loss
35.Louzis, P., Vouldis, T and Metaxas, L (2012) Macroeconomic and bank- specificdeterminantsofnon-performingloansinGreece:acomparativestudy of mortgage, business and consumer loan portfolios.Journal of Banking and
36.Makri,V.,Tsagkanos,A.,&Bellas,A.(2014).Determinantsofnon-performing loans: The case of Eurozone.Panoeconomicus, 61(2), 193-206.
37.MarijanaCurak,SandraPepurandKlimePoposki(2013).Determinantsofnon- performing loans – evidence from Southeastern European banking systems Banks and Bank Systems, Volume 8, Issue 1, 2013.
38.Messai, A S., & Jouini, F (2013) Micro and macro determinants of Non- performingLoans.InternationalJournalofEconomicsandFinancialIssues, Vol
39.Nkusu,M.(2011).Non-performingloansandmacrofinancialvulnerabilitiesin advanced economies IMF Working Paper 11/161.
41.Radivojevic,N.,&Jovovic,J.(2017).Examiningofdeterminantsofnon- performingloans.PragueEconomicPapers,26(3),300-316
42.Rajan, R., Dhal, S (2003) Non-performing loans and terms of credit of public sectorbanksinIndia:anempiricalassessment.ReserveBankIndiaOccas.Pap 24, 81–
43.Salas,V.,Saurina,J.(2002).Creditriskintwoinstitutionalregimes:Spanish commercial and savings banks J Financ Serv Res 22, 203–224.
44.SomanadeviThiagarajan&ctg,(2011).CreditRiskDeterminantsofPublicand Private Sector Banks in India.European Journal of Economics, Finance and
45.SukrishnalallPasha&TarronKhemraj,(2009).Thedeterminantsofnon – performing loans: an econometric case study of Guyana.MPRA
Empirical evidence from Ethiopian banks.Research journal of finance and accounting, 5(7), 80-85.
47.Thiagarajan, S., Ayyappan, S., & Ramachandran, A (2011) Credit risk determinantsofpublicandprivatesectorbanksinIndia.EuropeanJournalof
Economics, Finance and Administrative Sciences, 34(34), 147-153.
Case of Tunisia.Journal of Accounting and Taxation, 3 (4), 70–78.
BANK YEAR NPL NPLt-1 LLP LD ROE SIZE GDP INF UNE