(Luận văn thạc sĩ) Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

Kết quả nghiên cứu cho thấy: Quy mô ngân hàng, Tốc độ tăng trưởng tín dụng, Hiệu quả quản lý chỉ phí, Chi sé giá tiêu ding va Dich bệnh Covid tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các

Mã số chuyên ngành: 8 34 02 01

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2024

Tôi xin chịu trách nhiệm về lời cam đoan của mình

TP HCM, ngày 06 tháng 05 năm 2024

Tác giả

Trịnh Thành Đạt

Tác giả xin chân thành bảy tỏ sự tôn trọng và biết ơn đến TS Đỗ Thị Hà Thương — người hướng dẫn khoa học đã đồng hành cùng tác giả trong quá trình thực hiện luận văn thạc sỹ Nhờ sự hướng dẫn tận tâm và tận tình của giảng viên, tác giả vượt qua những trở ngại và đạt được kết quả như ngày hôm nay

Tiếp theo tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành đến toàn thể giảng viên Trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh nói chung, đặc biệt là các thầy cô khoa Tài chính — Ngân hàng đã tận tâm giúp đỡ tác giả hoàn thành chương trình học Qua đó, giúp tác giả tích lũy, củng có những kiến thức cần thiết cho việc thực hiện nghiên cứu này

Cuối cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn đến cơ quan, gia đình vì đã luôn động viên, tạo điều kiện để tác giả hoàn thanh luận văn của mình

Trân trọng

TP HCM, ngày 06 Tháng 05 năm 2024

Tác giả

Trịnh Thành Đạt

Mục tiêu của nghiên cứu là nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của chúng đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) tại các ngân hàng thương mại cỗ phần (TMCP) Việt Nam giai đoạn từ năm 2012 — 2023 Bài nghiên cứu kiểm định § yếu

tố bao gồm: Quy mô ngân hàng (SIZE); Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE); Tốc độ tăng trưởng tín dụng (CGR); Hiệu quả quản lý chỉ phí (ME); Tỷ lệ

an toàn vốn (CAR); Sở hữu nhà nước (STA); Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDPGR); chỉ số giá tiêu dùng (CPI); Dịch bệnh Covid (COVID) Dữ liệu

đo lường được tác giả tiền hành thu thập từ các báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán của 24 ngân hàng thương mại cổ phần được công bố trong 12 năm.”Tiếp theo, phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng trong luận văn bao gồm: phân tích thống kê mô tả, ma trận tương quan, mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS),

mô hình hiệu ứng cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS)

Kết quả nghiên cứu cho thấy: Quy mô ngân hàng, Tốc độ tăng trưởng tín dụng, Hiệu quả quản lý chỉ phí, Chi sé giá tiêu ding va Dich bệnh Covid tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại cô phần Việt Nam giai đoạn

2012 — 2023, trong khi đó Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, Sở hữu nhà nước ảnh hưởng ngược chiều Bên cạnh đó,

Tỷ lệ an toàn vốn không ảnh hưởng tới nợ xấu Từ kết quả nghiên cứu trên, tác giả

đề xuất một số hàm ý chính sách với các ngân hàng thương mại nhằm hạn chế tỷ lệ này trong thời gian sắp tới

Từ khóa: Nợ xấu, ngân hàng thương mại cổ phân, yếu tố vi mô, yếu tố vĩ mô

The thesis is conducted to determine which elements affecting non-performing debt ratio at Vietnam joint stock commercial banks in the period of 2012 — 2023 The thesis presents 8 determinants including: Bank size (SIZE); Return on equity (ROE); Credit growth rate (CGR); Management efficiency (ME); Capital adequacy ratio (CAR); State ownership (STA); Gross domestic products growth rate (GDPGR); Consumer price index (CPI); Covid-19 pandemic (COVID) To assess the influence of these factors, the research collected data from 24 audited financial statements of joint stock commercial banks in Vietnam over 12-year period Next, the research conducted descriptive statistical analysis correlation coefficient analysis to examine the correlation and relevance of independent variables measured Ordinary Least Squares regression model (OLS), Fixed Effect Model (FEM), Random Effect Model (REM) and Feasible Generalized Least Squares

commercial banks to reduce this ratio in the foreseeable future

Keywords: Non-performing loans, joint stock commercial banks,

microeconomic elements, macroeconomic elements.

Từ viết tắt Cụm từ tiếng Việt

BCKQHĐKD Báo cáo kêt quả hoạt động kinh doanh

COVID Giai đoạn dịch bệnh Covid-19

Từ viết tắt Cụm từ tiếng Anh Cụm từ tiếng Việt

CAR Capital Adequacy Ratio Hệ sô an toàn vôn

CPI Consumer Price Index Chỉ sô giá tiêu dùng

Feasible Generalized Least |_ Mô hình bình phương tôi thiêu

Square tong quat kha thi Gross Domestics Product Tôc độ tăng trưởng tông sản

LGR Loans Growth Rate Tang truong tin dung

ME Management Efficiency Hiéu qua quan ly chi phi

Pooled Ordinary Least Aid ag ä Pooled OLS Square Mô hình hôi quy gdp

REM Random Effects Model Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên ROA Returns on Asset Ty suat sinh lời trên tông tài sản

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆỆU ĐỀ TÀI .-2<-s©V+ss+cc+sszscvssser 1 1.1 TINH CAP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI cccccessssssrrrrrrrrrrre 1 1.2 MỤC TIỂU NGHIÊN CỨU .-2£VV2vs+++t2E22vesttrvvreeserrrrre 3 1.2.1 Mục tiêu tổng quát .-. -e£+VVVv+ee+CEEE+veetttEEEAAescrrrrrreesrrrrrre 3 1.2.2 Mục tiêu cụ thể «<VVVvveee+CEEEA+ee.EEE222341222222341.22222120.ccccrre 3 1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU cccc++++tttvvEEvvvvvvvvssrrrrrrrrrrrrrree 4 1.4 ĐÔI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU cc -+ 4 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu °v+s+tvxse+tvxstttrxestrrrsstrrrrssrrre 4 1:4.2 Pham: vỉnghiÊn:CỨU - c ssocococsksenSESEESUE0E1Ỷ.0100.6/00060000500850E800040458006 00 4 1.5 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU -+ 5 1.5.1 Dữ liệu nghiên Cứ . << << «sư ưu mi 5 1.5.2 Phương pháp nghiên CỨU - 5s server 5 1.6 ĐÓNG GÓP CỦA ĐÈ TÀI -ccccccc+++trtrrrrrrrvvrrrrsrrrtrrrrrrrsrrree 5

2.2 KHUNG LÝ THUYÉT LIÊN QUAN -2- c2 ccszccczzccccee 11

2.2.1 Lý thuyết chu kì kinh tế (Business Cycle Theory) -. . -s« 11

222 QUY MO NAN: DANG ‹:.‹¿¿c cccccccccsszckSSEEE00006260610101000050200085006688866066800050040806 12 2.2.3 Lý thuyết về thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information) 12

2.3 LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

2.3.1 Các nghiên cứu ở nước ngoài

2.3.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam

2.3.3 Khoảng trồng nghiên cứu

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.1.1 Khái quát mô hình nghiên cứu

3.1.2 Giải thích các biến

3.1.3 Giả thuyết nghiên cứu -. -«-ss+©+se++tzxsstrvxesstrrxserrrrssee 35

3.2.QUÙV TRÌNH NGHIÊN CỨ seccexsesosSirotoiogBiogssiotoratssecaagt 40

š)1M1008 B131180/ 61:11 8 9161007 41 3.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU -cccccvzczeesssssrrrrr 42 3.4.1 Phân tích thống kê mô tả -2-°se+©Ev+s+tzxesztrrxsssrrrssee 43 3.4.2 Phân tích ma trận tương Qua1 << <5 5s seseeeeeeseseeeeesrsre 43 3.4.3 Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp giữa Pooled OLS, FEM và REM 43 3.4.4 Thử nghiệm để chọn ra mô hình tối ưu nhất - 45

3.4.5 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

3.4.6 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

3.4.7 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đỗi -c -= 47 3.4.8 Mô hình Feasible Generalized Least Squares (EGLS) 48 TOM TAT CHUONG 8 esssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssnsessssssssussssssssnuesssssssnseeessses 48 CHƯƠNG 4: KÉT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN - 49 4.1 THUC TRANG NO XAU CUA CAC NGAN HANG TMCP TU 2012 DEN D028 accsscacseaeecasesseccessneecanscaraccenesrmcanccencasssaenraen cimncenuranrmarenecenmeeenanerceneess 49 4.2 THONG KE MO TA CAC BIEN ssssscsssssssssccsssssscccsssnssesessssnsssccsssnnuescesssnnse 52

4.3 PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIÉN . - 59

4.4 PHẦN TÍCH HỎI QUY MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 60 4.5 KIỀM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH HÒI QUY . 62

4.5.2 So sánh mô hình hồi quy giữa Pooled OLS và REM

4.5.3 So sánh mô hình hồi quy giữa FEM và REM

4.6 KIỂM ĐỊNH CAC KHUYET TAT CUA MO Hi

4.6.1 Kiểm định đa cộng tuyến VIE

4.6.2 Kiểm định phương sai sai số thay đ

4.6.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

4.7 KẾT QUÁ HỘI QUY BẰNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG FGLS

5.2 HAM Y QUAN TRI

5.2.1 Hàm ý quản trị liên quan đến các yếu té dic thi cia ngan hang 75 5.2.2 Giải pháp liên quan đến các yếu tố vĩ mô 2 s++ TT

BB HAN CHB sen necnoteiEGiOE8S129101E1GSĐS.B68835138012931G34GG30g131801G023682822:8gg03E42g30.e 81 5.4 NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI c2©22c++ 81

TOM TẤT CHƯƠNG 5: se eSeiSEEEHH.HHHÀỊỊHỊHÀ}HHHHHHHHggggHagg.a.Ủ 82

TÀI LIỆU THAM KHẢO . -22-222££©VEVESSeetEEEEEAeeetttEEvreesrrrrrrrcee i Phụ lục 01: Danh sách các ngân hàng TMCCP trong bài nghiên cứu viii Phụ lục 02: Loại hình và số lượng ngân hàng tại Việt Nam tính đến 31/12/2023

Bảng 2.1 Quy định về phân loại nợ ở một số quốc gia trên thế giới 9

Bảng 2.2 Quy định về phân loại nợ tại Việt NÑam -cc ©cc5ccc2 10 Bảng 2.3 Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm liên quan 21

Bảng 3.1 Tổng hợp các biến trong mô hình nghiên cứu - 28

Bảng 3.2 Dấu kỳ vọng của các biến trong mô hình . - 35

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu 52

Bảng 4.2 Kết quả phân tích ma trận tương quan giữa các biến (Phụ lục 03) 59 Bảng 4.3 Kết quả hồi quy Pool OLS 2 ©2£©2++2c2xzeetvvxrrsrrxee 60 Bang 4.4 Kết quả kiểm định giữa Pool OLS và FEM - 62

Bang 4.5 Kết quả kiểm định giữa Pool OLS và REM - 63

Bang 4.6 Kết quả kiểm định giữa FEM và REM -cccc -+- 63

Bang 4.7 Kết quả kiểm định hệ số VIF (Phụ lục 03) c 64

Bảng 4.8 Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Phụ lục 03) 65

Bảng 4.9 Kiểm định hiện tượng tự tương quan (Phụ lục 03) - 65

Bảng 4.10 Kết quả hồi quy theo phương pháp ước lượng FGLS 66

Bang 4.11 So sánh kết quả với giả thuyết nghiên cứu - 67

Biến động trung bình của tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Biến động trung bình của quy mô ngân hàng (SIZE)

Biến động trung bình của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Biến động trung bình của tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR)

Biến động trung bình của hiệu quả quản lý chỉ phí (ME) ae Biến động trung bình của hệ số an toàn vốn (CAR)

Hình 4.8

nội (GDPGR)

Sw dich chuyén WONT CURB sissssscscsssscsasssescessasasssssiasesassssscsssaasssessasseees 14

Sw dich chuyén đường cầu

Mô hình nghiên cứu

TINH, tự nghiên cứu

Biến động trung bình của tốc độ tăng trưởng tông sản phẩm quốc

định được mục tiêu nghiên cứu chung và mục tiêu cụ thể, từ đó xác định các câu hỏi nghiên cứu tương ứng với từng mục tiêu nghiên cứu Ngoài ra Chương 1 trình bày ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn, cuối chương trình bày kết cấu của luận văn

1.1 TINH CAP THIET CUA DE TÀI

Theo Kwambai va Wandera (2013), hệ thông ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Chức năng của hệ thống nảy không chỉ giới hạn ở việc cung cấp các sản phẩm dịch vụ tài chính cho cá nhân và doanh nghiệp, mà nó còn có tác động nhất định đến cả nền kinh tế Một số tác động của hệ thông ngân hàng có thể kể đến như: trung gian tải chính (thặng dư vốn được chuyền thành thâm hụt thông qua việc nhận tiền gửi và cho vay), cung cấp dịch vụ thanh toán, quản lý rủi ro tài chính (bảo hiểm, hợp đồng tương lai, hợp đồng quyền chọn, hoán đổi, ), chức năng tạo tiền — đây là chức năng trọng yếu của Ngân hàng, thực thi chính sách tiền tệ Một trong những nhiệm vụ chính, đồng thời cũng là nguồn thu nhập trọng yếu của ngân hàng, là hoạt động cho vay Tuy nhiên, đi cùng với hoạt động này, tồn tại một loại rủi ro mà không hệ thống ngân hàng, nên kinh té nao mong muốn, đó là nợ xấu

Do đó, để xác định và kiểm soát rủi ro tín dụng, cũng như đánh giá, xem xét hiệu quá hoạt động tại các ngân hàng thì chỉ tiêu tỷ lệ nợ xấu là một trong những chỉ tiêu được sử dụng phổ biến, rong rai nhất và luôn được các nhà hoạch định chính sách quan tâm Đối với NHTMCP, nợ xấu có thể làm giảm lợi nhuận từ đó gây tổn hại lợi ích của các cổ đông (Kanagaretnam, Lobo, & Mathieu, 2003; Duong và cộng sự, 2022) Tỷ lệ nợ xấu cao có thể gây bất lợi cho ngân hảng vì

nó là nguyên nhân gây sụt giảm lợi nhuận, yêu cầu dự phòng cao va đòi hỏi một

sự quan tâm sát sao và thường xuyên

Theo thong cao “Asset Quality of Vietnamese Consumer Finance to Remain Under Pressure”, ty 1é no xấu của Việt Nam tại thời điểm cuối năm 2022 chiếm khoảng 11% tổng dư nợ của hệ thống ngân hàng (Fitch Ratings, 2023) Sau khi Quyết định số 254/QD-TTg được phê duyệt về cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 — 2015 ngày 01/03/2021 của Thủ tướng Chính phủ, và Công ty Quản lý tài sản Việt Nam (VAMC) được thành lập, con số chính xác về

tỷ lệ nợ xấu - Tỷ lệ nợ xấu tại Việt Nam vẫn còn gây tranh cãi, gây hoài nghỉ về tình hình nợ xấu thực tế tại các định chế tải chính ngân hàng Ngoài ra, theo báo cáo thường niên 2015 của Kiểm toán Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu cuối năm 2015 là 8,85%, bao gồm dư nợ tại VAMC, nợ hạn chế và nợ chưa chuyển sang nhóm nợ xấu theo quy định (theo kết luận của kiểm toán Ngân hàng Nhà nước) Con số nảy cao gấp ba lần con số dự kiến mả Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đưa ra hồi đầu năm 2015 - 2,55% Dựa trên những báo cáo nảy, nợ xấu thực sự là một vấn

đề nhức nhối và cấp bách cần được kiểm soát chặt chẽ và minh bạch hơn Bước sang giai đoạn 2016 — 2020, sau Quyết định số 2071/QD-BCT về cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tin dụng giai đoạn 2016 — 2020 của Bộ Tài chính ngày 16/10/2017 và Nghị quyết số 42/2017/QH14 về thí điểm xử lý nợ xấu của các tổ chức tín dụng, hệ thống ngân hàng đã đạt được một số thành tựu nhất định Tính đến 31/12/2021, có khoảng 380,2 nghìn tỷ đồng nợ xấu đã được xử lý kể từ khi Nghị quyết số 42 có hiệu lực Nợ xấu được xử lý bình quân đạt khoảng 5,67 nghìn tỷ đồng/tháng, cao hơn mức bình quân giai đoạn trước khi Nghị quyết 42

có hiệu lực là 3,25 nghìn tỷ đồng/tháng (giai đoạn 2012 - 2017)

Tuy nhiên, theo thống kê từ Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, trong 02 năm

2021 và 2022, nền kinh tế bị tác động tiêu cực bởi Covid-19 Quy định cho phép

cơ cầu nợ của Thông tư 01/2020/TT-NHNN ngày 13/03/2020 Quy định về việc TCTD, Chi nhánh Ngân hàng nước ngoài cơ cấu lại thời hạn trả nợ, miễn, giảm lãi, phí, giữ nguyên nhóm nợ nhằm hỗ trợ khách hàng chịu ảnh hưởng do dịch Covid-I9; Thông tư 03/2021/TT-NHNN ngày 02/04/2021 Sửa đổi, bổ sung

chuẩn được cơ cấu để khách hàng được vay tiếp tăng lên Theo Ông Nguyễn Quốc Hùng — Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam: "Hàng triệu tỷ đồng

bị ảnh hưởng bởi dịch bệnh, song nợ cơ cấu chỉ rơi vào khoảng 300.000 tỷ đồng Thực tế, nguy cơ nợ xấu của các ngân hàng cao hơn nhiều so với số liệu trên số sách kế toán Dừng thực hiện Thông tư 14 sẽ giúp các ngân hàng đối mặt rõ hơn với nợ xấu" Các thông tư của NHNN về việc cơ cấu nợ, kéo dài thời gian trả nợ cho các khách hàng thực chất không làm thay đổi bán chất của khoản vay nợ ấy,

ma nó chỉ đây lùi, trì hoãn thời gian trả nợ Khi các thông tư hết hiệu lực, hoặc thời hạn trả nợ sau cơ cấu đến, bức tranh nợ xấu sẽ được phơi bày một cách rõ ràng hơn bao giờ hết

Vì vậy, việc chỉ rõ tác nhân nợ xấu và lượng hoá tác động của chúng là cực

kỳ cần thiết để giúp các ngân hàng tìm ra biện pháp khả thi nhằm giảm thiêu rủi

ro nợ xấu Vì vậy, tác giả quyết định chọn đề tài nghiên cứu: “Cúc yếu tố ảnh hướng đến tỷ lệ nợ xấu ở các ngân hàng thương mại cỗ phần Việt Nam” Nghiên cứu sẽ giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại các 'NHTMCP Việt Nam, từ đó đưa ra những kiến nghị hữu ích nhằm giảm thiểu vấn

đề nghiêm trọng này

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

1.2.1 Mục tiêu tổng quát

Xác định các yếu tố và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tó đến tỷ lệ

nợ xấu tại các ngân hàng TMCP Việt Nam Từ đó, đưa ra các hàm ý quản trị nhằm giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam trong thời gian tới 1.2.2 Mục tiêu cụ thể

Từ mục tiêu nghiên cứu chung, các mục tiêu cụ thể được trình bày như sau: Thứ nhất, xác định các yêu tô ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng

TMCP Việt Nam.

Thứ ba, đề xuất hàm ý chính sách giảm tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng

TMCP

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, luận văn cần trả lời được các câu hỏi như

1.4 ĐÓI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu

Luận văn nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tý lệ nợ xấu của các

NHTMCP Việt Nam

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu

Mẫu nghiên cứu bao gồm 24 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2012 — 2023

Về thời gian: Hầu hết các nghiên cứu ở Việt Nam đều được thực hiện trước năm 2017 nên số liệu trong giai đoạn 2019 — 2023 chưa được cập nhật Ngoài ra, trong bối cảnh hậu quả của đại dịch Covid-19, lạm phát cao, chính sách tiền tệ thắt chặt hay căng thing địa chính trị, vẫn đề nợ xấu cần được quan tâm hơn nữa

để giữ thanh khoản của các ngân hàng thương mại ôn định

Về không gian: Nghiên cứu này tập trung vào 24 NHTMCP Việt Nam vì một số lý do (đanh sách ngân hàng nghiên cứu được trình bảy chỉ tiết tại Phụ lục đính kèm) Thứ nhất, để đảm bảo tính thống nhất trong hoạt động của các ngân hàng cũng như tính nhất quán của bộ dữ liệu trong giai đoạn nghiên cứu, các

của nhiều ngân hàng thương mại đều thiếu hụt và thiếu hụt trong những năm trước Vì vậy, nghiên cứu này sẽ sử dụng dữ liệu từ 24 ngân hàng để đảm bảo tính nhất quán của mẫu dữ liệu và quy mô đữ liệu ở mức độ tương đối

1.5 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.5.1 Dữ liệu nghiên cứu

Nguồn đữ liệu chính được sử dụng nhiều nhất trong luận văn là nguồn dữ liệu thứ cấp với dạng bảng (Panel data) cụ thể như sau:

e Các dữ liệu được tập hợp từ các BCTC, BCTN từ năm 2012 — 2023, được công bồ trên hệ thống Website của 24 NHTMCP Việt Nam

e Các chỉ số vĩ mô trong các báo cáo tình hình kinh tế của Quỹ tiền tệ Quốc

tế (IMF), Worldbank va Ourworldindata

1.5.2 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định lượng được xem như phương pháp nghiên cứu chính của khóa luận, theo đó sẽ bao gồm các phân tích chỉ tiết như sau:

Thống kê mô tả tổng quan các biến trong mô hình, thực hiện phân tích ma trận tương quan

Phân tích hồi quy: Tập trung vào ba mô hình chính là mô hình Pooled OLS,

mô hình FEM - Fixed Effect Model và mô hinh REM — Random Effect Model

Kế tiếp là kiểm định để lựa chọn mô hình thích hợp nhất Song song với đó, kiểm tra một số vấn đề khiếm khuyết của mô hình như đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Cuối cùng, phương pháp ước lượng FGLS được sử dụng nhằm khắc phục các khuyết tat ton tai trong mô hình

1.6 ĐÓNG GÓP CUA DE TAI

Nghiên cứu góp phần cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về việc xác định, đo lường mức độ tác động của các yếu tổ có tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam Ngoài ra, dựa trên kết quả nghiên cứu, một số hảm ý

1.7 KẾT CẤU LUẬN VĂN

Chương I: Giới thiệu nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu liên quan

Chương 3: Mô hình và quy trình nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5: Kết luận va ham y quản trị

TOM TAT CHUONG 1

Chương 1 đã chỉ ra được một số lý do quan trọng cân thực hiện đề tài Cùng với đó, các mục tiêu chính và câu hỏi cần hoàn thành cũng được đưa ra ở chương này Tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP ở Việt Nam sẽ là đối tượng nghiên cứu, cụ thể là 24 NHTMCP Việt Nam từ 2012- 2023 Những nội dung quan trong can chủ ý khác của nghiên cứu như phương pháp thực hiện nghiên cứu và

ÿ nghĩa thực tiễn, cuối cùng là trình tự các chương cũng được nêu khái quát ở Chương 1

Chương 2 với việc trình bày cơ sở lý thuyết về nợ xấu cùng với các học thuyết và kết quả của những nghiên cứu thực nghiệm có liên quan được thực hiện trong và ngoài nước Dựa trên cơ sở đó đề xây dựng mô hình nghiên cứu cho chương tiếp theo phù hợp với mục tiêu nghiên cứu đã dé ra trong Chương 1 2.1 NO XAU CUA CAC NGAN HANG THUONG MAI

2.1.1 Khái niệm về nợ xấu

Trên thế giới, có nhiều cách tiếp cận khác nhau khi nhắc đến định nghĩa về

“Nợ xấu”, tùy thuộc vào cách tiếp cận và góc nhìn của các nhà nghiên cứu Ở môi trường quốc tế, nợ xấu có thể được gọi là “Non-performing loan”, hoặc có thể được diễn đạt là “Bad debt” hay thậm chí là “Doubful debt” (Fofack, 2005) Nhìn chung, khái niệm nợ xấu là không hoàn toan nhất quán ở các quốc gia khác nhau Sau đây là một số khái niệm thường được nhắc đến về nợ xấu:

Theo Nhóm chuyên gia tư vẫn của Liên hợp quốc — Advisory Expert Group (AEG, 2014): “Một khoản vay được coi là nợ xấu khi các khoản thanh toán lãi và/hoặc gốc quá hạn từ 90 ngày trở lên hoặc các khoản thanh toán lãi từ 90 ngày trở lên đã được vốn hóa, tái cấp vốn hoặc bị trì hoãn theo thỏa thuận, hoặc các khoản thanh toán quả hạn dưới 90 ngày, nhưng có những lý do chính đáng khác - chẳng hạn như con nợ nộp đơn xin phá sản - để nghi ngờ rằng các khoản thanh toán sẽ được thực hiện đầy đủ Sau khi một khoản vay được phân loại là nợ xấu, khoản vay đó (và có thể cả (các) khoản vay thay thế) vẫn phải được phân loại như vậy cho đến khi được xóa nợ hoặc nhận được các khoản thanh toán lãi và/hoặc gốc.”

Cùng quan điểm với AEG, theo Hướng dẫn Tổng hợp về Chỉ số An toản Tài chính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế - IMF (2006), được diễn giải như sau: “Một khoản vay được coi là nợ xấu khi (1) quá bạn thanh toán gốc hoặc lãi 03 tháng

thỏa thuận); hoặc các khoản thanh toán dưới 90 ngày nhưng có các nguyên nhân nghi ngờ việc trả nợ sẽ không được thực hiện đầy đủ, chẳng hạn như người đi vay pha san”

Hướng dẫn của IMF cho rằng: “Nguyên tắc quá hạn 90 ngày là giới hạn bên ngoài và không có ý ngăn cản các phương pháp chặt chẽ hơn Số tiền cho vay (và các tài sản khác) được ghi nhận là nợ xấu phải là tổng giá trị của khoản vay được ghi trên BCĐKT, chứ không chỉ là số tiền qua han.” (IMF's Complication Guide on Financial Soundness Indicators, 2006) Nói cách khác, việc xác định

nợ xấu bao gồm hai yếu tố: (¡) Quá hạn trên 90 ngày và (ii) Sự không chắc chắn

Tóm lại, tuy có nhiều góc độ tiếp cận khác nhau về khái niệm nợ xấu, nhưng

đa số các quan điểm đều cho rằng, việc xác định nợ xấu dựa vào hai tiêu chí: (i) thời gian trả nợ quá bạn trên 90 ngày và (1i) sự hoài nghỉ về khả năng thanh toán

nợ đến hạn và/hoặc quá hạn của người đi vay

2.1.2 Phân loại nợ xấu

Theo Laurin & Majnoni (2003), hiện chưa có một chuẩn mực kế toán cụ thể trong việc đánh giá và phân loại nợ khi so sánh giữa một số quốc gia với nhau Bholat và cộng sự (2016) cũng đồng tình với quan điểm trên

Phân loại nợ là quả trình của ngân hàng hoặc tổ chức tải chính xác định và phân nhóm các khoản nợ của khách hàng dựa trên mức độ rủi ro và khả năng thu

lập dự phòng, gây ra nhiều khó khăn cho việc phân loại nợ cá trên lý thuyết và thực tế Từ đó, Ủy ban Basel hướng tới việc thống nhất chung tiêu chuẩn trong phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro ở các quốc gia đã đưa ra các hướng dẫn

và nguyên tắc nhưng không đưa ra một hệ thống phân loại nợ cụ thể hay các quy trình được chuẩn hóa đề đánh giá rủi ro tín dụng

Trên thế giới, các quốc gia khác nhau thì có tiêu chí phân loại nợ khác nhau Nhằm so sánh, tham khảo cách thức, tiêu chí phân loại nợ, Laurin & Majnoni (2003) đã thu thập quy định về phân loại nợ của một số quốc gia tiên tiến, cụ thể

như sau:

Bảng 2.1 Quy định về phân loại nợ ở một số quốc gia trên thế giới

Số nhóm i

ng

1 Phap 3 Nợ nghĩ ngờ, nợ dưới chuân và nợ quá hạn

Nợ không có rủi ro rõ ràng, Nợ có rủi ro tiềm

tang, No xau, No kho doi

# 5 Nợ đủ tiêu chuân, Nợ cân chú ý, Nợ dưới

chuẩn, Nợ đang được cơ cấu, Nợ cơ cầu Tôi thiêu là có 5 nhóm nợ Tuy nhiên, Chính

4 Hoa Kỳ 5 phủ khuyến khích nên phân loại than trong va

C (3%), D (10%), E (30%), F (50%), G (70%)

va H (100%)

Nguôn: Laurin & Majnomi (2003)

Tại Việt Nam, việc phân loại nợ xấu được quy định tại Thông tư 11⁄2021/TT-NHNN có hiệu lực từ 01/10/2021 Hiện nợ xấu được phân loại cụ thé trén CIC — Tổ chức tín dụng quốc gia Việt Nam Hệ thống CIC đánh giá lịch

sử nợ theo 5 nhóm sau:

Bảng 2.2 Quy định về phân loại nợ tại Việt Nam

Nợ đủ tiêu | - Nợ trong hạn, hoặc :

chuân - No qua han dưới 10 ngày Sa

thu hôi đây đủ nợ gôc và lãi còn lại đúng thời hạn

Có khả năng thu hôi đây

` _ | da gdc va lai Tuy nhiên,

Nợ cân chú | Nợ quá hạn từ 10 ngày đên mm

ý 90 ngày

suy giảm khả năng trả

nợ

Không có khả năng thu

Nợ dưới | Nợ quá hạn từ 91 ngày đến | hồi nợ gốc và lãi khi đến

tiêu chuan | 180 ngay hạn, có khả năng tôn

Nợ nghỉ , | Co kha nang ton that cao

,_ | Nợ quá hạn từ 181 ngay dén Nhóm 4 | ngờ bị mât

360 ngày

von

Nhóm 5 | năng mất | Nợ quá hạn trên 360 ngày | khả năng mất vốn

2.2.1 Lý thuyết chu kì kinh tế (Business Cycle Theory)

Theo Paul A Samuelson va William D Nordhalls (1948): “Chu ky kinh doanh là một su dao động của tổng sản lượng quốc dân, của thu nhập và việc làm thường kéo dải trong một giai đoạn được đánh dấu bằng một sự mở rộng hay thu hẹp trên quy mô lớn trong hầu hết các khu vực của nền kinh tế, thường trong một khoảng thời gian từ 02 - 10 năm”

Các nhà kinh tế thường chia chu kỳ kinh tế thành hai giai đoạn chính: giai đoạn suy thoái và giai đoạn mở rộng, điểm cự trị của các đỉnh và đáy là giai đoạn chuyển hướng của chu kỳ, sự đi xuống của một chu kỳ gọi là suy thoái - là một giai đoạn mà trong đó GDP thực tế giảm xuống ít nhất trong bai quý liên tiếp - suy thoái bắt đầu tại một đỉnh và kết thúc tại một đáy Trong giai đoạn suy thoái cầu về lao động giảm làm thất nghiệp gia tăng, lợi nhuận của doanh nghiệp giảm, giá chứng khoán thường sẽ giảm xuống khi các nhà đầu tư cảm nhận được chu kỳ kinh tế đi xuống Giai đoạn mở rộng là hình ảnh phản chiếu của suy thoái, mỗi yếu tô trên sẽ hoạt động theo chiều ngược lại Không có hai chu kỳ kinh tế nào hoàn toàn giống nhau Tiy vao tinh trạng nền kinh tế dang trong giai đoạn nào mà các ngân hàng đưa ra chính sách tín dụng mở rộng hoặc thu hẹp Ở giai đoạn GDP tăng (tăng trưởng kinh tế) có ý nghĩa rằng thu nhập của người dân được cải thiện Từ đó, tăng khả năng chỉ trả nợ vay, do đó tỷ lệ nợ xấu giảm

và ngược lại khi nền kinh tế đi vào suy thoái thì sẽ là nguyên nhân gia tăng tỷ lệ

nợ xấu Lý thuyết này vận dụng dé giải thích mối quan hệ của các yếu tố vĩ mô như lạm phát, tăng trưởng kinh tế v.v đến nợ xấu

2.2.2 Quy mô ngân hàng

Theo giả thuyết “Quá lớn để phá sản” (too big to fail) của Boyd và Gertler (1994) cho rằng yếu tố quy mô ngân hàng và nợ xấu có mối quan hệ tương quan với nhau Giả thuyết này cho rằng những ngân hàng lớn chấp nhận mạo hiểm và rủi ro quá mức bằng cách tăng sử dụng vốn cho vay của mình với chất lượng khách hàng thấp dẫn đến nợ xấu leo thang, Stern và Feldman (2004) lập luận rằng: “Mối quan hệ này là do kỷ luật của thị trường sẽ không áp đặt đối với các 'NHTMCP lớn, và chính phủ thường có chính sách bảo vệ các ngân hảng lớn nếu

có nguy cơ phá sản” Theo đó, quy mô NHTMCP càng lớn thì rủi ro tín dụng cảng cao, và nếu quy mô ngân hàng đạt ngưỡng giới hạn nhất định thì rủi ro tín dụng cao nhất

Ngược lại với giả thuyết “Quá lớn để phá sản”, giả thuyết “hiệu ứng quy mô” (size effect), Salas và Saurina (2002) cho rằng các ngân hàng có quy mô lớn cho phép cơ hội đa dạng hóa nhiều hơn Cụ thể, ngân hàng có tầm cỡ, quy mô lớn sẽ có nhiều tài nguyên và kinh nghiệm hơn trong công tác xử lý và phân tích đánh giá chất lượng tín dụng của người đi vay Từ đó, tạo điều kiện cho ban lãnh đạo các ngân hàng tham gia vào các thị trường đầu tư để cải thiện quy trình tín dụng, làm gia tăng lợi nhuận giảm thiểu nợ xấu Tóm lại, giả thuyết này cho rằng mặc dù quy mô lớn có thê không đảm bảo hoản toàn việc các ngân hàng có thể tránh khỏi nợ xấu, nhưng cho phép họ có cơ hội và nguồn lực để đa dang hoa danh mục cho vay, từ đó có thể giúp giảm thiểu rủi ro và mức độ nợ xấu của ngân hàng

2.2.3 Lý thuyết về thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information)

Lý thuyết về thông tin bất cân xứng được nhắc đến lần đầu bởi George Akerlof vào năm 1970 trong luận án tiến sĩ của mình với lý thuyết thị trường quả chanh (lemon market) Akerlof (1970) cho rằng: “Việc xem xét đến thị trường

mua bán, trao đổi hàng hóa khi mà thông tin về sản phẩm của người bán và người mua là khác nhau” Thuật ngữ “quả chanh” được dùng để chỉ các hàng hóa cũ kém chất lượng Trong thị trường quả chanh, thong tin khong cân xứng là khi một bên có thông tin chỉ tiết hơn về sản phẩm hoặc dịch vụ so với bên kia Kết quả của lý thuyết này là trong một thị trường quá chanh, thong tin bat cân xứng có thé dẫn đến sự suy giảm của sự tin cậy vả sự phá vỡ của thị trường, vì người mua có thể sẽ từ chối mua sản phẩm hoặc sẵn lòng trả giá thấp hon do không có đủ tin cậy về chất lượng thực sự của nó Lý thuyết này đã có ảnh hưởng lớn đối với lĩnh vực kinh tế vả tài chính, và nó đã trở thành một trong những khái niệm cơ bản trong nghiên cứu về thị trường không hoàn hảo Bắt cân xứng thông tin sẽ dẫn đến hai hệ quả phổ biến nhất, đó là rủi ro ngược hay còn gọi là sự lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard)

Trong hoạt động cấp tín dụng, tình trạng thông tin bất cân xứng dé dàng xuất hiện khi nhân viên thâm định khó có thể quan sát được nguy cơ gian lận và không trung thực khiến các ngân hảng dễ rơi vào tình trạng cho vay các khách hàng xấu và mắt đi các khách hàng tốt vì ngân hàng luôn là người có ít thông tin

về dự án, về mục đích sử dụng vốn vay hơn khách hàng

2.2.4 Lý thuyết về tăng trưởng tín dụng

Nhiều công trình nghiên cứu khoa học thực nghiệm đã chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng quá nhanh được xem là yếu tố chủ yếu làm tăng tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng (Keeton, 1999; Salas và Saurina, 2002) Theo Keeton (1999):

“Mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu được giải thích thông qua sự dịch chuyển của các yếu tố, đó là đường cung (S) trên thị trường vốn vay”

7, expected rate r*, expected rate

of retum on loans of return on loans

Ngoài ra, Keeton (1999) cũng có đề cập: “Sự tăng trưởng tín dụng tác động đến nợ xấu bởi hai nguyên nhân khác, đó là sự dịch chuyển của đường cầu và sự thay đổi trong năng suất lao động”

7Ÿ, expected rate r*, expected rate

of return on loans of return on loans

Từ hình 1.2, Keeton (1999) đưa ra một ví dụ về nhu cầu vay vốn xuất phát từ dự định thay đổi cấu trúc vốn của doanh nghiệp để đạt hiệu quả tốt nhất Các NHTMCP sẽ xem xét các điều kiện vay vốn, thắt chặt điều kiện về hồ sơ tín dụng Điều này có thể không làm cản trở người đi vay và các NHTMCP sẽ giảm thiểu được rủi ro trong quá trình cấp tín dụng Từ đó, chất lượng tín dụng sẽ được cải thiện trong tương lai Có thể khái quát hóa luồng diễn giải này như sau: Tăng trưởng tín dụng tăng dẫn đến tiêu chuẩn cấp tín dụng tăng từ đó nợ xấu giảm Về sự thay đổi năng suất lao động dẫn đến sự dịch chuyển đường cầu Việc gia tăng năng suất lao động có thể là tín hiệu tích cực của chủ thể cần vay von

Đối với trường hợp có sự dịch chuyền trong năng suất lao động theo chiều hướng tăng, với giải định rằng nhu cầu vay vốn xuất phát từ các điều kiện thuận lợi từ năng suất lao động tăng, các NHTMCP có thể đưa ra các tiêu chuẩn tín dụng một cách linh hoạt đối với chủ thể đi vay (đường r°(z) có thé dịch chuyển sang trái hoặc phải) Khi r*(z) dịch chuyển sang trái thì xếp hạng tín nhiệm của người đi vay thấp, khi đó các NHTMCP sẽ đòi hỏi một suất sinh lời kỳ vọng cao hon, va kịch bản ngược lại xây ra đối với trường hợp đường r*(z) dịch chuyển sang phải Do đó, NHTMCP có thể tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn nảy Với những ảnh hưởng tích cực từ năng suất lao động dẫn đến khả năng tài chính của chủ thê đi vay, chất lượng tín dụng trong tương lai có thể sẽ được cải thiện Quá trình này có thể được khái quát hóa như sau: Tăng trưởng tín dụng tăng dẫn đến tiêu chuẩn tín dụng có thể giảm hoặc tăng dẫn đến nợ xấu giảm Từ hai nguyên nhân nêu trên, có thể thấy rằng tăng trưởng tín dụng có thể có tương quan âm đến nợ xấu

Như vậy, tăng trưởng tín dụng đến nợ xấu được phản ánh là cùng chiều và ngược chiều Tùy thuộc vào nhu cầu, động cơ vay vốn và khả năng trả nợ của doanh nghiệp

2.2.5 Sự hiệu quả và chất lượng quản trị trong ngân hàng

Theo Berger và DeYoung (1997): “Việc sử dụng chi phí một cách không thực sự hiệu quả cũng là một nguyên nhân dẫn đến nợ xấu”, điều nảy cũng phù hợp với giả thuyết cho rằng: những lãnh đạo yếu kém trong việc quản lý chỉ phí cũng là những người lãnh đạo có một danh mục cho vay yếu kém (bad management)

Theo thuyết “quản lý yếu kém”, chỉ phí bị sử dụng không hiệu quả là dấu hiệu của chất lượng quản lý kém, cho thấy ngân hàng chưa theo dõi và kiểm soát chi phí hoạt động hiệu quả, cũng như chưa thực sự đánh giá danh mục nợ một cách đầy đủ Giả thuyết này lập luận rằng sự yếu kém của các nhà quản lý chủ yếu bắt nguồn từ ba nguyên nhân: (i) có kỹ năng kém trong công tác xếp hạng

tín dụng, dẫn đến quyết định cho vay các khoản vay không sinh lời hoặc thậm chí là mất vốn; (ii) thiếu hoặc không đủ năng lực để định giá tải sản đảm bảo; (iii) có khó khăn vướng mắc khi giám sát việc tuân thủ các cam kết trong hợp đồng của khách hàng sau khi cấp tín dụng

Mặt khác, theo giá thuyết “tiết kiệm” (skimping hypothesis), ngân hàng tối

đa hóa lợi nhuận dài hạn thông qua cắt giảm chỉ phí bằng cách sử dụng ít nguồn lực hơn để sàng lọc khách hàng vay, thẩm định tải san thế chấp và giám sát khách hàng sau khi cấp tín dụng Bằng cách này, ngân hang cé thể đạt được hiệu quả chỉ phí trong ngắn hạn Tuy nhiên, trong dài hạn, do quy trình cho vay và giám sát thiếu chặt chẽ, các khoản vay quá hạn sẽ bắt đầu bộc phát và ngân hang phải gánh chịu các chỉ phí liên quan đến xử lý nợ xấu

2.2.6 Lý thuyết về an toàn vốn

Theo giả thuyết “rủi ro đạo đức” (moral hazard hypothesis) của Keeton và Morris (1987), các ngân hàng có tỷ lệ vốn thấp có khuynh hướng tăng mức độ rủi ro trong danh mục cho vay bằng cách tham gia vào các hoạt động cho vay rủi

ro và tiết kiệm chỉ phí bằng cách giảm giám sát khách hàng đi vay, xếp hạng tín dụng lỏng lẻo, không đầu tư chặt chẽ trong quy trình thâm định hay không sát sao, chặt chẽ trong quá trình đánh giá tài sản Vì vậy, giả thuyết này ngụ ý mối quan hệ tiêu cực giữa vốn ngân hàng và nợ xấu

2.3 LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

2.3.1 Các nghiên cứu ở nước ngoài

Ahmad và Bashir (2013) đo lường sự ảnh hưởng của 9 yếu tố vĩ mô đến tỷ lệ

nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Pakistan giai đoạn 1990 - 2011 Mối quan hệ giữa các biến độc lập lần lượt là: tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất tiền gửi, tỷ giá hối đoái, CPI, tỷ lệ xuất khẩu, sản xuất công nghiệp, đầu tư trực tiếp nước ngoài và tỷ lệ nợ xấu - biến phụ thuộc, được phân tích bằng mô hình hồi quy gộp OLS Kết quả chỉ ra chỉ số giá tiêu dùng có mối quan hệ tích cực với nợ xấu, trong khi tốc độ tăng trưởng GDP, lãi suất tiền gửi,

tỷ lệ xuất khâu, sản xuất công nghiệp ảnh hưởng ngược chiều Hạn chế là những kết quả của tác giả có sự bất tương đồng lớn so với phần lược khảo các nghiên cứu liên quan đã thực hiện trước đó

Ahmad (2013) đã xác định sự ảnh hưởng của cơ cấu sở hữu và mức độ sở hữu tập trung đến tỷ lệ nợ xấu của 30 ngân hảng tại Pakistan giai đoạn 2006 -

2009 Trong bài nghiên cứu, cơ cấu sở hữu, sự bảo hộ của nhà đầu tư, hoạt động kiểm soát, hoạt động hạn chế, mức độ sở hữu tập trung, tình trạng niêm yết là biến độc lập, trong khi tỷ lệ nợ xấu là biến phụ thuộc Kết quả chỉ ra rằng, tác giả ủng hộ quan điểm cho thấy hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thuộc sở hữu công thấp hơn ngân hàng thuộc sở hữu tư nhân hoặc nước ngoài, trong khi tỷ lệ

nợ xấu lại cao hơn Ngoài ra, bài viết chứng minh rằng mức độ sở hữu tập trung cao không nâng cao hiệu quả hoạt động và làm bớt rủi ro về nợ xấu

Wood và Skinner (2018) đo lường mức độ ảnh hưởng của 8 yếu tó đến tỷ lệ

nợ xấu của 5 ngân hàng lớn nhất của Barbados có xếp hạng tín dụng cao là A hoặc AAA giai đoạn 1991 đến 2015 Tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ

lệ thất nghiệp, lãi suất tiền gửi, ROE, ROA, CAR, tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động và tỷ lệ nợ xấu được đo lường bằng mô hình hồi quy tuyến tính bội Kết quả chỉ ra tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động, CAR có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu, trong khi tốc độ tăng trưởng GDP, ROE, ROA, lãi suất thực có ảnh hưởng ngược chiều Điểm hạn chế của là mẫu nghiên cứu nhỏ, nhóm tác giả chỉ chọn lọc ra những ngân hàng có độ xếp hạng tín dụng cao, dẫn đến việc đến kết quả nghiên cứu chưa mang tính tổng quát

Afriyanto và cộng sự (2021) đã đo lường sự ảnh hưởng của hệ số an toàn vốn và tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động đối với tỷ lệ nợ xấu của 25 ngân hàng thương mại tại Indonesia giai đoạn 2016 - 2020 Dữ liệu trong bải nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp và được phân tích bằng mô hình hiệu ứng chung (CEM), FEM, REM, đồng thời kiểm tra khuyết tật bằng kiểm định Chow, Hausman, Lagrange Multiplier Kết quả cuối cùng cho thấy FEM là mô hình thích hợp nhất

và CAR có mối quan hệ tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu Hạn chế của nghiên cứu là mô hình nghiên cứu có ít biến độc lập

Mohanty và cộng sự (2018) đã xác định sự tác động của các yếu tố vi mô và

vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu của 95 ngân hàng tại Ấn Độ năm 2000 — 2016 Bài nghiên cứu sử dụng mô hình Moment tổng quát (GMM) để đo lường sự ảnh hưởng của các yếu tố được chọn lọc đến tỷ lệ nợ xấu Kết quả cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ suất lợi nhuận ròng, tăng trưởng doanh thu thuần, tỷ lệ vốn hóa thị trường, chỉ số thị trường chứng khoán, số lượng chỉ nhánh ngân hàng có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu, ROE, trong khi chính sách tài khóa mở rộng, hiệu qua quản lý chỉ phí, tỷ lệ tín dụng trên tiền gửi có tác động cùng chiều Lawrence Kryzanowski và cộng sự (2023) kiểm định sự tác động của đại dịch Covid-19 đến nợ xấu tại Trung Quốc Bài nghiên cứu sử dụng mô hình sai

số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors) để đo lường mối quan hệ giữa các biến Trong đó, các biến liên quan đến Covid-19 được thu thập từ năm 2020 đến năm

2022, trong khi các biến còn lại trong mô hình được lấy từ năm 2017 đến năm

2022 Kết quả chỉ ra rằng số ca nhiễm Covid-19, số ca nhiễm Covid-19 tích lũy,

số ca tử vong do Covid-19, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, tỷ lệ thất nghiệp có tác động cùng chiều tới tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng, trong khi ROA ảnh hưởng ngược chiều Bên cạnh đó, nhóm tác giả đã chứng minh rằng các ngân hàng có vốn chủ sở hữu của Nhà nước thì có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn các ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoải và ngân hàng không có vốn sở hữu Nhà nước

Amila Zunié và cộng sự (2021) kiểm định sự ảnh hưởng của các yếu tố và đại dịch Covid-19 đến tỷ lệ nợ xấu ngân hảng tại Bosnia và Herzegovina giai đoạn năm 2003 đến năm 2020 Bài nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy đa tuyến tính để kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Trong đó biến đại dịch Covid-19 đóng vai trò là biến giá, có hai giá trị 0: giai đoạn chưa xảy ra Covid-19 và giá trị 1: giai đoạn Covid-19 Kết quả chỉ ra khoản dự phòng rủi ro tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu, tốc độ tăng trưởng GDP, đại

dịch Covid-19 có ảnh hưởng ngược chiều Nhóm tác giả còn kết luận rằng mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nợ xấu và đại địch Covid-19 bắt nguồn chủ yếu

từ nguyên nhân chính phủ tại Bosnia và Herzegovina đã đưa ra nhiều biện pháp tích cực như cho phép ngân hảng thương mại giãn, hoãn, cơ cấu lại nợ Điều này phần nào giúp cho các khoản vay tạm thời thoát khỏi mác “nợ xấu”

2.3.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam

Dang Thi Ngọc Lan (2019) xác định sự ảnh hưởng của các yếu tố như tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, lãi suất, chỉ số phát triển công nghiệp, tỷ lệ thất nghiệp, lượng cung tiền, chỉ số giá tiêu dùng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại I3 nước khu vực Châu Á Thái Bình Dương giai đoạn 2008 —

2017 Bai nghiên cứu đã ứng dụng các kiểm định: Pooled OLS, FEM, REM đề đánh giá mức độ ảnh hưởng của biến giải thích lên biến độc lập Kết quả cuối cùng cho thấy FEM là mô hình phù hợp nhất, trong đó chỉ số sản xuất công nghiệp, chỉ số giá tiêu dùng có mối tương quan cùng chiều với nợ xấu, trong khi tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng ngược chiều Tuy nhiên, tác giá không dé cập đến số lượng ngân hàng được nghiên cứu và mô hình FEM được lựa chọn chưa trải qua việc kiểm định các khuyết tật, điều này có thể dẫn đến việc kết quả nghiên cứu bị phóng đại

Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hồng Phú (2016) đã đo lường sự tác động của các biến độc lập lần lượt là tốc độ tăng trưởng GDP, nợ công chính phủ, nợ xấu

kì trước, tăng trưởng tín dụng, quy mô hoạt động, hiệu quả kinh doanh và hiệu quả quản lý, qui mô tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu của 32 ngân hàng từ năm 2007 đến

2013 Bằng cách tiếp can FEM, REM va GMM, nhom tác giả đã đưa ra kết luận rằng: quy mô hoạt động, nợ công có mối tương quan dương, trong khi nợ xấu kỳ trước, tăng trưởng tín dụng, hiệu quả kinh doanh, hiệu quả quản lý có ảnh hưởng ngược chiều Điểm hạn chế là số liệu cũ và trong giai đoạn nghiên cứu này, Việt Nam đang trái qua cuộc suy thoái kinh tế sâu rộng, có ảnh hưởng không nhỏ đến

tỷ lệ nợ xấu của hệ thông ngân hàng lúc bấy giờ

Trần Trọng Phong và cộng sự (2015) đã đánh giá sự tác động của 10 yếu tố

vi mô và vĩ mô của đến tỷ lệ nợ xấu của 15 ngân hàng TMCP giai đoạn 2007 —

2014 Trong bài nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ lạm phát (được đo lường bằng CPI), tỷ lệ tăng trưởng tín dung, độ trễ của ROE, tỷ lệ của chỉ phí hoạt động trên tổng thu nhập, quy mô ngân hảng, tăng trưởng tín dụng, đòn bẩy tài chính, tỷ lệ cho vay trên tổng tải sản đóng vai trò là biến độc lập, biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu kỳ trước, quy mô ngân hàng, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ của chi phí hoạt động trên tông thu thập, tỷ lệ cho vay trên tổng tai san, độ trễ của ROE có mối tương quan dương với nợ xấu, trong khi tỷ lệ lạm phát, đòn bẩy tài chính có tác động ngược chiều Điểm hạn chế là một số kết quả nghiên cứu có sự bất đồng so với phần lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm tác giả đã trình bày trước đó

Phạm Nguyễn Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) đã kiểm tra sự tác động của các yếu tố vĩ mô và vi mô ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của 27 ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn 2005 — 2016 Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM để đo lường sự ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Kết qua cho thấy tỷ lệ nợ xấu năm trước, tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu, trong khi tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, chỉ phí hoạt động, ROE, tốc độ tăng trưởng GDP"có mối tương quan ngược chiều

Bảng 2.3 Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm liên quan

Cùng chiêu (+) | Ngược chiêu (-)

Thảo và Nguyễn

Linh Đan (2018),

Đặng Thị Ngọc Lan (2019)

Chỉ sô phát| Đặng Thị Ngọc | Fawad Ahmad và

triển công | Lan (2019) Taqadus Bashir

Phương Thảo và

Cùng chiêu (+) | Ngược chiêu (-)

Nguyễn Linh

Đan (2018)

Lượng cung | Nguyễn Tuấn Kiệt Đặng Thị Ngọc

(2023)

Tăng trưởng tín | Trần Trọng Phong | Nguyễn Tuân

dụng va cong su (2015),| Kiét va Dinh

Mohanty va céng | Hồng Phú (2016)

su (2018)

Tỷ giả hôi đoái | Phạm Phương Thảo và Nguyễn Fawad Ahmad và

Nguyễn Linh Đan Taqadus Bashir

(2013)

Cùng chiêu (+) | Ngược chiêu (-)

(2018)

Tỷ lệ nợ xấu | Trần Trọng Phong | Nguyễn Tuân

năm trước và cộng sự (2015),|Kiệt và Dinh

Pham Nguyễn | Hồng Phú (2016) Phương Thảo và

Nguyễn Linh Đan

Skinner (2018), Lawrence

Linh Đan (2018)

Nguồn: Tác giả tổng hợp 2.3.3 Khoảng trống nghiên cứu

Qua quá trình lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan đến đề tài

nợ xấu ở trong và ngoài nước, tác giả xác định những khoảng trống nghiên cứu sau đây:

Thứ nhất, số lượng các bài nghiên cứu kiểm định mối quan hệ giữa các yếu

tố vĩ mô và đặc thù ngành ngân hàng được thực hiện tại nước ngoài nhiều hơn tại Việt Nam

Thứ hai, dữ liệu nghiên cứu tại Việt Nam liên quan đến đề tài nợ xấu đã thực hiện nhiều năm về trước, do đó kết quả nghiên cứu có thể chưa phi hop trong nền kinh tế xã hội hiện nay Đa số giai đoạn nghiên cứu của các nghiên cứu tại Việt Nam là từ năm 2000 đến 2022 Do đó, đây được coi là lỗ hỗng nghiên cứu cho luận văn này

Thông qua bảng 2.3 — Tổng hợp các nghiên cứu liên quan trực tiếp đến đề tài, điểm chung của các nghiên cứu đo lường các yếu tố ảnh hưởng đều áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng va thu thập dữ liệu thứ cấp thông qua báo cáo tài chính năm đã kiểm toán Sau đó, mã hoá dữ liệu thong qua Microsoft Excel và sử dụng phần mềm STATA để thực hiện nghiên cứu Do đó, tác giả quyết định sử dụng phần mềm STATA để thực hiện nghiên cứu dữ liệu thu thập

từ báo cáo tài chính của các NHTMCTP tại Việt Nam

Đối với mô hình nghiên cứu, biến độc lập Tốc độ tăng trưởng GDP, Chỉ số giá tiêu dùng là 2 yếu tố xuất hiện trong hầu hết các nghiên cứu định lượng về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của NHTMCP Một số biến cũng xuất hiện trong nhiều mô hình nghiên cứu như Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, Hiệu quả quản lý chỉ phí (4 nghiên cứu), Quy mô tổng tài sản, Tỷ lệ sở hữu vốn của Nhà nước, Tăng trưởng tín dụng (3 nghiên cứu), Tỷ lệ an toàn vốn, Giai đoạn dịch bệnh Covid-19 (2 nghiên cứu)

Trong bảng 2.3, nghiên cứu của Trần Trọng Phong và cộng sự (2015) là nghiên cứu sát với nghiên cứu của tác giả nhất Nghiên cứu của Trần Trọng Phong và cộng sự (2015) bao gồm 10 biến độc lập lần lượt là Tốc độ tăng trưởng GDP, Tỷ lệ thất nghiệp, Chỉ số giá tiêu dùng, Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, Quy mô tổng tải sản, Tăng trưởng tín dụng, Đòn bẩy tài chính, Tỷ lệ cho vay trên tông tài sản Tác giả quyết định kế thừa 6 trên 10 biến độc lập này, kết hợp với nghiên cứu của Anthony Wood và Nakita Skinner (2018), Lawrence Kryzanowski và cộng sự (2023) kế thừa 3 biến độc lập mới là Tỷ lệ an toàn vốn,

Giai đoạn dịch bệnh Covid-19, Tỷ lệ sở hữu vốn của Nhà nước vì những yếu tố này chưa được thực hiện và công bố rộng rãi tại Việt Nam

Tóm lại, tác giả nhận thấy cần thực hiện một nghiên cứu mới nhất để cập nhật số liệu trong báo cáo tài chính đã kiểm toán năm 2023 của các NHTMCP tại Việt Nam đã được công bố vào cuối quý l năm 2024, nhằm nêu lên chính xác nhất về tình trạng nợ xấu của các ngân hàng TMCP Việt Nam hiện nay và đưa ra những hảm ý chính sách kịp thời giúp các ban lãnh đạo ngân hàng kiềm hãm tỷ

lệ nợ xấu Do đó, việc thực hiện một nghiên cứu mới với khoảng thời gian nghiên cứu từ năm 2012 — 2023 là vô cùng cần thiết và cấp bách, đặc biệt trong năm 2023 với nền kinh tế đầy biến động về mặt chính trị và xã hội

TOM TAT CHUONG 2

Trong Chương 2, tác giả đã lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây liên quan đến đề tài nợ xấu Đông thời, tổng hợp những khái niệm chung về

no xdu, phân loại nợ và sdu hoc thuyết liên quan lần lượt là: (1) Lý thuyết chu ki kinh tế; (2) Quy mô ngân hàng; (3) Lý thuyết về thông tin bắt cân xứng; (4) Lý thuyết về tăng trưởng tín dụng tác động đến tỷ lệ nợ xấu; (5) Sự hiệu quả và chất lượng quản trị trong ngân hàng; (6) Lý thuyết về an toàn vốn Cùng với những thông tin đã trình bày trong Chương 1, tác giả tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu, hệ thống các biến và phương pháp nghiên cứu trong Chương 3