Nợ xấu, rủi ro đạo đức và các quy định điều tiết trong hệ thống ngân hàng thương mại việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THÀNH NAM NỢ XẤU, RỦI RO ĐẠO ĐỨC VÀ CÁC QUY ĐỊNH ĐIỀU TIẾT TRONG HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh – năm 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THÀNH NAM NỢ XẤU, RỦI RO ĐẠO ĐỨC VÀ CÁC QUY ĐỊNH ĐIỀU TIẾT TRONG HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài - Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS ĐINH THỊ THU HỒNG Tp.Hồ Chí Minh – Năm 2017 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu khoa học độc lập riêng Các số liệu sử dụng phân tích luận văn có nguồn gốc rõ ràng, công bố theo quy định Các kết nghiên cứu luận văn tự tìm hiểu, phân tích cách trung thực, khách quan phù hợp với thực tiễn Việt Nam Các kết chưa công bố nghiên cứu khác Người cam đoan Nguyễn Thành Nam MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH MỞ ĐẦU Chương 1: Tổng quan lý thuyết nghiên cứu thực nghiệm 1.1 Nợ xấu 1.2 Vấn đề rủi ro đạo đức khoản nợ xấu .9 1.3 Nợ xấu rủi ro đạo đức ngân hàng Việt Nam 11 Chương 2: Phương pháp nghiên cứu liệu 15 2.1 Cơ sở lý thuyết xây dựng mơ hình 15 2.2 Mô tả biến 18 2.3 Dữ liệu thống kê mô tả 24 Chương 3: Phân tích thực nghiệm 26 3.1 Ước tính ngưỡng 28 3.2 Kết hồi quy 31 3.3 Vấn đề nội sinh 37 3.4 Thảo luận thêm nhân tố tác động đến nợ xấu .40 Kết luận số hàm ý sách 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC Phụ lục A – Giá trị thống kê LR1 LR2 theo Hansen (1999) Phụ lục B – Hệ thống Ngân hàng thương mại quy định Việt Nam Phụ lục C – Kết hồi quy mơ hình – Phụ lục D – Kết hồi quy hai giai đoạn 2SLS dựa biến công cụ DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Nghĩa DNNN Doanh nghiệp Nhà nước GDP Tổng sản phẩm nội địa NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại SBV Ngân hàng Nhà nước Việt Nam VAMC Công ty quản lý tài sản Việt nam WTO Tổ chức thương mại giới DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Tóm tắt biến kỳ vọng dấu 23 Bảng 2: Thống kê mơ tả biến .25 Bảng 3: Ước tính mức ngưỡng .28 Bảng 4: Phân loại số quan sát ngân hàng – năm theo giá trị ngưỡng .31 Bảng 5: Kết hồi quy với tỷ lệ nợ xấu NPL biến ngưỡng 35 Bảng : Kết hồi quy sử dụng biến công cụ (IV) 38 DANH MỤC HÌNH Hình 1: Tỷ lệ nợ xấu tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2008 - 2014 Hình 4.1: Xây dựng khoảng tin cậy “miền không bác bỏ” (Tỷ lệ nợ xấu) 30 MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Nợ xấu (NPL) từ lâu vấn đề hệ thống ngân hàng Việt Nam, trở ngại lớn cho phát triển ngân hàng nội địa, trở thành nhân tố ảnh hưởng đến tính bền vững hệ thống tài Ở Việt Nam, hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò quan trọng lưu chuyển vốn, tạo điều kiện cho phát triển kinh tế xã hội Tuy nhiên, giai đoạn 2007 - 2014, nợ xấu thực trở thành gánh nặng cho kinh tế với tốc độ gia tăng đạt gần 51%/năm1 Tính đến cuối năm 2012, tỷ lệ nợ xấu đạt mức trung bình khoảng 4.08% tổng dư nợ cho vay toàn hệ thống2 Vấn đề nợ xấu cao liên tục xuất hầu hết báo cáo ngân hàng thương mại Hơn nữa, tình trở nên phức tạp cho công tác quản lý tổ chức khác công bố số lượng không thống tỷ lệ nợ xấu Trước thực tế này, vào tháng 4/2012 NHNN ban hành Quyết định số 780/QĐ-NHNN, cho phép tổ chức tín dụng sửa đổi điều khoản trả nợ gia hạn thời gian trả nợ cho doanh nghiệp gặp khó khăn tốn nợ Năm 2013, đánh dấu đời công ty Quản lý tài sản VAMC3, làm cho tỉ lệ nợ xấu có xu hướng giảm, nhiên sụt giảm thời chưa có dấu hiệu giảm thực rõ nét Thực tế, nghiên cứu trước xác định nợ xấu báo hiệu vấn đề tài tương lai mà ngân hàng phải đối mặt Demirguc-Kunt (1989), Barr cộng (1994) nhận thấy ngân hàng thường có mức độ nợ xấu cao trước sụp đổ Và tượng coi dấu hiệu khủng hoảng tài Nguồn: Tác giả tự tính toán số liệu thu thập từ nguồn: http://www.baomoi.com/no-xau-toan-he-thong-ngan-hang-dang-gia-tang/c/6916509.epi ; http://vneconomy.vn/tai-chinh/no-xau-tai-viet-nam-phien-ban-2-trong-1-20140211104136812.htm Nguồn: Ngân hàng Nhà nước tại: https://www.sbv.gov.vn/webcenter/portal/vi/menu/trangchu/tk/hdchtctctd/tlnxttdntd?_afrLoop=16280222458 5000#%40%3F_afrLoop%3D162802224585000%26centerWidth%3D80%2525%26leftWidth%3D20%2525 %26rightWidth%3D0%2525%26showFooter%3Dfalse%26showHeader%3Dfalse%26_adf.ctrlstate%3Dtlcqg75du_322 Công ty quản lý tài sản Việt Nam (VAMC): http://sbvamc.vn/cong-ty-quan-ly-tai-san-vamc/ tương lai không theo dõi đầy đủ giải kịp thời (Reinhart Rogoff, 2010; Nkusu, 2011; Louzis cộng sự, 2012) Không giống lĩnh vực khác, ngành ngân hàng tồn mức độ rủi ro lan truyền hệ thống lớn, cần sụp đổ ngân hàng lây lan qua ngân hàng khác, gây hiệu ứng dây chuyền có khả đưa đến bất ổn cho toàn hệ thống nước hay chí tồn cầu Thực tế khủng hoảng tài năm 2008 mong manh dễ vỡ hệ thống tài tồn cầu, đồng thời, khủng hoảng tài bắt đầu nước ảnh hưởng đến không ổn định hệ thống ngân hàng tồn cầu5, mà tác động tiêu cực đến kinh tế thực hệ thống tài Thật vậy, chứng thực nghiệm cho thấy phát triển hệ thống tài cải cách ngân hàng cải thiện đáng kể tốc độ tăng trưởng kinh tế thúc đẩy, kích thích ngân hàng nhỏ (Hasan cộng sự, 2009; Fang Giang, 2014; Peng cộng sự, 2014; Lin cộng sự, 2015) Bài nghiên cứu tiến hành giai đoạn bùng nổ nợ xấu Việt Nam từ năm 2007-2014 xem xét vấn đề rủi ro đạo đức tồn hành vi cho vay ngân hàng Một khía cạnh ủng hộ cho chủ điểm nghiên cứu nợ xấu tác động mạnh mẽ phát triển kinh tế phạm vi lớn thời gian qua Do đó, nghiên cứu nợ xấu tài liệu tham khảo có ý nghĩa lĩnh vực tài ngân hàng Việt Nam, đặc biệt nhà quản lý giám sát hoạt động cho vay ngân hàng ngày Rủi ro lan truyền hệ thống (tên tiếng anh systemic risk) khả mà kiện cấp độ doanh nghiệp gây bất ổn nghiêm trọng sụp đổ cho toàn ngành hay chí kinh tế (nguồn: http://www.investopedia.com/terms/s/systemic-risk.asp ) Ví dụ, khủng hoảng tài gần giai đoạn 2007-2008, Jo (2014) thấy cú sốc tài Hoa kỳ chuyển đến kinh tế thị trường thông qua hoạt động cho vay ngân hàng quốc tế Hoa Kỳ Gang Qian (2015) báo cáo rủi ro hệ thống Trung Quốc tăng lên năm gần kể từ năm 2009 lây lan từ biến động thị trường tài tồn cầu Lý chọn đề tài Ở Việt Nam, nợ xấu tác động mạnh mẽ đến kinh tế phạm vi rộng lớn, thập kỷ trước, cụ thể với tỷ lệ nợ xấu cao có tác động tiêu cực lên phát triển kinh tế Bởi vì, xuất phát từ lo ngại khơng chắn thị trường tài gia tăng, khiến ngân hàng hạn chế hoạt động cho vay nhằm tránh nợ xấu, làm cho doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn (hoặc chịu chi phí vốn cao) để tài trợ cho hoạt động kinh doanh mình, điều cuối đưa đến tác động bất lợi kinh tế thực (Nguyễn Thị Minh Huệ, 2015) Tỷ lệ nợ xấu tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2008-2014 7.00% 6.00% 6.40% 5.70% 6.20% 5.40% 6% 5.20% 5.40% 5.00% 4.00% 4.08% 3.00% 2.00% 3.61% 3.07% 2.17% 2.50% 3.25% 2.09% 1.00% 0.00% 2008 2009 2010 Tỷ lệ nợ xấu 2011 2012 2013 2014 Tăng trưởng GDP Hình 1: Tỷ lệ nợ xấu tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2008 - 2014 Nguồn: Dữ liệu từ NHNN, Worldbank Như thấy từ hình 1, tỷ lệ nợ xấu tăng theo hướng ngược lại với tốc độ phục hồi kinh tế, điều cho thấy tỷ lệ nợ xấu cao kèm với tăng trưởng GDP thấp Chính xác hơn, tỷ lệ nợ xấu tăng làm chậm lại tất hoạt động hệ thống tài (Nguyễn Thị Minh Huệ, 2015) Do đó, yếu khu vực ngân hàng, với thành phần nợ xấu, giám sát phân tích cẩn thận quan quản lý Tuy nhiên, vấn đề F test that all u_i=0: F(24, 169) = 3.34 Prob > F = 0.0000 est store a1 1.b Mơ hình tác động ngẫu nhiên xtreg NPL LGR LLGR ER DGR Size Dt ,re Random-effects GLS regression Number of obs = 200 Group variable: bank Number of groups = 25 R-sq: Obs per group: = 0.1931 = between = 0.0042 avg = 8.0 overall = 0.1056 max = Wald chi2(6) = 32.51 Prob > chi2 = 0.0000 within corr(u_i, X) = (assumed) -NPL | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -LGR | -.0021447 0030861 -0.69 0.487 -.0081933 0039039 LLGR | -.0013865 0011381 -1.22 0.223 -.0036172 0008441 ER | 0528896 0325617 1.62 0.104 -.0109301 1167093 DGR | -.0004056 003341 -0.12 0.903 -.0069538 0061426 Size | 0096846 0038514 2.51 0.012 0021359 0172332 Dt | 0056784 0025933 2.19 0.029 0005957 010761 _cons | -.0297058 0213821 -1.39 0.165 -.0716138 0122023 -+ -sigma_u | 00596492 sigma_e | 01462396 rho | 14264035 (fraction of variance due to u_i) est store a2 1.c Kiểm định hausman hausman a1 a2 Coefficients -| (b) (B) | a1 a2 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E -+ -LGR | -.0006942 -.0021447 0014505 LLGR | -.0014481 -.0013865 -.0000616 0002094 ER | 0936845 0528896 0407949 017225 DGR | -.0021351 -.0004056 -.0017295 Size | 017555 0096846 0078704 0040346 Dt | 0048876 0056784 -.0007908 -b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 10.17 Prob>chi2 = 0.1175 (V_b-V_B is not positive definite)  Kết ủng hộ mơ hình tác động ngẫu nhiên (re) Mơ hình xthreg NPL ER DGR Size Dt, rx(LGR) qx(LNPL) thnum(1) grid(400) trim(0.05) bs(300) Estimating the threshold parameters: 1st Done Boostrap for single threshold + 50 + 100 + 150 + 200 + 250 + 300 Threshold estimator (level = 95): model | Threshold Lower Upper -+ Th-1 | 0.0325 0.0294 0.0329 - Threshold effect test (bootstrap = 300): -Threshold | RSS MSE Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1 -+ -Single | 0.0344 0.0002 11.48 0.0067 6.5090 8.0057 10.1515 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 200 Group variable: bank Number of groups = 25 R-sq: = 0.2408 Obs per group: = between = 0.0327 avg = 8.0 overall = 0.1244 max = F(6,169) = 8.93 Prob > F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = -0.4584 -NPL | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -ER | 1006495 0356456 2.82 0.005 0302815 1710174 DGR | -.0015102 0031775 -0.48 0.635 -.007783 0047625 Size | 0211158 0051756 4.08 0.000 0108986 0313329 Dt | 0055216 0024681 2.24 0.027 0006494 0103937 | _cat#c.LGR | | -.0011115 0029458 -0.38 0.706 -.0069269 0047038 | 0201457 0069765 2.89 0.004 0063734 033918 -.0909533 0273396 -3.33 0.001 -.1449245 -.0369822 | _cons | -+ -sigma_u | 01090195 sigma_e | 01427126 rho | 36851069 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(24, 169) = 3.25 Prob > F = 0.0000 Mơ hình xthreg NPL ER DGR Size Dt, rx(LGR LLGR) qx(LNPL) thnum(1) grid(400) trim(0.05) bs(300) Estimating the threshold parameters: 1st Done Boostrap for single threshold + 50 + 100 + 150 + 200 + 250 + 300 Threshold estimator (level = 95): model | Threshold Lower Upper -+ Th-1 | 0.0325 0.0294 0.0329 - Threshold effect test (bootstrap = 300): -Threshold | RSS MSE Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1 -+ -Single | 0.0340 0.0002 12.17 0.0500 10.2285 12.1075 15.5359 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 200 Group variable: bank Number of groups = 25 R-sq: = 0.2503 Obs per group: = between = 0.0312 avg = 8.0 overall = 0.1397 max = F(8,167) = 6.97 Prob > F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = -0.3924 -NPL | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -ER | 0946251 0359611 2.63 0.009 0236281 1656221 DGR | -.0011385 0032411 -0.35 0.726 -.0075373 0052603 Size | 0182109 0055699 3.27 0.001 0072143 0292074 Dt | 0057259 0024723 2.32 0.022 0008449 010607 | _cat#c.LGR | | -.0013829 0030021 -0.46 0.646 -.0073099 0045441 | 0155404 0078199 1.99 0.049 0001019 030979 | _cat#c.LLGR | | -.0012802 0011389 -1.12 0.263 -.0035287 0009683 | 0065571 0075127 0.87 0.384 -.0082749 0213892 -.0761931 0293285 -2.60 0.010 -.1340954 -.0182907 | _cons | -+ -sigma_u | 01039204 sigma_e | 01426603 rho | 34667604 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(24, 167) = 3.13 Prob > F = 0.0000 Mơ hình xthreg NPL CAR DGR Size Dt, rx(LGR LLGR) qx(LNPL) thnum(1) grid(400) trim(0.05) bs(300) Estimating the threshold parameters: 1st Done Boostrap for single threshold + 50 + 100 + 150 + 200 + 250 + 300 Threshold estimator (level = 95): model | Threshold Lower Upper -+ Th-1 | 0.0325 0.0294 0.0329 - Threshold effect test (bootstrap = 300): -Threshold | RSS MSE Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1 -+ -Single | 0.0348 0.0002 12.66 0.0400 10.6660 12.1743 21.2045 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 200 Group variable: bank Number of groups = 25 R-sq: = 0.2330 Obs per group: = between = 0.0499 avg = 8.0 overall = 0.1478 max = F(8,167) = 6.34 Prob > F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = -0.3333 -NPL | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -CAR | 0366728 0211251 1.74 0.084 -.005034 0783795 DGR | -.0009418 0032839 -0.29 0.775 -.0074252 0055416 Size | 0142057 0052737 2.69 0.008 003794 0246175 Dt | 0061779 0024903 2.48 0.014 0012614 0110944 | _cat#c.LGR | | -.0019593 0030325 -0.65 0.519 -.0079463 0040278 | 015775 0079352 1.99 0.048 0001087 0314413 | _cat#c.LLGR | | -.001573 0011433 -1.38 0.171 -.0038301 0006841 | 0062475 0076047 0.82 0.413 -.0087662 0212612 -.0526632 0273343 -1.93 0.056 -.1066285 0013021 | _cons | -+ -sigma_u | 00976566 sigma_e | 01442915 rho | 31415659 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(24, 167) = 2.90 Prob > F = 0.0000 Phụ lục D - Kết hồi quy hai giai đoạn 2SLS dựa biến cơng cụ Mơ hình IV2: xthreg NPL ER DGR Size Dt, rx( LGR_new) qx( LNPL ) thnum(1) grid(400) trim(0.05) bs(300) Estimating the threshold parameters: 1st Done Boostrap for single threshold + 50 + 100 + 150 + 200 + 250 + 300 Threshold estimator (level = 95): model | Threshold Lower Upper -+ Th-1 | 0.0325 0.0294 0.0329 - Threshold effect test (bootstrap = 300): -Threshold | RSS MSE Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1 -+ -Single | 0.0344 0.0002 11.48 0.0100 6.5964 7.9622 11.1226 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 200 Group variable: id Number of groups = 25 R-sq: = 0.2387 Obs per group: = between = 0.0352 avg = 8.0 overall = 0.1244 max = F(6,169) = 8.83 Prob > F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = -0.4601 NPL | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ ER | 1011238 0356964 2.83 0.005 0306555 1715921 DGR | -.0014985 003184 -0.47 0.639 -.0077841 0047871 Size | 021148 0051844 4.08 0.000 0109134 0313826 Dt | 0054553 0024699 2.21 0.029 0005796 0103311 | _cat#c.LGR_new | | -.0011279 0029516 -0.38 0.703 -.0069545 0046988 | 0195782 0069574 2.81 0.005 0058436 0333128 -.0911075 0273883 -3.33 0.001 -.1451747 -.0370404 | _cons | -+ sigma_u | 01088413 sigma_e | 01429091 rho | 36711016 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(24, 169) = 3.20 Prob > F = 0.0000 Mơ hình IV3 xthreg NPL ER DGR Size Dt, rx( LGR_new LLGR_new) qx(lnpl) thnum(1) grid(400) trim(0.05) bs(300) Estimating the threshold parameters: 1st Done Boostrap for single threshold + 50 + 100 + 150 + 200 + 250 + 300 Threshold estimator (level = 95): model | Threshold Lower Upper -+ Th-1 | 0.0325 0.0294 0.0329 - Threshold effect test (bootstrap = 300): -Threshold | RSS MSE Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1 -+ -Single | 0.0340 0.0002 12.17 0.0767 10.7708 13.4529 20.0981 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 200 Group variable: id Number of groups = 25 R-sq: within = 0.2481 Obs per group: = between = 0.0340 avg = 8.0 overall = 0.1397 max = F(8,167) = 6.89 Prob > F = 0.0000 corr(u_i, Xb) = -0.3942 -NPL | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + ER | 0951131 0360153 2.64 0.009 0240091 1662171 DGR | -.0011179 0032474 -0.34 0.731 -.0075291 0052932 Size | 0182506 0055792 3.27 0.001 0072358 0292653 Dt | 005658 0024743 2.29 0.023 000773 010543 | _cat#c.LGR_new | | -.0014078 0030076 -0.47 0.640 -.0073456 00453 | 015012 0078058 1.92 0.056 -.0003988 0304228 | _cat#c.LLGR_new | | -.0012847 0011405 -1.13 0.262 -.0035365 000967 | 0064541 0075255 0.86 0.392 -.0084032 0213115 -.0763796 0293795 -2.60 0.010 -.1343827 -.0183765 | _cons | + sigma_u | 01037146 sigma_e | 01428661 rho | 34512698 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(24, 167) = 3.08 Prob > F = 0.0000 Mơ hình IV4 xthreg NPL CAR DGR Size Dt, rx( LGR_new LLGR_new) qx(LNPL) thnum(1) grid(400) trim(0.05) bs(300) Estimating the threshold parameters: 1st Done Boostrap for single threshold + 50 + 100 + 150 + 200 + 250 + 300 Threshold estimator (level = 95): model | Threshold Lower Upper -+ Th-1 | 0.0325 0.0294 0.0329 - Threshold effect test (bootstrap = 300): -Threshold | RSS MSE Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1 -+ -Single | 0.0348 0.0002 12.66 0.0633 10.8434 13.1555 21.1486 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 200 Group variable: id Number of groups = 25 R-sq: within = 0.2308 Obs per group: = between = 0.0539 avg = 8.0 overall = 0.1479 max = F(8,167) = 6.26 Prob > F = 0.0000 corr(u_i, Xb) = -0.3344 -NPL | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + CAR | 0369415 0211675 1.75 0.083 -.0048489 0787319 DGR | -.0009184 0032906 -0.28 0.781 -.0074149 0055782 Size | 0142349 0052837 2.69 0.008 0038035 0246663 Dt | 0061097 0024925 2.45 0.015 0011888 0110306 | _cat#c.LGR_new | | -.0019886 0030384 -0.65 0.514 -.0079872 0040099 | 0152371 0079231 1.92 0.056 -.0004053 0308795 | _cat#c.LLGR_new | | -.001579 001145 -1.38 0.170 -.0038395 0006815 | 0061399 0076177 0.81 0.421 -.0088995 0211792 -.052788 0273898 -1.93 0.056 -.106863 001287 | _cons | + sigma_u | 00973567 sigma_e | 0144507 rho | 31219149 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(24, 167) = 2.84 Prob > F = 0.0000 ... GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THÀNH NAM NỢ XẤU, RỦI RO ĐẠO ĐỨC VÀ CÁC QUY ĐỊNH ĐIỀU TIẾT TRONG HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Chuyên... độ nợ xấu hữu ích việc xác định diện rủi ro đạo đức ngành ngân hàng Do đó, nghiên cứu xác định hành vi cho vay rủi ro đạo đức ngân hàng họ đối mặt với mức nợ xấu mức ngưỡng 1.3 Nợ xấu rủi ro đạo. .. rủi ro đạo đức ngân hàng Việt Nam Về quản lý rủi ro hệ thống, vào năm 2005, NHNN đưa quy định phân loại nợ xấu8, cho phép ngân hàng đẩy nhanh thời hạn cho vay quy n định nhiều khoản nợ hạn Tính