Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGÂN HÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 7340201 TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGÂN HÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 7340201 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS LÊ HÀ DIỄM CHI TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018 i TĨM TẮT KHĨA LUẬN Khóa luận phân tích yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016 Phương pháp sử dụng để ước lượng phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) Mômen tổng quát (GMM) Kết nghiên cứu cho thấy yếu tố vi mô ngân hàng yếu tố vĩ mô từ kinh tế có tác động đến tỷ lệ nợ xấu Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu năm trước tỷ lệ lạm phát có tương quan dương với nợ xấu Trong đó, tỷ lệ vốn chủ sở hữu tốc độ tăng trưởng GDP lại có tương quan âm đến nợ xấu Ngồi ra, khơng có ý nghĩa thống kê biến tỷ suất sinh lời tăng trưởng tín dụng có mối tương quan với nợ xấu theo chiều kỳ vọng Từ khóa: Nợ xấu, yếu tố vi mô, yếu tố vĩ mô, GLS, GMM ABSTRACT The thesis investigates the determinants that effect the non – performing loan (NPL) of Vietnam commercial banks in the period of 2007 – 2016 The estimating methods using in this thesis are generalized least square (GLS) and generalized method of moments (GMM) The thesis finds that both the bank specific and macroeconomic determinants have profound impact on NPL In particular, the NPLs in the past and the inflation rate have the positive correlation with the NPL at the present while the equity-to-asset ratio and the GDP growth are negatively correlated with NPL Besides, although the return on equity (ROE) and the credit growth variables are correlated with NPL as the expected direction, their overall explanatory power are found to be low Key words: Non – performing loan, micro determinants, macro determinants, GLS, GMM ii LỜI CAM ĐOAN Khóa luận cơng trình nghiên cứu riêng tác giả, kết nghiên cứu trung thực, khơng có nội dung công bố trước nội dung người khác thực ngoại trừ trích dẫn dẫn nguồn đầy đủ khóa luận Tác giả Nguyễn Ngân Hà iii LỜI CẢM ƠN Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến giảng viên hướng dẫn TS Lê Hà Diễm Chi tận tình truyền đạt kiến thức hỗ trợ em suốt thời gian hồn thành khóa luận Tiếp theo, em xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy Trường đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh mở nhiều hội để em hoàn thiện thân, đồng thời tạo điều kiện cho chúng em thực đề tài Sau cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình bạn bè, người thân yêu giúp đỡ động viên em khoảng thời gian vừa qua Với cố gắng mong muốn hoàn thành tốt khóa luận tốt nghiệp thời gian nghiên cứu có hạn nên viết khơng thể tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận nhận xét đóng góp q thầy để đề tài hồn thiện có giá trị thực tiễn cao Em xin chân thành cảm ơn! iv MỤC LỤC TÓM TẮT KHÓA LUẬN (ABSTRACT) i LỜI CAM ĐOAN ii MỤC LỤC iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG BIỂU vii DANH MỤC HÌNH ẢNH viii CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Tính cấp thiết đề tài nghiên cứu 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu .3 1.5 Kết cấu đề tài nghiên cứu CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ NỢ XẤU VÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 2.1 Tổng quan nợ xấu ngân hàng thương mại 2.1.1 Khái niệm nợ xấu 2.1.2 Phân loại nợ xấu 2.1.3 Những tiêu phản ánh nợ xấu 2.1.4 Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu 10 2.1.5 Ảnh hưởng nợ xấu gây .13 2.2 Những yếu tố tác động đến nợ xấu ngân hàng thương mại .16 2.2.1 Yếu tố vi mô tác động đến nợ xấu .16 2.2.2 Yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu .18 2.3 Những nghiên cứu thực nghiệm nợ xấu yếu tố tác động đến nợ xấu……………………………………………………………………………….18 2.3.1 Những nghiên cứu giới nợ xấu 18 2.3.2 Những nghiên cứu Việt Nam nợ xấu .22 v KẾT LUẬN CHƢƠNG 26 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27 3.1 Xây dựng mơ hình nghiên cứu 27 3.1.1 Biến phụ thuộc 27 3.1.2 Biến độc lập .28 3.2 Dữ liệu nghiên cứu 32 3.3 Phương pháp nghiên cứu .33 3.3.1 Hồi quy liệu bảng 33 3.3.2 Các phương pháp hồi quy liệu .35 KẾT LUẬN CHƢƠNG 38 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 39 4.1 Phân tích thực trạng nợ xấu hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016 39 4.2 Thống kê mô tả liệu nghiên cứu .40 4.3 Phân tích thảo luận kết nghiên cứu 42 4.3.1 Ma trận tương quan mơ hình nghiên cứu 42 4.3.2 Kiểm định giả thuyết hồi quy mơ hình nghiên cứu 44 4.3.3 Kết ước lượng .47 4.3.4 Thảo luận kết nghiên cứu 51 KẾT LUẬN CHƢƠNG 57 CHƢƠNG 5: HÀM Ý CHÍNH SÁCH TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .58 KẾT LUẬN CHƢƠNG 63 PHỤ LỤC 1: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU .64 PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ HỒI QUY 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 75 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt NHNN Nghĩa tiếng nƣớc Nghĩa tiếng Việt Ngân hàng nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại RRTD Rủi ro tín dụng VCSH Vốn chủ sở hữu FEM Fixed Effect Model Mơ hình tác động cố định GDP Gross Domestic Product GLS Generalized least square Tổng sản phẩm quốc nội Phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát Phương pháp mômen tổng quát NPLs Generalized method of moments Non – Performing Loans OLS Ordinary Least Square Phương pháp bình phương nhỏ REM Random Effecr Model Mơ hình tác động ngẫu nhiên ROA Return On Asset Tỷ số lợi nhuận ròng tổng tài sản ROE Return On Equity Tỷ số lợi nhuận ròng vốn chủ sở hữu GMM Nợ xấu vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Nghiên cứu thực nghiệm giới nợ xấu yếu tố tác động đến nợ xấu 18 Bảng 2.2: Nghiên cứu thực nghiệm Việt Nam nợ xấu yếu tố tác động đến nợ xấu 22 Bảng 3: Các biến độc lập sử dụng mơ hình nghiên cứu 32 Bảng 4.1: Thống kê mô tả liệu nghiên cứu 41 Bảng 4.2: Kết phân tích tương quan mơ hình nghiên cứu 43 Bảng 4.3: Kết kiểm định VIF 44 Bảng 4.4: Kết Kiểm định Wald 45 Bảng 4.5: Kết kiểm định Wooldridge 46 Bảng 4.6: Kết ước lượng phương pháp GLS 47 Bảng 4.7: Kết ước lượng phương pháp GMM 49 Bảng 4.8: Kết kiểm định thực nghiệm ước lượng GMM với lý thuyết kinh tế 50 viii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 4.1: Nợ xấu hệ thống ngân hàng giai đoạn 2007 – 2016 40 Hình 4.2: Cơ cấu nợ xấu theo ngành NHTM Việt Nam 40 Hình 4.3: Tỷ lệ nợ xấu tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016 54 Hình 4.4: Tỷ lệ nợ xấu tỷ lệ lạm phát Việt Nam giai đoạn 2007 – 2016 55 63 KẾT LUẬN CHƢƠNG Nói tóm lại, liên tục tăng lên nợ xấu xem gánh nặng cho kinh tế nợ xấu gây tác hại làm chậm đà phát triển toàn hệ thống tài chính, đặc biệt hệ thống ngân hàng thương mại tạo nhiều rào cản giới hạn trình hoạt động cho vay ngân hàng Vì vậy, nỗ lực cơng tác xử lý nợ xấu điều cần thiết Cụ thể, ngân hàng cần trọng đến công tác quản trị rủi ro song song với việc đa dạng hóa gói sản phẩm, dịch vụ để hạn chế bớt phụ thuộc nhiều vào hoạt động tín dụng, đồng thời nâng cao kỹ xử lý có bất thường xảy Ngồi ra, ngân hàng tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu nên xây dựng chiến lược cung ứng vốn hợp lý để đảm bảo tăng trưởng tín dụng bền vững, góp phần làm giảm nợ xấu Đối với yếu tố vĩ mô, giúp đỡ nhà nước việc xây dựng sách, ổn định thị trường có tác động tích cực đến công tác giảm thiểu nợ xấu Nhưng bên cạnh đó, NHTM nên tự có biện pháp ứng phó trích lập dự phòng rủi ro mức phù hợp để chủ động q trình kiểm sốt nợ 64 PHỤ LỤC 1: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU  Dữ liệu vĩ mô (Đơn vị: %) Năm Tăng trƣờng GDP Lạm phát 2007 7.130 8.304 2008 5.662 23.116 2009 5.398 7.055 2010 6.423 8.862 2011 6.240 18.677 2012 5.247 9.094 2013 5.422 6.592 2014 5.984 4.086 2015 6.679 0.879 2016 6.211 3.244  Dữ liệu vi mô (Đơn vị: %) Firm ACB Agribank YEAR NPL NPL1 ROE CREDITGR EQUITY 2007 0.083509 0.194905 44.500000 86.964110 7.328406 2008 0.886276 0.083509 31.530000 9.499408 7.375134 2009 0.408416 0.886276 24.630000 79.021374 5.222999 2010 0.335806 0.408416 21.740000 39.829911 5.546852 2011 0.892884 0.335806 27.500000 17.907027 4.255612 2012 2.500582 0.892884 6.000000 0.005536 7.160469 2013 3.025346 2.500582 6.700000 4.255390 7.505569 2014 2.177751 3.025346 7.640000 8.521347 6.902354 2015 1.321099 2.177751 8.200000 15.222775 6.347530 2016 0.877118 1.321099 9.900000 20.834101 6.017915 2007 2.500000 1.900000 69.380000 35.881002 3.251319 2008 2.680000 2.500000 27.110000 19.584673 3.536604 65 BIDV Eximbank HDBank 2009 2.600000 2.680000 9.930000 24.980552 4.003550 2010 3.750000 2.600000 5.520000 17.358323 5.204668 2011 6.100000 3.750000 14.880000 4.517368 6.064053 2012 5.680000 6.100000 8.130000 6.447240 5.613433 2013 4.680000 5.680000 4.590000 11.168751 5.292798 2014 4.460000 4.680000 4.630000 4.074288 5.271263 2015 2.010000 4.460000 5.800000 12.855809 4.763615 2016 1.890000 2.010000 7.050000 18.134743 4.917146 2007 3.978297 9.592997 15.960000 31.991582 5.689075 2008 2.752626 3.978297 15.770000 27.111004 5.463047 2009 2.801028 2.752626 18.110000 30.020084 5.950547 2010 2.709818 2.801028 17.970000 19.983854 6.612575 2011 2.961204 2.709818 13.160000 15.699947 6.011122 2012 2.916035 2.961204 12.900000 14.529755 5.465200 2013 2.368094 2.916035 13.840000 18.815340 5.842596 2014 2.032082 2.368094 15.270000 19.402360 5.115977 2015 1.679997 2.032082 16.790000 34.270749 4.813822 2016 1.993783 1.679997 14.410000 20.931771 4.226979 2007 0.875025 0.845289 11.250000 80.772434 18.673580 2008 4.712286 0.875025 7.430000 15.066249 26.621051 2009 1.834190 4.712286 8.650000 80.771934 20.402833 2010 1.420361 1.834190 13.510000 62.435385 10.301602 2011 1.611202 1.420361 20.390000 19.756957 8.880963 2012 1.318198 1.611202 13.320000 0.346836 9.292769 2013 1.982150 1.318198 4.320000 11.254252 8.643847 2014 2.460650 1.982150 0.390000 4.549632 8.732983 2015 1.858749 2.460650 0.300000 -2.738779 10.528438 2016 2.946379 1.858749 2.320000 2.514795 10.441197 2007 0.310000 0.300000 16.750000 232.85750 5.358880 2008 1.930000 0.310000 4.970000 -30.709713 17.499535 2009 1.101741 1.930000 11.200000 33.284948 9.390521 2010 0.831884 1.101741 12.970000 42.490078 6.855740 66 Maritime Bank MB Sacom bank 2011 2.107889 0.831884 14.440000 18.072631 7.879173 2012 2.352767 2.107889 7.300000 52.716290 10.218751 2013 3.527294 2.352767 3.110000 108.203406 9.973190 2014 2.271053 3.527294 5.460000 -4.628386 8.916436 2015 1.586120 2.271053 6.900000 34.687652 8.820334 2016 0.145794 1.586120 9.240000 45.378475 6.199180 2007 2.080036 3.760000 12.900000 126.024036 10.722303 2008 1.490031 2.080036 16.860000 71.721671 5.741957 2009 0.620008 1.490031 28.480000 112.953779 5.562521 2010 1.869999 0.620008 23.420000 33.336323 5.486218 2011 2.270000 1.869999 10.080000 18.609772 8.305907 2012 2.645290 2.270000 2.440000 -23.334101 8.269425 2013 2.707607 2.645290 3.570000 -5.300970 8.787337 2014 5.158825 2.707607 1.510000 -14.228407 9.050299 2015 3.410712 5.158825 1.010000 19.489609 13.053478 2016 2.170000 3.410712 1.030000 25.016809 14.685880 2007 1.132784 2.779066 20.270000 73.049117 13.344937 2008 1.921038 1.132784 17.620000 44.441169 9.976218 2009 1.728252 1.921038 20.750000 80.490957 9.981514 2010 1.354119 1.728252 22.130000 67.311307 8.102618 2011 1.613170 1.354119 20.680000 28.325151 6.945213 2012 1.855773 1.613170 20.620000 27.197474 7.325271 2013 2.458896 1.855773 16.320000 18.083544 8.397878 2014 2.757088 2.458896 15.780000 14.092863 8.260338 2015 1.625268 2.757088 12.460000 20.463742 10.488075 2016 1.338650 1.625268 11.600000 23.752741 9.893113 2007 0.230108 0.723230 27.360000 145.778642 11.381960 2008 0.595298 0.230108 12.640000 -1.043797 11.336625 2009 0.643693 0.595298 18.250000 70.405392 10.139249 2010 0.538911 0.643693 15.550000 38.265078 9.614408 2011 0.575092 0.538911 13.970000 -2.358393 10.150139 2012 2.048150 0.575092 7.100000 19.611439 8.866822 67 SCB SHB Techcom bank 2013 1.477172 2.048150 14.490000 11.951869 10.428372 2014 1.189321 1.477172 12.560000 18.699250 9.436404 2015 5.797439 1.189321 3.230000 45.230478 7.460736 2016 6.912082 5.797439 0.400000 6.961636 6.607738 2007 0.338122 0.850000 15.110000 137.337962 10.141848 2008 0.574592 0.338122 17.050000 19.512928 7.278379 2009 1.280382 0.574592 8.510000 34.505304 8.411833 2010 12.463520 1.280382 6.040000 -3.063944 7.827203 2011 7.249971 12.46352 0.230000 117.685595 6.232423 2012 7.229644 7.249971 0.560000 33.426340 7.098964 2013 1.631903 7.229644 0.350000 0.962849 7.243762 2014 0.494756 1.631903 0.690000 50.561654 5.443472 2015 0.339830 0.494756 0.560000 27.205124 4.892497 2016 0.675901 0.339830 0.510000 30.341845 4.225443 2007 0.503047 1.368201 9.440000 748.609790 17.614066 2008 1.886417 0.503047 8.760000 49.460882 15.761116 2009 2.792135 1.886417 13.600000 105.171367 8.799111 2010 1.398658 2.792135 14.980000 90.007536 8.197099 2011 2.234029 1.398658 19.420000 19.622390 8.213700 2012 8.827463 2.234029 22.000000 94.814505 8.157066 2013 4.064502 8.827463 8.560000 34.430016 7.210193 2014 2.027556 4.064502 7.590000 36.127370 6.199917 2015 1.724213 2.027556 7.320000 26.241071 5.498199 2016 1.874647 1.724213 7.460000 23.734582 5.655782 2007 1.390000 3.110000 22.980000 132.510321 9.036900 2008 2.530000 1.390000 25.540000 27.007803 9.460088 2009 2.489748 2.530000 26.260000 61.777129 7.816099 2010 2.288147 2.489748 24.800000 25.740978 6.247312 2011 2.826816 2.288147 28.790000 19.882929 6.932765 2012 2.696210 2.826816 5.940000 7.580561 7.385822 2013 3.651721 2.696210 4.840000 2.949655 8.760454 2014 2.383133 3.651721 7.490000 14.276285 8.519555 68 VIB Vietcom bank Vietin bank 2015 1.669602 2.383133 9.730000 38.997826 8.571935 2016 1.575071 1.669602 17.470000 27.762614 8.321811 2007 1.244590 1.500000 18.310000 83.775875 5.552808 2008 1.843570 1.244590 7.550000 18.097311 6.603111 2009 1.275890 1.843570 17.680000 38.322939 5.206485 2010 1.590000 1.275890 16.580000 52.566176 7.026939 2011 2.690000 1.590000 8.660000 4.232521 8.416818 2012 2.620000 2.690000 6.300000 -22.093393 12.874538 2013 2.820000 2.620000 0.610000 3.987685 10.383948 2014 2.510000 2.820000 6.340000 8.343907 10.538262 2015 2.070000 2.510000 6.090000 25.140257 10.213413 2016 2.580000 2.070000 6.470000 25.959236 8.364934 2007 3.293560 2.659999 19.430000 43.945638 6.864739 2008 4.612030 3.293560 17.870000 15.670380 7.637912 2009 2.470453 4.612030 25.740000 25.558474 6.540353 2010 2.830969 2.470453 22.660000 24.849951 6.721867 2011 2.033238 2.830969 17.080000 18.439572 7.809369 2012 2.401411 2.033238 12.610000 15.158724 10.025467 2013 2.725109 2.401411 10.430000 13.746544 9.037656 2014 2.306818 2.725109 10.760000 17.869227 7.513268 2015 1.843531 2.306818 12.070000 19.738120 6.673695 2016 1.505264 1.843531 14.740000 19.025298 6.086758 2007 1.020000 1.407667 14.120000 27.495526 6.409210 2008 1.811435 1.020000 15.700000 18.163535 6.372300 2009 0.613352 1.811435 10.310000 35.128517 5.157031 2010 0.656920 0.613352 22.210000 43.533807 4.941463 2011 0.751163 0.656920 26.810000 25.289619 6.185552 2012 1.466899 0.751163 19.870000 13.605014 6.677758 2013 1.001967 1.466899 13.250000 12.878983 9.381962 2014 1.115139 1.001967 10.540000 16.896605 8.321007 2015 0.918496 1.115139 10.300000 22.327283 7.198375 2016 1.018569 0.918496 11.820000 23.027804 6.366551 69 VPBank 2007 0.490000 0.560000 15.030000 166.140631 12.023940 2008 3.410000 0.490000 6.230000 -2.530001 12.883788 2009 1.630000 3.410000 11.980000 21.772345 9.250933 2010 1.200000 1.630000 12.980000 60.142315 8.702542 2011 1.824207 1.200000 14.280000 15.242254 7.240272 2012 2.718691 1.824207 10.190000 26.452016 6.470324 2013 2.809568 2.718691 14.100000 42.193560 6.371778 2014 2.537601 2.809568 15.010000 49.366635 5.501234 2015 2.692578 2.537601 21.420000 49.025246 6.905905 2016 2.907970 2.692578 25.750000 23.859549 7.508615 70 PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ HỒI QUY  Thống kê mô tả  Ma trận tƣơng quan 71  Kiểm định tƣợng đa cộng tuyến 72  Kiểm định tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi 73  Kiểm định tƣợng tự tƣơng quan  Ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp GLS 74  Ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp GMM 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Việt Đinh Thị Thanh Vân 2012, „So sánh nợ xấu, phân loại nợ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng Việt Nam Thơng lệ quốc tế‟, Tạp chí Ngân hàng, 19, trang – 12 Trần Chí Chinh 2012, „Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu hệ thống ngân hàng Việt Nam nay‟, Công nghệ ngân hàng, 77, trang 32 – 39 Đỗ Quỳnh Anh Nguyễn Đức Hùng 2013, „Phân tích thực tiễn yếu tố định đến nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam, Seminar Nghiên cứu kinh tế Chính sách số Võ Thị Qúy Bùi Ngọc Toàn 2014, „Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam‟, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Mở TP.HCM, 3(36), trang 16 – 25 Bùi Duy Tùng Đặng Thị Bạch Vân 2015, „Ảnh hưởng yếu tố nội đến nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam‟, Tạp chí Phát triển kinh tế, 26(10), trang 111 – 128 Nguyễn Thị Ngọc Diệp Nguyễn Minh Kiều 2015, „Ảnh hưởng yếu tố đặc điểm đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam‟, Tạp chí Phát triển kinh tế, 26(3), trang 49 – 63 Nguyễn Thị Hồng Vinh 2015, „Yếu tố tác động đến nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam‟, Tạp chí Phát triển kinh tế, 26(11), trang 80 -98 76 Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Anh William R Keeton and Charles S Morris 1987, „Why Do Banks‟ Loan Losses Differ?‟, Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review, 72(5), pp – 21 Robert T Clair 1992, „Loan Growth and Loan Quality: Some Preliminary Evidence from Texas Banks‟, Federal Reserve Bank of Dallas Review, pp – 22 Berger and DeYoung 1997, „Problem loán and cost efficiency in commercial banks‟, Journal of Banking and Finance, 21(6), pp 849 – 870 Adriaan M Bloem and Cornelis N Gorter 2001, „The treatment of Nonperforming Loans in Macroeconomic Statistics‟, IMF Working Paper, WP/01/209 Vicente Salas and Jesús Saurina 2002, „Credit Risk in Two Institutional Regimes: Spanish Commercial and Savings Banks‟, Journal of Financial Services Research, 22(3), pp 203 – 224 Rajiv Ranjan and Sarat Chandra Dhal 2003, „Non-Performing Loans and Terms of Credit of Public Sector Banks in India: An Empirical Assessment‟, Reserve Bank of India Occasional Paper, 24(3) Fofack 2005 „Non-performing Loans in Sub-Saharan Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implications‟, World Bank Policy Research Working Paper, 3769 Tarron Khemraj and Sukrishnalall Pasha 2009, „The determinants of nonperforming loans: an econometric case study of Guyana‟, MPRA Paper, No 53128, Available from [15 March 2018] Dimitrios P Louzis, Angelos T Vouldis and Vasilios L Metaxas 2011, „Macroeconomic and bank – specific determinants of non – performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios‟, 77 Journal of Banking & Finance, Available from [15 March 2018] Vasiliki Makri, Athanasios Tsagkanos and Athanasios Bellas 2013, „Determinants of Non-Performing Loans: The Case of Eurozone‟, Panoeconomicus, No 2, pp 193 – 206 Ahlem Selma Messai and Fathi Jouini 2013 „Micro and Macro Determinants of Non-performing Loans‟, International Journal of Economics and Financial Issues, Vol 3, No 4, 2013, pp 852 - 860 Nir Klein 2014, „Non – Performing in CESEE: Determinants and Impact on Macroeconomic Performance‟, IMF Working Paper, WP/13/72 ... hàng thương mại .16 2.2.1 Yếu tố vi mô tác động đến nợ xấu .16 2.2.2 Yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu .18 2.3 Những nghiên cứu thực nghiệm nợ xấu yếu tố tác động đến nợ xấu …………………………………………………………………………….18... LUẬN VÀ NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ NỢ XẤU VÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 2.1 Tổng quan nợ xấu ngân hàng thương mại 2.1.1 Khái niệm nợ xấu ... VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGÂN HÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP