Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ THÚY NGA CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ THÚY NGA CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS TRẦM THỊ XUÂN HƢƠNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM Việt Nam” cơng trình nghiên cứu tơi Ngồi tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn, bảo đảm nội dung luận văn độc lập, khơng chép từ cơng trình khác TP Hồ Chí Minh, ngày 07 tháng 08 năm 2014 Tác giả NGUYỄN THỊ THÚY NGA MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 1.1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NỢ XẤU 1.1.1 Khái niệm 1.1.2 Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu 1.1.2.1 Nguyên nhân khách quan 1.1.2.2 Nguyên nhân chủ quan 1.1.3 Phân loại nợ 10 1.2 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN NỢ XẤU NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 12 1.2.1 Tổng quan nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM 12 1.2.2 Đề xuất yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM 19 KẾT LUẬN CHƢƠNG I 21 CHƢƠNG 2: THỰC TRẠNG NỢ XẤU TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM…… 22 2.1 THỰC TRẠNG NỢ XẤU TẠI NHTM VIỆT NAM 22 2.1.1 Tổng quan hoạt động NHTM Việt Nam 22 2.1.2 Tình hình nợ xấu NHTM Việt Nam 27 2.2 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM 33 2.2.1 Mẫu liệu nghiên cứu 33 2.2.2 Phương pháp nghiên cứu 33 2.2.3 Các biến đo lường 34 2.2.4 Thống kê mô tả ma trận tương quan biến 36 2.2.5 Mơ hình hồi quy 38 2.2.6 Các kiểm định lựa chọn mô hình 38 2.2.6.1 Kiểm định đa cộng tuyến 38 2.2.6.2 Đánh giá mức độ phù hợp mơ hình hệ số R2 39 2.2.6.3 Kiểm định lựa chọn mơ hình: kiểm định Hausman 39 2.2.7 Các kết hồi quy liệu yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu 39 2.2.7.1 Kết hồi quy liệu theo FEM 40 2.2.7.2 Kết hồi quy liệu theo REM 41 2.2.7.3 Kiểm định hausman test 43 2.2.7.4 Kiểm tra tượng tư tương quan mơ hình 45 2.2.7.5 Giải thích ý nghĩa hệ số hồi quy 45 2.2.8 Kiểm định tượng đa cộng tuyến 46 2.2.9 Giải thích kết mơ hình yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM 48 2.2.9.1 Biến tốc độc tăng trưởng nên kinh tế 49 2.2.9.2 Biến tỷ lệ dự phòng khoản cho vay khách hàng tổng khoản cho vay 50 2.2.9.3 Biến tốc độ tăng trưởng khoản vay 51 KẾT LUẬN CHƢƠNG 53 CHƢƠNG GIẢI PHÁP KIẾN NGHỊ NHẰM HẠN CHẾ NỢ XẤU CỦA NHTM VIỆT NAM 54 3.1 GIẢI PHÁP ĐỐI VỚI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM 54 3.2 GIẢI PHÁP ĐỐI VỚI CHÍNH PHỦ, NHNN 56 3.3 GIẢI PHÁP HỖ TRỢ KHÁC 59 KẾT LUẬN CHƢƠNG 60 KẾT LUẬN 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Giải thích BCBS Basel Committee on Banking Supervision: ủy ban basel giám sát ngân hàng SBV State Bank of Vietnam: ngân hàng Nhà nước Việt Nam DN Doanh nghiệp FEM Fix Effect Model: mơ hình ảnh hưởng cố định GDP Gross Domestic Product: tổng sản phẩm quốc nội GMM Generalized Method of Moments: phương pháp ước lượng GMM IAS International Accounting Standards: chuẩn mực kế toán quốc tế IFRS International Financial Reporting Standards: chuẩn mực báo cáo tài Quốc tế IMF International Monetary Fund: tổ chức tiền tệ giới NHTM Ngân hàng thương mại NHNN Ngân hàng nhà nước LLR Loan Losses Reserves: dự phòng rủi ro cho vay NPL Non-Performing Loans: nợ xấu TCTD Tổ chức tín dụng TL Total Loans: tổng cho vay REM Radom Effect Model: mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên RIR Real Interest Rate: lãi suất thực ROA Return on Assets: tỷ số lợi nhuận tài sản UN Unemployment: thất nghiệp VAMC Vietnam Asset Management Company: công ty quản lý tài sản VIF Variance inflation factor: nhân tử phóng đại phương sai VNĐ Việt Nam đồng ΔLoan Represents loan growth: tốc độ tăng trưởng khoản vay DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Tổng kết lý thuyết nghiên cứu biến vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng 15 Bảng 1.2 Tổng kết lý thuyết nghiên cứu biến vi mô ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng 18 Bảng 1.3 Các yếu tố sử dụng để tìm hiểu nguyên nhân gây nợ xấu 19 Bảng 2.1 Số lượng vốn điều lệ trung bình NHTM Việt Nam 22 Bảng 2.2 Tỷ lệ nợ xấu NHTM Việt Nam nước 30 Bảng 2.3 Tỷ lệ nợ xấu NHTM nhà nước 31 Bảng 2.4 Tỷ lệ nợ xấu NHTM cổ phần 32 Bảng 2.5 Các yếu tố sử dụng để tìm hiểu nguyên nhân gây nợ xấu 35 Bảng 2.6 Mô tả liệu thống kê biến quan sát 36 Bảng 2.7 Ma trận hệ số tương quan biến quan sát 37 Bảng 2.8 Kết hồi quy NPL/TL theo Fixed Effect Model 40 Bảng 2.9 Kết hồi quy NPL/TL theo Random Effect Model 41 Bảng 2.10 So sánh kết hồi quy NPL/TL theo FEM REM 42 Bảng 2.11 Kết kiểm định Hausman test hồi quy NPL/TL 44 Bảng 2.12 Kết mơ hình hồi quy phụ để tính đa cộng tuyến 47 Bảng 2.13 Kết kiểm tra mơ hình 48 Bảng 2.14 So sánh kết hồi quy lý thuyết nghiên cứu 52 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 2.1 Tốc độ tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2006-2013 23 Hình 2.2 Lợi nhuận NHTM Việt Nam 26 Hình 2.3 Tỷ lệ nợ xấu NHTM Việt Nam 29 Hình 2.4 Tỷ lệ nợ xấu NHTM Nhà nước 31 Hình 2.5 Tỷ lệ nợ xấu NHTM cổ phần 32 Hình 2.6 Ảnh hưởng GDP giai đoạn 2005-2012 lên nợ xấu 49 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Hệ thống ngân hàng đóng vai trò trung tâm việc huy động phân bổ nguồn vốn kinh tế, khoản vay cung cấp cho khách hàng dịch vụ đóng góp lợi nhuận cho NHTM, nhiên nguyên nhân tạo nên nợ xấu hệ thống NHTM Chủ đề “nợ xấu” (NPL) thu hút ý thập kỷ gần Một số nghiên cứu kiểm tra thất bại ngân hàng nhận thấy chất lượng tài sản số khả toán (Demirguc-Kunt, 1989; Barr and Siems, 1994) Nhiều ngân hàng có tỷ lệ cao khoản nợ xấu trước phá sản Tỷ lệ nợ xấu ngun nhân vấn đề trì trệ kinh tế Mỗi khoản nợ xấu lĩnh vực tài làm tăng khả dẫn đến ngân hàng gặp khó khăn khơng có lợi nhuận Giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu thành phần thiếu hoạt động tín dụng ngân hàng với mục tiêu đảm bảo cho hoạt động tín dụng an toàn, hiệu quả, điều kiện cần thiết để cải thiện tăng trưởng kinh tế Khi tỷ lệ nợ xấu cao, chúng ảnh hưởng đến nguồn lực kèm theo việc kinh doanh thua lỗ NHTM Như tỷ lệ nợ xấu có khả cản trở tăng trưởng kinh tế làm giảm hiệu kinh tế (Hou, 2007) Những cú sốc đến từ hệ thống tài phát sinh từ yếu tố cụ thể cho công ty cân kinh tế vĩ mô Nhìn chung, nghiên cứu áp dụng kinh tế phát triển khẳng định điều kiện kinh tế vĩ mơ ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Những yếu tố bao gồm biến kinh tế vĩ mô biến bên ngân hàng Môi trường kinh tế vĩ mô tác động đến việc đánh giá khách hàng vay khả có khoản vay Một kinh tế tăng trưởng thuận lợi cho gia tăng doanh thu giảm khó khăn tài Kết là, tăng trưởng GDP thực tế có ảnh hưởng ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng chiều đến nợ xấu (Ahlem Selma Messai Fathi Jouini, 2013) Một nghiên cứu thực nghiệm tìm thấy kết hợp ngược chiều nợ xấu tăng trưởng GDP thực tế (Salas and Saurina 2002; Fofack, 2005; Jimenez and Saurina, 2006; Khemraj and Pasha, 2009; Dash and Kabra, 2010) Sự chứng minh cung cấp nghiên cứu thực nghiệm hiệp hội mức độ ảnh hưởng chiều cao tăng trưởng GDP thực tế có thói quen địi hỏi mức thu nhập cao Điều cải thiện khả khách hàng vay để trả nợ góp phần giảm nợ xấu Khi có suy thoái kinh tế (chậm lại tăng trưởng ngược chiều) mức độ nợ xấu tăng lên Xuất phát từ thực tế đặt ra, việc xác định yếu tố vĩ mô vi mô tác động đến nợ xấu ngân hàng Luận văn đến việc xác định, lý giải yếu tố thật ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM Việt Nam giai đoạn 2005 – 2012, giai đoạn giai đoạn chịu ảnh hưởng nặng nề từ khủng hoảng kinh tế tài giới Các kết nghiên cứu phân tích dựa kết hồi quy mơ hình: mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM: Fix Effect Model) mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM: Radom Effect Model) Qua kiểm định Hausman tác giả chứng minh mơ hình REM mơ hình thích hợp việc lý giải yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng Trong thời gian vừa qua, hoạt động hệ thống NHTM Việt Nam trải qua nhiều khó khăn thách thức Sự khủng hoảng kinh tế toàn cầu kéo theo nhiều hệ lụy gây hậu nghiêm trọng Vấn đề nóng bỏng hạn chế việc gia tăng nợ xấu xử lý nợ xấu Nợ xấu không làm tắc nghẽn dịng tín dụng kinh tế mà cịn ảnh hưởng khơng nhỏ đến uy tín, chất lượng hiệu hoạt động kinh doanh NHTM Do vậy, xử lý nợ xấu bước quan trọng trình tái cấu trúc hệ thống ngân hàng 57 + Tăng trưởng khoản vay tác động đến khoản nợ xấu quan chức sử dụng số để cảnh báo NHTM mức độ nợ xấu tiềm tàng tương lai NHNN nên theo dõi chặc chẽ hoạt động cho vay NHTM có tỷ lệ nợ xấu cao Bên cạnh cần hồn thiện quy trình xử lý tài sản hệ thống pháp luật: luật văn có liên quan Việt Nam quy định NHTM có quyền xử lý tài sản đảm bảo nợ vay khách hàng khách hàng không trả nợ, nhiên chế pháp lý chưa rõ ràng đặc biệt quyền sử dụng đất Trong thực tế việc xử lý thu hồi nợ nhiều thời gian qua nhiều khâu đoạn + Chính phủ, NHNN cần tiếp tục nghiên cứu, sửa đổi, bổ sung quy định phân loại nợ, trích lập dự phịng thống cho tất NHTM Để làm điều này, NHNN nên có quy định rõ ràng việc phân loại nợ xấu, nên thống tiêu chí phân loại nợ áp dụng cho tất NHTM Cần có quy định mang tính chất bắt buộc chung NHTM việc nghiêm túc thực phân loại nợ xấu theo quy chuẩn ban hành, hạn chế việc đảo nợ … để che dấu tình trạng nợ xấu, đồng thời NHNN Chính phủ tăng cường công tác tra, giám sát ngân hàng để bảo đảm tổ chức tín dụng tuân thủ quy định hoạt động ngân hàng, đặc biệt quy định cấp tín dụng, phân loại nợ, trích lập dự phịng rủi ro quy định an tồn hoạt động tín dụng nhằm sớm phát sai sót, xu hướng lệch lạc việc phân loại nợ trích lập dự phịng để có biện pháp chỉnh sửa khắc phục cách triệt để ngăn ngừa nợ xấu gia tăng tương lai + Hạn chế tình trạng sở hữu chéo Sở hữu chéo khiến khó nhận dạng nợ chủ nợ thực hệ thống Trong thời gian dài việc quản lý sở hữu lỏng lẻo, dẫn đến tình trạng, khơng nhận diện chủ sở hữu thực Năm 2012, vụ việc “bầu Kiên” trường hợp cụ thể Do đó, khơng xử lý tình trạng sở hữu chéo tồn hệ thông ngân hàng vấn đề nợ xấu khó giải Việc giải tình trạng sở hữu chéo vấn đề lớn, cần 58 phối hợp Chính Phủ, NHNN ngành liên quan, mạnh tay xử lý việc sở hữu chéo ngân hàng, kiểm sốt đường dịng tiền đầu tư bất cập NHTM phát sinh từ Chính phủ Việt Nam cần có điều hành rõ ràng, ngân hàng cần phải công bố thông tin minh bạch giám sát việc sở hữu chéo Vì vậy, cần phải xử lý triệt để sở hữu chéo nhằm ngăn ngừa nợ xấu cách: (1) Chính phủ quan liên quan cần tăng cường công tác tra, giám sát nhằm phát tình hình sở hữu chéo hệ thống NHTM Kiên xử lý nghiêm trường hợp góp vốn sai vượt tỷ lệ quy định pháp luật (2) Ban hành quy định việc yêu cầu NHTM áp dụng mơ hình quản trị theo hướng Hội đồng quản trị phải có thành viên độc lập nhóm cổ đơng nhỏ đềcử nhằm tăng cường công tác giám sát hoạt động hội đồng quản trị, qua góp phần hạn chế định lợi ích nhóm cổ đơng lớn + Vận hành Công ty Quản lý tài sản Việt Nam (VAMC) có hiệu quả: thành cơng việc xử lý nợ xấu VAMC thời gian qua đáng khích lệ Tuy nhiên để VAMC hoạt động thực hiệu cần trọng số giải pháp sau: (1) Chính phủ nên bổ sung thêm vốn điều lệ để nâng cao lực quản lý công ty Tức VAMC cần giao quyền đủ mạnh, gắng với thời gian cụ thể để giúp xử lý khoản nợ xấu mức cao (2) Phát triển khung pháp lý cho thị trường mua - bán xử lý nợ xấu, nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho giao dịch Tuy nhiên, cần xác định rõ VAMC công ty Quản lý tài sản kho lưu trữ nợ xấu ngân hàng (3) Cần công khai, minh bạch thông tin khoản nợ mua lại VAMC: việc nhằm giúp chuyên gia, nhà quản lý dư luận giám sát hoạt động VAMC việc xử lý nợ xấu 59 (4) Miễn loại thuế (thuế giá trị gia tăng, thuế thu nhập doanh nghiệp…) cho hoạt động mua bán nợ nhằm thúc đẩy phát triển thị trường 3.3 GIẢI PHÁP HỖ TRỢ KHÁC Nâng cao hiệu kinh doanh, đảm bảo cấu vốn hợp lý, bố trí vốn nguyên tắc, sử dụng vốn có hiệu quả, ổn định lượng tiền mặt cần thiết cho cán cân toán, cân đối hệ số vốn vay vốn chủ không vươt trung bình ngành, thường xuyên đánh giá thực trạng tài DN thơng qua tỷ số tài đặc trưng để đưa kiến nghị cảnh báo tình hình tài giải pháp trước mắt lâu dài xử lý ngăn ngừa nợ xấu Thực tái cấu doanh nghiệp nhà nước (là nhóm khách hàng có số dư nợ lớn ngân hàng), mà trọng tâm tái cấu tài DN tiến hành theo đề án mà Chính phủ phê duyệt, nhằm nâng cao lực doanh nghiệp nhà nước coi giải pháp tích cực Xử lý nợ xấu, tái cấu TCTD, ngân hàng phải đôi với việc tiến hành tái cấu doanh nghiệp Không thể tồn hệ thống ngân hàng mạnh sở kinh tế có doanh nghiệp yếu Chú trọng nâng cao chất lượng báo cáo tài cung cấp cho NHTM thơng qua việc sử dụng báo cáo tài kiểm tốn cơng ty kiểm tốn độc lập Chủ động phối hợp với ngân hàng việc cung cấp thông tin, báo cáo kịp thời thông tin ảnh hưởng tới hoạt động kinh doanh khách hàng 60 KẾT LUẬN CHƢƠNG Nợ xấu gia tăng thời gian qua điều tránh khỏi tác động khủng hoảng kinh tế tài tồn cầu yếu hoạt động kinh doanh Ngân hàng Việt Nam trước Điều cảnh báo nguy tiềm ẩn hệ thống NHTM Việt Nam Nợ xấu không vấn đề riêng ngân hàng, mà toàn kinh tế Nếu tỷ lệ nợ xấu quản lý tốt làm tăng lợi nhuận tính bền vững ngân hàng tương lai Ngược lại, ngân hàng khơng kiểm sốt tốt tỷ lệ nợ xấu mối đe dọa lớn đến hiệu suất lợi nhuận ngân hàng Vì vậy, Chính phủ ngân hàng cần phải có phối hợp chặt chẽ để đưa nợ xấu mức 3% cách đưa biện pháp ngăn ngừa nợ xấu phát sinh, cải thiện phương pháp xử lý nợ xấu tại, học hỏi kinh nghiệm xử lý nợ xấu nước Mỹ, Hàn Quốc, Trung Quốc, Malaysia …, áp dụng linh hoạt tình hình cụ thể Việt Nam Với số giải pháp kiến nghị nêu trên, luận văn hy vọng gợi ý nhằm hạn chế nợ xấu NHTM Việt Nam để góp phần vào việc cải thiện tình hình kinh tế nước ta 61 KẾT LUẬN Bằng việc nghiên cứu 17 NHTM Việt Nam, viết đưa đến kết luận quan trọng yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM Việt Nam : 1) Có mối tương quan dương (+) tỷ lệ dự phòng khoản cho vay với nợ xấu; 2) Có mối tương quan âm (-) tốc độ tăng trưởng khoản vay với nợ xấu Vì vậy, thẩm định cho vay, nhân viên ngân hàng quan tâm nhiều chất lượng thông tin đầy đủ thông tin Đừng chạy theo tiêu tăng trưởng tín dụng mà xem nhẹ rủi ro cho vay đừng chạy theo lợi nhuận mà trích lập dự phịng khơng Bài viết cung cấp chứng nghiên cứu thực nghiệm yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM Việt Nam Luận văn tập trung phân tích yếu tố đóng vai trị định ảnh hưởng đến nợ xấu giai đoạn 2005-2013 giai đoạn chịu nhiều ảnh hưởng nặng nề từ khủng hoảng kinh tế giới Điều góp phần giúp nhà quản trị ngân hàng nhà hoạch định sách nhận diện đánh giá yếu tố cốt lõi ảnh hưởng đến nợ xấu giai đoạn Tuy nhiên, nghiên cứu chưa thể đạt tính đại biểu tồn diện cho tất NHTM Việt Nam Do vấn đề lấy mẫu cân đối liệu, viết loại trừ số ngân hàng không đủ liệu Bài viết khơng (hoặc chưa) tìm thấy diện yếu tố tiên đoán ảnh hưởng mạnh đến nợ xấu NHTM Việt Nam, yếu tố xuất phát từ phía doanh nghiệp chẳng hạn Đây điểm cần mở rộng nghiên cứu cách định hướng phát triển đề tài i TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt Báo cáo 157/BC-NHNN, ngày 17/12/2013 kết triển khai đề án cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-2015 yếu tố ảnh hưởng 2014 Chỉ thị 06/CT-NHNN ngày 09/11/2012 giải pháp điều hành sách tiền tệ, tín dụng hoạt động ngân hàng tháng cuối năm 2012 đầu năm 2013 Các báo cáo thu thập từ website ngân hàng nhà nước Việt Nam http://www.sbv.gov.vn Các báo cáo thu thập từ website Vietstock http://www.vietstock.vn Khảo sát ngành ngân hàng Việt Nam công ty KPMG năm 2013 Http://www.kpmg.com/vn/vi/pages/default.aspx Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Thơng cáo báo chí triển khai nhiệm vụ ngân hàng năm 2014 ngày 16/12/2013 NHNN Việt Nam Nghị định số 53/2013/NĐ-CP ngày 18/05/2013 thành lập, tổ chức hoạt động công ty quản lý tài sản tổ chức tín dụng Việt Nam Nghị 02/NQ-CP, ngày 01/01/2013 số giải pháp tháo gỡ khó khăn cho sản xuất kinh doanh, hỗ trợ thị trường, giải nợ xấu Nghị 11/NQ-CP, ngày 24/02/2011 số giải pháp chủ yếu tập trung vào kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô bảo đảm an sinh xã hội 10 PGS.TS Trần Hoàng Ngân cộng sự, Triển vọng kinh tế Việt Nam 2014 (2014), NXB Thống Kê 11 Quyết định 131/QĐ-TTg, ngày 23/01/2009 phê hỗ trợ lãi suất cho tổ chức, cá nhân vay vốn ngân hàng để sản xuất – kinh doanh 12 Quyết định 254/QĐ-TTg, ngày 01/03/2012 phê duyệt đề án “cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-2015” 13 Quyết định 780/QĐ-NHNN, ngày 23/04/2012 việc phân loại nợ nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn nợ ii 14 Quyết định 843/QĐ-TTg, ngày 31/05/2013 phê duyệt đề án “xử lý nợ xấu hệ thống tổ chức tín dụng” đề án “thánh lập công ty quản lý tài sản tổ chức tín dụng Việt Nam” 15 Thông tư 02/2009/TT-NHNN, ngày 03/02/2009 quy định chi tiết thi hành việc hỗ trợ lãi suất cho tổ chức, cá nhân vay vốn ngân hàng để sản xuất – kinh doanh Tài liệu tiếng Anh Adebola, S.S, Sulaiman, W., Yusoff, W., Dahalan, J (2011), “An ARDL Approach to the determinants of nonperforming loans in Islamic banking system in Malaysia” Arabian Journal of Business and Management Review, 1(2), 20-30 Ahlem Selma, Messai 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 Ahmad,A.S.,Takeda,C.,Thomas,S.(1999), “Bank loan loss provision: Areexamination of capita management, earnings management and signaling effects” Journal of Accounting and Economics, 28(1), 1-25 Baboucek and Jancar (2005), “A var analysis of the effects of macroeconomic shocks to the quality of the aggregate Loan portfolio of the Czech banking sector”, Czech national bank Working Paper series 1/2005 Bercoff, J.J., Giovanni, J.D., Grimard, F (2002), “Argentinean Banks, Credit Growth and the Tequila Crisis: A Duration Analysis” Working Paper (Unpublished) Berger, A.N., DeYoung, R (1997), “Problem loans and cost efficiency in commercial banks Journal of Banking and Finance”, 21(6), 849‐870 Bofondi, M., Ropele,T.(2011)“Macroeconomic determinants of bad loans: evidence from Italian banks” Occasional Papers, 89 iii Boudriga A., Taktak N B., Jellouli S (2009), “Bank Specific, Business and Institutional Environment Determinants of Nonperforming Loans: Evidence from MENA Countries”, ERF 16th annual conference, Cairo Castro, V 2013 “Microeconomic determinants of the credit rist in the banking system: the case of the GIPSI” Economic Modelling, vol.31, No.0, pp 672-683 10 Dash, M., Kabra, G (2010),”The determinants of non-performing assets in Indian commercial bank: An econometric study Middle Eastern Finance and Economics”, 7, 94-106 11 Espinoza,R.,Prasad, A.(2010), “Nonperforming Loans in the GCC Banking Systems and their Macroeconomic Effects”, IMF Working Paper 10/224 (Washington:International Monetary Fund) 12 Fofack, H (2005), “Non-performing loans in sub-Saharan Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implications”.World Bank Policy Research Working Paper n° 3769 13 Garcia-Marco, T., Robles-Fernandez, M D (2008), “Risk-taking Behaviour and Ownership in the Banking Industry: The Spanish Evidence” Journal of Economics and Business, 60(4), 332-354 14 Godlewski, C.(2004), Capital Regulation and Credit Risk Taking: “Empirical Evidence from Banks in Emerging Market Economies” Finance 0409030, EconWPA 15 Hasan, I., Wall, L.D (2004), “Determinants of the loan loss allowance: some cross-country comparison” The Financial Review, 39(1), 129-152 16 Innekwe Murumba (2013), “The relationship between real GDP anh Non perfroming Loans: evidence from Nigeria 17 Jimenez,G., Saurina J.(2006),“Credit cycles, credit risk, and prudential regulation” International Journal of Central Banking, 2(2), 65-98 iv 18 Karlo Kauko., 2012 “External deficits and non performing Loans in the recent financial crisis” Ecomnomics letter, 115 (2012) 19 Keeton, W.R (1999), “Does Faster Loan Growth Lead to Higher Loan Losses?”Federal ReserveBank of Kansas City, Economic Review, 84(2), 57-75 20 Khemraj, T., Pasha, S (2009), “The determinants of non-performing loans: An econometric case study of Guyana” The Caribbean Centre for Banking and Finance Bi-annual Conference on Banking and Finance, St Augustine, Trinidad 21 Louzis, D.P., Vouldis, A.T., Metaxas, V.L (2010), “Macroeconomic and bank‐specific determinants of non‐performing loans in Greece: a comparative study ofmortgage, business and consumer loan portfolios Bank of Greece, Working Paper, n°118 22 Nkusu, M (2011), “Nonperforming Loans and Macrofinancial Vulnerabilities in Advanced Economies”, IMF Working Paper WP/11/161 23 Pobpiera, J., cs., (2008), “Bad luck or bad management? Emerging banking maket experience” Journal of Financial Stability 24 Rajan, R., cs., 2003 “Non-performing loans and terms of credit of public sector bank in India: an empirical assessment” Reserve Bank of India Occasional Paper 24 25 Salas, V., Saurina, J.(2002), “Credit risk in two institutional regimes: Spanish commercial and savings banks” Journal of Financial Services Research, 22(3), 203224 26 Shu, C., 2002 ''The Impact of macroeconomic environment on the asset quality of Hong Kong‟s banking sector'' Hong Kong Monetary Authority Research Memorandums v PHỤ LỤC Danh sách 17 ngân hàng mẫu nghiên cứu STT Mã NH Tên ngân hàng ACB NHTMÁ Châu ABB NHTM cổ phần An Bình BIDV Ngân hàng Đầu tư Phát triển Việt Nam CTG NHTM cổ phần Công thương Việt Nam DAB NHTM cổ phần Đông Á EIB NHTM cổ phần Xuất nhập Việt Nam KIENB NHTM cổ phần Kiên Long MSB NHTM cổ phần Hàng hải Việt Nam MBB NHTM cổ phần Quân Đội 10 Namabank NHTM cổ phần Nam Á 11 NVB NHTM cổ phần Nam Việt 12 SEAB NHTM cổ phần Đông Nam Á 13 PNB NHTM cổ phần Phương Nam 14 STB NHTM cổ phần Sài Gịn Thương Tín 15 Techcombank NHTM cổ phần Kỹ Thương Việt Nam 16 VCB NHTM cổ phần Ngoại thương Việt Nam 17 VPB NHTM cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng vii Dữ liệu phục vụ nghiên cứu định lƣợng MA NH YEAR NPL/TL ACB 2005 0.29781 1.22 0.221979025 40.0553144 7.5364106 2.1 1.66758235 ACB 2006 0.19708 1.51 0.330349217 81.36106346 7.5472477 2.3 2.40151726 ACB 2007 0.08351 1.47 0.422927933 86.96410968 6.9779548 2.3 1.41363787 ACB 2008 0.88628 2.71 0.656345905 9.499407702 7.1295045 2.4 -5.6163353 ACB 2009 0.40842 2.32 0.805019688 79.02137359 5.6617712 2.3 3.62793869 ACB 2010 0.33581 1.61 0.82194637 39.82991078 5.3978975 2.3 0.94659686 ACB 2011 0.89288 1.25 0.959482636 17.90702701 6.4232382 2.0 -3.5517439 ACB 2012 2.50058 1.32 1.460958246 0.005536472 6.2403027 2.0 2.29492896 ACB 2013 3.02535 0.34 1.444148425 4.255390233 5.2473672 2.2 5.36432982 ABB 2005 4.33932 1.51 0.236220472 35.46666667 7.5364106 2.1 1.66758235 ABB 2006 2.70282 1.21 1.275941040 178.2800197 7.5472477 2.3 2.40151726 ABB 2007 1.50192 3.07 0.841056601 508.1838841 6.9779548 2.3 1.41363787 ABB 2008 4.18000 1.59 1.242227381 -4.93090132 7.1295045 2.4 -5.6163353 ABB 2009 1.45000 0.32 1.105801601 97.01791411 5.6617712 2.3 3.62793869 ABB 2010 1.16000 2.06 1.063410344 54.28826849 5.3978975 2.3 0.94659686 ABB 2011 2.79000 1.54 1.596018097 0.194205344 6.4232382 2.0 -3.5517439 ABB 2012 2.13035 0.77 2.202880871 -5.72279854 6.2403027 2.0 2.29492896 ABB 2013 0.77 0.0276347 25.9428678 5.2473672 2.2 5.36432982 BIDV 2005 6.72322 0.64 3.181187863 17.95412064 7.5364106 2.1 1.66758235 BIDV 2006 3.15036 0.50 1.456890642 15.45567793 7.5472477 2.3 2.40151726 BIDV 2007 3.60379 0.44 2.200428699 33.80485484 6.9779548 2.3 1.41363787 BIDV 2008 2.59849 0.89 2.554609656 21.9716511 7.1295045 2.4 -5.6163353 BIDV 2009 2.69794 0.80 2.617453517 28.21386322 5.6617712 2.3 3.62793869 BIDV 2010 2.24023 0.94 2.082323932 23.15369439 5.3978975 2.3 0.94659686 BIDV 2011 2.76341 1.13 1.992766344 15.63605914 6.4232382 2.0 -3.5517439 BIDV 2012 2.69501 0.83 1.739957101 15.64502911 6.2403027 2.0 2.29492896 BIDV 2013 2.26051 0.53 1.571525362 15.03613541 5.2473672 2.2 5.36432982 CTG 2005 0.40545 0.24 1.966986549 18.27655761 7.5364106 2.1 1.66758235 CTG 2006 1.40767 0.41 2.059998652 5.62248416 7.5472477 2.3 2.40151726 CTG 2007 1.02000 0.48 1.671784226 27.49552621 6.9779548 2.3 1.41363787 CTG 2008 1.81143 0.76 1.78083568 18.16353533 7.1295045 2.4 -5.6163353 CTG 2009 0.61335 1.00 0.950606355 35.12851659 5.6617712 2.3 3.62793869 CTG 2010 0.65692 0.58 1.182683657 43.53380699 5.3978975 2.3 0.94659686 CTG 2011 0.75116 1.11 1.034814906 25.28961863 6.4232382 2.0 -3.5517439 CTG 2012 1.43990 1.51 1.101900967 13.60501426 6.2403027 2.0 2.29492896 CTG 2013 1.00197 1.28 0.877045643 12.87898347 5.2473672 2.2 5.36432982 6.51247 ROAit-1 LLR/TL ∆LOAN GDPt-1 Unt RIRt viii DAB 2005 1.69000 1.28 0.206038609 30.63456764 7.5364106 2.1 1.66758235 DAB 2006 0.76874 1.35 0.171170286 33.98574978 7.5472477 2.3 2.40151726 DAB 2007 0.44448 1.48 0.357218176 123.6200218 6.9779548 2.3 1.41363787 DAB 2008 2.54579 1.68 1.043838658 43.19420136 7.1295045 2.4 -5.6163353 DAB 2009 1.33083 1.73 1.003427569 34.35453941 5.6617712 2.3 3.62793869 DAB 2010 1.59906 1.52 1.165219547 11.54195957 5.3978975 2.3 0.94659686 DAB 2011 1.68627 1.34 1.504494754 14.82804125 6.4232382 2.0 -3.5517439 DAB 2012 3.94793 1.56 1.764835166 15.10571147 6.2403027 2.0 2.29492896 DAB 2013 3.99282 0.86 1.688758009 4.736283016 5.2473672 2.2 5.36432982 EIB 2005 1.11570 0.12 0.084966086 28.23382445 7.5364106 2.1 1.66758235 EIB 2006 0.84529 0.21 0.415551788 58.66852268 7.5472477 2.3 2.40151726 EIB 2007 0.87503 1.74 0.398549741 80.77243433 6.9779548 2.3 1.41363787 EIB 2008 3.77172 1.78 1.772265877 15.06624892 7.1295045 2.4 -5.6163353 EIB 2009 1.83419 1.74 0.986843914 80.77193421 5.6617712 2.3 3.62793869 EIB 2010 1.42036 1.99 1.007442148 62.43538516 5.3978975 2.3 0.94659686 EIB 2011 1.61120 1.85 0.828803109 19.75695715 6.4232382 2.0 -3.5517439 EIB 2012 1.31820 1.93 0.809287874 0.346835589 6.2403027 2.0 2.29492896 EIB 2013 1.98215 1.21 0.852935697 11.25425172 5.2473672 2.2 5.36432982 KIENB 2005 2.32000 2.15 1.101960784 52.16752658 7.5364106 2.1 1.66758235 KIENB 2006 1.92000 2.71 0.930040988 81.63619910 7.5472477 2.3 2.40151726 KIENB 2007 1.27000 3.02 0.542781093 124.4956188 6.9779548 2.3 1.41363787 KIENB 2008 1.66000 3.56 0.528428602 62.41094824 7.1295045 2.4 -5.6163353 KIENB 2009 1.20000 1.45 0.594968342 122.0291549 5.6617712 2.3 3.62793869 KIENB 2010 1.10000 1.76 0.88078139 43.78116424 5.3978975 2.3 0.94659686 KIENB 2011 2.77000 1.94 1.127982202 19.91057634 6.4232382 2.0 -3.5517439 KIENB 2012 2.93000 2.59 1.465114235 15.22659360 6.2403027 2.0 2.29492896 KIENB 2013 2.47000 1.93 1.031485262 25.25074413 5.2473672 2.2 5.36432982 MARB 2005 0.98000 0.24 0.687860922 72.80981830 7.5364106 2.1 1.66758235 MARB 2006 3.76000 0.74 1.268675579 23.80853580 7.5472477 2.3 2.40151726 MARB 2007 2.08000 1.23 0.528181636 126.0240363 6.9779548 2.3 1.41363787 MARB 2008 1.49000 1.33 0.763780576 71.72167084 7.1295045 2.4 -5.6163353 MARB 2009 0.62000 1.26 0.725212738 112.9537785 5.6617712 2.3 3.62793869 MARB 2010 1.87000 1.60 0.967654727 33.33632294 5.3978975 2.3 0.94659686 MARB 2011 2.65000 1.29 0.965500991 18.60977234 6.4232382 2.0 -3.5517439 MARB 2012 2.65000 0.69 2.593323643 -23.3341012 6.2403027 2.0 2.29492896 MARB 2013 2.71000 0.20 2.675281784 -5.30096951 5.2473672 2.2 5.36432982 MBB 2005 1.68000 1.43 1.913439233 23.57714232 7.5364106 2.1 1.66758235 MBB 2006 2.82288 1.48 2.760195721 37.33431866 7.5472477 2.3 2.40151726 MBB 2007 1.01268 2.01 1.238596952 96.62474742 6.9779548 2.3 1.41363787 ix MBB 2008 1.83005 2.27 1.568680543 35.54638829 7.1295045 2.4 -5.6163353 MBB 2009 1.58085 1.90 1.511365728 87.97420731 5.6617712 2.3 3.62793869 MBB 2010 1.25659 1.93 1.513091479 64.92052286 5.3978975 2.3 0.94659686 MBB 2011 1.41822 1.92 1.850356535 21.00198114 6.4232382 2.0 -3.5517439 MBB 2012 1.84166 1.71 1.762575605 26.13899501 6.2403027 2.0 2.29492896 MBB 2013 2.44587 1.47 2.017425566 17.80962238 5.2473672 2.2 5.36432982 NAB 2005 0.23000 2.05 0.13893015 57.33536423 7.5364106 2.1 1.66758235 NAB 2006 1.62160 1.51 0.31960288 63.9568748 7.5472477 2.3 2.40151726 NAB 2007 1.64372 1.41 0.318783708 31.80175635 6.9779548 2.3 1.41363787 NAB 2008 2.56000 1.65 0.527835509 38.94319291 7.1295045 2.4 -5.6163353 NAB 2009 1.71000 0.17 0.512495507 33.69029081 5.6617712 2.3 3.62793869 NAB 2010 2.18000 0.67 1.025421568 5.768890878 5.3978975 2.3 0.94659686 NAB 2011 2.84000 1.09 0.843514653 17.78662918 6.4232382 2.0 -3.5517439 NAB 2012 2.71000 1.44 1.111720199 0.278102517 6.2403027 2.0 2.29492896 NAB 2013 2.16400 0.6 0.66091462 84.7495436 5.2473672 2.2 5.36432982 NVB 2005 0.67000 1.67 0.548811171 552.9281671 7.5364106 2.1 1.66758235 NVB 2006 1.04190 2.13 0.217075271 457.0747893 7.5472477 2.3 2.40151726 NVB 2007 0.16276 3.28 0.139683177 1131.724605 6.9779548 2.3 1.41363787 NVB 2008 2.90568 1.36 0.400799407 25.46411712 7.1295045 2.4 -5.6163353 NVB 2009 2.45227 0.55 0.957909283 81.92528384 5.6617712 2.3 3.62793869 NVB 2010 2.23936 0.96 1.185328083 8.102207246 5.3978975 2.3 0.94659686 NVB 2011 2.91633 0.81 1.232233206 19.95185089 6.4232382 2.0 -3.5517439 NVB 2012 5.63966 0.78 1.695947936 -0.2247597 6.2403027 2.0 2.29492896 NVB 2013 6.06729 0.01 1.551866031 4.576678485 5.2473672 2.2 5.36432982 SEAB 2005 0.42000 0.35 0.163569126 153.2755942 7.5364106 2.1 1.66758235 SEAB 2006 0.23000 0.95 0.269101045 149.1354098 7.5472477 2.3 2.40151726 SEAB 2007 0.24000 1.21 0.419116342 228.3058617 6.9779548 2.3 1.41363787 SEAB 2008 2.14000 1.64 1.040318351 -31.2943463 7.1295045 2.4 -5.6163353 SEAB 2009 1.88000 1.32 1.672996811 26.89281664 5.6617712 2.3 3.62793869 SEAB 2010 2.14000 1.73 1.575756991 113.0935601 5.3978975 2.3 0.94659686 SEAB 2011 2.75000 1.47 1.67027153 -4.24681968 6.4232382 2.0 -3.5517439 SEAB 2012 2.98000 0.16 2.781643501 -15.0023028 6.2403027 2.0 2.29492896 SEAB 2013 2.84000 0.06 2.416762946 25.36372124 5.2473672 2.2 5.36432982 PNB 2005 0.55000 1.65 0.231002176 5.576268108 7.5364106 2.1 1.66758235 PNB 2006 3.12065 1.44 0.461630106 -2.27847576 7.5472477 2.3 2.40151726 PNB 2007 4.11206 1.62 0.781070585 25.9133196 6.9779548 2.3 1.41363787 PNB 2008 2.30934 1.11 0.636123047 62.40434094 7.1295045 2.4 -5.6163353 PNB 2009 2.33304 0.62 0.996942655 107.4021305 5.6617712 2.3 3.62793869 PNB 2010 1.84459 0.88 0.903700531 58.02919085 5.3978975 2.3 0.94659686 x PNB 2011 2.04017 0.88 1.363498116 13.02058535 6.4232382 2.0 -3.5517439 PNB 2012 3.01958 0.35 2.083223613 23.47314754 6.2403027 2.0 2.29492896 PNB 2013 3.01000 0.17 2.682665738 -2.69447993 5.2473672 2.2 5.36432982 STB 2005 0.55193 1.71 0.544827339 40.73936107 7.5364106 2.1 1.66758235 STB 2006 0.72323 1.92 0.565626161 70.84755351 7.5472477 2.3 2.40151726 STB 2007 0.23011 2.23 0.501928493 145.7786419 6.9779548 2.3 1.41363787 STB 2008 0.59530 3.98 0.719109165 -1.0437969 7.1295045 2.4 -5.6163353 STB 2009 0.64369 1.87 0.864134914 70.40539239 5.6617712 2.3 3.62793869 STB 2010 0.53891 2.77 0.994853561 38.26507781 5.3978975 2.3 0.94659686 STB 2011 0.57516 2.42 1.009368237 -2.35839322 6.4232382 2.0 -3.5517439 STB 2012 2.02525 2.24 1.501670654 19.61143855 6.2403027 2.0 2.29492896 STB 2013 1.44086 1.03 1.222412366 14.77286851 5.2473672 2.2 5.36432982 TCB 2005 0.55000 1.16 1.616606283 55.24380039 7.5364106 2.1 1.66758235 TCB 2006 3.11000 2.25 0.318356272 62.15270678 7.5472477 2.3 2.40151726 TCB 2007 1.39000 1.84 0.287730797 135.5059919 6.9779548 2.3 1.41363787 TCB 2008 2.53000 1.79 1.230048935 28.21952582 7.1295045 2.4 -5.6163353 TCB 2009 2.49000 2.37 1.217304151 59.78719142 5.6617712 2.3 3.62793869 TCB 2010 2.28815 2.24 1.1543921 25.74097825 5.3978975 2.3 0.94659686 TCB 2011 2.82682 1.71 1.401163866 19.88292857 6.4232382 2.0 -3.5517439 TCB 2012 2.69621 1.91 1.64827312 7.580560985 6.2403027 2.0 2.29492896 TCB 2013 3.65172 0.42 1.687997677 2.949654946 5.2473672 2.2 5.36432982 VCB 2005 3.42813 0.92 2.199610802 13.87836371 7.5364106 2.1 1.66758235 VCB 2006 2.74672 1.01 2.201912509 10.97329809 7.5472477 2.3 2.40151726 VCB 2007 3.28954 1.89 2.153962737 44.12144018 6.9779548 2.3 1.41363787 VCB 2008 4.61203 1.32 3.780993788 15.529283 7.1295045 2.4 -5.6163353 VCB 2009 2.47045 0.64 3.265840437 25.55847433 5.6617712 2.3 3.62793869 VCB 2010 2.83097 1.64 3.217553488 24.84995071 5.3978975 2.3 0.94659686 VCB 2011 2.03324 1.52 2.544271905 18.43957172 6.4232382 2.0 -3.5517439 VCB 2012 2.40136 1.24 2.194616693 15.16093681 6.2403027 2.0 2.29492896 VCB 2013 2.62667 1.13 1.652511555 13.74435916 5.2473672 2.2 5.36432982 VPB 2005 0.75000 0.20 0.215650537 55.398689 7.5364106 2.1 1.66758235 VPB 2006 0.58000 1.09 0.230017125 52.0047434 7.5472477 2.3 2.40151726 VPB 2007 0.49000 1.40 0.195530045 166.0700011 6.9779548 2.3 1.41363787 VPB 2008 3.40000 1.61 0.629797116 -2.26938578 7.1295045 2.4 -5.6163353 VPB 2009 1.63000 0.78 0.826837259 21.77234465 5.6617712 2.3 3.62793869 VPB 2010 1.20000 1.27 0.905083709 60.14231466 5.3978975 2.3 0.94659686 VPB 2011 1.82421 1.15 1.076537977 15.24225396 6.4232382 2.0 -3.5517439 VPB 2012 2.71869 1.12 1.030211251 26.45201629 6.2403027 2.0 2.29492896 VPB 2013 2.80957 0.69 1.152390865 42.19355963 5.2473672 2.2 5.36432982 xi