Những nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần trên sàn chứng khoán việt nam​

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH VƯƠNG THIÊN LỘC NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN TRÊN SÀN CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH VƯƠNG THIÊN LỘC NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN TRÊN SÀN CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Tài - Ngân hàng Mã số: 34 02 01 Người hướng dẫn khoa học: TS BÙI ĐAN THANH TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2019 TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu ngân hàng thương mại cổ phần sàn chứng khoán Việt Nam Mục tiêu nghiên cứu luận văn đem đến góc nhìn tồn diện nhân tố tác động tới tỷ lệ nợ xấu Từ đó, giúp nhà quản trị ngân hàng quan quản lý có sách phù hợp nhằm nâng cao hiệu việc quản lý nợ xấu NHTMCP sàn chứng khoán Việt Nam, từ mang lại lợi nhuận cao cho ngân hàng Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với cấu trúc liệu bảng thu thập từ liệu 16 NHTMCP niêm yết sàn chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2018, đồng thời sử dụng phương pháp Generalized Least Squares (GLS) để ước lượng mơ hình hồi quy Kết hồi quy cho thấy, khả sinh lợi tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Ngược lại, tỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng tài sản tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng tác động chiều với tỷ lệ nợ xấu Kết nghiên cứu luận văn góp phần giúp nhà quản trị ngân hàng quan quản lý có nhìn tổng quát yếu tố tác động tới nợ xấu, từ đưa sách phù hợp với thực tiễn để góp phần đảm bảo hệ thống ngân hàng hoạt động an toàn, bền vững hiệu LỜI CAM ĐOAN Luận văn chưa trình nộp để lấy học vị thạc sĩ trường đại học Luận văn cơng trình nghiên cứu riêng tác giả, kết nghiên cứu trung thực, khơng có nội dung cơng bố trước nội dung người khác thực ngoại trừ trích dẫn dẫn nguồn đầy đủ luận văn TP.Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 08 năm 2019 Tác giả luận văn Vương Thiên Lộc i MỤC LỤC TÓM TẮT LUẬN VĂN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC i DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT iii DANH MỤC CÁC BẢNG iv DANH MỤC CÁC HÌNH v CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1.2 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 1.3.1 Mục tiêu tổng quát 1.3.2 Mục tiêu cụ thể 1.4 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 1.5 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.6 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.6.1 Phương pháp nghiên cứu 1.6.2 Dữ liệu nghiên cứu 1.7 ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI 1.8 BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU CHƯƠNG CƠ SỞ LÍ THUYẾT 2.1 TỔNG QUAN VỀ NỢ XẤU 2.1.1 Khái niệm nợ xấu 2.1.2 Chỉ tiêu đo lường nợ xấu 2.1.3 Tác động nợ xấu 2.2 CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU 12 2.2.1 Yếu tố vĩ mô 12 2.2.2 Yếu tố bên ngân hàng 13 ii 2.3 LƯỢC KHẢO MỘT SỐ NGHIÊN CỨU TRƯỚC VÀ ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN VĂN 17 2.3.1 Các nghiên cứu nước 17 2.3.2 Các nghiên cứu nước 21 2.4 KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU 23 CHƯƠNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ NỢ XẤU TẠI CÁC NHTMCP TRÊN SÀN CHỨNG KHỐN VIỆT NAM 24 3.1 MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 24 3.2 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 26 3.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27 CHƯƠNG CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ NỢ XẤU TẠI CÁC NHTMCP TRÊN SÀN CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 31 4.1 PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ CÁC BIẾN TRONG MƠ HÌNH 31 4.1.1 Tỷ lệ nợ xấu tổng dư nợ 32 4.1.2 Tỷ suất sinh lợi tổng tài sản ROA 32 4.1.3 GDP lãi suất thực 34 4.2 MA TRẬN HỆ SỐ TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN 34 4.3 KIỂM TRA ĐA CỘNG TUYẾN THEO HỆ SỐ VIF 35 4.4 KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 36 4.5 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 38 CHƯƠNG 5: GỢI Ý CHÍNH SÁCH 43 5.1 KẾT LUẬN 43 5.2 KIẾN NGHỊ 44 5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI 47 5.4 ĐỀ XUẤT CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 47 TÀI LIỆU THAM KHẢO 48 PHỤ LỤC 51 iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt NPL Non performing loan Nợ xấu GDP Gross domestic product Tốc độ tăng trưởng kinh tế RIR Real interest rate Lãi suất thực UER Unemployment ratio Tỷ lệ thất nghiệp ROA Return on total assets Suất sinh lời tổng tài sản SIZE Bank size Quy mô ngân hàng EQUITY Equity Tỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng nguồn vốn CREDITGR Bank’s Loan growth ratio Tốc độ tăng trưởng tín dụng LLR Loan loss reserves ratio Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tổng dư nợ NHTM Ngân hàng thương mại NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần NHNN Ngân hàng nhà nước TCTD Tổ chức tín dụng iv DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Danh sách 16 NHTMCP sàn chứng khoán Việt Nam Bảng 2.2 Bảng tổng hợp yếu tố tác động 22 Bảng 3.1 Mơ tả biến mơ hình nghiên cứu 25 Bảng 3.2 Danh sách 16 Ngân hàng TMCP sàn chứng khoán Việt Nam 26 Bảng 4.1 Thống kê mơ tả biến mơ hình nghiên cứu 31 Bảng 4.2 Bảng ma trận hệ số tương quan biến mơ hình nghiên cứu 34 Bảng 4.3 Kiểm tra đa cộng tuyến cho mơ hình nghiên cứu 35 Bảng 4.4 Kết hồi quy tổng hợp theo phương pháp 36 Bảng 4.5 Kết kiểm định phương sai sai số thay đổi 36 Bảng 4.6 Kết kiểm định tự tương quan 37 Bảng 4.7 Kết hồi quy theo GLS cho biến phụ thuộc NPL 37 v DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 4.1 Tỷ lệ nợ xấu tổng dư nợ giai đoạn 2013 – 2018 32 Hình 4.2 ROA NHTMCP sàn chứng khoán Việt Nam 32 Hình 4.3 GDP lãi suất thực NHTMCP sàn chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2013 – 2018 34 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Chương giới thiệu lý vấn đề cần nghiên cứu luận văn Từ tác giả đặt mục tiêu nghiên cứu xây dựng câu hỏi nghiên cứu cụ thể để trả lời cho mục tiêu đề Chương trình bày phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp đề tài kết cấu luận văn 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ Như biết, năm gần phủ xác định tăng trưởng kinh tế bền vững mục tiêu hàng đầu Để đạt mục tiêu trên, ngân hàng nhà nước thực sách tiền tệ để thúc đẩy phát triển kinh tế, có tăng trưởng tín dụng Tình hình tín dụng Việt Nam năm gần tăng trưởng mức cao, đặc biệt NHTMCP xác định rõ mục tiêu mở rộng thị phần sang mảng bán lẻ Bên cạnh đó, tăng trưởng tín dụng năm gần kéo theo gia tăng nhanh chóng tỷ lệ nợ xấu ngân hàng Khi có nợ xấu ngân hàng tăng cao làm ảnh hưởng xấu đến nhiều chủ thể kinh tế, thân ngân hàng khách hàng vay, sau tác động đến kinh tế Một số báo ví nợ xấu ngân hàng “khối u” kinh tế Tỷ lệ nợ xấu cao khiến ngân hàng phải trích lập dự phịng rủi ro lớn, khó giảm lãi suất Như thiệt thịi cuối người gửi tiền người vay tiền Chính tác hại lớn “khối u” nợ xấu, việc xử lý ngăn chặn tình trạng nợ xấu gia tăng phủ đẩy mạnh Về kết xử lý nợ xấu xác định theo Nghị 42, tính từ năm 2012 đến cuối tháng 3/2019, tồn hệ thống TCTD xử lý 907,33 nghìn tỷ đồng nợ xấu, riêng năm 2018, tồn hệ thống TCTD xử lý 163,14 nghìn tỷ đồng nợ xấu, tỷ lệ nợ xấu nội bảng đến cuối tháng 03/2019 2,02% Lũy kế từ 15/8/2017 đến cuối tháng 3/2019, toàn hệ thống TCTD xử lý 227,86 nghìn 46 tính theo cách quy định Thơng tư 41 số cịn - 7% Do đó, ngân hàng phải nỗ lực để tăng vốn Để giảm thiểu nợ xấu cần có biện pháp giảm tỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng tài sản Điều có nghĩa NHTMCP sàn chứng khốn Việt Nam phải đồng thời thực song song việc tăng vốn chủ sở hữu (để đạt tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo quy định thông tư 41) tăng vốn huy động, nhiên cần trọng, có sách cụ thể để tăng trưởng huy động hiệu đạt tốc độ tăng trưởng cao tăng trưởng vốn chủ sở hữu Một số biện pháp nhằm nâng cao hiệu huy động vốn NHTMCP như: triển khai sách thu hút khách hàng, có sách lãi suất hợp lý, mở rộng hoạt động kinh doanh, đẩy mạnh sách marketing nhằm thu hút khách hàng  Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Cùng với mục tiêu chung phát triển hoạt động kinh doanh NHTMCP sàn chứng khoán Việt Nam cần xem xét tăng trưởng tín dụng cách thận trọng, bền vững đơi với nâng cao chất lượng tín dụng, tăng tỷ lệ cho vay có đảm bảo tài sản Cải thiện danh mục đầu tư, ưu tiên mở rộng cho vay nhóm khách hàng doanh nghiệp nhỏ vừa; doanh nghiệp quốc doanh; giảm dần tỷ trọng cho vay doanh nghiệp hoạt động hiệu Tiếp tục đa dạng hoá thành phần khách hàng theo hướng tăng tỷ trọng khách hàng có tài sản đảm bảo; thành lập phận/ phịng ban thực nghiên cứu, đưa sách sản phẩm nhằm sàng lọc tiếp cận nhóm khách hàng tốt Mở rộng cho vay khách hàng sản xuất kinh doanh ngành kinh tế mũi nhọn, kinh doanh mặt hàng có thị trường tiêu thụ ổn định; cho vay thận trọng mặt hàng có nhiều biến động thị trường giá 47 5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI Đối với yếu tố đưa vào nghiên cứu, tác giả nghiên cứu yếu tố vĩ mô vi mô không xét đến yếu tố ngành yếu tố vi mơ ngồi ngân hàng Tác giả chưa nghiên cứu tác động cấu trúc dư nợ có ảnh hưởng đến thực trạng nợ xấu NHTMCP sàn chứng khốn Việt Nam hay khơng? Ngồi ra, thời gian năm từ năm 2013 đến năm 2018 NHTM chọn 16 NHTMCP sàn chứng khoán Việt Nam khiến cho liệu chưa thực đủ lớn để đánh giá tổng thể toàn hệ thống NHTM Việt Nam Tác giả xin lưu ý liệu vi mơ thu thập từ nguồn Báo cáo tài qua kiểm tốn thuộc báo cáo thường niên NHTMCP, số ý kiến chuyên gia cho việc báo cáo nợ xấu NHTMCP chưa trung thực, tác giả chưa tìm thấy nguồn thơng tin chứng minh cho ý kiến tác giả phân tích phía từ tài liệu Báo cáo thường niên NHTMCP 5.4 ĐỀ XUẤT CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Trong phạm vi nghiên nghiên cứu này, tác giả dựa mơ hình đo lường tác động yếu tố lên biến phụ thuộc tỷ lệ nợ xấu Các tác động yếu thời gian tương ứng đồng thời Các nghiên cứu sau xây dựng hướng tiếp cận khác độ trễ yếu tố độc lập ảnh hưởng tới tỷ lệ nợ xấu Ngoài ra, mở rộng phạm vi nghiên cứu tất NHTMCP Việt Nam, gia tăng khoảng thời gian nghiên cứu Bổ sung yếu tố vĩ mô ngành yếu tố vi mô đặc trưng NHTM 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt Đỗ Quỳnh Anh, Nguyễn Đức Hùng, 2013, Phân tích thực tiễn yếu tố định nợ xấu ngân hàng, Chuỗi Seminar nghiên cứu kinh tế sách Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng, Nguyễn Song Phương, “Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí Kinh tế Phát Triển, số 216(2) - Tháng 6/2016 Phạm Dương Phương Thảo, Nguyễn Linh Đan 2018, “Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam” Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 194- tháng 7.2018 Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2015 “Yếu tố tác động đến nợ xấu NHTM” Tạp chí Phát triển kinh tế, số 26(10), trang 80-98 Ngân hàng nhà nước, 2014 Thông tư Số: 36/2014/TT-NHNN, ngày 20 tháng 11 năm 2014, thông tư quy định giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn hoạt động tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước Tài liệu nước AEG (2004), Non-performing loans, Advisory Expert Group (EAG) Meeting Ahlem Selma Messai, (2013), Micro and Macro Determinants of Non-performing Loans, International Journal of Economics and Financial Issues, Vol.3, No.4,2013, pp.852-860 Ahlem Selma Messai, Fathi Jouini, (2013), Les déterminants de prêts non performants, La Revue Gestion et Organisation 5, pages 9-15 Berger, N and DeYoung, R, (1997), Problem loans and cost efficiency in commercial bank, Jounal of banking and finance, Vol 12(6): 849-870 Boudriga A., Taktak N B., Jellouli S., (2009), Bank Specific, Business and Institutional Environment Determinants of Nonperforming Loans: Evidence from th MENA Countries, ERF 16 annual conference, Cairo 49 Fofack, H., (2005), Non-performing loans in sub-Saharan Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implications, World Bank Policy Research Working Hu, Jin-Li, Yang Li and Yung-Ho, Chiu, (2004), Ownership and Non-performing Loans: Evidence from Taiwan’s Banks, The Developing Economies, XLII-3: 405-420 IFRS, 2005, IAS 39- Financial instruments, Recognition and Measurement IMF, 2004, Compilation Guide on Financial Soundness Indicator, IMF Washington DC, Appendix VII Glossary: 11-19 10 IMF, 2004, Financial Soundness Indicator (FSIs): Compilation Guide 11 Keeton, W.R.,1991, Does Faster Loan Growth Lead to Higher Loan Losses? Federal Reserve Bank of Kansas City, Economic Review, 84 (2), 57-75 12 Keeton, CS Morris, 1987, Why Do Banks Loan Losses Differ, Economic Review 13 Khemraj, T., Pasha , 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 14 Louzis, D.P, Vouldis, A.T, Metaxas, V.L, 2010, Macroeconomic and bankspecific determinants of non-performing loans in Greece: a comparative study ofmortgage, business and consumer loan portfolious, Banks of Greece, Working Paper, n 118 15 R Rajan, SC Dhal, (2003), Non-performing loans and terms of credit of public sector banks in India: An empirical assessment, Occasianal Papers, Vol 24, 3:3241 16 Salas, V and Saurina, J, (2002) Credit risk in two institutional regimes: Spanish commercial and savings banks, Journal of Financial services research, Vol 22, 3:203-224 50 17 Sinkey, F, 2002, Commercial Bank Financial Management, Englewood Cliffs, NJ, Pretice-Hall 18 Nir Klein, (2013) Non-Performing Loans in CESEE: Determinants and Macroeconomic Performance IMF Working Paper, 13/72 19 Sinkey, Joseph F and Mary B Greenwalt, (1991) Loan-Loss Experience and RiskTaking Behvior at Large Commercial Banks Journal of Financial Services Research, 5: 43-59 51 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Dữ liệu nghiên cứu luận văn STT Ngân hàng Năm GDP RIR UER ROA SIZE EQUI -TY CRED- LLR ITGR ACB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,005 14,2217 0,0751 0,0426 0,0144 ACB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0053 14,2543 0,069 0,0852 0,0136 ACB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0051 14,3042 0,0635 0,1635 0,0114 ACB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0057 14,3686 0,0602 0,2073 0,011 ACB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0076 14,4456 0,0575 0,2149 0,0093 ACB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0156 14,5176 0,0638 0,1613 0,011 BAB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0038 13,7016 0,0658 0,3221 0,0091 BAB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0048 13,7573 0,0721 0,2346 0,0097 BAB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0057 13,8025 0,079 0,1459 0,0116 10 BAB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0066 13,8805 0,0765 0,152 0,0092 11 BAB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0066 13,9628 0,0694 0,1535 0,011 12 BAB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,007 13,9869 0,073 0,153 0,0093 13 BID 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0074 14,7391 0,0589 0,1504 0,0157 14 BID 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0077 14,8131 0,0517 0,1398 0,0149 15 BID 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0075 14,9297 0,0498 0,3427 0,0126 16 BID 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0062 15,0028 0,0438 0,2093 0,0139 17 BID 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0058 15,08 0,0406 0,1979 0,0131 18 BID 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0057 15,1183 0,0415 0,1406 0,0125 19 CTG 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0101 14,7607 0,0942 0,1288 0,0088 20 CTG 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0087 14,8204 0,0836 0,169 0,0099 52 21 CTG 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0073 14,8918 0,072 0,2233 0,0085 22 CTG 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0071 14,9771 0,0636 0,2303 0,0104 23 CTG 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0068 15,0394 0,0582 0,1944 0,0105 24 CTG 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0047 15,0661 0,0579 0,0939 0,015 25 EIB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0039 14,23 0,0864 0,1125 0,0085 26 EIB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0021 14,2045 0,0819 0,0455 0,0117 27 EIB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0003 14,0964 0,1053 -0,0274 0,0103 28 EIB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0024 14,1099 0,1044 0,0251 0,0123 29 EIB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0055 14,1743 0,0954 0,1661 0,0104 30 EIB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0043 14,1837 0,0975 0,0268 0,0103 31 HDB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0025 13,9356 0,0996 1,082 0,0158 32 HDB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0048 13,9979 0,0924 -0,0463 0,0115 33 HDB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0059 14,0273 0,0924 0,3469 0,0125 34 HDB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0061 14,1769 0,0662 0,4538 0,0112 35 HDB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0103 14,2772 0,078 0,2709 0,0111 36 HDB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0148 14,3346 0,0779 0,1783 0,0109 37 KLB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0147 13,3298 0,1626 0,2525 0,0103 38 KLB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0076 13,3637 0,1456 0,1153 0,0101 39 KLB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0065 13,4035 0,1332 0,199 0,0085 40 KLB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,004 13,4836 0,1105 0,2188 0,0086 41 KLB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0054 13,572 0,0951 0,2489 0,0089 42 KLB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0055 13,6264 0,0886 0,1939 0,0087 43 MBB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0127 14,2562 0,0871 0,1781 0,0202 44 MBB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0125 14,3021 0,0855 0,1462 0,0245 53 45 MBB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0114 14,3445 0,1049 0,2066 0,0163 46 MBB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0113 14,4087 0,1038 0,2422 0,0136 47 MBB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0111 14,4968 0,0943 0,2219 0,0115 48 MBB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0171 14,5591 0,0943 0,1656 0,015 49 NVB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0006 13,4635 0,1102 0,0458 0,0155 50 NVB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0002 13,5663 0,0872 0,2349 0,0117 51 NVB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0001 13,6833 0,0667 0,2278 0,0102 52 NVB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0002 13,8389 0,0468 0,2408 0,0115 53 NVB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0003 13,8564 0,0448 0,2666 0,0112 54 NVB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0005 13,8599 0,0446 0,111 0,011 55 SHB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0059 14,1572 0,0721 0,3437 0,0155 56 SHB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0047 14,228 0,062 0,3606 0,0101 57 SHB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0039 14,3111 0,055 0,2626 0,0108 58 SHB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0038 14,3816 0,055 0,2355 0,0111 59 SHB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0054 14,4564 0,0514 0,2212 0,0144 60 SHB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0052 14,5096 0,0505 0,0943 0,0138 61 STB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0138 14,2078 0,1057 0,1477 0,0122 62 STB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0116 14,2783 0,0952 0,1578 0,0107 63 STB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0039 14,4654 0,0756 0,4523 0,0121 64 STB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0003 14,5212 0,0668 0,0696 0,0122 65 STB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0032 14,5664 0,0631 0,1211 0,0123 66 STB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0044 14,6086 0,0607 0,1511 0,0137 67 TCB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0041 14,2011 0,0876 0,0295 0,0169 68 TCB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0062 14,2453 0,0852 0,1428 0,012 54 69 TCB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,008 14,2833 0,0857 0,3969 0,0104 70 TCB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0134 14,3717 0,0832 0,2713 0,0105 71 TCB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0239 14,4304 0,1 0,1278 0,0117 72 TCB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0264 14,5065 0,1613 -0,0057 0,0149 73 TPB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0119 13,5063 0,1153 0,9605 0,0098 74 TPB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0102 13,7116 0,0823 0,6635 0,01 75 TPB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0074 13,8821 0,063 0,4235 0,0093 76 TPB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0053 14,0266 0,0534 0,6516 0,0088 77 TPB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0078 14,0938 0,0538 0,3597 0,0106 78 TPB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0133 14,1341 0,078 0,217 0,0115 79 VCB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0093 14,6712 0,0907 0,1374 0,0235 80 VCB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0079 14,7612 0,0753 0,1787 0,0219 81 VCB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0079 14,8289 0,067 0,1991 0,0222 82 VCB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0088 14,8965 0,0611 0,1885 0,0175 83 VCB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0088 15,0151 0,0508 0,1793 0,0149 84 VCB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0136 15,031 0,0579 0,1627 0,0163 85 VIB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0007 13,8858 0,1038 0,0399 0,0263 86 VIB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0065 13,9067 0,1054 0,0834 0,0233 87 VIB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0062 13,9259 0,1021 0,2514 0,0157 88 VIB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0054 14,0192 0,0836 0,2596 0,0169 89 VIB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0091 14,0905 0,0714 0,3271 0,0118 90 VIB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0158 14,1435 0,0767 0,2038 0,0091 91 VPB 2013 0,0542 0,0536 0,0218 0,0084 14,0837 0,0637 0,4219 0,0115 92 VPB 2014 0,0598 0,0483 0,021 0,0077 14,2128 0,055 0,4937 0,0143 55 93 VPB 2015 0,0668 0,0732 0,0233 0,0124 14,2875 0,0691 0,4903 0,0149 94 VPB 2016 0,0621 0,0579 0,023 0,0172 14,3594 0,0751 0,2386 0,0144 95 VPB 2017 0,0681 0,0286 0,0224 0,0232 14,4437 0,1069 0,2626 0,0172 96 VPB 2018 0,0708 0,0401 0,02 0,0228 14,5096 0,1075 0,2151 0,0161 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ liệu đề tài Phụ lục 2: Kiểm định phương sai sai số thay đổi 56 Phụ lục 3: Kiểm định tự tương quan Phụ lục 4: Kiểm định đa cộng tuyến 57 Phụ lục 5: Phân tích hồi quy Panel data - Pooled Regression (Pooled OLS) 58 Phụ lục 6: Phân tích hồi quy Panel data - Fixed effects model (FEM) 59 Phụ lục 7: Phân tích hồi quy Panel data - Random effects model (REM) 60 Phụ lục 8: Kết hồi quy theo phương pháp GLS ... TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH VƯƠNG THIÊN LỘC NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN TRÊN SÀN CHỨNG KHOÁN VIỆT... 13 Ngân hàng thương mại cổ phần Tiên Phong TPB 14 Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam VCB 15 Ngân hàng thương mại cổ phần Quốc tế Việt Nam VIB 16 Ngân hàng thương mại cổ phần Việt. .. mại cổ phần Á Châu ACB Ngân hàng thương mại cổ phần Bắc Á BAB Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư Phát triển Việt Nam BID Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam CTG Ngân hàng thương mại