Áp dụng phương pháp Bayes trong nghiên cứu nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định các yếu tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong giai đoạn 2007-2018. Bài nghiên cứu áp dụng cách tiếp cận theo phương pháp Bayes và thuật toán lấy mẫu Random-walk Metropolis-Hastings để đánh giá tác động của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến nợ xấu của các NHTM.

Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 5(1):1267-1277 Bài nghiên cứu Open Access Full Text Article Áp dụng phương pháp Bayes nghiên cứu nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam Phạm Hải Nam1,* , Nguyễn Ngọc Tân2 TÓM TẮT Use your smartphone to scan this QR code and download this article Nghiên cứu thực nhằm xác định yếu tố tác động đến nợ xấu ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam giai đoạn 2007 - 2018 Bài nghiên cứu áp dụng cách tiếp cận theo phương pháp Bayes thuật toán lấy mâũ Random-walk Metropolis-Hastings để đánh giá tác động yếu tố vi mô vĩ mô đến nợ xấu NHTM Trong đó, biến phụ thuộc nợ xấu đo lường tỷ lệ tổng nợ xấu tổng dư nợ, biến độc lập thuộc đặc điểm ngân hàng nợ xấu năm trước, khả sinh lời, quy mô ngân hàng, dư nợ cho vay, vốn ngân hàng, biến vĩ mô lạm phát, tăng trưởng kinh tế Dữ liệu nghiên cứu thu thập từ báo cáo tài 30 NHTM Việt Nam Tổng cục Thống kê Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2018 Để tăng độ tin cậy tính hiệu mơ suy diễn Bayes hợp lý, kiểm định hội tụ chuôĩ MCMC thực Kết nghiên cứu cho thấy nợ xấu năm trước, quy mô ngân hàng, dư nợ cho vay, vốn ngân hàng, lạm phát yếu tố tác động chiều đến nợ xấu NHTM Bên cạnh đó, khả sinh lời, tăng trưởng kinh tế yếu tố có tác động ngược lại Trên sở kết nghiên cứu, tác giả đề xuất hàm ý sách cho nhà hoạch định nhằm giúp ngân hàng giảm bớt nợ xấu, thúc đẩy ngân hàng hoạt động lành mạnh, hiệu Từ khoá: Bayes, ngân hàng thương mại, nợ xấu GIỚI THIỆU Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM Văn phòng Ủy ban Nhân dân Tp.HCM Liên hệ Phạm Hải Nam, Trường Đại học Công nghệ Tp.HCM Email: ph.nam@hutech.edu.vn Lịch sử • Ngày nhận: 7/10/2020 • Ngày chấp nhận: 20/01/2021 • Ngày đăng: 13/02/2021 DOI : 10.32508/stdjelm.v5i1.704 Bản quyền © ĐHQG Tp.HCM Đây báo cơng bố mở phát hành theo điều khoản the Creative Commons Attribution 4.0 International license Hệ thống ngân hàng đóng vai trị quan trọng cho phát triển kinh tế quốc gia Sự phát triển ngành ngân hàng với thịnh vượng quốc gia khu vực kinh tế cụ thể Tuy nhiên, chất hoạt động ngân hàng rủi ro cao với tỷ lệ đòn bẩy tài lớn Để đo lường rủi ro hoạt động ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu tiêu chủ yếu sử dụng Nợ xấu NHTM vấn đề quan trọng NHTM quan quản lý nhà nước đặc biệt quan tâm , đặc biệt sau khủng hoảng tài 2008 Nghiên cứu ảnh hưởng nợ xấu đến hoạt động hệ thống ngân hàng nhiều tác giả thực phân tích kỹ lươđg Một số nghiên cứu đánh giá tác động nợ xấu đến hiệu hoạt động NHTM 4–6 tác động nợ xấu đến rủi ro khoản 7–9 Các nghiên cứu cho thấy cách rõ ràng tác động nợ xấu đến hoạt động ngân hàng, cụ thể hiệu tài khoản NHTM ổn định hoạt động ngân hàng Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng nợ xấu tiêu chí đánh giá rủi ro hoạt động ngân hàng, nợ xấu đo lường bầng cách lấy nợ xấu chia cho tổng dư nợ 2,3,10–12 Tuy nhiên, không giống nghiên cứu trước sử dựng phương pháp ước lượng truyền thống FEM, REM, GMM, vốn gây nhiều trích kết gây tranh cãi 13,14 , tác giả sử dụng cách tiếp cận cách tiếp cận theo phương pháp Bayes Các kết luận thống kê Bayes có độ xác cao ngày sử dụng phổ biến, đặc biệt lĩnh vực Y học, khoa học xã hội nhiều ngành khoa học khác 15,16 Đây điểm nghiên cứu so với nghiên cứu trước đóng góp quan trọng mặt phương pháp nghiên cứu nợ xấu NHTM Việt Nam Kết nghiên cứu sở quan trọng cho ban lãnh đạo ngân hàng thương mại quan quản lý nhà nước việc xây dựng ban hành sách chiến lược, giúp cho NHTM hoạt động cách oan toàn bền vững hơn, trở thành kênh dâñ vốn quan trọng cho kinh tế TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN Tổng quan lý thuyết Theo Berger DeYoung nợ xấu nợ q hạn tốn 90 ngày tình trạng nghi ngờ Ủy ban Basel giám sát ngân hàng cho rằng, khoản nợ xem khơng có khả hồn Trích dẫn báo này: Nam P H, Tân N N Áp dụng phương pháp Bayes nghiên cứu nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam Sci Tech Dev J - Eco Law Manag.; 5(1):1267-1277 1267 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 5(1):1267-1277 trả xảy hai hai điều kiện sau: ngân hàng thấy người vay khơng có khả trả nợ đầy đủ ngân hàng chưa thực hành động để nỗ lực thu hồi; người vay hạn trả nợ 90 ngày 17 Trong đó, theo Quyết định 22/VBHNNHNN ngày 04 tháng 06 năm 2014 Thống đốc NHNN Việt Nam, nợ xấu khoản nợ thuộc nhóm 3, 5, tức khoản nợ hạn từ 90 ngày trở lên 18 Để hiểu rõ ảnh hưởng nợ xấu đến hoạt động NHTM, điều quan trọng cần phải hiểu rõ yếu tố tác động đến nợ xấu, từ có nhìn rõ tranh nợ xấu NHTM có biện pháp nhằm kiểm soạt cách tốt nợ xấu ngân hàng toàn hệ thống ngân hàng Các nghiên cứu trước nợ xấu ngân hàng thương mại nhiều tác giả nước quan tâm, đặc biệt kể từ sau khủng hoảng tài giới Một số nghiên cứu tập trung vào yếu tố vĩ mô 10,19 , yếu tố vi mô 20,21 vi mô vĩ mô 3,11,12,22,23 Các nghiên cứu cho thấy tình hình nợ xấu NHTM nhiều quốc gia khu vực giới, đồng thời cung cấp hiểu biết yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM, giúp ban lãnh đạo ngân hàng quan quản lý nhà nước hoạch định sách giải pháp khắc phục tình trạng nợ xấu, từ hỗ trợ việc tiếp cận vốn tín dụng thành phần kinh tế Tại Việt Nam, có nhiều nghiên cứu nợ xấu NHTM yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu nghiên cứu Nguyễn Thị Hồng Vinh, Phạm Dương Phương Thảo Nguyễn Linh Đan 12,23 Tuy nhiên, nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận theo phương pháp xác suất thống kê truyền thống, vốn gây nhiều trích kết gây tranh cãi 13–15,24,25 Vì vậy, cần có phương pháp nghiên cứu nợ xấu NHTM, có kết đáng tin cậy hữu ích việc đưa giải pháp kiến nghị, góp phần nâng cao hiệu hoạt động NHTM Phương pháp Bayes ưu việt so với phương pháp tần suất, cụ thể sau: Thứ nhất, phân tích Bayes cơng cụ phân tích mạnh mẽ để lập mơ hình thống kê, giải thích kết quả, dự đốn liệu Phương pháp Bayes sử dụng khơng có phương pháp tần suất chuẩn có sẵn phương pháp tần suất có khơng thành cơng Thứ hai, tính phổ qt phương pháp Bayes xem lợi mặt phương pháp so với phương pháp tiếp cận tần suất truyền thống Suy luận Bayes dựa quy tắc xác suất nhất, quy tắc Bayes, áp dụng cho tất mơ hình tham số 1268 Điều làm cho cách tiếp cận Bayes trở nên phổ biến tạo điều kiện thuận lợi đáng kể cho việc áp dụng giải thích kết Trong đó, cách tiếp cận tần suất dựa nhiều phương pháp ước lượng thiết kế cho vấn đề mơ hình thống kê cụ thể Thông thường, phương pháp suy luận thiết kế cho lớp vấn đề áp dụng cho lớp mơ hình khác Thứ ba, phân tích Bayes, sử dụng thơng tin trước đó, niềm tin chứng thực nghiệm, mơ hình liệu để thu kết cân cho vấn đề cụ thể Chẳng hạn kết hợp thông tin tiên nghiệm giảm thiểu ảnh hưởng cỡ mẫu nhỏ Thứ tư, cách sử dụng kiến thức toàn phân phối hậu nghiệm tham số mơ hình, suy luận Bayes tồn diện linh hoạt nhiều so với suy luận truyền thống Thứ năm, suy luận Bayes xác, theo nghĩa ước tính dự đốn dựa phân phối hậu nghiệm Các phương pháp Bayes sử dụng để mơ nhiều mơ hình, bao gồm hàm phức tạp với độ xác tùy ý Thứ sáu, suy luận Bayes cung cấp cách giải thích đơn giản trực quan kết dạng xác suất Ví dụ, khoảng tin cậy hiểu khoảng mà tham số thuộc xác suất định, không giống cách diễn giải lấy mẫu lặp lại đơn giản khoảng tin cậy Cuối cùng, đề cập ngắn gọn trước đó, độ xác ước tính phân tích Bayes khơng bị giới hạn kích thước mẫu — phương pháp mơ Bayes cung cấp mức độ xác tùy ý không bị ảnh hưởng hạn chế tự tương quan, nội sinh, phương sai sai số thay đổi mà phương pháp tần suất gặp phải Các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan Nghiên cứu Beaton cộng (2016) thực nhằm đánh giá yếu tố tác động đến nợ xấu quốc gia khu vực Liên minh tiền tệ Đông Caribbean (ECCU) giai đoạn từ năm 1996 đến năm 2015 Bằng phương pháp GMM, kết nghiên cứu ngân hàng có khả sinh lời tốt ngân hàng liên quan đến lĩnh vực xây dựng du lịch có xu hướng nợ xấu Bên cạnh đó, ngân hàng nước ngồi có tỷ lệ nợ xấu thấp ngân hàng nước nhị khả kiểm sốt nợ xấu tốt lợi nhờ quy mơ Ngồi ra, tỷ lệ nợ xấu tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ ngược chiều 22 Dimitrios cộng thực nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng tới nợ xấu NHTM khu vực Châu Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 5(1):1267-1277 Âu giai đoạn 1990 – 2015 Sử dụng phương pháp GMM, nghiên cứu cho thấy yếu tố nội ngân hàng tỷ lệ cho vay tổng tiền gửi, ROA, ROE tác động đến tỷ lệ nợ xấu Các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ thuế thu nhập cá nhân GDP, chu kỳ kinh tế 26 Jakubík & Reininger thu thập liệu toàn ngân hàng khu vực CESEE (bao gồm nước Bulgaria, Croatia, Cộng hòa Czech , Hungary, Ba Lan, Romania, Nga, Slovakia Ukraine) từ năm 1993 đến năm 2012 để đánh giá xem yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu chiều hướng ảnh hưởng ngân hàng Dựa phương pháp GMM, tác giả tìm thấy chứng cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế yếu tố có mối quan hệ ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu NHTM Đồng thời, yếu tố khác có ảnh hưởng đến nợ xấu số giá chứng khốn, tăng trưởng tín dụng q khứ, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ nợ ngoại tệ tổng dư quốc gia 19 Backer cộng nghiên cứu yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu NHTM Bỉ từ năm từ quý năm 1995 đến quý năm 2015 Các tác giả sử dụng mơ hình Tobit chứng minh phân bổ tài sản nợ hộ gia đình cho thấy số rủi ro tỷ lệ đáng kể hộ gia đình chi phần lớn thu nhập họ để trả nợ phần dư nợ không đảm bảo trả nợ tài sản tài Trên sở tảng này, báo nhằm mục đích giải thích thay đổi rủi ro tín dụng (thế chấp) theo yếu tố mang tính cấu kinh tế vĩ mô chu kỳ kinh doanh khoản vay đặc điểm ngân hàng Các phát cho thấy mối liên hệ rõ ràng công cụ sách an tồn vĩ mơ - chẳng hạn tỷ số khả trả nợ (DSTI) - xác suất vỡ nợ (PD) Kết kinh tế lượng xác nhận biến cấu kinh tế vĩ mơ giải thích thay đổi tỷ lệ vỡ nợ khoản vay chấp Cuối cùng, có tác động phản hồi nợ xấu điều kiện kinh tế vĩ mô quốc gia có tỷ lệ nợ xấu cao Mặc dù quy trình xóa nợ giảm chi phí lãi suất khu vực tư nhân phi tài giúp giảm tỷ lệ nợ xấu, cải cách cấu bổ sung quốc gia cần thiết 10 Ćurak cộng thực nghiên cứu nhằm tìm hiểu yếu tố tác động đến nợ xấu 69 ngân hàng thương mại 10 quốc gia khu vực Đông Nam châu Âu từ năm 2003 đến năm 2010 Các tác giả sử dụng phương pháp ước lượng GMM phát nợ xấu chịu tác động yếu tố đặc điểm ngân hàng yếu tố vĩ mô Cụ thể, yếu tố bao gồm quy mô ngân hàng, hiệu tài chính, khả tốn, tăng trưởng kinh tế, lạm phát, lãi suất Kjosevski cộng nghiên cứu tác động yếu tố vi mô vĩ mô đến nợ xấu NHTM Cộng hòa Macedonia Với mâũ liệu thu thập giai đoạn 2003 – 2014 phương pháp ARDL, kết cho thấy khả sinh lời, tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều đến nợ xấu Trong đó, khoản ngân hàng, tỷ lệ thất nghiệp tác động chiều đến nợ xấu 27 Makri Tsagkanos nghiên cứu yếu tố tác động đến nợ xấu NHTM khu vực Châu Âu từ năm 2000 đến năm 2008 Nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM chứng minh nợ xấu chịu tác động yếu tố bao gồm hệ số an toàn vốn (CAR), tỷ lệ nợ xấu năm trước, ROE, nợ công, tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng GDP 11 Nghiên cứu NHTM Việt Nam, phương pháp FGLS, Nguyễn Thị Như Quỳnh cộng tìm thấy chứng cho thấy, mức ý nghĩa thống kê 1%, tốc độ tăng trưởng kinh tế, tăng trưởng tín dụng ngân hàng tỷ lệ thất nghiệp tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Đồng thời, tỷ lệ lạm phát tỷ lệ nợ xấu năm trước tương quan thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu ngồi ra, tác giả chưa tìm thấy chứng cho thấy mối quan hệ yếu tố quy mô khả sinh lời ngân hàng với tỷ lệ nợ xấu 28 Nguyễn Thị Hồng Vinh sử dụng phương pháp GMM sai phân GMM hệ thống nhằm nghiên cứu yếu tố tác động đến nợ xấu NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2014 Tác giả tìm thấy chứng cho thấy khả sinh lời, nợ xấu khứ, quy mơ ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng kinh tế Ngoài ra, sử dụng phương pháp GMM hệ thống, tác giả chứng minh vốn chủ sở hữu và lạm phát tác động có ý nghĩa đến nợ xấu NHTM 23 Một nghiên cứu khác NHTM Việt Nam Phạm Dương Phương Thảo Nguyễn Linh Đan nợ xấu Sử dụng liệu thứ cấp 27 NHTM Việt Nam từ năm 2005 đến năm 2016 phương pháp hồi quy GMM, tác giả cho thấy có mối liên hệ yếu tố đặc điểm ngân hàng kinh tế vĩ mô đến nợ xấu Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu ngân hàng năm trước tỷ lệ nợ xấu ngân hàng có mối quan hệ chiều Đồng thời, chi phí trích lập dự phịng rủi ro tín dụng cao, chi phí hoạt động cao, lợi nhuận ngân hàng có mối quan hệ nghịch chiều đến tỷ lệ nợ xấu ngân hàng Kết nghiên cứu cho thấy biến số kinh tế vĩ mơ tốc độ tăng trưởng GDP có mối quan hệ chiều với tỷ lệ nợ xấu ngân hàng 12 1269 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 5(1):1267-1277 Giả thuyết nghiên cứu Vốn chủ sở hữu Nợ xấu năm trước Vốn chủ sở hữu thể lực nội ngân hảng Keeton Morris (1987) cho rằng, ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng tài sản thấp làm gia tăng nợ xấu lực nội yếu 32 Các ngân hàng có vốn chủ sở hữu thấp có khả đa dạng hóa danh mục cho vay, làm tăng nợ xấu 23 Các nghiên cứu Klein, Berger DeYoung, Salas Saurina cho thấy vốn ngân hàng nợ xấu có mối quan hệ nghịch chiều 2,29,30 Qua lập luận trên, tác giả đề xuất giả thuyết sau: Giả thuyết H5: Tồn ảnh hưởng ngược chiều vốn ngân hàng nợ xấu NHTM Nợ xấu năm trước cao cho thấy lực thẩm định tín dụng quản lý rủi ro khơng hiệu ngân hàng 29 , dâđ đến rủi ro tín dụng cao làm tỷ lệ nợ xấu năm gia tăng Ngoài ra, việc thu hồi khoản nợ không hiệu khả xử lý nợ xấu nguyên nhân làm tăng nợ xấu 11 Qua lập luận trên, tác giả đề xuất giả thuyết sau: Giả thuyết H1: tồn mối quan hệ chiều nợ xấu năm trước nợ xấu năm Khả sinh lời Các ngân hàng có khả sinh lời cao thường có xu hướng hoạt động an tồn, hiệu quả, tn thủ quy định pháp luật ngân hàng Các ngân hàng có khả lựa chọn hàng có tình hình tài tốt, khả trả nợ đảm bảo, Kjosevski cộng cho ngân hàng hiệu quả, thể qua khả sinh lời thấp, có xu hướng hoạt động khơng an tồn, dâđ đến nợ xấu cao 27 Các nghiên cứu Nguyễn Thị Hồng Vinh, Dimitrios cộng sự, Beaton cộng cho thấy ngân hàng có khả sinh lời cao, tỷ lệ nợ xấu thấp ngược lại 22,23,26 Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết sau: Giả thuyết H2: Tồn ảnh hưởng ngược chiều khả sinh lời NHTM tỷ lệ nợ xấu Quy mơ ngân hàng Quy mơ ngân hàng phản ánh sức mạnh ngân hàng khả đối phó với vấn đề bất cân xứng thơng tin, dẫn đến mức nợ xấu thấp Ngược lại, ngân hàng nhỏ có nguồn lực để thực phân tích tín dụng hiệu Hơn nữa, quy mơ ngân hàng số hội đa dạng hóa ngày tăng giảm rủi ro ngân hàng 30 Tuy nhiên, ngân hàng có quy mơ lớn chấp nhận rủi ro mức nhằm gia tăng lợi nhuận, từ dâđ đến nợ xấu tăng 23 Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết sau: Giả thuyết H3: tồn mối quan hệ chiều quy mô ngân hàng tỷ lệ nợ xấu Dư nợ cho vay Việc cho vay mức, đo lường tỷ lệ dư nợ cho vay tổng tài sản, dâñ đến tỷ lệ nợ xấu cao 29 Ngoài ra, ảnh hưởng việc cho vay mức khứ ghi nhận việc cho vay tương lai tăng trưởng chậm lại, dẫn đến nợ xấu gia tăng Các nghiên cứu Salas Saurina, Jimenez Saurina cho kết tương tự 30,31 Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết sau: Giả thuyết H4: dư nợ cho vay tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu NHTM 1270 Lạm phát Khi lạm phát cao, phủ thực sách tài khóa tiền tệ thắt chặt, hạn chế việc tiếp cận vốn vay thành phần kinh tế, qua làm giảm khả trả nợ tăng nợ xấu 23 Bên cạnh đó, Nguyễn Thị Như Quỳnh cộng cho ngân hàng siết chặt việc cho vay dẫn đến tình trạng kinh tế thiếu tính khoản, hoạt động sản xuất kinh doanh bị trì trệ, doanh nghiệp chiếm dụng vốn lẫn nhau, khả toán, nhiều doanh nghiệp, doanh nghiệp vừa nhỏ đứng trước nguy phá sản tăng nơ xấu cho ngân hàng 28 Kết nghiên cứu Klein Ćurak cộng cho thấy lạm phát nợ xấu có mối quan hệ chiều 3,29 Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết thứ sáu sau: Giả thuyết H6: lạm phát nợ xấu ngân hàng có mối quan hệ chiều Tăng trưởng GDP Điều kiện môi trường kinh tế định khả trả nợ khách hàng Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng mạnh, chất lượng khoản vay cải thiện, đó, làm giảm nợ xấu 11,33 Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết cuối sau: Giả thuyết H7: tăng trưởng kinh tế nợ xấu ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Dữ liệu nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng liệu bảng cân từ năm 2007 – 2018 Dữ liệu thu thập từ báo cáo tài có kiểm tốn 30 NHTM Việt Nam, cơng khai trang web ngân hàng Theo thống kê Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, thời điểm 31/12/2018, tổng số NHTM 35, có 31 NHTM cổ phần, NHTM 100% vốn nhà nước Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 5(1):1267-1277 Tổng tài sản 30 NHTM tác giả sử dụng nghiên cứu chiếm xấp xỉ 86% tổng tài sản NHTM, đảm bảo tính đại diện cho NHTM Việt Nam Số liệu kinh tế vĩ mô Tổng cục Thống kê giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2018 34 Phương pháp nghiên cứu Các nghiên cứu trước nợ xấu NHTM sử dụng phương pháp thống kê tần suất Phương pháp này, năm gần đây, thường xuyên bị trích nhà nghiên cứu kết không đáng tin cậy 13,14,24 Thay vào đó, phương pháp Bayes có phát triển mạnh mẽ đánh giá cao nhờ vào lợi lớn so với phương pháp tần suất 15,25,35 Kết ước lượng phân tích Bayes đáng tin cậy kết hợp thông tin biết trước tham số với liệu quan sát nhằm tạo phân phối hậu nghiệm tham số mơ hình, phân tích tần suất dựa liệu có sẵn Bên cạnh đó, khoảng tin cậy Bayes có cách giải thích đơn giản so với khoảng tin cậy phân tích tần suất Trong thống kê tần suất, tham số tổng thể coi số cố định chưa biết Nhưng liệu chuỗi thời gian, tham số có thay đổi, vậy, giả định tham số số khơng cịn phù hợp Do đó, mở rộng hơn, thống kê Bayes, tham số giả định biến ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối 16,36,37 Do nghiên cứu trước yếu tố tác động đến nợ xấu NHTM thực theo phương pháp tần suất, khơng có thơng tin phân phối tiên nghiệm biến mơ hình nghiên cứu Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phân phối chuẩn N(1,100) cho biến quan sát phân phối Igamma (2,5; 2,5) cho phương sai mơ hình Phân phối tiên nghiệm viết lại sau: Phân phối tiên nghiệm: α ∼ N(1; 100) σ ∼ Invgamma(2,5; 2,5) Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng phương pháp Bayes thơng qua thuật tốn Random-walk Metropolis-Hastings phương pháp lấy mâũ Gibbs Metropolis cộng người đề xuất thuật toán 38 Hastings phát triển thuật tốn hiệu 39 Trong đó, phương pháp lấy mâũ Gibbs trường hợp đặc biệt thuật toán MetropolisHastings 40 Từ giả thuyết nghiên cứu, tác giả đề xuất mơ hình nghiên cứu sau: NPLi,t = ∝0 + ∝1 NPLi,t−1 + ∝2 ROEi,t + ∝3 SIZEi,t + ∝4 LOANi,t + ∝5 CAPi,t + ∝6 INFLATi,t + ∝7 GGDPi,t + ε i,t KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN Bảng mô tả biến mơ hình Trong đó, biến nợ xấu đo lường tỷ lệ phần trăm nợ xấu so với tổng dư nợ ngân hàng Theo Quyết định 22/VBHN-NHNN ngày 04 tháng 06 năm 2014 phân loại nợ, nợ xấu gồm số dư nợ nhóm đến nhóm bảng cân đối tài sản ngân hàng 18 Các khoản mục nợ nhóm 3, 4, lấy từ thuyết minh báo cáo tài báo cáo thu nhập năm Tổng dư nợ thu thập từ bảng cân đối kế toán ngân hàng Kết Bảng cho thấy, sai số chuẩn chuôĩ MCMC tham số số thập phân nhỏ Ngồi ra, tỷ lệ chấp nhận mơ hình 1, cao mức yêu cầu 0,15 Vì vậy, thuật toán lấy mâũ MetropolisHastings đạt hiệu 41 Để suy diễn Bayes dựa mô MCMC hợp lý, tác giả thực chẩn đoán hội tụ chuôĩ MCMC Nếu chuôĩ MCMC hội tụ, kết luận mơ hình vững 25 Kiểm định hội tụ chuỗi MCMC thực thông qua biểu đồ vết (trace plot), biểu đồ phân phối hậu nghiệm (histogram), biểu đồ tự tương quan (autocorrelation), ước tính mật độ hạt nhân (density plot) Kết kiểm định từ Hình cho thấy biểu đồ vết chạy nhanh qua phân phối, biểu đồ tự tương quan rớt nhanh thể tự tương quan thấp, hình dạng biểu đồ histogram mơ hình dạng phân phối xác suất đồng Từ đó, kết luận suy diễn Bayes vững Kết hồi quy từ Bảng cho thấy biến có mối quan hệ chiều đến NPL NPLlag, SIZE, LOAN, CAP, INFLAT Trong đó, biến có mối quan hệ ngược lại ROE GGDP Nợ xấu khứ với độ trễ năm (NPLlag) có mối quan hệ chiều đến nợ xấu, tương đồng với kết nghiên cứu trước 3,11,12,21,23,28 phù hợp với giả thuyết nghiên cứu Nợ xấu khứ thể khả quản lý rủi ro kém, cấp tín dụng dễ dãi, không tuân thủ nghiêm ngặt quy định quan quản lý nhà nước thu hồi nợ không hiệu Nghiên cứu cho thấy khả sinh lời, thể qua tiêu ROE, có tác động nghịch chiều đến nợ xấu, phù hợp với giả thuyết nghiên cứu kết nghiên cứu trước nghiên cứu Nguyễn Thị Hồng Vinh, Phạm Dương Phương Thảo Nguyễn Linh Đan, Makri Tsagkanos, Kjosevski cộng sự, Dimitrios cộng sự, Beaton cộng 12,22,23,26,27 Khả sinh lời cao chứng tỏ ngân hàng hoạt động hiệu quả, việc xét duyệt cấp tín dụng chặt chẽ, an tồn, khơng phải trích lập dự phịng rui ro tín dụng nhiều 1271 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 5(1):1267-1277 Hình 1: Kiểm định hội tụ chuỗi MCMC biến NPL 1272 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 5(1):1267-1277 Bảng 1: Mô tả biến mơ hình Biến Cơng thức tính Ký hiệu Kỳ vọng Phụ thuộc Nợ xấu Tổng nợ xấu/tổng dư nợ NPL Độc lập Nợ xấu năm trước Tổng nợ xấu năm trước/tổng dư nợ NPLlag + Khả sinh lời Lợi nhuận sau thuế/vốn chủ sở hữu ROE - Quy mô ngân hàng Logarithm tổng tài sản SIZE + Dư nợ cho vay Tổng dư nợ/tổng tài sản LOAN + Vốn ngân hàng Vốn chủ sở hữu/tổng tài sản CAP - Lạm phát Tốc độ tăng giá kinh tế, tính theo số giá tiêu dùng (CPI) INFLAT + Tăng trưởng kinh tế Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm GGDP - Nguồn: Tổng hợp tác giả Bảng 2: Tóm tắt kết hồi quy biến phụ thuộc NPL Trung bình chĩ tham số Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn MCMC NPLlag 0,3229 0,6558 0,0063 ROE -0,0529 0,1387 0,0013 SIZE 0,0016 0,0094 0,0000 LOAN 0,0062 0,0621 0,0006 CAP 0,0381 0,2369 0,0023 INFLAT 0,0568 0,1525 0,0015 GGDP -0,0299 1,0451 0,0104 _cons -0,0932 0,3287 0,0033 var 0,0169 0,0014 0,0000 Nguồn: Tính tốn tác giả Quy mơ ngân hàng (SIZE) có tương quan dương đến nợ xấu, trái với kết nghiên cứu Nguyen, Ćurak cộng 3,21 kỳ vọng ban đầu Tuy nhiên, kết nghiên cứu có tương đồng với nghiên cứu Nguyễn Thị Hồng Vinh 23 Điều hàm ý ngân hàng tăng quy mô lực ban lãnh đạo chất lượng đội ngũ nhân không theo kịp tốc độ tăng quy mơ, làm giảm hiệu quản lý chi phí, tăng rủi ro hoạt động, rủi ro tín dụng lý khơng thể kiểm sốt, từ làm nợ xấu tăng Dư nợ cho vay (LOAN) nợ xấu có mối quan hệ chiều, phù hợp với kết nghiên cứu Nguyen, Klein, Salas Saurina 21,29,30 Việc trọng tăng trưởng tín dụng dâđ đến q trình lựa chọn khách hàng phê duyệt tín dụng khơng chặt chẽ quy trình Ngồi ra, dư nợ cho vay tăng nhanh cịn ngân hàng tập trung cấp tín dụng cho lĩnh vực rủi ro cao bất động sản, chứng khoán, tất yếu dẫn đến nợ xấu tăng cao vỡ bong bóng chứng khốn bất động sản Vốn ngân hàng (CAP) có tương quan chiều đến nợ xấu Kết trái ngược giả thuyết nghiên cứu với nghiên cứu trước Nguyễn Thị Hồng Vinh, Klein, Makri Tsagkanos 11,23,29 Vốn ngân hàng góp phần nâng cao mức độ ổn định tài ngân hàng, đệm giúp ngân hàng ứng phó tốt với cú sốc tài chính, đáp ứng chuẩn mực an toàn vốn quốc tế Tuy nhiên, ngân hàng sử dụng vốn không hiệu quả, lực quản trị vốn không theo kịp tốc độ tăng vốn ngân hàng, từ làm tăng rủi ro tín dụng cho ngân hàng Lạm phát (INFLAT) có mối quan hệ chiều đến nợ xấu, phù hợp với nghiên cứu Nguyễn Thị Hồng Vinh, Nguyễn Thị Như Quỳnh cộng sự, Klein 23,28,29 Khi lạm phát tăng cao, khách hàng vay vốn gặp khó khăn trả nợ cho ngân hàng việc kinh 1273 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 5(1):1267-1277 doanh sút thu nhập không tăng theo kịp với tốc độ tăng giá kinh tế, gây nợ xấu cho ngân hàng Ngồi ra, phủ thực sách tài khóa tiền tệ thắt chặt, giảm tổng cầu kinh tế, từ khách hàng khơng trả nợ hạn kinh tế trạng thái bình thường, dâñ đến nợ xấu tăng cao Tăng trưởng kinh tế (GGDP) có tác động làm giảm nợ xấu ngân hàng Khi kinh tế tăng trưởng cao, doanh nghiệp có khả mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh, cá nhân hộ gia đình có thu nhập tốt hơn, từ có khả trả nợ hạn cho ngân hàng Bên cạnh đó, tăng trưởng kinh tế cao dấu cho thấy phủ thực sách tài tiền tệ nới lỏng, làm tăng tổng cầu kinh tế, hoạt động kinh doanh, tiêu dùng, đầu tư trở nên sôi động khách hàng vay vốn có khả trả nợ dễ dàng Kết nghiên cứu tương đồng với nghiên cứu Nguyễn Thị Hồng Vinh, Phạm Dương Phương Thảo Nguyễn Linh Đan, Nguyễn Thị Như Quỳnh cộng sự, Makri Tsagkanos, Kjosevski cộng sự, Ćurak cộng sự, Jakubík Reininger 3,11,12,19,23,27,28 KẾT LUÂ�N VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH Kết luận Bài nghiên cứu thực nhằm tìm hiểu yếu tố tác động đến nợ xấu NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2018 Bằng phương pháp Bayes, kết nghiên cứu yếu tố có tác động chiều đến nợ xấu nợ xấu năm trước, quy mô ngân hàng, dư nợ cho vay, vốn ngân hàng, lạm phát Ngược lại, yếu tố khả sinh lời, tăng trưởng kinh tế có tương quan nghịch với nợ xấu ngân hàng Hàm ý sách Nghiên cứu cung cấp thơng tin hữu ích cho lãnh đạo ngân hàng quan quản lý nhà nước việc đề sách chiến lược nhằm giúp cho NHTM giảm nợ xấu, hoạt động cách an toàn lành mạnh hơn, cụ thể sau: Thứ nhất, nợ xấu năm trước làm tăng nợ xấu năm Vì vậy, ngân hàng cần tăng cường cơng tác thu hồi nợ hạn, đặc biệt nợ nhóm 3, 4, Đồng thời, xem xét gia hạn nợ, giãn nợ cho trường hợp bất khả kháng thiên tai, dịch bệnh, tham gia tích cực vào thị trường mua bán nợ nhằm giảm bớt nợ xấu bảng cân đối kế toán, tăng khả tiếp cận tín dụng cho đối tượng kinh tế Thứ hai, quy mô ngân hàng tăng làm tăng nợ xấu, chứng tỏ ngân hàng mở rộng quy mô không trọng phát triển chất lượng đội ngũ nhân 1274 tăng tương ứng Tăng quy mô ngân hàng điều tất yếu, đảo ngược Trong chiến lược phát triển ngành ngân hàng Việt Nam đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 Thủ tướng Chính phủ đặt mục tiêu đến cuối năm 2020 có từ đến ngân hàng nằm nhóm 100 ngân hàng khu vực Châu Á có tổng tài sản lớn nhất, đến năm 2025 có đến ngân hàng 42 Do đó, ngân hàng mở rộng quy mơ đặc biệt cần coi trọng đến việc phát triển lực lãnh đạo, phát triển nguồn nhân lực có số lượng lực tương xứng Thứ ba, việc cho vay q mức dâđ đến nợ xấu gia tăng Vì vậy, ngân hàng cần thận trọng thẩm định phê duyệt cho vay, hạn chế cho vay lĩnh vực rủi ro cao chứng khoán, bất động sản, tập trung cho vay lĩnh vực sản xuất kinh doanh, hạn chế việc sử dụng vốn huy động ngắn hạn cho vay trung dài hạn Ngoài ra, cần giảm dần tỷ trọng cho vay trung dài hạn tống cho vay, đảm bảo an toàn cho ngân hàng kinh tế có biến động lớn Thứ tư, vốn ngân hàng tăng làm tăng nợ xấu Các ngân hàng vâñ cần phải tăng vốn nhằm tăng sức mạnh nội tại, đủ khả chống chọi với cú sốc kinh tế Tuy nhiên, việc tăng vốn khơng nên ạt, có tính tốn kỹ lươđg Quan trọng hơn, ngân hàng cần sử dụng vốn có hiệu nhằm đảm bảo hiệu đồng vốn tăng thêm Để làm điều đó, ngân hàng cần nâng cao lực quản trị vốn ngân hàng, nghiên cứu đưa cách thức đánh giá vốn chủ sở hữu tài sản rủi ro, qua hoạnh định vốn xác khoa học, đồng thời đánh giá xác hiệu sử dụng vốn Thứ năm, NHNN, cần thúc đẩy thị trường mua bán nợ phát triển cách thực chất, có hiệu Điều giúp ngân hàng làm bảng cân đối kế tốn mà cịn tạo điều kiện lưu thơng vốn kinh tế tốt hơn, hỗ trợ việc tiếp cận vốn người dân doanh nghiệp Ngoài ra, cần giám sát chặt chẽ ngân hàng có tốc độ tăng trưởng tín dụng cao có dấu hiệu cho vay mức, đôn đốc ngân hàng việc đáp ứng tiêu chuẩn an toàn vốn Basel II DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT FEM - Fixed Effects Model (Mơ hình tác động cố định) GMM - Generalized Method of Moments (Mơ hình hồi quy moment tổng Qt) GDP - Gross Domestic Product (Tổng sản phẩm quốc nội) MCMC - Markov Chain Monte Carlo Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 5(1):1267-1277 NHNN - Ngân hàng Nhà nước NHTM - Ngân hàng thương mại REM - Random Effects Model (Mô hình tác động ngâũ nhiên) ROE - Return on Equity (Lợi nhuận vốn chủ sở hữu) TUYÊN BỐ XUNG ĐỘT Nhóm tác giả xin cam đoan khơng có xung đột lợi ích cơng bố báo ĐÓNG GÓP CỦA TÁC GIẢ Tác giả Phạm Hải Nam: Tổng hợp lý thuyết, phân tích số liệu, đề xuất giải pháp Tác giả Nguyễn Ngọc Tân: Viết phần tóm tắt, giới thiệu, thu thập số liệu, thảo luận bảng TÀI LIỆU THAM KHẢO Emilios A Bank leverage ratios and financial stability: A microand macroprudential perspective, Working Paper, No 849, Levy Economics Institute of Bard College, Annandale-onHudson, NY 2015; Berger A, DeYoung R Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks Journal of Banking and Finance 1997;21:849–870 Available from: https://doi.org/10.1016/ S0378-4266(97)00003-4 Ćurak M, Pepur S, Poposki K Determinants of non-performing loans - evidence from Southeastern European banking systems Banks and Bank Systems 2013;8(1):45–53 Ekinci R, Poyraz G The Effect of Credit Risk on Financial Performance of Deposit Banks In Turkey Proceedings of World Conference on Technology, Innovation and Entrepreneurship: Elsevier 2018;Available from: https://doi.org/10.1016/j procs.2019.09.139 Nguyen THV The impact of non-performing loans on bank profitability and lending behavior: Evidence from Vietnam Journal of Economic Development 2017;24(3):27–44 Available from: https://doi.org/10.24311/jed/2017.24.3.06 Zhang J, Jiang C, Qu B, Wang P Market concentration, risk-taking, and bank performance: evidence from emerging economies International Review of Financial Anaiysis 2013;30:149–157 Available from: https://doi.org/10.1016/j irfa.2013.07.016 Hasanović E, Latić T The determinants of excess liquidity in the banking sector of Bosnia and Herzegovina (No 11-2017) Graduate Institute of International and Development Studies Working Paper 2017; Negash DW, Veni P Determinants of liquidity risk in selected commercial banks in Ethiopia International Journal of Advanced Research in Management and Social Sciences 2019;8(4):108–124 Hồng VT Các yếu tố ảnh hưởng đến khoản ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí phát triển & Hội nhập 2015;23(33):32–49; 10 Backer BD, Caju PD, Emiris M, Van Nieuwenhuyze C Macroeconomic determinants of non-performing loans, Economic Review, National Bank of Belgium 2015;3:47–65 11 Makri V, Tsagkanos A, Bellas A Determinants of NonPerforming Loans: The Case of Eurozone Panoeconomicus 2014;2:193–206 Available from: https://doi.org/10.2298/ PAN1402193M 12 Thảo PDP, Đan NL Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Tạp chí Chính Sách & Thị trường Tài chính- Tiền tệ 2018;194:1–10; 13 Anh LH, Kreinovich V, Thach NN Econometrics for Financial Applications Cham: Springer 2018;Available from: https:// doi.org/10.1007/978-3-319-73150-6 14 Briggs WM, Nguyen TH Clarifying ASA’s view on P-values in hypothesis testing Asian Journal of Economics and Banking 2019;3(2):1–16 15 Tuấn NV Giới thiệu phương pháp Bayes Tạp chí Thời Y học 2011;63:26–34 16 Schoot R, Depaoli S Bayesian analysis: Where to start and what to report The European Health Psychologist 2014;16(2):75–84 17 Basel Committee on Banking Supervision Sound credit risk assessment and valuation for loans Bank for International Settlements Basel, Switzerland 2006; 18 Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Quyết định 22/VBHN-NHNN ngày 04 tháng 06 năm 2014 Thống đốc NHNN Việt Nam ban hành quy định phân loại nợ, trích lập sử dụng dự phịng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng tổ chức tín dụng Hà Nội 2014; 19 Jakubík P, Reininger T Determinants of Nonperforming Loans in Central, Eastern and Southeastern Europe, Focus on European Economic Integration 2013;(3):48–66 20 Khan MA, Siddique A, Sarwar Z Determinants of nonperforming loans in the banking sector in developing state Asian Journal of Accounting Research 2020;5(1):135–145 Available from: https://doi.org/10.1108/AJAR-10-2019-0080 21 Nguyen TMH Non-Performing Loans: Affecting Factor for the Sustainability of Vietnam Commercial Banks Journal of Economics and Development 2015;17(1):93–106 Available from: https://doi.org/10.33301/2015.17.01.06 22 Beaton K, Myrvoda A, Thompson S Non-Performing Loans in the ECCU: Determinants and Macroeconomic Impact IMF Working Papers 2016;Available from: https://doi.org/10.5089/ 9781475555714.001 23 Vinh NTH Yếu tố tác động đến nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí Phát triển kinh tế 2015;26(11):80–98; 24 Kreinovich V, Thach NN, Trung ND, Thanh DV Beyond Traditional Probabilistic Methods in Economics Cham: Springer 2019;Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-03004200-4 25 Nguyen NT How to Explain when the ES is Lower than One? A Bayesian nonlinear mixed-effects approach Journal of Risk and Financial Management 2020;13(2):1–17 Available from: https://doi.org/10.3390/jrfm13020021 26 Dimitrios A, Helen L, Mike T Determinants of non-performing loans: Evidence from Euro-area countries Finance Research Letters 2016;18:116–119 Available from: https://doi.org/10 1016/j.frl.2016.04.008 27 Kjosevski J, Petkovski M, Naumovska E Bankspecific and macroeconomic determinants of non-performing loans in the Republic of Macedonia: Comparative analysis of enterprise and household NPLs Economic Research-Ekonomska Istraživanja 2019;32(1):1185–1203 Available from: https://doi.org/ 10.1080/1331677X.2019.1627894 28 Quỳnh NTN, Đình Luân L, Mai LTH Các nhân tố tác động đến nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh 2018;63(6):133–143 29 Klein N Non-performing Loans in CESEE: Determinants and Impact on Macroeconomic Performance IMF Working Paper 2013;p 01–27 Available from: https://doi.org/10.5089/ 9781484318522.001 30 Salas V, Saurina J Credit Risk in Two Institutional Regimes: Spanish Commercial and Savings Banks Journal of Financial Services Research 2002;22:203–224 Available from: https:// doi.org/10.1023/A:1019781109676 31 Jimenez G, Saurina J Credit cycles, credit risk, and prudential regulation Banco de Espana 2005; 32 Keeton W, Morris C Why Do Banks’ Loan Losses Differ? Federal Reserve Bank of Kansas City, Economic Review 1987;p 3–21 33 Hoang TTH, Doan TH, Bui DT Factors affecting bad debt in the Vietnam commercial banks Journal of Economics and Business 2020;3(2):650–660 Available from: https://doi.org/10 31014/aior.1992.03.02.228 1275 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 5(1):1267-1277 34 Tổng cục Thống kê Báo cáo số liệu thống kê thường niên [truy cập ngày 09/06/2020] 2007 - 2018;Available from: https: //www.gso.gov.vn/du-lieu-va-so-lieu-thong-ke/ 35 Hung TN Toward Improved Models for Decision Making in Economics Asian Journal of Economics and Banking 2019;3(1):1–19 36 Bolstad M, Curran M Introduction to Bayesian statistics 3rd ed New Jersey: John Wiley & Sons 2016;Available from: https: //doi.org/10.1002/9781118593165 37 Gelman A, Carlin JB, Stern HS, Dunson DB, Vehtari A, Rubin DB Bayesian Data Analysis 3rd ed Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC 2014;Available from: https://doi.org/10.1201/ b16018 38 Metropolis N, Rosenbluth AW, Rosenbluth MN, Teller AH, Teller E Equation of state calculations by fast computing machines 1276 39 40 41 42 Journal of Chemical Physics 1953;21:1087–1092 Available from: https://doi.org/10.1063/1.1699114 Hastings WK Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications Biometrika 1970;57:97–109 Available from: https://doi.org/10.1093/biomet/57.1.97 Gelfand AE, Hills SE, Racine-Poon A, Smith AFM Illustration of Bayesian inference in normal data models using Gibbs sampling Journal of the American Statistical Association 1990;85:972–985 Available from: https://doi.org/10.1080/ 01621459.1990.10474968 Roberts GO, Rosenthal JS Optimal scaling for various Metropolis-Hastings algorithms; Chính phủ Quyết định việc phê duyệt Chiến lược phát triển ngành ngân hàng Việt Nam đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 Hà Nội 2018; Science & Technology Development Journal – Economics - Law and Management, 5(1):1267-1277 Research Article Open Access Full Text Article Applying Bayesian method to investigate determinants of non performing loans of banks in Vietnam Pham Hai Nam1,* , Nguyen Ngoc Tan2 ABSTRACT Use your smartphone to scan this QR code and download this article This study was conducted to determine the factors affecting non-performing loans of commercial banks in Vietnam for the period 2007 - 2018 The study applies the Bayesian approach and the Random-walk Metropolis-Hastings algorithm to evaluate the impact of micro and macro factors on non-performing loans of commercial banks The dependent variable is non-performing loans, which is measured by the ratio of non-performing loans divided by total outstanding loans; the independent variables in terms of bank characteristics are non-performing loans of the previous year, profitability, bank size, bak loans, and bank capital; the macro variables are inflation and GDP growth Research data was collected from financial statements of 30 Vietnamese commercial banks and the General Statistics Office of Vietnam from 2007 to 2018 To increase the reliability and efficiency of the model as well as reasonable Bayes inference, a convergence test of the MCMC chain was performed The result of this study shows that non-performing loans of the previous year, bank size, bank loan, bank capital, and inflation have positive impacts on bank non-performing loans In addition, bank profitability and GDP growth rate are factors that have the opposite effects Based on the research results, the author proposes policy implications for the decision-makers to help banks reduce non-performing loans and promote banks to operate effectively and more efficiently Key words: Bayesian, commercial bank, non performing loans Ho Chi Minh City University of Technology Office of People’s Committee of Ho Chi Minh City Correspondence Pham Hai Nam, Ho Chi Minh City University of Technology Email: ph.nam@hutech.edu.vn History • Received: 7/10/2020 • Accepted: 20/01/2021 • Published: 13/02/2021 DOI : 10.32508/stdjelm.v5i1.704 Copyright © VNU-HCM Press This is an openaccess article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International license Cite this article : Nam P H, Tan N N Applying Bayesian method to investigate determinants of non performing loans of banks in Vietnam Sci Tech Dev J - Eco Law Manag.; 5(1):1267-1277 1277 ... nợ xấu, từ có nhìn rõ tranh nợ xấu NHTM có biện pháp nhằm kiểm soạt cách tốt nợ xấu ngân hàng toàn hệ thống ngân hàng Các nghiên cứu trước nợ xấu ngân hàng thương mại nhiều tác giả nước quan... vậy, cần có phương pháp nghiên cứu nợ xấu NHTM, có kết đáng tin cậy hữu ích việc đưa giải pháp kiến nghị, góp phần nâng cao hiệu hoạt động NHTM Phương pháp Bayes ưu việt so với phương pháp tần suất,... phương pháp GMM, kết nghiên cứu ngân hàng có khả sinh lời tốt ngân hàng liên quan đến lĩnh vực xây dựng du lịch có xu hướng nợ xấu Bên cạnh đó, ngân hàng nước ngồi có tỷ lệ nợ xấu thấp ngân hàng