Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Major ID: 72340201 CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM Sinh viên thực hiện: Trần Nguyên Bình Mã số sinh viên: 030632160162 Giảng viên hƣớng dẫn : TS Lê Hà Diễm Chi Tp.Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2020 TĨM TẮT ĐỀ TÀI Ngày nay, hoạt động tín dụng hoạt động ngân hàng, đem lại nguồn thu chủ yếu ngân hàng thương mại Việc thành lập tín dụng Ngân hàng có tác động định đến phát triển trình tái sản xuất xã hội, thúc đẩy lực lượng sản xuất đóng góp quan trọng cho phục hồi phát triển kinh tế nước giới Đối với ngân hàng, hoạt động tín dụng góp phần tạo điều kiện cho ngân hàng thương mại mở rộng hoạt động kinh doanh khác nhằm tăng thu nhập cho ngân hàng Đây hoạt động sinh lời lớn ngân hàng với tỷ lệ 70% tổng tài sản Qua thấy tín dụng xem xương sống ngân hàng, định tồn phát triển ngân hàng thương mại Một ngân hàng thương mại tồn phát triển xác định phạm vi, giới hạn mức độ tín dụng phù hợp với thực lực thân ngân hàng Đảm bảo tính cạnh tranh thị trường với nguyên tắc hoàn trả thời hạn có lãi Nếu hoạt động tín dụng có vấn đề ngân hàng khó khăn việc kinh doanh Tuy nhiên, vấn đề mà ngân hàng thương mại phải đối mặt rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng gây tổn thất tài chính, giảm giá trị thị trường vốn ngân hàng, trường hợp nghiêm trọng làm cho hoạt động kinh doanh ngân hàng bị thua lỗ, chí phá sản ngân hàng Rủi ro tín dụng đến từ nhiều nguyên nhân chia làm ba nhóm chính: nhóm yếu tố bên ngân hàng, nhóm yếu tố bên ngồi ngân hàng nhóm yếu tố tập trung vào thị trường Đặc biệt, nhóm yếu tố bên ngân hàng bao gồm: tỷ suất sinh lời tài sản, tỷ suất sinh lời tổng vốn cổ phần, nợ xấu, tài sản ngân hàng, Bên cạnh đó, nhóm yếu tố bên ngân hàng bao gồm: tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, cung tiền M2, cuối cùng, nhóm yếu tố tập trung thị trường bao gồm: tỉ lệ thất nghiệp, dịch bệnh,…Ở năm gần đây, ngân hàng Việt Nam có năm tháng kinh doanh thành cơng rực rỡ với liên tiếp kỷ lục lợi nhuận tạo Vietcombank bứt phá với 18.000 tỷ đồng lợi nhuận, bỏ ngân hàng lại hệ thống Techcombank trở thành ngân hàng tư nhân cán mốc lợi nhuận 10.000 tỷ đồng Những kết kinh doanh khả quan bối cảnh hạn mức tăng trưởng tín dụng bị giới hạn cho thấy ngân hàng ngày trở nên linh hoạt với hoạt động kinh i doanh Thay tập trung vào hoạt động cho vay, ngân hàng trọng vào khoản thu nhập lãi hoạt động dịch vụ, phí bảo hiểm hay nguồn thu từ trái phiếu doanh nghiệp Bên cạnh thông tin tích cực hoạt động kinh doanh, q trình xử lý nợ xấu ngân hàng có nhiều điểm sáng Theo Báo cáo Ngân hàng Nhà nước (NHNN), năm 2018, tỷ lệ nợ xấu nội bảng hệ thống giảm mạnh xuống 1,89%, mức thấp kể từ năm 2012 đến Dù tranh chung khởi sắc ngân hàng vấn đề nợ xấu cải thiện Số liệu thống kê cho thấy, dù tỷ lệ nợ xấu toàn ngành giảm nhiều ngân hàng tỷ lệ nợ xấu tăng năm 2018 Trong đó, có ngân hàng tỷ lệ nợ xấu vượt quy định 3% NHNN BaoViet Bank (3,97%), VPBank (3,5%), MSB (3,01%) xấp xỉ ngưỡng an toàn PGBank (2,96%) Ngân hàng Bảo Việt (BaoViet Bank) ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao số ngân hàng thương mại công bố chi tiết số liệu tài chính, vượt xa so với ngưỡng an tồn 3% Tính tới thời điểm cuối năm 2018, tổng nợ xấu ngân hàng đạt 1.022 tỷ đồng, riêng nợ có khả vốn 721 tỷ đồng Trong đó, VPBank ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu nội bảng cao số ngân hàng nhóm có quy mơ tài sản 300 nghìn tỷ đồng dù xét riêng ngân hàng mẹ (2,7%) hay hợp thêm nợ xấu cơng ty tài tiêu dùng FE Credit (3,5%) Nợ xấu VPBank tăng nhanh sau giai đoạn ngân hàng đẩy mạnh hoạt động cho vay tiêu dùng thương hiệu FE Credit Trên thực tế, nợ xấu VPB đạt đỉnh điểm vào quý 3/2018, lên tới mức 4,7% Ngân hàng phải xử lý gần 2.000 tỷ đồng nợ xấu quý cuối năm để giảm tỷ lệ nợ xấu Một nguồn tin cho biết, nợ xấu tăng cao lý VPBank khơng NHNN nới hạn mức tăng trưởng tín dụng năm qua Với MSB (tên Martitime Bank), ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu 2% ổn định vài năm trước bất ngờ tăng lên mức 3% năm 2018 với quy mô nợ có khả vốn tăng gấp đơi từ 640 tỷ đồng lên 1.242 tỷ đồng ii Với tỷ lệ nợ xấu 2,96%, PGBank sáp nhập vào HDBank, ngân hàng vươn lên mạnh mẽ với tỷ lệ nợ xấu 1,53% Thực tế, nợ xấu ngân hàng mẹ HDBank 0,97%, phần lại kết hợp từ công ty cho vay tiêu dùng HD Saison Ngồi nhóm ngân hàng trên, báo cáo kết kinh doanh năm 2018 ngành nhóm ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu 2% đáng ý SHB (2,4%), VIB (2,52%), OCB (2,29%) hay Saigonbank (2,19%) Trong diễn biến tỷ lệ nợ xấu theo báo cáo ngân hàng năm qua, Sacombank trường hợp đáng ý với việc đưa tỷ lệ nợ xấu từ 6,9% năm 2016 2,11% năm 2018 Quá trình giảm tỷ lệ nợ xấu Sacombank đến từ hai xu hướng, giảm giá trị nợ xấu tăng quy mơ tín dụng Cụ thể quy mơ nợ xấu Sacombank giảm từ mức gần 20.000 tỷ đồng năm 2016 xuống mức 5.000 tỷ đồng vào cuối năm 2018, dư nợ cho vay tăng thêm 28% từ 199.000 tỷ đồng lên 256.000 tỷ đồng cuối năm ngối Chính nợ xấu ngân hàng tăng nhanh năm gần làm gia tăng rủi ro tín dụng q trình hoạt động tín dụng Ngân hàng nên tác giả viết đề tài “Yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam” nhằm phân tích rõ yếu tố vi mơ vĩ mô tác động mức độ tác động chúng đến rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại Việt Nam Khóa luận thực nhằm nghiên cứu yếu tố vi mô vĩ mô tác động đến rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2010 – 2018 Nghiên cứu sử dụng liệu thứ cấp thu thập báo cáo tài năm 31 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2018 Phương pháp nghiên cứu sử dụng ước lượng liệu bảng ước lượng hồi quy bình phương nhỏ khả thi (FGLS) để đánh giá yếu tố ảnh hưởng tác động đến tỷ lệ nợ xấu Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Kết ước lượng cho thấy tỷ lệ trích lập dự phòng (LLP) tỷ lệ khoản cho vay khách hàng tổng tài sản (LA) có tác động chiều với nợ xấu Ngược lại, yếu tố tác động ngược chiều với nợ xấu quy mô ngân hàng (SIZE) tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động ngược chiều đến biến tỷ lệ nợ xấu iii Dựa kết ước lượng có được, khóa luận đóng góp mặt lý thuyết mối quan hệ yếu tố vĩ mô vi mô tỷ lệ rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại thuộc quốc gia Việt Nam Bên cạnh đó, khóa luận cịn đưa khuyến nghị sách phù hợp có vai trị quan trọng quan phủ nhà hoạch định sách Việt Nam việc ổn định hệ thống ngân hàng nhà quản trị ngân hàng việc kiểm soát tốt yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng Bố cục khóa luận phân chia làm mục chính: - Chương 1: Giới thiệu - Chương 2: Cơ sở lý thuyết - Chương 3: Mơ hình phương pháp nghiên cứu - Chương 4: Kết nghiên cứu - Chương 5: Kết luận khuyến nghị Từ khóa: Rủi ro tín dụng, ngân hàng thương mại Việt Nam, yếu tố vi mô, yếu tố vĩ mô iv ABSTRACT Today, credit operation is the basic activity of the bank, providing a major source of revenue for commercial banks The establishment of Bank credit has a decisive impact on the development of the social reproduction process, promoting the productive force to make an important contribution to the restoration and economic development of countries in the world For banks, credit activities contribute to creating conditions for commercial banks to expand other business activities to increase bank income This is the biggest profit making operation of the bank with the ratio of 70% of total assets Thereby it can be seen that credit is considered as the backbone of the bank, it determines the development existence of all commercial banks A commercial bank can exist and develop only when it determines the scope, limit and level of credit appropriate to its own capabilities Ensuring competitiveness in the market with the principle of repayment on time and profitable If credit activities are problematic, banks will face difficulties in doing business However, the problem that commercial banks are facing is credit risk Credit risks cause financial losses, reduce the market value of bank capital, and in more serious cases can cause the bank's business operations to suffer losses, even bank bankruptcy Credit risk comes from many causes, which are divided into three main groups: the group of factors inside the bank, the group of factors outside the bank and the group of factors focused on the market In particular, the group of factors inside the bank includes: the rate of return on assets, the rate of return on total equity, bad debt, bank assets, etc Besides, the group of weak factors outside the bank include: economic growth, inflation rate, M2 money supply, and finally, a group of market-focused factors including: unemployment rate, disease, etc In recent years, banks in Vietnam are having successful business years with successive profit records being created Vietcombank broke out with more than 18,000 billion dong of profit, leaving the rest of the banks in the system Techcombank became the first private bank to reach the profit of VND 10,000 billion Positive business results in the context of limited credit growth shows that banks are becoming more and more flexible with their business activities Instead of just focusing on lending, the bank is focusing more on non-interest income such as service activities, premiums or corporate bond revenue v In addition to positive information on business activities, banks' bad debt handling process has many bright spots According to a report of the State Bank (SBV), in 2018, the system's non-performing loans ratio has dropped sharply to 1.89%, the lowest level since 2012 to date Although the overall picture is positive, not all banks have improved their bad debt issues The statistics show that although the NPL ratio of the whole industry decreased, in many banks, the NPL ratio increased in 2018 In particular, there are banks with bad debt ratio exceeding the 3% regulations of the State Bank such as BaoViet Bank (3.97%), VPBank (3.5%), MSB (3.01%) or approximately the safe threshold as PGBank (2.96%) Bao Viet Bank (BaoViet Bank) is currently the bank with the highest NPL ratio among commercial banks published financial data details, far beyond the safety threshold of 3% By the end of 2018, the bank's total bad debt reached VND 1,022 billion, particularly its possible loss of capital was VND 721 billion Meanwhile, VPBank is the bank with the highest NPL ratio among the banks in the group with the same asset size of over VND 300 trillion, whether considered separately at the parent bank (2.7%) or appropriate most bad debt of consumer finance company FE Credit (3.5%) VPBank's bad debt increased rapidly after the bank promoted its consumer lending activities under the FE Credit brand In fact, VPB's bad debt peaked in Q3 2018, reaching 4.7% The bank had to handle nearly 2,000 billion dong of bad debt in the last quarter to reduce the bad debt ratio A source said that rising bad debt is one of the reasons VPBank was not allowed to limit credit growth by SBV With MSB (the new name of Martitime Bank), the bank also had a stable NPL ratio of more than 2% in the past few years but has suddenly increased to 3% in 2018 with the scale of debts likely to lose capital increased sharply sometimes from VND 640 billion to VND 1,242 billion With a NPL ratio of 2.96%, PGBank is about to be merged into HDBank, a rising bank with a bad debt ratio of only 1.53% In fact, the bad debt of the parent bank HDBank is only 0.97%, the rest is the consolidated result from consumer lending company HD Saison vi In addition to the above group of banks, the industry's 2018 business results also showed that the group of banks with noticeable bad debt ratio of over 2% such as SHB (2.4%), VIB (2.52%) , OCB (2.29%) or Saigonbank (2.19%) In the developments of bad debt ratio as reported by banks over the years, Sacombank is the most notable case with bringing the bad debt ratio from 6.9% in 2016 to 2.11% in 2018 Sacombank's process of reducing bad debt ratio comes from both trends, reducing the value of bad debts and increasing credit scale Specifically, the scale of bad debt of Sacombank decreased from nearly VND 20,000 billion in 2016 to more than VND 5,000 billion at the end of 2018, while outstanding loans increased by 28% from VND 199,000 billion to over VND 256,000 billion at the end of the year last Because the bad debt of banks has increased rapidly in recent years, the credit risk has increased in the course of credit operations of the Bank, so the author wrote on the topic "Factors affecting credit risk of Vietnam commercial bank ‖to analyze clearly the micro and macro factors and their impact on credit risk of Vietnam commercial bank The thesis was conducted to study micro and macro factors affecting credit risks of joint stock commercial banks in Vietnam in the period of 2010 - 2018 The study uses secondary data collected on the annual financial statements of 31 commercial banks in Vietnam during 2010-2018 The method of research is to use table and estimate data The least feasible square regression (FGLS) to evaluate the factors affecting as well as the impact on the bad debt ratio of joint stock commercial banks in Vietnam The estimation results show that the provision rate (LLP) and the ratio of customer loans to total assets (LA) have a positive effect on bad debt In contrast, the factors that are opposite to the bad debt such as bank size (SIZE) economic growth (GDP) have the opposite effect on the variable ratio of bad debts Based on the estimated results, the thesis has contributed theoretically about the relationship between macro and micro factors and the credit risk ratio of commercial banks in emerging countries such as Vietnam In addition, the thesis proposes appropriate recommendations and policies that are important for government agencies as well as policy makers in Vietnam to stabilize the banking system as well as other bank managers to better control the factors affecting credit risk The layout of the thesis is divided into main sections: vii - Chapter 1: Introduction - Chapter 2: Theoretical basis - Chapter 3: Models and research methods - Chapter 4: Research results - Chapter 5: Conclusions and recommendations Key words: Credit risk, Vietnamese commercial banks, micro factors, macro factors viii LỜI CAM ĐOAN Khóa luận thuộc quyền sở hữu tác giả, kết nghiên cứu mang tính chất trung thực khơng có nội dung chép từ nghiên cứu trước đây, ngoại trừ phần trích dẫn nội dung liệu Tp Hồ Chí Minh, Ngày … Tháng … Năm 2020 Xác nhận tác giả ix 0.0092 0.0112 5.1561 0.0836 20.2432 2015 CTG 0.0085 0.0079 0.0092 6.9063 0.0720 20.3952 2016 CTG 0.0104 0.0079 0.0102 5.8083 0.0636 20.5772 2017 CTG 0.0105 0.0073 0.0114 6.1644 0.0582 20.7449 2018 CTG 0.0150 0.0048 0.0158 5.6276 0.0579 20.8453 2010 EIB 0.0102 0.0185 0.0143 6.7886 0.1030 18.4033 2011 EIB 0.0083 0.0193 0.0161 1.1195 0.0888 18.8739 2012 EIB 0.0081 0.0121 0.0132 1.2532 0.0929 18.9909 2013 EIB 0.0085 0.0039 0.0198 1.3861 0.0864 18.9513 2014 EIB 0.0117 0.0021 0.0246 2.0420 0.0814 18.9243 2015 EIB 0.0103 0.0003 0.0186 8.0345 0.1053 18.7782 2016 EIB 0.0123 0.0024 0.0295 7.2130 0.1044 18.6583 2017 EIB 0.0104 0.0059 0.0227 5.4702 0.0954 18.7506 2018 EIB 0.0103 0.0044 0.0185 4.0860 0.0975 18.8329 2010 HDB 0.0072 0.0101 0.0083 1.2630 0.0686 17.1024 2011 HDB 0.0102 0.0107 0.0211 1.3139 0.0788 17.4970 2012 HDB 0.0092 0.0067 0.0235 2.6181 0.1022 17.7054 2013 HDB 0.0158 0.0031 0.0367 3.4038 0.0997 18.0569 2014 HDB 0.0116 0.0051 0.0228 2.1755 0.0892 18.3468 2015 HDB 0.0125 0.0050 0.0159 3.8380 0.0882 18.4503 2016 HDB 0.0112 0.0057 0.0146 3.9212 0.0662 18.6706 2017 HDB 0.0111 0.0103 0.0152 4.3937 0.0780 18.9502 2018 HDB 0.0109 0.0158 0.0099 3.2565 0.0779 19.1272 2010 KLB 0.0088 0.0194 0.0111 3.2476 0.2554 16.1238 2011 KLB 0.0113 0.0259 0.0277 1.6675 0.1936 16.5393 2012 KLB 0.0147 0.0193 0.0293 2.7059 0.1854 16.7178 2013 KLB 0.0103 0.0157 0.0247 3.0634 0.1626 16.8101 2014 KLB 0.0101 0.0079 0.0195 3.3439 0.1456 16.9173 2015 KLB 0.0085 0.0068 0.0113 6.5021 0.1332 17.0024 2016 KLB 0.0086 0.0043 0.0106 4.9515 0.1105 17.1437 2017 KLB 0.0089 0.0060 0.0083 3.8479 0.0951 17.3386 2018 KLB 0.0087 0.0058 0.0094 4.0639 0.0886 17.4998 2010 LPB 0.0080 0.0261 0.0042 1.6546 0.1173 17.0803 2011 LPB 0.0092 0.0214 0.0212 0.6009 0.1175 17.6345 2012 LPB 0.0175 0.0142 0.0266 1.2351 0.1113 17.9308 2013 LPB 0.0201 0.0077 0.0243 1.6082 0.0914 18.1060 2014 LPB 0.0115 0.0052 0.0109 3.6525 0.0733 18.3175 2015 LPB 0.0124 0.0034 0.0087 7.6849 0.0706 18.4618 2016 LPB 0.0122 0.0085 0.0111 3.7064 0.0587 18.6416 2017 LPB 0.0122 0.0090 0.0107 4.3200 0.0574 18.8437 2018 LPB 0.0124 0.0057 0.0141 10.4887 0.0583 18.9470 2010 MBB 0.0151 0.0192 0.0126 1.4181 0.0810 18.3077 2011 MBB 0.0185 0.0171 0.0159 1.2379 0.0695 18.6376 2012 MBB 0.0176 0.0147 0.0184 1.5144 0.0733 18.8732 2013 MBB 0.0202 0.0128 0.0245 2.8860 0.0840 18.9972 2014 MBB 0.0245 0.0130 0.0273 3.6594 0.0855 19.0647 2015 MBB 0.0163 0.0118 0.0161 3.2939 0.1049 19.1663 2016 MBB 0.0136 0.0122 0.0132 4.0789 0.1038 19.2905 2017 MBB 0.0115 0.0123 0.0120 3.0606 0.0943 19.4682 2018 MBB 0.0150 0.0183 0.0118 3.8606 0.0943 19.6389 2010 MSB 0.0097 0.0129 0.0185 1.0294 0.0549 18.3110 2011 MSB 0.0097 0.0069 0.0225 1.2700 0.0831 18.5592 2012 MSB 0.0259 0.0020 0.0258 0.8644 0.0827 18.5353 2013 MSB 0.0268 0.0030 0.0271 1.0857 0.0879 18.5024 2014 MSB 0.0231 0.0014 0.0516 1.2534 0.0905 18.4765 2015 MSB 0.0214 0.0011 0.0341 2.0552 0.1305 18.4632 2016 MSB 0.0129 0.0014 0.0214 3.8557 0.1469 18.4051 2017 MSB 0.0118 0.0012 0.0214 3.0052 0.1223 18.4446 2018 MSB 0.0204 0.0069 0.0204 1.9431 0.1003 18.6439 2010 NAB 0.0104 0.0109 0.0218 1.8594 0.1499 16.3590 2011 NAB 0.0084 0.0143 0.0305 1.5744 0.1734 16.6353 2012 NAB 0.0102 0.0103 0.0340 2.1641 0.2047 16.6790 2013 NAB 0.0066 0.0060 0.0148 1.4825 0.1132 16.9243 2014 NAB 0.0095 0.0057 0.0116 1.0377 0.0893 17.3132 2015 NAB 0.0093 0.0053 0.0084 2.7193 0.0963 17.4096 2016 NAB 0.0162 0.0008 0.0207 5.9539 0.0801 17.4832 2017 NAB 0.0232 0.0049 0.0194 6.1913 0.0674 17.7001 2018 NAB 0.0152 0.0091 0.0154 3.9977 0.0564 17.9860 2010 NVB 0.0119 0.0081 0.0224 2.2872 0.1010 16.7784 2011 NVB 0.0123 0.0078 0.0340 3.2147 0.1430 16.8721 2012 NVB 0.0170 0.0001 0.0267 7.7454 0.1476 16.9084 2013 NVB 0.0155 0.0007 0.0607 2.2321 0.1102 17.0475 2014 NVB 0.0117 0.0002 0.0437 2.2197 0.0872 17.3107 2015 NVB 0.0102 0.0002 0.0184 2.4812 0.0667 17.5658 2016 NVB 0.0115 0.0002 0.0194 1.9286 0.0468 17.8866 2017 NVB 0.0112 0.0003 0.0121 2.7255 0.0448 18.0701 2018 NVB 0.0110 0.0005 0.0167 4.3129 0.0446 18.0940 2010 OCB 0.0090 0.0188 0.0287 2.3629 0.1403 16.5998 2011 OCB 0.0126 0.0134 0.0301 3.1000 0.1475 16.9317 2012 OCB 0.0181 0.0087 0.0275 8.4863 0.1393 17.0899 2013 OCB 0.0102 0.0080 0.0287 4.8623 0.1209 17.2204 2014 OCB 0.0143 0.0061 0.0299 5.7340 0.1028 17.3975 2015 OCB 0.0087 0.0047 0.0195 3.8483 0.0855 17.6058 2016 OCB 0.0086 0.0068 0.0167 7.1032 0.0739 17.8521 2017 OCB 0.0084 0.0110 0.0179 3.5723 0.0728 18.1204 2018 OCB 0.0100 0.0191 0.0229 3.8251 0.0880 18.3387 2010 PGB 0.0098 0.0163 0.0143 5.8179 0.1327 16.4106 2011 PGB 0.0152 0.0263 0.0206 5.6273 0.1474 16.6476 2012 PGB 0.0231 0.0130 0.0844 4.9140 0.1647 16.7288 2013 PGB 0.0135 0.0017 0.0298 1.9731 0.1290 16.9094 2014 PGB 0.0119 0.0052 0.0248 2.1822 0.1295 17.0474 2015 PGB 0.0112 0.0016 0.0275 4.6688 0.1366 17.0436 2016 PGB 0.0100 0.0050 0.0247 9.7955 0.1408 17.0245 2017 PGB 0.0107 0.0024 0.0323 8.7608 0.1215 17.1136 2018 PGB 0.0102 0.0043 0.0306 10.1442 0.1233 17.2032 2010 PVB 0.2040 0.0106 0.0102 2.4347 0.2234 15.3893 2011 PVB 0.1061 0.0081 0.0131 2.3767 0.1539 16.5197 2012 PVB 0.2474 0.0020 0.0684 2.1464 0.2116 16.6968 2013 PVB 0.0354 0.0005 0.0490 2.8896 0.0945 17.8781 2014 PVB 0.0258 0.0015 0.0288 2.5783 0.0895 18.4667 2015 PVB 0.0186 0.0007 0.0196 3.2655 0.1022 18.4546 2016 PVB 0.0168 0.0006 0.0138 4.7523 0.0845 18.4816 2017 PVB 0.0154 0.0008 0.0175 5.5813 0.0801 18.6051 2018 PVB 0.0143 0.0007 0.0246 4.9074 0.0727 18.7099 2010 SCB 0.0237 0.0049 0.1246 5.5351 0.0783 17.8645 2011 SCB 0.0250 0.0037 0.0707 11.7229 0.0987 18.2871 2012 SCB 0.0112 0.0005 0.0714 17.5205 0.0762 18.6984 2013 SCB 0.0111 0.0003 0.0163 7.9600 0.0628 18.9221 2014 SCB 0.0049 0.0004 0.0049 8.1926 0.0541 19.1703 2015 SCB 0.0043 0.0003 0.0034 7.9168 0.0395 19.4391 2016 SCB 0.0056 0.0002 0.0067 12.9592 0.0395 19.6344 2017 SCB 0.0088 0.0003 0.0045 8.0069 0.0322 19.8141 2018 SCB 0.0090 0.0004 0.0042 9.1052 0.0300 19.9820 2010 SEAB 0.0151 0.0147 0.0202 1.4708 0.1040 17.5748 2011 SEAB 0.0170 0.0016 0.0275 0.3159 0.0548 18.1744 2012 SEAB 0.0278 0.0006 0.0290 0.4315 0.0744 18.2938 2013 SEAB 0.0242 0.0020 0.0277 0.6407 0.0717 18.1653 2014 SEAB 0.0155 0.0011 0.0282 1.0861 0.0709 18.1978 2015 SEAB 0.0086 0.0011 0.0159 2.3812 0.0681 18.2279 2016 SEAB 0.0092 0.0012 0.0230 3.3554 0.0569 18.3595 2017 SEAB 0.0086 0.0027 0.0248 3.4170 0.0494 18.5533 2018 SEAB 0.0107 0.0037 0.0151 4.0256 0.0591 18.7040 2010 SGB 0.0142 0.0554 0.0200 4.5853 0.2099 16.4800 2011 SGB 0.0212 0.0181 0.0470 7.8713 0.1969 16.6368 2012 SGB 0.0101 0.0188 0.0293 9.0427 0.2383 16.5767 2013 SGB 0.0095 0.0117 0.0224 11.6742 0.2384 16.5080 2014 SGB 0.0083 0.0119 0.0208 16.1460 0.2203 16.5404 2015 SGB 0.0079 0.0026 0.0188 6.2835 0.1911 16.6361 2016 SGB 0.0082 0.0076 0.0174 5.3180 0.1845 16.7278 2017 SGB 0.0083 0.0027 0.0234 3.6273 0.1603 16.8204 2018 SGB 0.0082 0.0020 0.0307 4.2447 0.1686 16.8527 2010 SHB 0.0113 0.0126 0.0141 1.9851 0.0820 17.4855 2011 SHB 0.0122 0.0123 0.0223 1.5446 0.0821 17.9266 2012 SHB 0.0220 0.0003 0.0881 1.7310 0.0816 18.3563 2013 SHB 0.0155 0.0065 0.0566 2.3729 0.0721 18.6837 2014 SHB 0.0101 0.0051 0.0202 3.1700 0.0620 18.8675 2015 SHB 0.0108 0.0043 0.0172 3.8478 0.0550 19.0459 2016 SHB 0.0111 0.0041 0.0193 4.9422 0.0549 19.2215 2017 SHB 0.0144 0.0058 0.0233 5.3224 0.0514 19.3891 2018 SHB 0.0138 0.0055 0.0240 6.4524 0.0505 19.5347 2010 STB 0.0100 0.0156 0.0054 3.2891 0.0989 18.6041 2011 STB 0.0101 0.0146 0.0058 6.4801 0.1028 18.7688 2012 STB 0.0150 0.0068 0.0205 7.9137 0.0901 18.8045 2013 STB 0.0122 0.0142 0.0146 10.2657 0.1057 18.8702 2014 STB 0.0107 0.0126 0.0119 16.1638 0.0952 18.9837 2015 STB 0.0121 0.0027 0.0580 19.1565 0.0756 19.3000 2016 STB 0.0122 0.0003 0.0535 17.3849 0.0668 19.5586 2017 STB 0.0123 0.0034 0.0416 21.4884 0.0631 19.6741 2018 STB 0.0137 0.0046 0.0213 17.7791 0.0607 19.7746 2010 TCB 0.0117 0.0171 0.0229 1.0551 0.0625 18.6149 2011 TCB 0.0140 0.0191 0.0283 1.3314 0.0693 18.9239 2012 TCB 0.0165 0.0042 0.0270 1.8511 0.0739 19.0098 2013 TCB 0.0169 0.0039 0.0365 3.8504 0.0876 18.9479 2014 TCB 0.0120 0.0065 0.0238 3.9972 0.0852 18.9359 2015 TCB 0.0104 0.0083 0.0167 6.4006 0.0857 19.0302 2016 TCB 0.0105 0.0147 0.0158 5.9096 0.0832 19.1800 2017 TCB 0.0117 0.0255 0.0161 4.6711 0.1000 19.3464 2018 TCB 0.0149 0.0287 0.0175 3.4683 0.1613 19.5031 2010 TPB 0.0133 0.0102 0.0002 14.6643 0.1530 16.5764 2011 TPB 0.0165 (0.0599) 0.0629 0.4244 0.0672 16.9463 2012 TPB 0.0152 0.0058 0.0524 2.3828 0.2195 16.8114 2013 TPB 0.0098 0.0162 0.0195 1.9608 0.1153 16.9769 2014 TPB 0.0100 0.0128 0.0122 1.2448 0.0823 17.5480 2015 TPB 0.0093 0.0088 0.0081 1.3124 0.0630 17.9720 2016 TPB 0.0088 0.0062 0.0075 1.8548 0.0537 18.3264 2017 TPB 0.0106 0.0084 0.0110 2.5416 0.0538 18.5600 2018 TPB 0.0115 0.0139 0.0112 3.6696 0.0780 18.6842 2010 VAB 0.0152 0.0134 0.0256 5.0653 0.1410 16.8087 2011 VAB 0.0164 0.0106 0.0256 4.6309 0.1588 16.9639 2012 VAB 0.0153 0.0070 0.0465 5.5212 0.1436 16.9751 2013 VAB 0.0134 0.0023 0.0284 7.2267 0.1327 17.0667 2014 VAB 0.0119 0.0015 0.0262 5.7155 0.1022 17.2595 2015 VAB 0.0112 0.0021 0.0182 3.9849 0.0936 17.4722 2016 VAB 0.0135 0.0019 0.0151 2.9133 0.0654 17.7604 2017 VAB 0.0096 0.0016 0.0154 2.7170 0.0639 17.9578 2018 VAB 0.0104 0.0017 0.0104 2.4137 0.0594 18.0330 2010 CAB 0.0101 0.0099 0.0405 1.2893 0.2527 15.5608 2011 CAB 0.0107 0.0214 0.0270 0.8930 0.1945 16.3490 2012 CAB 0.0094 0.0108 0.0190 0.9688 0.1581 16.7504 2013 CAB 0.0124 0.0047 0.0411 1.4361 0.1396 16.9004 2014 CAB 0.0108 0.0066 0.0228 2.9442 0.1285 17.0109 2015 CAB 0.0078 0.0019 0.0298 3.4898 0.1142 17.1261 2016 CAB 0.0087 0.0001 0.0297 6.8181 0.1022 17.2398 2017 CAB 0.0099 0.0009 0.0180 4.2367 0.0838 17.4030 2018 CAB 0.0115 0.0022 0.0120 4.1279 0.0739 17.5820 2010 VCB 0.0326 0.0152 0.0301 1.9470 0.0674 19.4559 2011 VCB 0.0254 0.0124 0.0203 1.8112 0.0781 19.6361 2012 VCB 0.0219 0.0113 0.0240 2.9611 0.1002 19.7832 2013 VCB 0.0235 0.0099 0.0273 2.3530 0.0904 19.9062 2014 VCB 0.0219 0.0087 0.0231 2.0293 0.0753 20.0751 2015 VCB 0.0222 0.0085 0.0184 2.5598 0.0670 20.2544 2016 VCB 0.0175 0.0093 0.0148 2.7230 0.0611 20.4101 2017 VCB 0.0149 0.0100 0.0114 1.6640 0.0508 20.6307 2018 VCB 0.0163 0.0139 0.0098 2.4203 0.0579 20.7765 2010 VIB 0.0115 0.0105 0.0159 1.5533 0.0703 18.1361 2011 VIB 0.0158 0.0067 0.0269 1.4733 0.0842 18.3735 2012 VIB 0.0169 0.0065 0.0262 3.6404 0.1287 18.2098 2013 VIB 0.0263 0.0007 0.0282 3.9014 0.1038 18.0775 2014 VIB 0.0233 0.0066 0.0251 4.1882 0.1054 18.1820 2015 VIB 0.0157 0.0063 0.0207 6.2427 0.1021 18.2281 2016 VIB 0.0169 0.0059 0.0258 4.5704 0.0836 18.3632 2017 VIB 0.0118 0.0099 0.0249 5.7612 0.0714 18.5503 2018 VIB 0.0091 0.0167 0.0252 8.8285 0.0767 18.6919 2010 VPB 0.0091 0.0115 0.0121 2.0593 0.0870 17.5923 2011 VPB 0.0108 0.0112 0.0182 1.2427 0.0724 18.0826 2012 VPB 0.0103 0.0069 0.0272 1.3117 0.0653 18.3454 2013 VPB 0.0115 0.0091 0.0281 3.8644 0.0637 18.5337 2014 VPB 0.0143 0.0088 0.0254 4.4467 0.0550 18.7731 2015 VPB 0.0149 0.0134 0.0269 6.9274 0.0691 19.0004 2016 VPB 0.0144 0.0186 0.0291 11.6941 0.0751 19.1689 2017 VPB 0.0172 2018 VPB 0.0161 0.0254 0.0339 7.6172 0.1069 19.3499 0.0245 0.0350 8.1008 0.1075 19.5210 Nguồn: Tính toán Excel Bảng D.2 Số liệu yếu tố tác động vĩ mô YEAR UNE GDP INF 2010 0.0111 0.0642 0.0886 2011 0.0100 0.0624 0.1868 2012 0.0103 0.0525 0.0909 2013 0.0125 0.0542 0.0659 2014 0.0126 0.0598 0.0471 2015 0.0186 0.0668 0.0088 2016 0.0185 0.0621 0.0324 2017 0.0189 0.0681 0.0352 2018 0.0189 0.0708 0.0354 Nguồn: Tính tốn Excel ... đến: - Nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ngân hang thương mại Việt Nam? - Mức độ tác động yếu tố gì? Yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại? - Giải pháp cải thiện rủi ro. .. thiệu ngân hàng thương mại Việt Nam, thực tế rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010 đến 2018 Tiếp theo, tổng quan tín dụng yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương. .. thuyết rủi ro tín dụng, vai trị tín dụng ngân hàng ngân hàng thương mại Việt Nam Tiếp theo, chương giới thiệu ngân hàng thương mại Việt Nam, tình hình rủi ro tín dụng thực tế ngân hàng thương mại Việt