Dựa trên cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu trong và ngoài nƣớc trƣớc đây đã đƣợc đề cập trong chƣơng 2 của nghiên cứu này, có thể thấy rằng có rất nhiều yếu tố ảnh hƣởng đến nợ xấu đƣợc tìm thấy trên thế giới. Tác giả nhận thấy trong nhiều yếu tố tác động đến nợ xấu, bao gồm các yếu tố vĩ mô nhƣ tốc độ tăng trƣởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp. Các yếu tố vi mô thuộc ngân hàng là quy mô ngân hàng, tỷ lệ tăng trƣởng tín dụng, tỷ lệ ROE. Đồng thời, sau khi xem xét thực trạng nợ xấu của các NHTM Việt Nam hiện nay, tác giả thấy rằng nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng nợ xấu trong giai đoạn 2006 đến nay có thể là do những yếu tố đã đề cập ở trên. Do đó, tác giả lựa chọn 07 nhân tố để sử dụng trong mô hình nghiên cứu cho đề tài.
Mô hình:
NPLit = it-1 ( ) it it it, (1)
Trong đó:
- i và t biểu thị đƣờng chéo và chiều thời gian trong mẫu dữ liệu bảng tƣơng ứng, NPLit là biến phụ thuộc, đƣợc xác định bằng logarit của tỷ lệ nợ xấu ngân hàng thứ i trong năm t. Theo Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Nguyễn Tuấn Kiệt và Định Hùng Phú (2016), điều này nhằm đảm bảo biến phụ thuộc nằm trong khoảng [-
và đƣợc phân phối đối xứng
- Biến phụ thuộc NPLit đƣợc giải thích bởi độ trễ của nó là NPLit-1 hay tỷ lệ nợ xấu năm trƣớc đó (NPLit), ( ) biểu thị độ trễ vecto đa thức. Xit là vecto của biến các yếu tố vi mô đặc thù của ngân hàng (ngoài biến nợ xấu trong quá khứ) bao gồm: khả năng sinh lời (ROEit), tỷ lệ tăng trƣởng tín dụng (CREDITit), quy mô ngân hàng (SIZEit). Các biến này cũng đƣợc lấy giá trị logarit tự nhiên.
- Mit là các biến các yếu tố vĩ mô gồm: tỷ lệ lạm phát (INFit), tốc độ tăng trƣởng kinh tế (GDPit), tỷ lệ thất nghiệp (UNTit)
Hình 3.1. Sơ đồ khung nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất