Dimitrios, Helen & Tsinonas Mike (2016) nghiên cứu về các yếu tố chính tác động đến nợ xấu của các hệ thống ngân hàng ở các quốc gia thuộc Châu Âu trong giai đoạn quý 1 năm 1990 – quý 2 năm 2015 bằng cách sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng GMM. Các biến minh họa cho ngân hàng và quốc gia cụ thể đƣợc đề xuất trong mục tổng quan về luật thuế thu nhập và khoảng chênh lệch lợi nhuận đƣợc khảo sát lần đầu và đƣợc cho là có tác động mạnh. Kết quả mô hình của nghiên cứu là nguồn hữu ích khi điều hành chính sách vĩ mô và tài khóa.
Makri, Tsagkanos & Bellas (2012) nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng thuộc châu Âu trong giai đoạn 2000 – 2008, trƣớc khi xảy ra cuộc khủng hoảng. Trong thời đại ngày nay, hệ thống ngân hàng thuộc Châu Âu đang trong một thời kỳ khủng hoảng chƣa từng có, đƣa ra các câu hỏi mang tính tích cực của hệ thống ngân hàng của các quốc gia thuộc châu Âu. Dựa trên các biến vĩ mô (bao gồm tỷ lệ tăng trƣởng hằng năm của quốc gia, tỷ lệ nợ quốc gia trên GDP, tỷ lệ thất nghiệp) và các biến vi mô (bao gồm tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi, lợi nhuận trên tổng tài sản, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu), nghiên cứu điều tra các yếu tố khác ảnh hƣởng đến tỷ lệ nợ xấu trên phƣơng diện tổng hợp. Nhìn chung, nghiên cứu cho thấy có sự tƣơng quan chặt chẽ giữa tỷ lệ nợ xấu (NPL) và các yếu tố vĩ mô (nợ quốc gia, tỷ lệ thất nghiệp, tốc độ tăng trƣởng hằng năm) và các yếu tố liên quan đến ngân hàng (tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ nợ xấu năm trƣớc trên vốn chủ sở hữu).
Messai & Jouini (2013) nghiên cứu về các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến nợ xấu của 85 ngân hàng ở ba quốc gia (Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha) trong giai đoạn 2004- 2008. Ba quốc gia đƣợc đề cập đang đối mặt với vấn đề tài chính sau cuộc khủng hoảng tài chính trong năm 2008. Các biến vĩ mô đƣợc dùng bao gồm tỷ lệ tăng trƣởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực với các biến số đại diện cho lợi tức của tài sản, mức thay đổi khoản vay và dự phòng tổn thất cho vay so với tổng các khoản cho vay (LLR/TL). Sau khi áp dụng phƣơng pháp hồi quy dữ liệu bảng, nghiên cứu đã chỉ ra rằng các vấn đề cho vay có tác động ngƣợc chiều với tốc độ tăng trƣởng GDP, tỷ suất sinh lời của tổng tài sản có tác động cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ dự phòng tổn thất cho vay đối với tổng các khoản vay và lãi suất thực.
Ekanayake & A.A.Azeez (2015) nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu của 9 ngân hàng thƣơng mại lớn nhất ở Sri Lanka trong giai đoạn 1999 – 2012. Nghiên cứu cho rằng các yếu tố vĩ mô và yếu tố vĩ mô liên quan đến ngân hàng có tác động lớn đến tỷ lệ nợ xấu. Điều đó đã cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu có xu hƣớng gia tăng khi hiệu quả hoạt động của ngân hàng giảm. Bên cạnh đó, có sự tƣơng quan dƣơng giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu (NPLs). Hơn nữa, ngân hàng lớn có tốc độ tăng trƣởng tín dụng cao sẽ có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn so với các ngân hàng nhỏ hơn. Đối với các biến số vĩ mô, nợ xấu có tác động ngƣợc chiều so với tốc độ tăng trƣởng GDP và tác động cùng chiều đối với lãi suất cho vay.
Warue (2013) nghiên cứu về các yếu tố vi mô và yếu tố vĩ mô của nền kinh tế tác động đến nợ xấu của các NHTM ở Kenya trong giai đoạn 1995 tới 2009. Mục tiêu của nghiên cứu là tìm ra mối liên hệ giữa nợ xấu (NPLs) và các yếu tố vi mô và vĩ mô, và đƣa ra mức độ tác động của các yếu tố đó đến nợ xấu của ngân hàng ở Kenya. Các biến vĩ mô đƣợc nghiên cứu sử dụng bao gồm: GDP thực, GDP bình quân đầu ngƣời, lãi suất cho vay, lạm phát, chi tiêu của chính phủ, xuất và nhập khẩu, tỷ giá giữa đồng tiền Kenya và đồng đô la Mỹ và tổng tài sản đƣợc đo lƣờng dựa trên 20 mã cổ phiếu ngân hàng đƣợc niêm yết trên sàn chứng khoán Nairobi (NSE). Các yếu tố vi mô bao gồm: quản trị rủi ro tín dụng, cấu trúc của ngân hàng và yếu tố về quản lý chất lƣợng. Qua kết quả có đƣợc từ mô hình, nghiên cứu chỉ ra rằng sự tồn tại lớn của các khoản nợ xấu trong ngân hàng ảnh hƣởng tiêu cực đến đầu tƣ tƣ nhân, làm giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng và làm giảm phạm vi hoạt động tín dụng của ngân hàng. Bên cạnh đó, các yếu tố về môi trƣờng vĩ mô có tác động lớn và cùng chiều với nợ xấu của ngân hàng thƣơng mại.
Louzis, Vouldis & Metaxas (2011) nghiên cứu về các yếu tố vĩ mô và vi mô ngân hàng tác động đến nợ xấu đến hệ thống Ngân hàng thƣơng mại ở Hy Lạp bằng cách sử dụng mô hình dữ liệu bảng hiện đại (dynamic panel data) hay còn gọi là phƣơng pháp GMM. Biến nợ xấu đƣợc nghiên cứu chia ra thành ba biến nhỏ, bao gồm nợ xấu cho vay khách hàng cá nhân (consumer loans), nợ xấu cho vay khách hàng doanh nghiệp (business loans) và nợ xấu từ tài sản đảm bảo (mortgages). Giả thuyết đƣợc đƣa ra là các biến vi mô ngân hàng (bank-specific variables) và biến vĩ mô (macroeconomic
variables) đều có tác động đến từng loại nợ xấu. Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ xấu chủ yếu bị tác động bởi các yếu tố vĩ mô (GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất, nợ quốc gia) và chất lƣợng quản lý. So với các biến nợ xấu khác, nợ xấu từ tài sản đảm bảo ít bị tác động bởi các yếu tố vĩ mô.
Saba, Kouser, & Azeem (2012) nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu đến hệ thống ngân hàng tại Mỹ trong giai đoạn 1985 – 2010. Nghiên cứu sử dụng biến GDP bình quân đầu ngƣời (Real GDP per Capita), lạm phát (Inflation) và tổng khoản cho vay khách hàng (Total Loans) làm biến độc lập, và tỷ lệ nợ xấu (Non Performing Loan Ratio) làm biến phụ thuộc. Dữ liệu mà nghiên cứu lựa chọn là từ báo cáo tài chính của các ngân hàng thƣơng mại tại Mỹ đƣợc liệt kê bởi Cục dự trữ Liên Bang Mỹ. Kết quả kiểm định tƣơng quan và hồi quy cho thấy mô hình nghiên cứu đƣợc dùng có ý nghĩa thống kê và phù hợp với thực tế. Hơn nữa, tất cả các biến độc lập đều có tác động đáng kể đến nợ xấu của ngân hàng thƣơng mại nhƣng giá trị tác động là khá nhỏ. Qua đó, các ngân hàng nên kiểm soát và ban hành chính sách quản lý tín dụng một cách chặt chẽ nhằm giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu.
Khemraj & Pasha (2009) nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu của ngân hàng thƣơng mại ở Guyana trong giai đoạn 1994 – 2004. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng (a panel dataset) và mô hình FEM đƣợc sử dụng tƣơng tự nhƣ nghiên cứu của Jesus & Gabriel (2006). Dựa trên những bằng chứng thực tế có đƣợc, nghiên cứu đã cho thấy tỷ giá hiệu quả thực (real effective exchange rate) có tác động cùng chiều đáng kể với nợ xấu. Điều đó cho thấy rằng khi đồng nội tệ tăng giá thì nợ xấu của ngân hàng thƣơng mại sẽ tăng theo. Bên cạnh đó, tốc động tăng trƣởng GDP (GDP growth) có tác động ngƣợc chiều với nợ xấu cho thấy nền kinh tế đang trên đà cải thiện nhằm mục đích cắt giảm nợ xấu. Nghiên cứu còn cho thấy rằng các ngân hàng có lãi suất cho vay cao hơn thì sẽ có mức nợ xấu cao hơn.
Bảng 2.3. Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
Yếu tố Cùng chiều với nợ xấu Ngƣợc chiều với nợ xấu
Không tác động
sản & Bùi Công Duy (2018). A.A.Azeez (2015) Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản
Lê Phan Thị Diệu Thảo & Bùi Công Duy (2018); Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018); Dimitrios, Helen, & Mike (2016); Ekanayake & A.A.Azeez (2015). Lợi nhuận sau thuế / Tổng vốn CSH Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018); Dimitrios, Helen, & Mike (2016) Tỷ lệ trích lập dự phòng cho vay khách hàng/ Tỏng dƣ nợ cho vay Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018) Ekanayake & A.A.Azeez (2015) Tỷ lệ các khoản cho vay khách hàng / Tổng tài sản
Dimitrios, Helen, &
Mike (2016);
Ekanayake & A.A.Azeez (2015)
Tỷ lệ chi phí hoạt động / Tổng thu nhập Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018); Ekanayake & A.A.Azeez (2015) Tốc độ tăng trƣởng kinh tế Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018)
Lê Phan Thị Diệu Thảo & Bùi Công Duy (2018); Dimitrios, Helen, & Mike (2016); Ekanayake & A.A.Azeez (2015); Louzis, Vouldis, & Metaxas (2011)
Tỷ lệ lạm phát
Lê Phan Thị Diệu Thảo & Bùi Công Duy (2018); Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018)
Dimitrios, Helen, &
Mike (2016);
Ekanayake & A.A.Azeez (2015)
Tỷ lệ thất nghiệp
Dimitrios, Helen, & Mike (2016); Louzis, Vouldis, & Metaxas (2011)
Ekanayake & A.A.Azeez (2015); Phạm Dƣơng Phƣơng Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018)
Nguồn: Tác giả tổng hợp