Úc 5
Khoản nợ đuợc xem là nợ xấu không kể là 90 ngày hay không, mà là khoản nợ bị nghi ngờ khả năng trả nợ, bao gồm lãi và các khoản thu khác. Trong hệ thống tài chính của Úc, yêu cầu về xác định đầy đủ mức độ mất mát đặc biệt áp dụng cho phạm vi của các khoản tài trợ linh hoạt, bao gồm khoản cho vay mà trả nợ gốc chỉ thanh toán 1 lần khi đến hạn Australian Prudential Regulation Authority Brazil 9
Các khoản vay gồm: (i) Khoản nợ quá hạn 90 ngày; (ii) Nợ không quá 90 ngày nhung đuợc xếp loại E, F, G hoặc H, theo các quy định phân loại rủi ro; (iii) nợ tái cơ cấu. Phân loại nợ theo 9 nhóm AA, A, B, C, D, E, F, G hoặc H.
Banco Central do Brasil
Trung
Quốc 5
Theo các quy tắc giám sát, phân loại nợ bao gồm nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cần chú ý, nợ duới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ và Nợ mất vốn.
Office of the Superintendent of
Financial Institutions
Đức 4
Bao gồm: cho vay không rủi ro, cho vay có dấu hiệu rủi ro, nợ có dấu hiệu không thu hồi, nợ xấu. Bundesanstalt fur Finanzdienstleis- tungsaufsicht (BaFin) Ấn Độ 4
Nợ xấu là khoản nợ mà: (i) Lãi suất và/hoặc phần gốc vẫn còn quá hạn hơn 90 ngày; (ii) Khoản nợ không có khả năng thanh toán và (iii) Quá hạn hơn 90 ngày trong truờng hợp
mua hoặc chiết khấu thuơng phiếu. Reserve Bank ofIndia
Indonesia 5
Nợ xấu là các khoản vay phân loại là nợ duới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ có khả
năng mất vốn. Bank Indonesia
Nhật 4
Các khoản vay đuợc phân thành bốn loại: (i) Bị phá sản hoặc bán phá sản; (ii) Nợ nghi ngờ; (iii) Nợ cần chú ý và (iv) Nợ đủ tiêu
chuẩn. Services AgencyFinancial
Hàn
Quốc 5
Bao gôm: nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cần chú ý, nợ duới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ có khả năng mất vốn. Nợ xấu là khoản nợ phản ánh khả năng trả nợ suy giảm và rủi ro phá
sản cao. The Bank ofKorea
Mexico 7
7 nhóm đuợc phân loại dựa trên rủi ro quốc gia, rủi ro tài chính, rủi ro ngành và lịch sử
thanh toán. Banco de México
Nga 5
Các khoản vay bao gôm (i) Nợ đủ tiêu chuẩn - không có rủi ro tín dụng; (ii) Nợ duới chuẩn - rủi ro tín dụng trung bình; (iii) Nợ khó đòi - rủi ro tín dụng đáng kể; (4) Nợ có vấn đề - rủi ro tín dụng cao và (5) nợ có khả năng mất vốn - không có khả năng thu hôi nợ. Central Bank of the Russian Federation Liên minh châu Âu 5
Nợ xấu là khoản nợ quá hạn trên 90 ngày và rủi ro không hoàn trả nợ không có tài sản thế chấp.
European Banking Authority (EBA)
Mỹ 5 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nguyên tắc kế toán chung (GAAP) yêu cầu các chủ nợ đo luờng nợ xấu dựa trên giá trị hợp lý của tài sản thế chấp. Ngoài ra, GAAP
Securities and Exchange Commission
cho phép chủ nợ đo lường nợ xấu về khả năng hoàn trả các khoản vay dự kiến bởi tài sản thế chấp dựa trên giá trị hợp lý của các tài sản thế chấp.
Nguồn: David Bholat và ctg (2016)
Tại Việt Nam, các TCTD hiện nay đều phân loại nợ theo phương pháp định lượng dựa trên quyết định số 22/2014/VBHN-NHNN và thông tư số 02/2013/TT-NHNN. Tuy nhiên, có 3 Ngân hàng lớn như Agribank, BIDV và Vietcombank là phân loại nhóm nợ dựa trên cả 2 yếu tố định lượng và định tính. Dựa trên các quy định đã nêu trên, TCTD phân loại nhóm nợ thành 5 nhóm chính bao gồm: Nhóm 1 - Nợ đủ tiêu chuẩn; Nhóm 2 - Nợ cần chú ý; Nhóm 3 - Nợ dưới tiêu chuẩn; Nhóm 4 - Nợ nghi ngờ; Nhóm 5 - Nợ có khả năng mất vốn cao. Dù phân loại nợ xấu theo cả 2 phương pháp định lượng và định tính nhưng các nhóm nợ 3 - 5 đều được xếp vào danh mục nợ xấu của ngân hàng. Nhìn chung về cách xếp loại nhóm nợ, có thể thấy rằng cách xếp loại nhóm nợ của Việt Nam khá tương đồng giữa nhiều quốc gia trên thế giới như Mỹ, Nhật và Trung Quốc.
2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
Ở phần này, khóa luận sẽ tập trung thống kê nghiên cứu thực nghiệm của các quốc gia trên thế giới và ở Việt Nam về mối liên hệ giữa các yếu tố tác động đến nợ xấu. Từ đó, có thể xem xét việc áp dụng các yếu tố này vào việc nghiên cứu.
2.2.1. Các nghiên cứu thực nghiệm trong nước
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) về các yếu tố tác động đến nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007 - 2014. Nghiên cứu sử dụng Ba mô hình ước lượng dữ liệu bảng là hiệu ứng cố định FE, phương pháp Mômen tổng quát GMM dạng sai phân và GMM dạng hệ thống được sử dụng để kiểm định ảnh hưởng của các yếu tố đến nợ xấu NHTMVN. Kết quả nghiên cứu cho thấy cả yếu tố đặc thù và vĩ mô đều có tác động quan trọng đến nợ xấu của hệ thống NHTMVN. Trong đó, khả năng sinh lời và tăng trưởng kinh tế là những yếu tố chính có tác động ngược chiều đến nợ xấu của hệ thống NHTMVN. Ngoài ra, nợ xấu trong
quá khứ, quy mô ngân hàng, tăng truởng tín dụng tác động cùng chiều đến nợ xấu. Đặc biệt, phuơng pháp GMM hệ thống cung cấp bằng chứng vốn chủ sở hữu và lạm phát tác động có ý nghĩa đến tỉ lệ nợ xấu của các NHTMVN.
Lê Phan Thị Diệu Thảo và Bùi Công Duy (2018) nghiên cứu về yếu tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thuơng mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2011 - 2016. Bằng các phuơng pháp uớc luợng GMM để kiểm định sự ảnh huởng của những yếu tố vĩ mô và nhân tố nội tại của ngân hàng đến nợ xấu của các NHTM cổ phần, kết quả cho thấy, nợ xấu chịu ảnh huởng bởi cả các yếu tố vĩ mô và yếu tố nội tại thuộc về ngân hàng. Trong đó, nợ xấu trong quá khứ, quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro, tốc độ tăng truởng tín dụng và tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến nợ xấu. Trong khi đó, tăng truởng kinh tế và khả năng sinh lời có tuơng quan âm với nợ xấu. Bên cạnh đó, bài viết cũng giải thích mối quan hệ cùng chiều của tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản với nợ xấu trái với kỳ vọng của nghiên cứu.
Phạm Duơng Phuơng Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) nghiên cứu về các yếu tố ảnh huởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thuơng mại cổ phần Việt Nam. Bài nghiên cứu này phân tích số liệu của 27 ngân hàng thuơng mại cổ phần (NHTMCP) đang hoạt động tại Việt Nam từ năm 2005- 2016 để kiểm định tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc điểm ngân hàng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP. Sử dụng phuơng pháp hồi quy GMM sai phân với uu điểm có thể khắc phục hiện tuợng nội sinh, phuơng sai thay đổi và tự tuơng quan, bài nghiên cứu phát hiện thấy rằng các đặc điểm ngân hàng có tác động đáng kể. Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng ở năm truớc càng cao thì sẽ làm cho tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng hiện tại càng gia tăng. Đồng thời, các ngân hàng càng có chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng càng cao, chi phí hoạt động càng cao, lợi nhuận của ngân hàng càng cao thì sẽ giúp các ngân hàng giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Kết quả của nghiên cứu này cũng cho thấy các biến số kinh tế vĩ mô nhu tốc độ tăng truởng kinh tế có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số ý kiến nhằm cải thiện tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng Việt Nam.
2.2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm ở nước ngoài
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 phương pháp ước lượng GMM. Các biến minh họa cho ngân hàng và quốc gia cụ thể được đề xuất trong mục tổng quan về luật thuế thu nhập và khoảng chênh lệch lợi nhuận được khảo sát lần đầu và được 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, trước 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 chưa từng có, đưa 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 trưởng 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 hưởng đến tỷ lệ nợ xấu trên phương diện tổng hợp. Nhìn chung, nghiên cứu cho thấy có sự tương 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 trưởng hằng năm) và các yếu tố liên quan đến ngân hàng (tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ nợ xấu năm trước 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 được đề cập đang đối mặt với vấn đề tài chính sau cuộc khủng hoảng tài chính trong năm 2008. Các biến vĩ mô được dùng bao gồm tỷ lệ tăng trưởng 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 phương pháp hồi quy dữ liệu bảng, nghiên cứu đã chỉ ra rằng các vấn đề cho vay có tác động ngược chiều với tốc độ tăng trưởng 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.
Yếu tố Cùng chiều với nợ xấu Nguợc chiều với nợ
xấu Không tác động
Ekanayake & A.A.Azeez (2015) nghiên cứu về các yếu tố tác động đến nợ xấu của 9 ngân hàng thuơng 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 huớng gia tăng khi hiệu quả hoạt động của ngân hàng giảm. Bên cạnh đó, có sự tuơng quan duơng giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu (NPLs). Hơn nữa, ngân hàng lớn có tốc độ tăng truởng 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 nguợc chiều so với tốc độ tăng truởng 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 đua ra mức độ tác động của các yếu tố đó đến nợ xấu của ngân hàng ở Kenya. Các biến vĩ mô đuợc nghiên cứu sử dụng bao gồm: GDP thực, GDP bình quân đầu nguời, 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 đuợc đo luờng dựa trên 20 mã cổ phiếu ngân hàng đuợc 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 luợng. Qua kết quả có đuợc từ mô hình, nghiên cứu chỉ ra rằng sự tồn tại lớn của các khoản nợ xấu trong ngân hàng ảnh huởng tiêu cực đến đầu tu tu 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 truờng vĩ mô có tác động lớn và cùng chiều với nợ xấu của ngân hàng thuơng 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 thuơng mại ở Hy Lạp bằng cách sử dụng mô hình dữ liệu bảng hiện đại (dynamic panel data) hay còn gọi là phuơng pháp GMM. Biến nợ xấu đuợc 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 đuợc đua ra là các biến vi mô ngân hàng (bank-specific variables) và biến vĩ mô (macroeconomic
18
variables) đều có tác động đến từng loại nợ xấu. Ket 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 luọng 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 nguời (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 thuơng mại tại Mỹ đuợc liệt kê bởi Cục dự trữ Liên Bang Mỹ. Kết quả kiểm định tuơng quan và hồi quy cho thấy mô hình nghiên cứu đuợc 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 thuơng mại nhung 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 thuơng 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 đuợc sử dụng tuơng tự nhu nghiên cứu của Jesus & Gabriel (2006). Dựa trên những bằng chứng thực tế có đuợc, 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 thuơng mại sẽ tăng theo. Bên cạnh đó, tốc động tăng truởng GDP (GDP growth) có tác động nguợc 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.
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 Duơng
Phuơng Thảo &
Nguyễn Linh
Đan (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(2018); Dimitrios,
Helen, & Mike (2016);
Ekanayake & A.A.Azeez (2015). Lợi nhuận sau thuế / Tổng vốn CSH Phạm Duơng Phuơng Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018); Dimitrios, Helen, & Mike (2016)
Tỷ lệ trích lập dự phòng cho vay khách hàng/ Tỏng du nợ cho