CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
5.3. Hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
Từ những kết quả đạt được trong bài nghiên cứu này kết hợp với những hạn chế của nghiên cứu, người nghiên cứu đề xuất một số hướng nghiên cứu có thể thực hiện trong tương lai như:
Những nghiên cứu sau có thể tiếp tục phát triển theo hướng đưa thêm các nhân tố khác mà đề tài nghiên cứu này chưa đề cập đến. Các nhân tố đó có thể là nhân tố tài chính hoặc phi tài chính như nhân tố tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng, thu nhập từ lãi cho vay,.. Việc đa dạng hóa các nhân tố tác động sẽ góp phần hồn thiện và bổ sung cho kết quả nghiên cứu hiện tại.
Những người nghiên cứu sau này có thể mở rộng mẫu nghiên cứu về số lượng hoặc đa dạng trong mẫu nghiên cứu như đưa thêm vào mẫu khảo sát các ngân hàng nước ngoài hoặc ngân hàng liên doanh. Hướng nghiên cứu này cho phép phân tích riêng cho từng loại hình ngân hàng nhằm làm nổi bật các nhân tố ảnh hưởng đến mức trích lập dự phịng rủi ro tín dụng của từng loại hình ngân hàng.
Một hạn chế của đề tài đã được nhắc ở trên là đề tài đáp ứng cho mọi đối tượng có liên quan chứ khơng cho từng đối tượng cụ thể. Vì vậy, những nghiên cứu sau này có thể đi sâu vào nghiên cứu cụ thể cho từng đối tượng riêng biệt.
Một hướng nghiên cứu khác là kết hợp nghiên cứu cho các ngân hàng Việt Nam cùng với các ngân hàng của một số nước trong khu vực Đông Nam Á hoặc Châu Á. Qua đó, có sự so sánh giữa ngân hàng các nước về đặc điểm, môi trường, thể chế và các nhân tố tác động đến mức trích lập dự phịng rủi ro tín dụng giữa các nước là khác nhau. Đối với các ngân hàng thương mại của Việt Nam thì nhân tố quy mơ ngân hàng là có tác động mạnh nhất đến mức trích lập dự phịng rủi ro tín dụng, nhưng đối với ngân hàng của các nước khác thì nhân tố này có thể tác động rất ít hoặc thậm chí khơng có tác động gì. Như vậy, kết quả nghiên cứu cho Việt Nam sẽ được thể hiện nổi bật hơn khi so sánh với các quốc gia khác.
Kết luận chương V
Chương V tóm tắt các kết quả nghiên cứu để làm căn cứ đưa ra các kiến nghị nhằm nâng cao khả năng quản lý các khoản rủi ro tín dụng trên Báo cáo tài chính tại các NHTMCP Việt Nam. Đồng thời chương V cũng đã nêu lên một số hạn chế của đề tài và từ đó định hướng các nghiên cứu tiếp theo.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tiếng Việt
1.Báo cáo điều tra số liệu thống kê của Tổng cục thống kê Việt Nam giai đoạn 2006 – 2014.
2.Báo cáo thường niên của NHNN Việt Nam giai đoạn 2006 – 2014.
3.Báo cáo thường niên của 17 ngân hàng thương mại: ACB, Eximbank, Sacombank, Vietcombank, Công thương, Hàng hải, Techcombank, VPB, BIDV, SeaBank, Quân Đội, Kiên Long, An Bình, Nam Á, OCB, Đơng Á, HD Bank.
4. Lê Quốc Hội, 2012. Tái cấu trúc hệ thống ngân hàng Việt Nam: Thực trạng
năm 2012 và triển vọng năm 2013.
5. Ngân hàng nhà nước, 2005. Quyết định của Thống đốc Ngân hàng nhà nước số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22 tháng 4 năm 2005, Ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phịng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng.
6. Ngân hàng nhà nước, 2007. Quyết định số 18/2007/QĐ-NHNN ngày 25 tháng 4 năm 2007 về việc sửa đổi, bổ sung một số điều của quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng ban hành theo quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN.
7. Ngân hàng nhà nước (2011). Định hướng và giải pháp cơ cấu lại hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2011 – 2015.
8. Quỹ Tiền tệ quốc tế IMF, 2009.
Danh mục tài liệu tiếng Anh
1. Ahmed A. S., Takeda C., and Thomas S., 1999. Bank loan loss provisions: A re- examination of capital management, earnings management and signaling effects. Journal of Accounting and Economics, vol 28, 1-26.
2. Anandarajan A, Hasan I, Vivas A.L (2005), Loan Loss Provision Decisions: An Empirical Analysis of the Spanish Depository Institutions, Journal of International
3. Ashour M.O (2011), Banks Loan Loss Provision Role in Earnings and Capital Management -Evidence from Palestine, Thesis for the Degree of Master in
Accounting Finance, Islamic University Gaza.
4. Beatty A, Chamberlain SL, Magliolo J.(1995), Managing Financial Reports of Commercial Banks: The Influence of Taxes, Regulatory Capital, and Earnings,
Journal of Accounting Research, 33(Autumn), 231–61.
5. Beaver W & Engel E.(1996), Discretionary Behavior with Respect to Allowances for Loan Losses and the Behavior of Security Prices, Journal of Accounting and
Economic, 22,177-206.
6. Bikker J., A. and Metzemakers P., A., J., 2005. Bank Provisioning Behavior and Procyclicality. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, vol. 15, 141-157.
7. Borio, C., Furfine, C. and Lowe, P., 2001. Procyclicality of the financial system and financial stability: issues and policy options. BIS Papers, no 1, pp 1-57.
8. Bujang, I. & Hasni Abdullah, I. A., (2015). Loan Loss Provisions and Macroeconomic Factors: The Case of Malaysian Commercial Banks. International
Business Management, 9(4), 377-383.
9. Cavallo, M. & Majnoni, C., 2002. Do banks provision for bad loans in good times?
Empirical evidence and policy implications. inR M Levich, G Majnoni and C
Reinhart (eds), Ratings, Rating Agencies, and the Global Financial System, pp 319-42, Boston, Kluwer Academic Publishers.
10. Collins, J., H., Shackelford D., A. and Wahlen J., M., 1995. Bank Differences in the
Coordination of Regulatory Capital, Earnings, and Taxes. Journal of Accounting
Research, vo.33, no.2 autumn, 263-291.
11. Craig, R., S., Davis, E., P. and Pascual, A., G., 2006. Sources of procyclicality in east Asian financial systems. in S Gerlach and P Gruenwald (eds), Procyclicality
of Financial Systems in Asia, pp 55–123.
12. Davis, E., P. and Zhu, H., 2009. Commercial property prices and bank performance. Quarterly Review of Economics and Finance, vol 49, pp 1341–59.
13. DeLiz, S. F., Pages, J. M., & Saurina, J. (2000). Credit growth, problem loans and credit risk provisioning in Spain. Banco de Espana Working Papers, 0018.
14. Eng, L. and Nabar, S., 2007. Loan Loss Provisions by banks in Hongkong, Malaysia and Singapore. Journal of International Financial Management and
Accounting, 18:1, 2007.
15. Floro, D., 2010. Loan Loss Provisioning and the Business Cycle: Does Capital Matter? Evidence from Philippine Banks. Working Paper.
16. Foos, D., Norden, L., & Weber, M. (2010). Loan growth and riskiness of banks.
Journal of Banking & Finance, 34(12), 2929-2940.
17. Gaganis, C., Pasiouras, F., & Zopounidis, C. (2006). The impact of bank regulations, supervision, market structure, and bank characteristics on individual bank ratings: A cross-country analysis. Review of Quantitative Finance and Accounting, 27(4), 403-438.
18. Grace T. Chen, Kwang-Hyun Chung and Samir El-Gazzar (2005), Factors Determining Commercial Banks’ Allowance for Loan Losses.
19. Green, S., B., 1991. How many subjects does it take to do a regression analysis?. Multivariate Behavioral Research, 26(3), 499-510.
20. Halling, M., & Hayden, E. (2006). Bank failure prediction: a two-step survival time approach. Available at SSRN 904255.
21. Hasan I. & Wall L.D (2004), Determinants of the Loan Loss Allowance: Some Cross-Country Comparisons, The Financial Review (39),129-152.
22. Hishamuddin, M. & Hahieda, N. (2014). Do income smoothing, capital management, signaling, and pro-cyclicality exist through loan loss provisions? Evidence from Malaysia commercial banks (Doctoral dissertation, Univeristi Utara Malaysia).
23. Hsieh M.F, Shen C.H, Lee C.C (2008), Bank provisioning, business cycles
24. Isa, M. Y. B. M. (2011), Determinants of Loan Loss Provisions of Commercial Banks in Malaysia, 2nd International Cofference on Business and Economic
Research (2nd ICBER 2011), 14-15 March 2011, Langkawi Kedah, Malaysia.
25. Kohler , M. (2012). Which banks are more risky? The impact of loan growth and business model on bank risk-taking (No. 33/2012). Discussion Paper, Deutsche Bundesbank.
26. Laeven, L. and Majnoni, G., 2003. Loan Loss Provisioning and Economic Slowdowns: Too Much, Too late?. World Bank Policy Research Working Paper, no.
2749.
27. Laurin, D., Lindsay, J., Verreault, R., Hébert, R., Helliwell, B., Hill, G. B., & McDowell, I. (2002). Risk factors for Alzheimer’s disease: a prospective analysis from the Canadian Study of Health and Aging. American journal of epidemiology,
156(5), 445-453.
28. Packer, H. và Zhu, H., 2012. Loan loss Provisioning practices of Asian banks.
Bis Working papers, No 375.
29. Patersson, J. and Wadman, I., 2004. Non-Performing Loans – The markets of Italy and Sweden. Uppsala University thesis. Department of Business Studies.
30. Perez, D., Salas-Fumas, V. and Saurina, J., 2006. Earnings and Capital Management in Alternative Loan-Loss Provision Regulatory Regimes. Banco de
España Working Papers: 0614.
31. Robert T. Clair (1992). Loan Growth and Loan Quality:Some Preliminary Evidence from Texas Banks.
32. Sood, H., A., E., 2011. Loan Loss Provisioning: Regulatory Capital Management, Income Smoothing and Procyclicality. Lancaster University
Management School.
33. Steiner, W. H., et al (1963), Money and Banking: An Introduction to the Financial System, New Delhi: Prentice Hall.
34. Tabachnick, B., G. and Fidell, L., S., 2007. Using Multivariate Statisics. 5th edition, Boston: Pearson Education.
35. Taktak, N., B., Zouari, S., B., S. and Boudriga, A., 2010. Do Islamic banks use
PHỤ LỤC 1. DANH SÁCH 17 NHTMCP
TT Ngân hàng Tên viết tắt Vốn điều lệ
(tỷ VND)
1 NH Á Châu ACB 9.377
2 NH Xuất Nhập Khẩu Việt Nam EIB 12.355
3 NH Sài Gịn Thương Tín STB 18.853
4 NH Ngoại thương Việt Nam VCB 26.650
5 NH Công Thương Việt Nam CTG 40.234
6 NH Hàng hải Việt Nam MSB 11.750
7 NH Kỹ thương Việt Nam TCB 8.879
8 NH Việt Nam Thịnh Vượng VPB 6.347
9 NH Đầu tư và phát triển Việt Nam BIDV 31.481
10 NH Đông Nam Á SeABank 5.335
11 NH Quân Đội MBBank 11.256
12 NH Kiên Long KienlongBank 3.000
13 NH An Bình ABBank 4.800
14 NH Nam Á NamABank 4.000
15 NH Phương Đông OCB 3.400
16 NH Đông Á DongABank 6.000
PHỤ LỤC 2. TỔNG HỢP SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU
STT BANK YEAR LLR LG NPL SIZE GDP RATE LTA CROA
1 ACB 2006 0.354 81.361 0.197 17.614 7.547 8.400 38.110 1.630 1 ACB 2007 0.423 86.964 0.084 18.263 6.978 8.800 37.240 2.594 1 ACB 2008 0.656 9.499 0.886 18.472 7.130 13.460 33.078 2.515 1 ACB 2009 0.805 79.021 0.408 18.939 5.662 10.370 37.144 1.862 1 ACB 2010 0.822 39.830 0.336 19.139 5.398 11.500 42.513 1.623 1 ACB 2011 0.959 17.907 0.893 19.454 6.423 13.000 36.584 1.601 1 ACB 2012 1.461 0.006 2.501 18.988 6.240 11.500 58.316 0.887 1 ACB 2013 1.444 4.255 3.025 18.931 5.247 11.350 64.340 1.135 1 ACB 2014 1.357 8.521 2.178 19.006 5.980 11.050 64.765 1.221 2 EXIM 2006 0.416 58.669 0.845 16.719 7.547 8.400 55.694 2.212 2 EXIM 2007 0.399 80.772 0.875 17.333 6.978 8.800 54.737 1.967 2 EXIM 2008 1.784 15.066 4.712 17.692 7.130 13.460 44.007 2.672 2 EXIM 2009 0.980 80.772 1.834 17.997 5.662 10.370 58.644 2.551 2 EXIM 2010 1.007 62.435 1.420 18.692 5.398 11.500 47.552 2.016 2 EXIM 2011 0.829 19.757 1.611 19.028 6.423 13.000 40.674 2.357 2 EXIM 2012 0.809 0.347 1.318 18.952 6.240 11.500 44.032 1.816 2 EXIM 2013 0.853 11.254 1.982 18.950 5.247 11.350 49.079 0.664 2 EXIM 2014 1.174 4.550 2.461 18.897 5.980 11.050 54.097 0.555 3 SACOM 2006 0.566 70.848 0.723 17.025 7.547 8.400 58.097 2.641 3 SACOM 2007 0.502 145.779 0.230 17.983 6.978 8.800 54.788 2.633 3 SACOM 2008 0.719 -1.044 0.595 18.041 7.130 13.460 51.154 1.730 3 SACOM 2009 0.864 70.405 0.644 18.405 5.662 10.370 57.352 2.362 3 SACOM 2010 0.995 29.673 0.575 18.770 5.398 11.500 54.129 1.889 3 SACOM 2011 1.009 1.409 0.590 18.758 6.423 13.000 56.931 2.238 3 SACOM 2012 1.502 19.925 2.074 18.835 6.240 11.500 63.329 1.774 3 SACOM 2013 1.222 13.238 1.495 18.892 5.247 11.350 68.514 2.104 3 SACOM 2014 1.069 20.163 1.189 19.061 5.980 11.050 67.446 1.996 4 VCB 2006 2.202 10.973 2.747 18.934 7.547 8.400 40.533 2.434 4 VCB 2007 2.155 43.974 1.926 19.101 6.978 8.800 49.406 2.095 4 VCB 2008 3.702 15.647 4.612 19.219 7.130 13.460 50.787 2.837 4 VCB 2009 3.266 25.558 2.470 19.359 5.662 10.370 55.430 2.267 4 VCB 2010 3.218 24.850 2.831 19.544 5.398 11.500 57.501 2.270 4 VCB 2011 2.544 18.440 2.033 19.720 6.423 13.000 57.105 2.501 4 VCB 2012 2.195 15.161 2.401 19.843 6.240 11.500 58.185 2.194 4 VCB 2013 2.352 13.744 2.725 19.966 5.247 11.350 58.490 1.975 4 VCB 2014 2.178 17.869 2.307 20.173 5.980 11.050 56.038 1.810 5 VIETIN 2006 0.076 5.622 1.408 18.724 7.547 8.400 59.178 1.794 5 VIETIN 2007 1.672 27.496 1.020 18.928 6.978 8.800 61.519 2.337 5 VIETIN 2008 1.781 18.164 1.811 19.081 7.130 13.460 62.375 1.930 5 VIETIN 2009 0.951 35.129 0.613 19.312 5.662 10.370 66.932 1.750 5 VIETIN 2010 1.183 43.534 0.657 19.723 5.398 11.500 63.692 2.073 5 VIETIN 2011 1.035 25.290 0.751 19.948 6.423 13.000 63.732 2.888 5 VIETIN 2012 1.102 13.605 1.467 20.037 6.240 11.500 66.204 2.488 5 VIETIN 2013 0.877 12.879 1.002 20.172 5.247 11.350 65.286 2.060 5 VIETIN 2014 0.988 16.897 1.107 20.309 5.980 11.050 66.533 1.695
6 MSB 2006 1.269 23.809 3.760 15.958 7.547 8.400 33.898 1.696 6 MSB 2007 0.528 126.024 2.080 16.682 6.978 8.800 37.156 1.567 6 MSB 2008 0.764 71.722 1.490 17.301 7.130 13.460 34.358 1.825 6 MSB 2009 0.725 112.954 0.620 17.973 5.662 10.370 37.368 1.436 6 MSB 2010 0.968 33.336 1.870 18.563 5.398 11.500 27.597 1.011 6 MSB 2011 0.966 18.610 2.650 18.555 6.423 13.000 33.008 0.695 6 MSB 2012 2.593 -23.334 2.650 18.515 6.240 11.500 26.331 0.679 6 MSB 2013 2.675 -5.301 2.710 18.489 5.247 11.350 25.589 0.847 6 MSB 2014 2.309 -14.228 2.610 18.463 5.980 11.050 22.525 0.847 7 TECH 2006 0.319 61.636 3.110 16.668 7.547 8.400 50.190 2.235 7 TECH 2007 0.289 135.578 1.390 17.493 6.978 8.800 51.808 1.999 7 TECH 2008 1.230 28.590 2.530 17.800 7.130 13.460 49.015 4.414 7 TECH 2009 1.217 59.787 2.490 18.344 5.662 10.370 45.466 2.953 7 TECH 2010 1.154 25.741 2.288 18.828 5.398 11.500 35.217 2.083 7 TECH 2011 1.401 19.883 2.827 19.011 6.423 13.000 35.147 2.528 7 TECH 2012 1.648 7.581 2.696 19.008 6.240 11.500 37.937 1.371 7 TECH 2013 1.688 2.950 3.652 18.884 5.247 11.350 44.227 1.443 7 TECH 2014 1.195 14.276 2.383 18.985 5.980 11.050 45.655 2.089 8 VPBANK 2006 0.348 -0.241 0.580 16.129 7.547 8.400 32.513 1.373 8 VPBANK 2007 0.520 51.909 0.490 16.713 6.978 8.800 27.534 1.373 8 VPBANK 2008 0.630 160.032 3.400 16.741 7.130 13.460 69.638 2.375 8 VPBANK 2009 0.822 21.772 1.630 17.131 5.662 10.370 57.413 1.608 8 VPBANK 2010 0.905 60.142 1.200 17.907 5.398 11.500 42.342 1.278 8 VPBANK 2011 1.077 15.242 1.824 18.232 6.423 13.000 35.238 1.465 8 VPBANK 2012 1.030 26.452 2.719 18.446 6.240 11.500 35.976 1.221 8 VPBANK 2013 1.152 42.194 2.810 18.613 5.247 11.350 43.272 1.963 8 VPBANK 2014 1.435 49.176 2.541 18.911 5.980 11.050 47.953 1.585 9 BIDV 2006 5.257 4.921 3.154 18.879 7.547 8.400 56.655 1.917 9 BIDV 2007 4.840 47.239 3.604 19.121 6.978 8.800 65.539 2.717 9 BIDV 2008 2.530 23.138 2.574 19.306 7.130 13.460 67.070 2.024 9 BIDV 2009 2.617 26.999 2.698 19.493 5.662 10.370 70.638 1.923 9 BIDV 2010 2.082 23.154 2.527 19.706 5.398 11.500 70.300 1.643 9 BIDV 2011 1.993 15.636 2.763 19.805 6.423 13.000 73.611 2.194 9 BIDV 2012 1.740 15.645 2.695 19.999 6.240 11.500 70.119 2.068 9 BIDV 2013 1.572 15.036 2.261 20.122 5.247 11.350 71.307 2.147 9 BIDV 2014 1.486 13.978 2.032 20.293 5.980 11.050 68.532 2.042 10 SEABANK 2006 0.269 149.135 0.230 16.138 7.547 8.400 32.970 1.927 10 SEABANK 2007 0.419 228.306 0.240 17.083 6.978 8.800 42.076 1.709 10 SEABANK 2008 1.040 -31.294 2.140 16.919 7.130 13.460 34.066 1.219 10 SEABANK 2009 1.673 26.893 1.880 17.236 5.662 10.370 31.460 2.230 10 SEABANK 2010 1.576 113.094 2.140 17.827 5.398 11.500 37.132 1.797 10 SEABANK 2011 1.670 -4.247 2.750 18.432 6.423 13.000 19.429 0.222 10 SEABANK 2012 0.278 -15.002 2.980 18.134 6.240 11.500 22.239 0.292 10 SEABANK 2013 2.417 25.364 2.840 18.196 5.247 11.350 26.205 0.343 10 SEABANK 2014 1.552 53.215 2.800 18.200 5.980 11.050 39.991 0.388 11 MBB 2006 2.760 37.334 2.823 16.420 7.547 8.400 43.653 2.797 11 MBB 2007 1.239 96.625 1.013 17.204 6.978 8.800 39.200 2.497 11 MBB 2008 1.569 35.546 1.830 17.608 7.130 13.460 35.494 2.755 11 MBB 2009 1.511 87.974 1.581 18.050 5.662 10.370 42.876 2.709 11 MBB 2010 1.513 64.921 1.257 18.513 5.398 11.500 44.513 2.586
11 MBB 2011 1.850 21.002 1.418 18.749 6.423 13.000 42.530 2.353 11 MBB 2012 1.763 26.139 1.842 18.984 6.240 11.500 42.411 2.914 11 MBB 2013 2.017 17.810 2.446 19.011 5.247 11.350 48.643 2.724 11 MBB 2014 2.449 14.618 2.730 19.116 5.980 11.050 50.162 2.590 12 KIENLONG 2006 0.930 81.636 1.920 13.626 7.547 8.400 72.785 3.284 12 KIENLONG 2007 0.414 124.496 1.270 14.604 6.978 8.800 61.419 3.478 12 KIENLONG 2008 0.334 62.411 1.660 14.894 7.130 13.460 74.698 1.869 12 KIENLONG 2009 0.238 122.029 1.166 15.828 5.662 10.370 65.179 1.842 12 KIENLONG 2010 0.414 43.781 1.109 16.351 5.398 11.500 55.500 2.316