Luận văn thạc sĩ: Các yếu tố quyết định nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam

Luận văn thạc sĩ UEH phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc và giải pháp.

• Tác giả: Nguyen Thi Hong Thuong
• Người hướng dẫn: A/Prof. Nguyen Van Ngai
• Trường học: University Of Economics Erasmus Unversity Rotterdam Ho Chi Minh City Institute Of Social Studies
• Chuyên ngành: Development Economics
• Đề tài: Determinants Of Non-Performing Loans In Vietnamese Banking System
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENT
• ABBREVIATION
• ABSTRACT
• CONTENTS
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Problem statement
• 1.2. Research question
• 1.3. Research objectives
• 1.4. Data and econometric model
• 1.5. Structure of thesis
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Macro-economic factors
• 2.2. Theories
• 2.3. GDP growth
• 2.4. The interest rate
• 2.5. The unemployment rate
• 2.6. The Government debts (the sovereign debt hypothesis)
• 2.7. Empirical review

Tóm tắt

I. Tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam

Nợ xấu là một trong những vấn đề nghiêm trọng trong hệ thống ngân hàng Việt Nam. Nó không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe của các ngân hàng mà còn tác động đến nền kinh tế quốc dân. Việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu là rất cần thiết để có những biện pháp quản lý hiệu quả.

1.1. Định nghĩa và vai trò của nợ xấu trong ngân hàng

Nợ xấu được định nghĩa là các khoản vay mà khách hàng không thể trả nợ đúng hạn. Nó phản ánh tình trạng tài chính của ngân hàng và có thể dẫn đến khủng hoảng tài chính nếu không được quản lý đúng cách.

1.2. Tình hình nợ xấu tại Việt Nam hiện nay

Tình hình nợ xấu tại Việt Nam đã có những biến động lớn trong những năm qua, đặc biệt là sau khủng hoảng tài chính toàn cầu. Tỷ lệ nợ xấu đã tăng cao, gây áp lực lên hệ thống ngân hàng và nền kinh tế.

II. Các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng

Các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, lãi suất và tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng lớn đến nợ xấu. Khi nền kinh tế phát triển, khả năng trả nợ của khách hàng tăng lên, ngược lại, trong thời kỳ suy thoái, nợ xấu có xu hướng gia tăng.

2.1. Tác động của tăng trưởng kinh tế đến nợ xấu

Tăng trưởng kinh tế ổn định giúp cải thiện khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó giảm tỷ lệ nợ xấu. Ngược lại, khi kinh tế suy thoái, nợ xấu có xu hướng gia tăng do doanh thu của doanh nghiệp giảm.

2.2. Mối liên hệ giữa lãi suất và nợ xấu

Lãi suất cao có thể làm tăng gánh nặng tài chính cho khách hàng, dẫn đến khả năng trả nợ kém hơn và gia tăng nợ xấu. Nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa lãi suất và tỷ lệ nợ xấu.

2.3. Tác động của tỷ lệ thất nghiệp đến nợ xấu

Tỷ lệ thất nghiệp cao thường dẫn đến giảm thu nhập của hộ gia đình, làm tăng khả năng không trả nợ. Điều này đã được chứng minh qua nhiều nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính.

III. Các yếu tố ngân hàng ảnh hưởng đến nợ xấu

Ngoài các yếu tố vĩ mô, các yếu tố ngân hàng như quy mô ngân hàng, chất lượng quản lý tín dụng và chính sách tín dụng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành nợ xấu.

3.1. Quy mô ngân hàng và nợ xấu

Ngân hàng lớn thường có khả năng phân tán rủi ro tốt hơn, từ đó giảm tỷ lệ nợ xấu. Tuy nhiên, ngân hàng nhỏ có thể gặp khó khăn hơn trong việc quản lý rủi ro tín dụng.

3.2. Chất lượng quản lý tín dụng

Chất lượng quản lý tín dụng ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng phát hiện và xử lý nợ xấu. Ngân hàng có quy trình quản lý tín dụng chặt chẽ sẽ giảm thiểu được rủi ro nợ xấu.

3.3. Chính sách tín dụng và nợ xấu

Chính sách tín dụng của ngân hàng có thể ảnh hưởng đến khả năng cho vay và thu hồi nợ. Các chính sách tín dụng lỏng lẻo có thể dẫn đến gia tăng nợ xấu trong tương lai.

IV. Giải pháp quản lý nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam

Để giảm thiểu nợ xấu, các ngân hàng cần áp dụng các giải pháp quản lý hiệu quả. Điều này bao gồm cải thiện quy trình cho vay, tăng cường giám sát và đánh giá rủi ro.

4.1. Cải thiện quy trình cho vay

Cải thiện quy trình cho vay giúp ngân hàng đánh giá chính xác hơn khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó giảm thiểu rủi ro nợ xấu.

4.2. Tăng cường giám sát và đánh giá rủi ro

Ngân hàng cần tăng cường giám sát các khoản vay và đánh giá rủi ro thường xuyên để phát hiện sớm các dấu hiệu của nợ xấu.

4.3. Đào tạo nhân viên về quản lý rủi ro

Đào tạo nhân viên về quản lý rủi ro tín dụng là cần thiết để nâng cao nhận thức và kỹ năng trong việc xử lý nợ xấu.

V. Kết luận và triển vọng tương lai về nợ xấu trong ngân hàng

Nợ xấu là một thách thức lớn đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam. Việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng và áp dụng các giải pháp quản lý hiệu quả sẽ giúp cải thiện tình hình nợ xấu trong tương lai.

5.1. Tóm tắt các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu

Các yếu tố vĩ mô và ngân hàng đều có ảnh hưởng lớn đến nợ xấu. Việc nhận diện và phân tích các yếu tố này là rất quan trọng.

5.2. Triển vọng tương lai của nợ xấu trong hệ thống ngân hàng

Triển vọng tương lai phụ thuộc vào khả năng quản lý rủi ro của các ngân hàng và sự ổn định của nền kinh tế. Cần có các chính sách hỗ trợ từ chính phủ để giảm thiểu nợ xấu.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Nợ xấu (Non-Performing Loans - NPLs) là thước đo then chốt phản ánh sức khỏe tài chính của hệ thống ngân hàng và sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô. Sau giai đoạn tăng trưởng nóng 2005 - 2010 với dư nợ tín dụng của khối ngân hàng thương mại cổ phần và ngân hàng quốc doanh tăng trưởng gấp 10.9 lần, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng về thanh khoản và chất lượng tài sản. Tỷ lệ nợ xấu gia tăng nhanh từ năm 2009 và chạm đỉnh vào năm 2012, gây tắc nghẽn dòng vốn phục vụ các khu vực kinh tế thực. Nhằm kiểm soát rủi ro hệ thống, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ, giới hạn tăng trưởng tín dụng khoảng 15%/năm và đẩy lãi suất cho vay lên biên độ cao từ 17% đến 22%/năm trong giai đoạn 2010 - 2011.

Luận văn thạc sĩ của tác giả Nguyễn Thị Hồng Thương, dưới sự hướng dẫn của Phó Giáo sư Tiến sĩ Nguyễn Văn Ngai tại Chương trình Giảng dạy Kinh tế Việt Nam - Hà Lan, tập trung giải quyết câu hỏi: Những nhân tố nào tác động đáng kể nhất đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam? Mục tiêu nghiên cứu là đo lường và lượng hóa tác động đồng thời của các biến số kinh tế vĩ mô cùng các yếu tố vi mô đặc thù ngân hàng. Phạm vi nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu bảng của 30 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 11 năm từ năm 2006 đến năm 2016. Kết quả nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn sâu sắc, hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới ngưỡng an toàn 3.0%, tối ưu hóa chi phí vận hành và nâng cao chất lượng tín dụng toàn hệ thống.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu vận dụng lý thuyết chu kỳ kinh tế của Williamson về tính nghịch chu kỳ của rủi ro tín dụng và khung lý thuyết gia tốc tài chính của Bernanke, Gertler và Gilchrist. Khung lý thuyết này chứng minh rằng các cú sốc tài chính bất lợi sẽ khuếch đại suy thoái kinh tế thông qua cơ chế bất cân xứng thông tin trên thị trường tín dụng. Khi nền kinh tế suy giảm, dòng tiền của người vay bị thu hẹp, làm gia tăng nguy cơ vỡ nợ.

Ở cấp độ vi mô, luận văn kiểm định 4 giả thuyết cốt lõi từ các nghiên cứu kinh điển của Berger và DeYoung cùng Louzis:

1. Giả thuyết quản trị yếu kém (Bad Management Hypothesis): Hiệu quả chi phí thấp dự báo tỷ lệ nợ xấu gia tăng do năng lực thẩm định và giám sát tín dụng yếu kém.
2. Giả thuyết cắt giảm chi phí (Skimping Hypothesis): Ngân hàng chủ động giảm chi phí thẩm định và theo dõi khoản vay trong ngắn hạn nhằm tối đa hóa lợi nhuận danh nghĩa, khiến nợ xấu bùng phát trong dài hạn.
3. Giả thuyết chính sách tín dụng thuận chu kỳ (Procyclical Credit Policy Hypothesis): Ngân hàng nới lỏng điều kiện cấp tín dụng trong giai đoạn kinh tế hưng thịnh để chạy đua thị phần và danh tiếng, làm suy giảm chất lượng tài sản khi chu kỳ kinh tế đảo chiều.
4. Giả thuyết đa dạng hóa (Diversification Hypothesis): Ngân hàng có quy mô tài sản lớn và cơ cấu thu nhập đa dạng sẽ kiểm soát nợ xấu tốt hơn nhờ khả năng phân tán rủi ro danh mục.

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ hai nguồn chính thức: các chỉ số vĩ mô trích xuất từ cơ sở dữ liệu WDI của Ngân hàng Thế giới và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF); dữ liệu vi mô thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán thường niên của 30 ngân hàng thương mại Việt Nam trong 11 năm (2006 - 2016), tạo thành mẫu dữ liệu bảng với 298 đến 316 quan sát. Nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu có chủ đích, bao phủ các ngân hàng thương mại quy mô lớn và vừa, đại diện cho hơn 85% tổng tài sản toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam.

Luận văn sử dụng phương pháp hồi quy Men ước Lượng Mô men Tổng quát Hệ thống (System Generalized Method of Moments - S.GMM) hai bước, đồng thời so sánh với các mô hình bình phương bé nhất gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FE) và mô hình tác động ngẫu nhiên (RE). S.GMM được lựa chọn vì có khả năng xử lý triệt để hiện tượng nội sinh từ biến trễ nợ xấu (bậc 1 và bậc 2), kiểm soát phương sai sai số thay đổi và triệt tiêu các đặc thù bất biến không quan sát được của từng ngân hàng. Độ tin cậy của mô hình được xác nhận thông qua kiểm định Hansen và kiểm định tương quan chuỗi Arellano-Bond (AR1 và AR2) ở mức ý nghĩa 1% và 5%.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Kết quả ước lượng định lượng bằng phương pháp S.GMM đem lại 4 phát hiện quan trọng:

Thứ nhất, tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động nghịch chiều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến tỷ lệ nợ xấu trong cùng kỳ. Khi tăng trưởng GDP tăng thêm 1%, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng giảm ngay lập tức. Tuy nhiên, ở độ trễ 1 năm, hệ số hồi quy chuyển sang giá trị dương, phản ánh các khoản vay nới lỏng trong thời kỳ kinh tế hưng thịnh bắt đầu bộc lộ rủi ro khi bước sang chu kỳ tiếp theo.

Thứ hai, lãi suất cho vay tác động cùng chiều tức thời đến nợ xấu tại mức ý nghĩa 5%, nhưng chuyển sang dấu âm ở độ trễ 1 năm khi biên độ thay đổi lãi suất biến động từ -5.71% đến 4.75%, do áp lực lãi suất cao buộc khách hàng phải chủ động tất toán nợ để cắt giảm chi phí tài chính.

Thứ ba, nghiên cứu tìm thấy bằng chứng vững chắc ủng hộ giả thuyết cắt giảm chi phí (Skimping Hypothesis) và giả thuyết chính sách tín dụng thuận chu kỳ. Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) dao động từ -82% đến 32% (trung vị 8.5%) có tương quan dương với nợ xấu kỳ sau, minh chứng cho hiện tượng chạy theo chỉ tiêu lợi nhuận và giải thưởng thương hiệu ngắn hạn làm tích tụ rủi ro tài sản.

Thứ tư, tỷ lệ đòn bẩy tài chính bình quân ở mức 88.83% (tối đa 97.0%) và quy mô tài sản ngân hàng thể hiện mối tương quan giảm nợ xấu rõ rệt ở các độ trễ dài hạn, ủng hộ giả thuyết đa dạng hóa danh mục.

Thảo luận kết quả

Dữ liệu hồi quy thực nghiệm có thể được mô tả trực quan qua biểu đồ phân tán đường xu hướng thể hiện mối quan hệ giữa biến động GDP và tỷ lệ nợ xấu, kết hợp bảng ma trận so sánh hệ số giữa 4 phương pháp POLS, FE, RE và S.GMM để làm nổi bật sự vượt trội của phương pháp ước lượng động.

Một phát hiện mang tính đặc thù cao tại Việt Nam là mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và nợ xấu. Khác với các nước phát triển nơi thất nghiệp làm gia tăng nợ xấu ngay lập tức, tại Việt Nam, sự sụt giảm thu nhập không được phản ánh trọn vẹn qua tỷ lệ thất nghiệp chính thức. Nguyên nhân là do hơn 71% lực lượng lao động làm việc tại khu vực nông thôn (theo số liệu thống kê năm 2011). Khi các nhà máy công nghiệp cắt giảm nhân sự trong suy thoái, người lao động có xu hướng chuyển dịch nội bộ về làm nông nghiệp hoặc kinh tế hộ gia đình, khiến tỷ lệ thất nghiệp biến động nhẹ từ 0.62% đến 2.03% nhưng thu nhập thực tế sụt giảm sâu, gián tiếp ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ngân hàng.

Bên cạnh đó, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi có tương quan dương với nợ xấu. Thực tế cho thấy hoạt động phi tín dụng tại Việt Nam (như kinh doanh vàng, ngoại hối) đóng góp tỷ trọng nhỏ và có mức độ biến động cao. Khi mảng kinh doanh này thua lỗ, các ngân hàng có xu hướng đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng vào các phân khúc rủi ro cao để bù đắp mục tiêu doanh thu, dẫn đến nợ xấu gia tăng trong các chu kỳ kế tiếp.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược nhằm kiểm soát và xử lý nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam:

Thứ nhất, chuẩn hóa quy trình thẩm định và giám sát tín dụng, kiên quyết loại bỏ tư duy cắt giảm chi phí quản lý rủi ro để đổi lấy lợi nhuận ngắn hạn. Các ngân hàng thương mại cần đầu tư mạnh mẽ vào hệ thống công nghệ chấm điểm tín dụng tự động và hệ thống cảnh báo sớm, phấn đấu duy trì tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) dưới mức 45% mà không làm suy giảm chất lượng thẩm định, hoàn thành trong lộ trình 3 năm.

Thứ hai, thiết lập chính sách tín dụng ngược chu kỳ (Counter-cyclical Credit Policy). Ban điều hành ngân hàng cần chủ động siết chặt tiêu chuẩn tín dụng trong giai đoạn kinh tế mở rộng, duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới ngưỡng an toàn 3.0% theo quy chuẩn của Ngân hàng Nhà nước, đồng thời nâng tỷ lệ bao phủ nợ xấu (LLRC) đạt tối thiểu 100% để tạo đệm dự phòng rủi ro.

Thứ ba, tăng cường bộ đệm vốn và kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ đòn bẩy tài chính. Khối ngân hàng thương mại cần duy trì tỷ lệ an toàn vốn (CAR) tối thiểu 8.0% theo chuẩn mực Basel II và Basel III, giảm thiểu sự phụ thuộc vào nguồn vốn vay liên ngân hàng ngắn hạn, hướng tới cơ cấu nguồn vốn ổn định trong giai đoạn 3 đến 5 năm tới.

Thứ tư, nâng cao tính minh bạch thông tin và hoàn thiện khung pháp lý xử lý tài sản bảo đảm. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cùng các cơ quan hữu quan cần chuẩn hóa cơ chế phân loại 5 nhóm nợ và đẩy nhanh tiến độ tái cơ cấu các ngân hàng yếu kém, tạo điều kiện thuận lợi cho thị trường mua bán nợ vận hành hiệu quả.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị tham khảo chuyên sâu và tính ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

Thứ nhất, Ban điều hành và Khối Quản trị Rủi ro tại 30 ngân hàng thương mại Việt Nam. Các nhà quản lý có thể ứng dụng mô hình định lượng S.GMM để thực hiện kiểm tra sức chịu tải (Stress Testing), dự báo tỷ lệ nợ xấu theo 5 nhóm nợ khi các biến số vĩ mô như lãi suất và GDP có sự biến động bất lợi.

Thứ hai, Cơ quan Thanh tra, Giám sát Ngân hàng thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Luận văn cung cấp luận cứ thực nghiệm về tác động trễ của chính sách tiền tệ và ngưỡng an toàn nợ xấu 3.0%, hỗ trợ hoạch định hạn mức tăng trưởng tín dụng linh hoạt theo sức khỏe tài chính của từng tổ chức tín dụng.

Thứ ba, Các chuyên viên phân tích tài chính và nhà đầu tư trên thị trường vốn. Luận văn cung cấp phương pháp đánh giá chất lượng tài sản ngân hàng thông qua chuỗi số liệu tài chính 11 năm, giúp nâng cao độ chính xác khi định giá cổ phiếu ngân hàng và dự báo chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.

Thứ tư, Giảng viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng và Kinh tế Phát triển. Đề tài là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp xử lý dữ liệu bảng động, ứng dụng phần mềm kinh tế lượng Stata và kỹ thuật ước lượng GMM nâng cao.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình S.GMM trong luận văn có ưu điểm gì vượt trội so với các phương pháp hồi quy truyền thống? Phương pháp S.GMM xử lý triệt để hiện tượng nội sinh sinh ra từ biến trễ nợ xấu, khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan chuỗi trong mẫu dữ liệu gồm 30 ngân hàng và hơn 298 quan sát, mang lại ước lượng vững hơn các mô hình OLS hay Fixed Effects.

Tại sao tăng trưởng GDP ở độ trễ 1 năm lại có thể làm tăng tỷ lệ nợ xấu? Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng mạnh, ngân hàng thường có xu hướng nới lỏng điều kiện cấp tín dụng để mở rộng thị phần. Sau độ trễ từ 12 đến 24 tháng, các khoản vay dưới chuẩn này bắt đầu đến hạn trả nợ, dẫn đến nguy cơ phát sinh nợ xấu cao khi nền kinh tế bước vào giai đoạn điều chỉnh.

Vì sao tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam không tác động cùng chiều mạnh đến nợ xấu như các nước phát triển? Hơn 71% lực lượng lao động phân bố ở nông thôn. Khi doanh nghiệp công nghiệp cắt giảm việc làm, lao động dễ dàng chuyển đổi sang khu vực nông nghiệp và hộ cá thể, khiến tỷ lệ thất nghiệp chính thức duy trì ở mức thấp từ 0.62% đến 2.03% dù thu nhập thực tế bị suy giảm.

Tỷ lệ đòn bẩy tài chính tác động như thế nào đến rủi ro tín dụng của ngân hàng? Tỷ lệ đòn bẩy trung bình 88.83% cho thấy phần lớn tài sản ngân hàng được tài trợ bằng nợ phải trả. Áp lực chi trả lãi suất huy động buộc ngân hàng phải mở rộng cấp tín dụng ở những phân khúc có biên lợi nhuận cao nhưng tiềm ẩn rủi ro nợ xấu lớn.

Ngưỡng nợ xấu 3.0% của Ngân hàng Nhà nước đóng vai trò gì trong quản trị rủi ro? Ngưỡng 3.0% là chỉ tiêu an toàn vĩ mô bắt buộc; khi tỷ lệ nợ xấu vượt quá mức này, ngân hàng sẽ bị hạn chế cấp room tín dụng và mở rộng mạng lưới, buộc ban lãnh đạo phải ưu tiên trích lập dự phòng và tái cơ cấu nợ trong vòng 2 năm.

Kết luận

• Luận văn lượng hóa thành công tác động của các biến số vĩ mô và 6 chỉ số đặc thù ngân hàng đến nợ xấu của 30 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2006 - 2016.
• Cung cấp bằng chứng thực nghiệm vững chắc ủng hộ giả thuyết cắt giảm chi phí (Skimping) và giả thuyết chính sách tín dụng thuận chu kỳ tại thị trường Việt Nam.
• Làm rõ đặc thù về cơ cấu lao động nông thôn hơn 71% trong việc giải thích mối liên hệ giữa thất nghiệp và rủi ro tín dụng.
• Đề xuất hệ thống giải pháp toàn diện nhằm duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 3.0%, nâng tỷ lệ an toàn vốn trên 8.0% và kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ đòn bẩy bình quân 88.83%.
• Định hướng các nghiên cứu tiếp theo mở rộng phân tích dữ liệu nợ xấu bán cho VAMC với chu kỳ xử lý nợ 5 năm và đánh giá chi tiết theo từng phân khúc khách hàng vay vốn.

Độc giả, các nhà nghiên cứu và chuyên gia tài chính quan tâm đến việc ứng dụng mô hình định lượng quản trị rủi ro tín dụng có thể tiếp tục khai thác sâu các phát hiện của luận văn để phục vụ công tác điều hành và nghiên cứu học thuật chuyên sâu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

UNIVERSITY OF ECONOMICS ERASMUS UNVERSITY ROTTERDAM HO CHI MINH CITY INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES VIETNAM THE NETHERLANDS VIETNAM – THE NETHERLANDS PROGRAMME FOR M.A IN DEVELOPMENT ECONOMICS DETERMINANTS OF NON-PERFORMING LOANS IN VIETNAMESE BANKING SYSTEM BY NGUYEN THI HONG THUONG MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS HO CHI MINH CITY, DECEMBER 2017 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] UNIVERSITY OF ECONOMICS INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES HO CHI MINH CITY THE HAGUE VIETNAM THE NETHERLANDS VIETNAM - NETHERLANDS PROGRAMME FOR M.A IN DEVELOPMENT ECONOMICS DETERMINANTS OF NON-PERFORMING LOANS IN VIETNAMESE BANKING SYSTEM A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS By NGUYEN THI HONG THUONG Academic Supervisor: A/PROF. NGUYEN VAN NGAI HO CHI MINH CITY, DECEMBER 2017 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DECLARATION I declare that the wholly and mainly contents and the work presented in this thesis (Determinants of Non-performing loans in Vietnamese Banking System) are conducted by myself. The work is based on my academic knowledge as well as my review of others’ works and resources, which is always given and mentioned in the reference lists. This thesis has not been previously submitted for any degree or presented to any academic board and has not been published to any sources.

I am hereby responsible for this thesis, the work and the results of my own original research. NGUYEN THI HONG THUONG i LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ACKNOWLEDGEMENT Here I would like to show my sincere expression of gratitude to thank my supervisor, Ass. Professor Nguyen Van Ngai for his dedicated guideline, understanding and supports during the making of this thesis. His precious academic knowledge and ideas has motivated me for completing this thesis.

Besides, I would like to express my appreciation to the lecturers and staff of the Vietnam – Netherlands Program at University of Economics Ho Chi Minh city for their willingness and priceless time to assist and give me opportunity for this thesis completion. Next, I would like to thank all of my classmates for their encouragement and their hard work, which become a good example for me to do the thesis. I wish all of us will graduate at the same date. Lastly, I would like to express my gratitude to my families, my beloved group for their unlimited supports and encouragement.

They are the motivation for me to finish this course research project. ii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABBREVIATION FE: Fixed-effect estimator GDP: Gross domestic product NPLs: Non-performing loans OLS: Ordinary Least Square RE: Random-effect estimator SBV: State Bank of Vietnam S.GMM: the system generalized method of the moments estimator iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABSTRACT Credit risk is one of the elements impact on the health of banking systems and performance of economic activities. Non-performing loans is the general factor presents for this bank’s credit risk. There are previous researches indicate the close relations between bad debts and factors from macroeconomic environment and bank specifications.

This is the motivations for this paper to examine both macro and micro variables of 30 Vietnamese banks from 2006 to 2016. This dynamic panel data is estimated by the System Generalized Method of Moments. The regression results support the strong evidence for the impact of macro indicators on problem loans. The testing results are in accordance with several papers which indicated the negative relation with economic growth and positive correlation with lending interest rate and government debts of problem loans.

However, due to the type of labor force, the increase of unemployment rate will lead to the increase in bad loans in Vietnam. In addition, with bank-specific factors, tests of skimping hypothesis, diversification (with proxy is banks’ size) hypothesis and procyclical credit policy hypothesis have the statistical significance in Vietnam. iv LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CONTENTS DECLARATION. 1 LIST OF TABLES .5 Structure of Research:.

4 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEWS .1 Macro-economic factors: .2 Bank-specific factors:. Error! Bookmark not defined. Error! Bookmark not defined. 14 CHAPTER 3: MODEL SPECIFICATION AND DATABASE.

16 v LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. 25 CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSIONS. 28 CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATION. 48 vi LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] APPENDIX Appendix 1: Correlation of variables Appendix 2: Addition estimation test with 2 lag of variables Appendix 3: The estimated results for the regression models with separate hypotheses using system generalized method of the moments AP Page | 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LIST OF TABLES Table 1: Summary statistics Table 2: Results with Pooled OLS, FE, RE and SGMM estimations Table 3: Estimation results of one lag variables Table A1: Estimation without lagged variables Table A2: Estimation with lagged variables 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHAPTER 1: INTRODUCTION 1.

Problem statement Both developed and emerging countries recognize the important of financial institutions. Nkusu (2011) imply that the health of financial system and economy is the two-way impact. It means that the performance of financiers could be improved by the economic growth. On the contract, if bank crisis happens, the economy could be downturned.

Non-performing loans are considered as the general measure for riskiness of the banks, as well as applied to predict the bank crises. Rajaraman and Visishtha (2002) indicated the investigation the causality of bad debts is important to control this risk. Adebola, Wan Yusoff and Dahalan (2011) identify that one of the causalities of economic crisis in 2008, which affects not only on the U.S economy but also many countries around the world, is the problem loans. Several loans in this period were issued for the segments in under standard conditions.

Therefore, when the economy goes down, most of them turn out bad debts. The health of banking system become worse and worse after that, leads to the negative impact on economy (Nkusu, 2011). Credit risk is one of the factors to evaluate the health of banking system. This factors is defined as the problem loans of banks.

The non-performing loan ratio of Vietnamese banking system has a significant increase from 2009 and got a peak at 2012, at 3. Due to the tighten monetary and lending policies of State Bank Vietnam as well as the development policies of Government, this ratio has a little decrease after that. The bad debts in banking system get the obstacles for economic growth, as well as financial system development recent years. First of all, it is difficult for economic segments to approach the credit capital.

In the controlled period (from the end of 2010), the increase of credit was limited (approximate 15% per year) and the lending interest was high (in the range from 17% - 22% per year). In addition, in this stage, there are several M&A as well as restructured banks lead to the more tightened policies to control the stability of financial system. The stuck capital flows impacted negatively on economic activities. The firms were in short of capital to manufacture and investment in 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] order to expand production.

The consumption was decrease, effect on firm’s revenue and profit. As a circle, the total output reduce, the economy went down. Until the problem loans can resolve, the economy has to allocate the scared resources in order to support banking activities and maintain the stable of banking system. This is the big obstacle which will pull down the overall economy (Nguyen Xuan Thanh, 2017).

Research question Understanding the root cause of the issue is the best way to solve the problem. Therefore, this research will try to find the answer for question: - Which determinant can have the significant impacts on the non-performing loans of Vietnamese banks? 1. Research objectives The objectives of this paper are expected to have the answer for above question, as below: - To estimate the impacts of macroeconomic determinants to the NPLs ratio of the Vietnamese banks. - To examine the impacts of bank-specific determinants to the NPLs ratio of the Vietnamese banks.

Data and econometric model A cross-sectional dataset is collected to support the objectives of this paper. This data includes macro-economic factors, such as: economic growth, unemployment rate and lending interest rate. The data for bank specification will be collected from annually audited financial statements of 30 banks from 2006 to 2016 and calculated based on the financial indexes. Generalized Method of Moments (GMM) is suitable for estimating influence on banks’ problem loans of these variables with the different lagged orders.

Structure of thesis This study is organized in five chapters. The first chapter is the problem statement, research question and objectives. The second chapter will be review the literature, 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] includes theories and previous researches in order to identify the factors impact on NPLs. Data collection and model specification for the study will be described in the third section.

Next chapter will present and interpret the results of the econometric analysis with respect to the research’s theoretical and empirical analyses, which are linked to the hypotheses of the research paper. The results will show the relationship of the economic factors and the NPLs ratio of banks. Finally, the conclusions could be presented in last chapter. 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW Credit risk is the risk in credit activity of bank when the borrowers can not complete obligations of their liabilities.

When this risk occurs, the banks are affected negatively. The total assets, profit and capital will decrease due to the increase of loan loss provision amount. The consequence is the negative effect on the economic activities due to not only the increase of banks’ exposure to economic crisis but also the restriction off the credit activities. Therefore, an analysis for credit risk is necessary to maintain the stability of financial system and have the early warning of possible crisis.

All of them are worked for the final target: the growth of economy. The factors, which impact on credit risk, are divided into two groups: systematic and unsystematic credit risk (Castro, 2013). Macro-economic factors are considers as the factors influencing the systematic credit risk. On the contrast, the bank specifications are grouped as unsystematic credit risk, include financial indexes and the quality of credit management.

Macro-economic factors 2. Theories: The theoretical models of business cycle, which indicates the important role of financiers, offer the good baseline for NPL models. Williamson (1987) highlights the counter-cyclicality of business failures and credit risk. After that, the researches of Bernanke, Gertler and Gilchrist in 1980s and 1990s mention about the financial accelerator framework.

The theory of financial accelerator states that the worsening financial market conditions can amplify the negative shock to economy. More broadly, the downturn period of finance and macro-economy is propagated by the disadvantage conditions in the real economy and financial markets. Bernanke, Gertler and Gilchrist (1996) and Kiyotaki and Moore (1997) use the framework about “principle-agent” view of credit market in order to rationalize the financial accelerator theoretically. Their method becomes the important theoretical framework for the macro-financial linkages when modeling the interaction between NPL and macro-economy.

6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] GDP growth: When economic growth is stable or increases (i. expansion stage of economy), the payment of borrowers is easy to complete, and the bank credit usually meets the demand and increases over time. The doubtful loans are not the most serious problem of bank’s managers. On the other hand, when the economy has to face with the obstacles for growth, even downturns, the reduction of cash inflows is the trend of all segments.

At this time, the debt payment of firms as well as individuals becomes difficult. It leads to the increase in non-performing loans in the banking system.