Luận văn thạc sĩ về các yếu tố kinh tế vĩ mô và rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng ASEAN

Nghiên cứu các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng ASEAN, cung cấp cái nhìn sâu sắc cho các nhà đầu tư.

• Tác giả: Nguyen Chi Thanh
• Người hướng dẫn: Dr. Nguyen Vu Hong Thai
• Trường học: University Of Economics Erasmus Unversity Rotterdam Ho Chi Minh City Institute Of Social Studies
• Chuyên ngành: Development Economics
• Đề tài: Macroeconomic Determinants Of Credit Risk In The Asean Banking System
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENT
• ABBREVIATION
• ABSTRACT
• CONTENTS
• 1. CHAPTER 1: OVERVIEW OF RESEARCH
• 1.1. Introduction
• 1.2. Backgrounds
• 1.3. Problem statements
• 1.4. Research objectives
• 1.5. Research questions
• 1.6. Hypothesis of the study
• 1.7. The importance of research
• 1.8. Structure of Research
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEWS
• 2.1. Theoretical reviews
• 2.2. Business Cycle and Risk
• 3. CHAPTER 3: DATA AND METHODOLOGY
• 3.1. Econometric methodology – The NPLs measurement
• 3.2. The variables definition and measurement
• 3.2.1. The dependent variable – the Non-performing loans
• 3.2.2. Microeconomic variables – bank-specific determinants
• 3.3. Econometric strategy – The system GMM estimator
• 4. CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSION
• 4.1. Unit root tests
• 5. CHAPTER 5: OTHER ANALYSIS AND ROBUSTNESS CHECK
• 6. CHAPTER 6: CONCLUSION, POLICY IMPLICATIONS & LIMITATIONS OF THE REASEARCH
• 6.1. Future research recommendation
• APPENDIX
• Appendix 1. Number of banks in each country
• Appendix 2. xtabond2 model selection criteria
• Appendix 3. Correlation of variables
• Appendix 4. Additional analyses and Robustness checks
• Appendix 5. Additional analyses and Robustness checks
• LIST OF TABLES

Tóm tắt

I. Tổng quan về các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự phát triển nhanh chóng của hệ thống ngân hàng, việc hiểu rõ các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng là rất quan trọng. Các yếu tố này không chỉ tác động đến khả năng thanh toán của người vay mà còn ảnh hưởng đến sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào các yếu tố như tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất, và tỷ giá hối đoái trong khu vực ASEAN.

1.1. Khái niệm về rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng

Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng người vay không thể hoàn trả khoản vay đúng hạn. Điều này có thể dẫn đến sự gia tăng nợ xấu trong bảng cân đối kế toán của ngân hàng, ảnh hưởng đến khả năng cho vay và sự ổn định tài chính.

1.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu về rủi ro tín dụng

Nghiên cứu này không chỉ giúp các nhà quản lý ngân hàng hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, mà còn cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách trong việc đưa ra quyết định tài chính.

II. Các thách thức trong việc quản lý rủi ro tín dụng tại ASEAN

Hệ thống ngân hàng ASEAN đang phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý rủi ro tín dụng. Sự biến động của các yếu tố kinh tế vĩ mô như lãi suất và tỷ lệ thất nghiệp có thể làm gia tăng nợ xấu, gây áp lực lên các ngân hàng. Việc thiếu thông tin và công cụ quản lý hiệu quả cũng là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng này.

2.1. Tác động của lãi suất đến rủi ro tín dụng

Lãi suất cao có thể làm giảm khả năng thanh toán của người vay, dẫn đến gia tăng nợ xấu. Nghiên cứu cho thấy rằng sự biến động của lãi suất có mối liên hệ chặt chẽ với tình hình tài chính của các ngân hàng trong khu vực.

2.2. Tác động của tỷ lệ thất nghiệp đến rủi ro tín dụng

Tỷ lệ thất nghiệp cao thường dẫn đến việc người vay không thể trả nợ, làm tăng rủi ro tín dụng cho các ngân hàng. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh kinh tế suy thoái.

III. Phương pháp nghiên cứu các yếu tố kinh tế vĩ mô

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và rủi ro tín dụng. Dữ liệu được thu thập từ các ngân hàng thương mại tại năm quốc gia ASEAN trong giai đoạn 2002-2015.

3.1. Phương pháp hồi quy và mô hình phân tích

Mô hình hồi quy được áp dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô và tỷ lệ nợ xấu. Phương pháp này cho phép đánh giá tác động của từng yếu tố một cách chi tiết.

3.2. Dữ liệu và nguồn thông tin

Dữ liệu được thu thập từ Ngân hàng Thế giới và các cơ sở dữ liệu ngân hàng quốc tế, đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của nghiên cứu.

IV. Kết quả nghiên cứu về rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng ASEAN

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố như tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng. Sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất cao đều dẫn đến việc gia tăng nợ xấu trong các ngân hàng thương mại.

4.1. Phân tích kết quả hồi quy

Kết quả hồi quy cho thấy rằng tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ tích cực với tỷ lệ nợ xấu, trong khi lãi suất có mối quan hệ tiêu cực. Điều này cho thấy rằng các ngân hàng cần phải chú ý đến các yếu tố này trong việc quản lý rủi ro.

4.2. Ứng dụng thực tiễn từ kết quả nghiên cứu

Các ngân hàng có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để điều chỉnh chính sách cho vay và quản lý rủi ro tín dụng một cách hiệu quả hơn, từ đó giảm thiểu tác động tiêu cực từ các yếu tố kinh tế vĩ mô.

V. Kết luận và triển vọng tương lai về rủi ro tín dụng

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng lớn đến rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng ASEAN. Việc hiểu rõ mối quan hệ này sẽ giúp các ngân hàng cải thiện khả năng quản lý rủi ro và tăng cường sự ổn định tài chính.

5.1. Tóm tắt các phát hiện chính

Các phát hiện cho thấy rằng tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất là những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc theo dõi các yếu tố này trong quản lý ngân hàng.

5.2. Đề xuất cho nghiên cứu tương lai

Nghiên cứu tương lai nên xem xét thêm các yếu tố khác như chính sách tiền tệ và tác động của các yếu tố toàn cầu đến rủi ro tín dụng trong khu vực ASEAN.

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 MACROECONOMIC DETERMINANTS OF CREDIT RISK IN THE ASEAN BANKING SYSTEM BY NGUYEN CHI THANH MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS HO CHI MINH CITY, DECEMBER 2016 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 MACRO ECONOMIC DETERMINANTS OF CREDIT RISK IN THE ASEAN BANKING SYSTEM A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS By NGUYEN CHI THANH Academic Supervisor: DR. NGUYEN VU HONG THAI HO CHI MINH CITY, DECEMBER 2016 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DECLARATION I declare that the wholly and mainly contents and the work presented in this thesis (Macro Economic Determinants of Credit risk in the ASEAN 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 CHI THANH 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, Dr. Nguyen Vu Hong Thai 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 love to my families for their unlimited supports which has led to the completion of this course research project.

ii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABBREVIATION ASEAN: Association of Southeast Asian Nations DGMM: the difference generalized method of the moments estimator FE & RE: Fixed-effect and Random-effect estimator GDP: Gross domestic product NPLs: Non-performing loans OECD: Organization for Economic Cooperation and Development OLS: Ordinary Least Square SGMM: the system generalized method of the moments estimator iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABSTRACT The impact of credit risk, which is caused by the increase in the non-performing loans (NPLs), on the performance and stability of banking system as well as economic activities have recently raised many interests from researchers and policy makers. Motivated by the close connection between the NPLs and macroeconomic environments as proposed by many researchers, this paper will empirically examine the determinants of non-performing loans in commercial banking systems of the five ASEAN countries in the period of 2002 to 2015. The research uses a sample of 162 banks in these countries with 11 variables of macroeconomic and bank-specific factors and applies the System Generalized Method of Moments estimator (SGMM) for dynamic panel models. The empirical results in this paper indicate that the movement of NPLs in the commercial banks of the five studied countries is associated with both macroeconomic variables and bank-specific factors.

For the macroeconomic condition, an increase in unemployment rate and the appreciation of domestic currency are found to significantly increase the NPLs. In addition, bank with higher returns on asset and leverage ratio and low ratio of equity to total assets will have lower rate of NPLs. Moreover, with the application of additional statistical analyses, the results indicate that the findings of the main model of this paper are consistent and robust. iv LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CONTENTS DECLARATION.

1 LIST OF TABLES. 2 CHAPTER 1: OVERVIEW OF RESEARCH .5 Hypothesis of the study: .6 The importance of research: .7 Structure of Research:. 8 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEWS. 23 CHAPTER 3: DATA AND METHODOLOGY.2 Econometric methodology – The NPLs measurement: .3 The variables definition and measurement:.

32 v LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.1 The dependent variable – the Non-performing loans: .3 Microeconomic variables – bank-specific determinants: .4 Econometric strategy – The system GMM estimator:. 38 CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSIONs .2 Unit root tests:. 41 CHAPTER 5: OTHER ANALYSIS AND ROBUSTNESS CHECK. 51 CHAPTER 6: CONCLUSION, POLICY IMPLICATIONS & LIMITATIONS OF THE REASEARCH .4 Future research recommendation:.

66 vi LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] APPENDIX Appendix 1: Number of banks in each country Appendix 2: xtabond2 model selection criteria Appendix 3: Correlation of variables Appendix 4: Additional analyses and Robustness checks Appendix 5: Additional analyses and Robustness checks AP Page | 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LIST OF TABLES Table 1: Description of variables Table 2: Summary statistics Table 3: Unit root tests for NPLs estimations variables Table 4: Results with SGMM and fixed-effect estimations Page | 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHAPTER 1: OVERVIEW OF RESEARCH 1. Introduction: Banks are the financial intermediaries who play an important role in the development of a country. In the financial sector, a commercial bank is a funding channel, which can allocate the cash flows in the economy through their financial services as well as traditional services (taking deposits and make business loans). Whenever a loan is approved, banks gain profits from the borrowers by loan interest rate and services fees.

However, banks would expose to credit risk from this service because borrowers could suddenly lost their abilities to pay the loan in time, namely the non-performing loans (NPLs). The main reason for that comes from the movement of the macroeconomic environment, which directly impacts to the revenues and business activities of bank borrowers. Therefore, this paper will conduct an examination about how the economics determinants affect the bank credit risk. In this chapter, the backgrounds, problem statements, research objectives, research questions, significance of the research and the layouts will be discuss around this issue.1 Backgrounds: Along with the expansion of the economy as well as financial liberalization process in developing countries, the financial sector have been grown with surprising rate.

Besides, the improvements of technology and management procedures help banks making decisions to grow in financial markets. However, the occurrences of two big economic recessions in 1997 and 2007 have significantly affected the banking systems in developing countries. It associated with the deteriorated quality of bank assets due to a massive increase in the NPLs, which has a close connection to the economic cycle. When borrowers are unable to fulfill their obligations to the loans, it would become credit risk of banks, which is one of the significant risks among many kinds of risks that most of the commercial banks are exposed.

Credit risk is distinguished by two components which are systematic and unsystematic credit risk (Castro, 2013) and in fact, it is very hard to set an efficient credit risk management policy and procedure for the banking system. This is because of the unpredictable natures of economic Page | 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] environment that have the impacts to banking-specific factors as well as risks in banking industry. Therefore, this impact has raised many serious concerns to researchers and policy makers to understand the relation between credit risk and the business cycle in order to ensure the stability of a banking system.2 Problem statements: The beginning of recent crisis exploded since the collapse of the Lehman Brothers, the fourth-largest U. It is because of the subprime mortgage crisis, many loan defaults makes the bank illiquidity to prevent from the crisis.

Moreover, the depositors do a massive withdraw their money out of the bank as they lost their confidence in the banks. As a result, the bank do not have enough money to do business and indirectly cause the Washington Mutual bankruptcy. Since the Lehman Brother do business around the world, it also leads banks in many countries face the credit risk. Making loan is the traditional function provided by the bank but it also causes the credit risk, which come from the borrowers who are inability to pay back the loans as they promised.

Following to Castro (2013), the increase of bad loans in banks’ balance sheet leads to the problem of liquidity and insolvency, which is the signal for banking crisis. In the case of illiquidity and insolvency, banks will lose their abilities to pay to their debtors and fail to meet their obligations. As a shock have happened, banks will be considered as loss and could be forced to shut down. From there, both banks and their debtors will be struggled by loss and it will effect to economy.

Therefore, it is crucial to raise awareness to the credit risk in order to determine the cause of risks and prevent banks from illiquidity and insolvency problems. Consequently, if banks need to control the credit risk efficiently, they must understand the factors that cause the credit risk. However, as suggestion of Garr (2013), the nature of macroeconomic environment is unforetold and also associates with various microeconomic factors, which makes banks’ credit risk management become a very complicated and tough objective in order to manage the credit risk. Lack of knowledge and experience in credit risk management can leads banks to more serious risks.

Besides, Ratnovski (2013) points a view that credit risk management may become a burden rather than a solution for banks because it could drain a certain amount of Page | 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] resources and time of banks. For more specific, the managers also have to put many effort in knowledge and experiences to deal with it and it could raise the administrative cost while a low return on highly liquid assets cannot be compensated the cost. A credit risk program requires time to take effect and resources (such as capital and labors) to be employed and managed for a long time in order to prevent banks from a sudden attack of credit risk. Therefore, if the credit risk policy and procedure are not based on the real situation of the factors that impact to credit risk, they will be loss because their money and time for the costly program are wasted, but also they will suffers a significant raise of the credit risk problems.

As a result, it has led to many interests of researchers and policy makers in finding the factors that can lead to the bank credit risk, so that they can understand these factors and build an effective credit risk management to limit the probability of credit risk.3 Research objectives: The paper will examine the influence of macroeconomic environment factors to the non-performing loans ratio (NPLs) in the five countries of ASEAN (Indonesia, Malaysia, Philippine, Thailand and Vietnam) covering a 13-year period of time from 2002 to 2015, which are in the same development rate in the area. However, due to the lack of NPLs data at countries level, the NPLs ratio of individual commercial bank will be examined and in order to prevent from bias and to ensure the model consistent, other bank-specific factors will be adopted in this paper, there are 162 commercial banks’ information collected. The data for macro determinants is collected from the World Bank data while bank-specific ones is from the Bank Scope-Fitch’s International Bank Database.