Phân tích các yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu của ngân hàng thương mại tại Việt Nam

Khóa luận tốt nghiệp phân tích các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu tại ngân hàng thương mại Việt Nam, cung cấp góc nhìn chuyên sâu về tài chính ngân hàng.

• Tác giả: Tran Ngoc Loan
• Người hướng dẫn: Ms. Nguyen Thi My Hanh
• Trường học: Banking University of Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Finance – Banking
• Đề tài: Macro determinants on non-performing loans in Vietnam
• Loại tài liệu: Undergraduate thesis
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ABSTRACT
• ACKNOWLEDGEMENT
• AUTHOR’S DECLARATION
• THESIS SUPERVISOR’S DECLARATION OF APPROVAL
• TABLES OF CONTENTS
• LIST OF ABBREVIATIONS
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURE
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Banking sector in Vietnam
• 1.2. Background of the study
• 1.3. Research objectives
• 1.4. Research questions
• 1.5. Research subjects and scope
• 1.6. Research method
• 1.7. Significance of the study
• 1.8. Structure of the study
• 1.9. Conclusion
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Introduction
• 2.2. Business cycle theory
• 2.3. Financial accelerator theory
• 2.4. Monetary policy transmission mechanism theory
• 2.5. Debt deflation theory
• 2.6. Inflation and loan default
• 2.7. Macro determinants of non-performing loans
• 2.8. Non-performing loans
• 2.9. GDP growth rate
• 2.10. Real interest rate
• 3. CHAPTER 3: RESEARCH METHOD
• 3.1. Research questions and hypotheses
• 4. CHAPTER 4: FINDINGS AND DISCUSSION
• 4.1. Overview of non-performing loans in Vietnam
• 4.2. Tests of specification for panel data
• 4.3. Limitations of the study
• 4.4. Suggestions for future research
• APPENDIX 1: LIST OF COMMERCIAL BANKS USED IN MODEL
• APPENDIX 2: RESULTS OF MODEL FROM STATA 13
• APPENDIX 3: MACRO VARIABLES USED IN MODEL

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng trong hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2011-2016. Nợ xấu là vấn đề nghiêm trọng, ảnh hưởng đến sự ổn định của ngành ngân hàng và nền kinh tế. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng động để đánh giá tác động của các yếu tố như tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, và lãi suất thực đến nợ xấu. Kết quả cho thấy tỷ lệ thất nghiệp, GDP, và lãi suất thực có ảnh hưởng đáng kể, trong khi lạm phát không có tác động rõ rệt.

1.1. Bối cảnh nghiên cứu

Nợ xấu tại Việt Nam đã trở thành mối quan tâm lớn, đặc biệt trong giai đoạn 2011-2016. Tỷ lệ nợ xấu cao ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng và các chỉ số kinh tế vĩ mô. Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu, từ đó đưa ra các khuyến nghị cho các nhà quản lý và hoạch định chính sách.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, và lãi suất thực đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

II. Cơ sở lý thuyết

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết kinh tế như lý thuyết chu kỳ kinh doanh, lý thuyết gia tốc tài chính, và cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ. Các lý thuyết này giải thích mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô và chất lượng tín dụng. Lý thuyết chu kỳ kinh doanh cho rằng trong giai đoạn tăng trưởng, khả năng trả nợ của doanh nghiệp và cá nhân được cải thiện, trong khi giai đoạn suy thoái làm tăng nợ xấu.

2.1. Lý thuyết chu kỳ kinh doanh

Lý thuyết chu kỳ kinh doanh cho thấy mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chất lượng tín dụng. Khi nền kinh tế tăng trưởng, doanh nghiệp và cá nhân có khả năng trả nợ tốt hơn, giảm nợ xấu. Ngược lại, trong giai đoạn suy thoái, nợ xấu có xu hướng tăng.

2.2. Lý thuyết gia tốc tài chính

Lý thuyết gia tốc tài chính giải thích cách một cú sốc kinh tế nhỏ có thể khuếch đại thành tác động lớn đến hoạt động cho vay và vay mượn. Điều này liên quan đến giá trị tài sản ròng của các tác nhân kinh tế và phí tài chính bên ngoài.

III. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng động với ước lượng GMM để đánh giá tác động của các yếu tố vĩ mô đến nợ xấu. Dữ liệu được thu thập từ các ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2011-2016. Các biến số bao gồm tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, và lãi suất thực.

3.1. Thu thập dữ liệu

Dữ liệu về các biến vĩ mô được lấy từ Tổng cục Thống kê (GSO), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), và Ngân hàng Thế giới (WB). Dữ liệu về nợ xấu được tính toán từ báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại.

3.2. Phương pháp ước lượng

Nghiên cứu sử dụng ước lượng GMM để xử lý các vấn đề như tự tương quan và phương sai thay đổi trong mô hình. Các kiểm định Hansen và Arellano-Bond được thực hiện để đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

IV. Kết quả và thảo luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng GDP, và lãi suất thực có ảnh hưởng đáng kể đến nợ xấu. Trong khi đó, lạm phát không có tác động rõ rệt. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô và nợ xấu.

4.1. Tác động của tăng trưởng GDP

Tăng trưởng GDP có tác động tiêu cực đến nợ xấu, phù hợp với lý thuyết chu kỳ kinh doanh. Khi nền kinh tế tăng trưởng, khả năng trả nợ của doanh nghiệp và cá nhân được cải thiện, giảm nợ xấu.

4.2. Tác động của lãi suất thực

Lãi suất thực có tác động tích cực đến nợ xấu. Khi lãi suất tăng, chi phí vay mượn tăng, dẫn đến khả năng trả nợ giảm và nợ xấu tăng.

V. Kết luận và khuyến nghị

Nghiên cứu kết luận rằng các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, và lãi suất thực có ảnh hưởng đáng kể đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Các nhà quản lý và hoạch định chính sách cần lưu ý đến các yếu tố này để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo sự ổn định của ngành ngân hàng.

5.1. Hạn chế của nghiên cứu

Nghiên cứu chỉ tập trung vào giai đoạn 2011-2016 và sử dụng dữ liệu từ 17 ngân hàng thương mại. Cần mở rộng phạm vi nghiên cứu để có kết quả tổng quát hơn.

5.2. Hướng nghiên cứu tương lai

Các nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào các yếu tố vi mô như quản trị nội bộ và chiến lược kinh doanh của các ngân hàng thương mại để hiểu rõ hơn về nợ xấu.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống ngân hàng thương mại giữ vai trò trung gian tín dụng huyết mạch trong nền kinh tế, đảm nhận chức năng dẫn vốn từ nơi thừa sang nơi thiếu để phục vụ đầu tư và tăng trưởng. Tuy nhiên, lịch sử kinh tế thế giới qua các cuộc khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997 và khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã chứng minh rằng sự sụp đổ hoặc hoạt động kém hiệu quả của hệ thống ngân hàng có thể kéo theo sự suy thoái nghiêm trọng của toàn bộ nền kinh tế. Tại Việt Nam, hệ thống ngân hàng được cấu trúc theo mô hình hai cấp: cấp thứ nhất là Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) với vai trò cơ quan quản lý tiền tệ; cấp thứ hai gồm các tổ chức tín dụng với trụ cột là 46 ngân hàng thương mại (gồm 4 ngân hàng thương mại nhà nước, 31 ngân hàng thương mại cổ phần, 9 ngân hàng 100% vốn nước ngoài và 2 ngân hàng liên doanh tính đến ngày 31/12/2017).

Trong giai đoạn 2011–2015, ngành ngân hàng Việt Nam đối mặt với nhiều biến động phức tạp: mặt bằng lãi suất cho vay duy trì ở mức rất cao (18% – 21%/năm), áp lực thanh khoản thường xuyên xuất hiện, đi kèm với sự biến động của tỷ giá và giá vàng. Tình trạng nợ xấu (Non-performing loans - NPLs) gia tăng nhanh chóng và trở thành vấn đề cấp bách, được ví như "cục máu đông" làm nghẽn dòng vốn tín dụng. Dù số liệu công bố chính thức năm 2011 ghi nhận tỷ lệ nợ xấu ở mức 3,07%, nhiều tổ chức quốc tế và chuyên gia độc lập ước tính con số thực tế dao động từ 10% đến 17%. Đến tháng 2/2014, hãng xếp hạng tín nhiệm Moody's ước tính nợ xấu thực tế của hệ thống ngân hàng Việt Nam chiếm ít nhất 15% tổng tài sản, cao gấp hơn 3 lần con số 4,7% được cơ quan quản lý công bố cùng thời điểm.

Trước yêu cầu cấp thiết về việc nhận diện và kiểm soát rủi ro tín dụng trong quá trình tái cơ cấu hệ thống ngân hàng theo Đề án 254 và thành lập Công ty Quản lý Tài sản của các Tổ chức Tín dụng Việt Nam (VAMC), tác giả Trần Ngọc Loan đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp nhằm làm rõ tác động của các biến số vĩ mô đến nợ xấu.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu:

• Mục tiêu nghiên cứu: Xác định mức độ và chiều hướng tác động của bốn yếu tố kinh tế vĩ mô chính (tăng trưởng GDP thực tế, lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực) đến tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
• Câu hỏi nghiên cứu: Các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam ở mức độ nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Tỷ lệ nợ xấu và các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô liên quan.
• Phạm vi không gian: 17 ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu giai đoạn 6 năm từ năm 2011 đến năm 2016, tương ứng với 102 quan sát dữ liệu bảng.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng

Nghiên cứu được xây dựng trên hệ thống lý thuyết kinh tế học tiền tệ và tài chính ngân hàng:

1. Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business Cycle Theory): Phát triển từ nghiên cứu của Modigliani và Miller (1967) cùng Mileris (2014), giải thích rằng trong pha tăng trưởng kinh tế, doanh nghiệp và cá nhân có cơ hội kinh doanh thuận lợi, nâng cao năng lực hoàn trả các khoản vay; ngược lại, khi kinh tế suy thoái, thu nhập giảm sút dẫn đến nguy cơ vỡ nợ tăng cao.
2. Lý thuyết gia tốc tài chính (Financial Accelerator Theory): Bernanke và Gertler (1995), Bernanke, Gertler và Gilchrist (1999) chỉ ra hiện tượng bất đối xứng thông tin giữa bên cho vay và bên đi vay, qua đó các cú sốc vĩ mô làm xói mòn giá trị tài sản ròng và tài sản bảo đảm, đẩy chi phí tài trợ bên ngoài tăng lên và thúc đẩy hiện tượng rủi ro đạo đức khi người vay lựa chọn các dự án mạo hiểm.
3. Lý thuyết cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ (Monetary Policy Transmission Mechanism): Mishkin (2010) và Bernanke & Gertler (1995) mô tả quá trình tác động từ các công cụ điều hành của ngân hàng trung ương thông qua các kênh lãi suất, kênh tín dụng và kênh giá tài sản đến quyết định chi tiêu, đầu tư và khả năng trả nợ của khách hàng vay.
4. Lý thuyết giảm phát nợ (Debt Deflation Theory): Irving Fisher (1933) thiết lập chuỗi tác động 9 mắt xích từ việc thanh lý nợ dẫn đến sụt giảm giá cả, suy giảm lợi nhuận, phá sản, gia tăng thất nghiệp và gây rối loạn cấu trúc lãi suất danh nghĩa - lãi suất thực.
5. Cơ chế lạm phát và rủi ro vỡ nợ: Dựa trên luận điểm của Brownbridge (1998) và Brenda Midecha Imbuga (2014) về tác động của lạm phát làm tăng tính bất định trong chi phí hoạt động của doanh nghiệp và gia tăng chi phí vốn vay.

Khái niệm và phân loại nợ xấu

Theo Cẩm nang Biên soạn Chỉ số An toàn Tài chính năm 2004 của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), khoản vay bị coi là nợ xấu khi quá hạn trả gốc hoặc lãi từ 90 ngày trở lên. Tại Việt Nam, Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN và Thông tư số 02/2013/TT-NHNN quy định phân loại nợ theo phương pháp định lượng thành 5 nhóm:

Nhóm nợ	Tên nhóm	Tiêu chí phân loại theo thời gian quá hạn và trạng thái cơ cấu
Nhóm 1	Nợ đủ tiêu chuẩn (Current)	Nợ trong hạn có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi; nợ quá hạn dưới 10 ngày.
Nhóm 2	Nợ cần chú ý (Special mentioned)	Nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu còn trong hạn.
Nhóm 3	Nợ dưới tiêu chuẩn (Sub-standard)	Nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu; nợ được miễn/giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng chi trả.
Nhóm 4	Nợ nghi ngờ (Doubtful)	Nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày; nợ cơ cấu lại lần thứ hai.
Nhóm 5	Nợ có khả năng mất vốn (Bad)	Nợ quá hạn trên 360 ngày; nợ cơ cấu lại lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên; nợ cơ cấu lại từ lần thứ ba trở lên; nợ khoanh, nợ chờ xử lý.

Ghi chú: Theo quy định, nợ xấu là các khoản nợ thuộc Nhóm 3, Nhóm 4 và Nhóm 5.

Phương pháp phân tích và nguồn dữ liệu

• Mô hình định lượng: Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng động (Dynamic Panel Data) với phương pháp ước lượng Men Mô-men Tổng quát hệ thống (System GMM) được phát triển bởi Arellano và Bond (1991), Blundell và Bond (1998). Phương pháp này cho phép kiểm soát hiện tượng nội sinh của biến độ trễ nợ xấu, đồng thời xử lý triệt để hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) và tự tương quan (Autocorrelation) mà các phương pháp truyền thống như Bình phương bé nhất thông thường (OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) hay Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) mắc phải.
• Kiểm định kỹ thuật: Sử dụng kiểm định Arellano-Bond đối với hiện tượng tự tương quan chuỗi sai số bậc 1 [AR(1)] và bậc 2 [AR(2)], kết hợp kiểm định Hansen để đánh giá tính hợp lệ của các biến công cụ (Over-identifying restrictions).
• Phần mềm xử lý: Stata phiên bản 13.
• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu vĩ mô được thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Ngân hàng Thế giới (World Bank). Dữ liệu tài chính và tỷ lệ nợ xấu của 17 ngân hàng thương mại được trích xuất từ báo cáo tài chính kiểm toán và báo cáo thường niên giai đoạn 2011–2016.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu (Introduction)

Chương mở đầu khái quát diện mạo ngành ngân hàng Việt Nam sau các mốc hội nhập lớn như Hiệp định Thương mại Song phương Việt - Mỹ năm 2001, gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) năm 2007 và việc NHNN lần đầu cấp phép cho ngân hàng 100% vốn nước ngoài năm 2008. Tác giả chỉ ra tính chất nguy hại của nợ xấu trong chu kỳ 2011–2015, giới thiệu mục tiêu phân tích 4 biến vĩ mô, phạm vi khảo sát 17 ngân hàng (102 quan sát), phương pháp GMM và cấu trúc tổng thể gồm 5 chương.

Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm (Literature Review)

Chương 2 trình bày chi tiết 5 khung lý thuyết kinh tế (chu kỳ kinh doanh, gia tốc tài chính, truyền dẫn chính sách tiền tệ, giảm phát nợ và lý thuyết lạm phát). Tác giả định nghĩa chi tiết biến phụ thuộc (tỷ lệ nợ xấu theo tiêu chuẩn 90 ngày của IMF và Thông tư 02/2013/TT-NHNN) cùng các biến giải thích vĩ mô gồm tăng trưởng GDP thực tế, lạm phát (đo lường bằng chỉ số CPI), tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực.

Chương này cũng tổng hợp bức tranh thực nghiệm phong phú từ các nghiên cứu quốc tế (Salas & Saurina 2002; Fofack 2005; Quagliariello 2007; Khemraj & Pasha 2009; Louzis 2010; Nkusu 2011; Mileris 2012; Inekwe & Murumba 2013; Messai & Jouini 2013; Warue 2013; Fawad & Taquadus 2013; Mwangi 2014; Prasanna 2014; Muthami 2016) và các nghiên cứu tại Việt Nam (Võ Thị Ngọc Hà và cs 2014; Nguyễn Thị Hồng Vinh 2015; Đoàn Thanh Hà & Hoàng Thị Thanh Hằng 2016; Nguyễn Thụy Dương & Trần Thị Thu Hương 2016; Nguyễn Hữu Quang & Nguyễn Xuân Nhị 2017).

Tác giả	Giai đoạn nghiên cứu	GDP	Lạm phát	Thất nghiệp	Lãi suất thực
Salas & Saurina (2002)	1985–1997	(-)	-	-	-
Fofack (2005)	1993–2002	(-)	Không ý nghĩa	-	(+)
Khemraj & Pasha (2009)	1994–2004	(-)	Hỗn hợp	-	(+)
Louzis (2010)	2003–2009 (quý)	(-)	-	(+)	-
Nkusu (2011)	1998–2009	(-)	(+)	(+)	(+)
Messai & Jouini (2013)	2004–2008	(-)	-	(+)	(+)
Warue (2013)	1995–2009	(-)	(-)	-	-
Prasanna (2014)	2000–2012	(-)	(+)	Không ý nghĩa	(+)
Võ Thị Ngọc Hà và cs (2014)	2008Q4–2013Q2	(-)	Không ý nghĩa	-	-
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015)	2006–2014	(-)	(+)	-	-
Đoàn Thanh Hà & Hoàng Thị Thanh Hằng (2016)	2005–2014	(-)	(+)	-	-
Nguyễn Hữu Quang & Nguyễn Xuân Nhị (2017)	2004–2015	(+)	(+)	(-)	-

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu (Research Method)

Tác giả thiết lập 5 giả thuyết nghiên cứu và xây dựng phương trình hồi quy dữ liệu bảng động dạng tổng quát:

$$NPL_{i,t} = \beta_1 + \beta_2 L.NPL_{i,t} + \beta_3 GDP_t + \beta_4 INF_t + \beta_5 UN_t + \beta_6 RI_t + \varepsilon_{i,t}$$

Trong đó:

• $i$ đại diện cho từng ngân hàng thương mại ($i = 1, \dots, 17$), $t$ đại diện cho từng năm ($t = 2011, \dots, 2016$).
• $\beta_1$ là hằng số hồi quy; $\beta_2, \beta_3, \beta_4, \beta_5, \beta_6$ là các hệ số hồi quy cần ước lượng.
• $\varepsilon_{i,t} = \eta_i + \nu_{i,t}$, với $\eta_i$ là sai số đặc thù riêng biệt không quan sát được của từng ngân hàng và $\nu_{i,t}$ là sai số ngẫu nhiên.

Tên biến	Ký hiệu	Định nghĩa và cách tính	Nguồn dữ liệu	Dấu kỳ vọng
Nợ xấu	$NPL_{i,t}$	Tỷ lệ nợ xấu = $\frac{\text{Tổng nợ xấu (Nhóm 3+4+5)}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$	BCTC, Báo cáo thường niên	Biến phụ thuộc
Độ trễ nợ xấu	$L.NPL_{i,t}$	Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng tại năm trước ($t-1$)	BCTC, Báo cáo thường niên	(+)
Tăng trưởng GDP	$GDP_t$	Tỷ lệ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm	IMF	(-)
Lạm phát	$INF_t$	Chỉ số giá tiêu dùng bình quân (CPI) hàng năm	IMF	(+)
Thất nghiệp	$UN_t$	Tỷ lệ thất nghiệp trong lực lượng lao động từ 15 tuổi trở lên	GSO	(+)
Lãi suất thực	$RI_t$	Lãi suất thực = $\text{Lãi suất danh nghĩa} - \text{Tỷ lệ lạm phát}$	World Bank	(+)

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận (Findings and Discussion)

Chương 4 tái hiện diễn biến nợ xấu Việt Nam giai đoạn 2011–2016: năm 2011 lần đầu tiên NHNN công bố tỷ lệ nợ xấu chính thức ở mức hơn 3%; năm 2012 con số này tăng lên 4,09%. Sang năm 2013, tỷ lệ nợ xấu phân hóa rõ nét giữa các ngân hàng công bố BCTC bán niên (điển hình như SHB lên mức 9%, Navibank ở mức 6%). Tháng 7/2013, VAMC thành lập và trở thành công cụ quan trọng mua lại nợ xấu bằng trái phiếu đặc biệt (tính đến cuối tháng 7/2014, tổng nợ xấu nội bảng toàn hệ thống là 162,2 nghìn tỷ đồng, chiếm 4,11% tổng dư nợ).

Dữ liệu được kiểm định thông qua các bài kiểm định kỹ thuật trên Stata 13: kiểm định Arellano-Bond xác nhận mô hình không có hiện tượng tự tương quan sai số bậc hai [AR(2)] và kiểm định Hansen chứng minh các biến công cụ được sử dụng là hoàn toàn hợp lệ.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị (Conclusions)

Chương cuối tóm lược các phát hiện cốt lõi, đối chiếu với các mục tiêu nghiên cứu ban đầu, nêu rõ các giới hạn còn tồn tại về quy mô mẫu và gợi mở các hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng chính

Dựa trên kết quả hồi quy mô hình GMM hệ thống cho 17 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2011–2016, nghiên cứu chỉ ra:

1. Tăng trưởng GDP thực tế (GDP): Tác động ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu. Khi nền kinh tế tăng trưởng tốt, hiệu quả sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp và thu nhập của người dân được cải thiện, làm gia tăng khả năng thanh toán nợ đúng hạn và giảm nguy cơ phát sinh nợ xấu.
2. Tỷ lệ thất nghiệp (UN): Tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu. Thất nghiệp gia tăng trực tiếp làm suy giảm nguồn thu nhập của người lao động, khiến việc hoàn trả gốc và lãi cho ngân hàng gặp khó khăn.
3. Lãi suất thực (RI): Tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu. Lãi suất thực tăng cao làm tăng gánh nặng chi phí lãi vay của khách hàng, giảm khả năng cân đối dòng tiền và gia tăng tỷ lệ vỡ nợ.
4. Lạm phát (INF) và Nợ xấu năm trước (L.NPL): Không có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu trong giai đoạn khảo sát 2011–2016 tại Việt Nam.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt học thuật: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động của các yếu tố vĩ mô đối với nợ xấu ngân hàng tại một quốc gia đang phát triển trong giai đoạn tái cấu trúc tài chính, sử dụng phương pháp System GMM để khắc phục các khiếm khuyết nội sinh của mô hình tĩnh.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở khoa học để các nhà quản trị ngân hàng thương mại chủ động dự báo rủi ro tín dụng theo chu kỳ kinh tế, đồng thời hỗ trợ Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ trong việc phối hợp chính sách tiền tệ - tài khóa nhằm ổn định kinh tế vĩ mô và giảm thiểu rủi ro hệ thống.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

• Dung lượng mẫu và độ dài chuỗi thời gian: Mẫu nghiên cứu dừng lại ở 17 ngân hàng thương mại trong 6 năm (2011–2016) với 102 quan sát, chưa bao quát toàn bộ 46 ngân hàng trong hệ thống.
• Số lượng biến vĩ mô: Nghiên cứu chỉ tập trung kiểm định 4 biến vĩ mô trọng điểm, chưa tích hợp các yếu tố vĩ mô khác như tỷ giá hối đoái, cung tiền M2, cán cân thương mại hay giá bất động sản.
• Thiếu sự kết hợp biến vi mô: Mô hình chưa kết hợp đồng thời các biến đặc thù nội tại của từng ngân hàng (quy mô tài sản, tỷ lệ an toàn vốn, chất lượng quản trị, tăng trưởng tín dụng) trong cùng một phương trình hồi quy mở rộng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng khung thời gian nghiên cứu và gia tăng số lượng ngân hàng thương mại khảo sát (bao gồm cả khối ngân hàng liên doanh và nước ngoài).
• Xây dựng mô hình tích hợp đồng thời nhóm biến vĩ mô và nhóm biến vi mô đặc thù ngân hàng.
• Bổ sung các biến số vĩ mô mới như biến động tỷ giá, tăng trưởng tín dụng toàn ngành và giá tài sản.

---

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng: Cung cấp tài liệu mẫu về cấu trúc trình bày khóa luận tốt nghiệp bằng tiếng Anh, phương pháp thiết lập giả thuyết và quy trình phân tích dữ liệu bảng động.
• Người nghiên cứu định lượng: Tham khảo cách thức ứng dụng phương pháp hồi quy System GMM trên phần mềm Stata để giải quyết các khuyết tật của mô hình dữ liệu bảng.
• Cán bộ quản trị rủi ro tại các tổ chức tín dụng: Cung cấp khung tham chiếu về độ nhạy của nợ xấu trước các biến động của tăng trưởng kinh tế, lãi suất và thất nghiệp.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng phương pháp định lượng nào và tại sao không sử dụng hồi quy OLS thông thường?

Tác giả sử dụng phương pháp Ước lượng Men Mô-men Tổng quát hệ thống (System GMM) cho dữ liệu bảng động. Hồi quy OLS thông thường không phù hợp vì không kiểm soát được đặc thù riêng biệt của từng đơn vị ngân hàng (cross-section units), đồng thời dễ dẫn đến sai lệch khi dữ liệu xuất hiện hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và tính nội sinh từ biến độ trễ nợ xấu ($L.NPL$).

2. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ những nguồn nào và quy mô mẫu là bao nhiêu?

Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ 17 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 6 năm từ 2011 đến 2016 (tổng cộng 102 quan sát). Dữ liệu vĩ mô lấy từ Tổng cục Thống kê (GSO), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Ngân hàng Thế giới (World Bank); dữ liệu nợ xấu trích từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của các ngân hàng.

3. Kết quả hồi quy cho thấy những yếu tố vĩ mô nào tác động đáng kể đến nợ xấu tại Việt Nam?

Kết quả ước lượng cho thấy tăng trưởng GDP thực tế tác động ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê đến nợ xấu; trong khi đó, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại.

4. Những biến số nào trong mô hình không có ý nghĩa thống kê đối với nợ xấu?

Tỷ lệ lạm phát (INF) và tỷ lệ nợ xấu của năm trước (L.NPL) được xác định là không có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích sự biến động của nợ xấu tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011–2016.

5. Nợ xấu trong khóa luận được định nghĩa và phân loại căn cứ trên những văn bản pháp lý nào?

Khóa luận căn cứ trên tiêu chuẩn quá hạn từ 90 ngày trở lên của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN và Thông tư số 02/2013/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Nợ xấu được xác định là tổng dư nợ thuộc Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn).

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Ngọc Loan đã lượng hóa thành công tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu tại 17 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2011–2016 bằng phương pháp System GMM. Kết quả khẳng định tăng trưởng GDP giúp kiềm chế nợ xấu, trong khi tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực là các yếu tố thúc đẩy nợ xấu gia tăng, ngược lại lạm phát không thể hiện tác động rõ rệt. Công trình mang lại giá trị học thuật và thực tiễn rõ ràng cho công tác quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cũng như công tác điều hành vĩ mô của các cơ quan quản lý nhà nước.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING THE STATE BANK OF VIETNAM BANKING UNIVERSITY OF HO CHI MINH CITY TRAN NGOC LOAN MACRO DETERMINANTS ON NON-PERFORMING LOANS IN VIETNAM UNDERGRADUATE THESIS MAJOR: FINANCE – BANKING CODE: 7340201 HO CHI MINH CITY – 2018 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING THE STATE BANK OF VIETNAM BANKING UNIVERSITY OF HO CHI MINH CITY TRAN NGOC LOAN MACRO DETERMINANTS ON NON-PERFORMING LOANS IN VIETNAM UNDERGRADUATE THESIS MAJOR: FINANCE – BANKING CODE: 7340201 SUPERVISOR: MS. NGUYEN THI MY HANH HO CHI MINH CITY – 2018 i ABSTRACT The global economic history has witnessed many financial crises have stemmed from inefficient banking industry. Hence, the banking sector can be seen as the most vital determinants of development and stability of the economy. In recent years, the non-performing loan (NPL) problem of commercial banks in Vietnam has become increasingly serious, raising concerns about uncertainty surrounding the banking sector in particular and the economy in general.

Many studies have found that NPLs are determined by internal (or bank-specific) factors and external (or macroeconomic) factors. The research is carried out to investigate the macroeconomic determinants on NPLs of commercial banks in Vietnam from 2011 to 2016. Based on previous studies, this research is going to collect the potential external factors such as real GDP growth rate, inflation, unemployment and real interest rate. Dynamic panel data estimation is employed to serve the purpose of this research.

Dataset includes 17 commercial banks during the period of 6 years from 2011 to 2016. The outcome reveals that unemployment rate, GDP and real interest rate have significant influences on NPLs while inflation rate and NPL in the previous year are found to be not relevant in the case of Vietnam. ii ACKNOWLEDGEMENT First of all, I would like to express my very appreciation to my supervisor Ms. Nguyen Thi My Hanh for her sincere comments, for her patient guidance and useful critiques of this work.

Also, I would like to thank all the members of staff at High quality department of Banking University, Ho Chi Minh City. Without their assistance, this thesis would not be completed. In addition, I am very grateful to my family and friends for giving the biggest support and strength in difficult moments. iii AUTHOR’S DECLARATION I hereby confirm that this thesis entitled: “Macro determinants on non- performing loans in Vietnam”, is my own work, and none of this work has been published before submission.

Regards, Tran Ngoc Loan iv THESIS SUPERVISOR’S DECLARATION OF APPROVAL I hereby confirm that I have supervised the undergraduate thesis of Ms. Tran Ngoc Loan entitled: “Macro determinants on non-performing loans in Vietnam”. The above mentioned thesis is completed and can be submitted for public defense. Nguyen Thi My Hanh v TABLES OF CONTENTS ABSTRACT .ii AUTHOR’S DECLARATION.

iii THESIS SUPERVISOR’S DECLARATION OF APPROVAL. iv TABLES OF CONTENTS. v LIST OF ABBREVIATIONS. viii LIST OF TABLES .ix LIST OF FIGURE.

Banking sector in Vietnam. Background of the study. Research subjects and scope. Significance of the study.

Structure of the study. 8 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW. Business cycle theory. Financial accelerator theory.

Monetary policy transmission mechanism theory. Debt deflation theory. Inflation and loan default. Macro determinants of non-performing loans.

Non-performing loans. GDP growth rate. Real interest rate. 28 CHAPTER 3: RESEARCH METHOD.

Research questions and hypotheses. 35 CHAPTER 4: FINDINGS AND DISCUSSION. Overview of non-performing loans in Vietnam. Tests of specification for panel data.

Limitations of the study. Suggestions for future research. 53 APPENDIX 1: LIST OF COMMERCIAL BANKS USED IN MODEL. 57 APPENDIX 2: RESULTS OF MODEL FROM STATA 13.

58 APPENDIX 3: MACRO VARIABLES USED IN MODEL. 59 viii LIST OF ABBREVIATIONS Abbreviations Full meaning FEM Fixed Effects Model GDP Gross domestic product GMM Generalized Moments of Method GSO General Statistics Office IMF International Monetary Fund MOF Ministry of Finance NFSC National Financial Supervision Commission NPLs Non-performing loans OLS Ordinary Least Square REM Random Effects Model SBV The State Bank of Vietnam TTP Trans Pacific Strategic Economic Partnership WB World Bank WTO World Trade Agreement ix LIST OF TABLES Table 2.1 Classification of debts under quantitative method .2 Summary of literature review .1 Summary of Variables under Study .1 Summary of Descriptive Statistics .2 Summary of Estimation Result .3 Hansen & Arellano-Bond test .4 Summary of findings. 45 x LIST OF FIGURE Figure 4.1 Non-performing loan ratio of banking system from 2011 to 2016 .2 Commercial Banks selling bad debts to VAMC in 2014. Banking sector in Vietnam It can be denied that banking industry plays a vital role in the financial system as well as the economy of any country.

Banks operates as intermediation function in that they collect money from those who have excess and lend it to others who need it for their investment. Leading credit to borrowers is one mean by which banks contribute to the growth of a country. Advancing credit facilities is a vital role of banking sector. Besides, commercial banks also act as a channel to carry out the State Bank‟s monetary policy and the government‟s policies.

Based on global economic history, most of economic crises such as Asian financial crisis in 1997 or global financial crisis in 2008 were consequence of poor and failed financial system. Financial crisis in 1997 started from Thailand then spread to neighboring countries as a result of economic bubble and inefficient banking industry. The global financial crisis in 2008 resulted from the collapse of Lehman Brother (1985 – 2008) in the United States (U.S) was an obvious evidence for the risk of a poor financial regulation. Therefore, the banking sector can be seen as the most vital determinants of the development and stability of the economy.

The good performance of banking sector will boost the growth of economy especially developing countries whiles its failures will put the whole economy in a potential crisis. In Vietnam, there are two tiers in banking sector. The first one is the State Bank of Vietnam (SBV) which is the main financial regulatory agency. The second one consists of commercial banks, financial companies, credit co-operatives, people‟s credit funds and insurances companies.

The main activity driving banking system is commercial banks. Vietnam‟s banking system has 46 commercial banks concluded: 4 2 state-owed banks; 31 joint-stock commercial banks; 9 foreign banks and 2 joint- venture banks.1 Since established, banking system has changed in operations as well as policies. In the early of 2000s, it marked a great effort of Vietnam to open up its economy to the world such as the Bilateral Trade Agreement between Vietnam and the U.S in 2001 and Vietnam‟s successful participation in the World Trade Agreement (WTO) in 2007. In 2008, SBV for the first time allowed 100% foreign-owned bank to operate in Vietnam.

Before that, only branch offices of foreign banks or joint-venture banks are allowed in Vietnam. In recent years, Vietnam‟s banking industry has shown a huge potential for foreign investment. In particularly, the government put effort to reform banking system. SBV suggested that merge and acquisition of loss making and incompetent banks would be necessary to improve efficiency within the industry.

By forcing incompetent banks to merge and acquire, SBV has increased exploitation of economies of scale and reduced burden on regulators. The International Monetary Fund, the World Bank and other international financial organizations were assisting Vietnam in the implementation of financial reforms to help ensure stability and promote the effectiveness of the banking system in Vietnam. In addition, trade agreements stimulating foreign ownership and investment is also a positive sign. Vietnam has taken part in Trans Pacific Strategic Economic Partnership (TTP) and Free Trade Agreement with different countries.

Moreover, restructuring is to standardize banking system which will be compatible and accessible to other countries. Vietnam‟s banking sector began 2015 on a positive note, with Moody‟s having upgraded the financial system from “negative” to stable in mid-December. According to the credit-rating agency, the improvement reflected the “increased stability in the 1 The State Bank of Vietnam dated 31/12/2017 3 operating environment for the banks, as well as in Vietnam‟s macroeconomic situation, and a reduction in liquidity stress in system”. Background of the study In recent years, non-performing loans (NPLs) have been a great concern of Vietnam‟s economy in general and banking sector in particular.

According to financial experts, NPLs can be seen as “a clot of blood” clogging the economy. The high rate of NPLs did not allow the growth of bank credit of Vietnam and this led to indirect impacts on implementation of the macroeconomic indicators. Many countries have experienced having a large amount of NPLs in the banking system, which impacts their economic health. The period from 2011 to 2015 is considered as one of the most difficulties and challenges period of banking sector.

In the beginning of 2011, Vietnamese banking system faced a lot of problems which led to the chaotic and uncontrollable situation. High lending interest rate (18 – 21%/year) made production difficult. The volatility of exchange rate, gold price caused market instability. In addition, liquidity stress frequently occurred.

Activities of commercial banks was risky and vulnerable. Besides, small credit institutions affected negatively on the market. In Vietnam, the banking sector is struggling with NPLs which have negative impacts on their performances as well as the country‟s economic growth. In 2011, NPL ratio was reported at 3.07% but this figure did not reflect the real level of NPLs.

In reality, NPL ratio reached over 10%, and even up to 17. The high levels of NPL also affected macroeconomic situation. Inflation rate in 2012 jumped to double digits, causing negative real interest rate. In 2014, the NPLs of Vietnamese banking system was 2.02%, ranked the fourth highest in ASEAN countries (higher than Singapore, Malaysia, and Cambodia) (Hao Thi Kim Do, Lam Khanh Chu & Phuong Minh Nguyen, 2017).

However, this indicator did not reflect real NPL ratio. In February 4 2014, Moody estimated that NPLs in the banking system was at least 15% of its total asset, more than three times SBV‟s official ratio of 4.7% at that moment. Gene Fang, Moody‟s vice-president, said “Capital remains inadequate to absorb the extent of potential losses stemming from pervasive weaknesses in asset quality”. At the same time, the agency kept “negative outlook” on Vietnam‟s banking system.

Although NPLs resolutions by government has made positive progress, outstanding and potential NPLs volume remain high, imposing risk on financial institutions‟ safety and efficiency (World Bank, 2017). It is suggested that the major concerns and challenges in managing NPLs stem from global and domestic economic slumps such as commodity cycle downturns, delay in project implementation or banks‟ recognition of stressed assets and the inability to exit these. Many studies have shown that NPLs are determined by macroeconomic and banking specific factors. According to Louzis (2010), macroeconomic variables, especially the real GDP growth rate, unemployment rate have strong effects on the level of NPLs.

Nkusu (2011) determined the negative impact of GDP on NPL ratio and positive influences of unemployment rate, inflation and real interest rate on NPLs.Then, the studies of Ahlem Salma Messai and Fathi Jouini (2013) and Prasana (2014) found the significant inverse relationship between growth rate in GDP and NPLs. In addition, Prasana (2014) also showed the positive impact of inflation on NPLs. The study of Nguyen Thi Hong Vinh (2015) gave the same result. However, there are some studies showed different results of the relationship between macroeconomic factors and the level of NPLs.

Because of the increasing NPLs in Vietnam, the author chooses the thesis topic “Macro determinants on non-performing loans in Vietnam”. The study will examine the effects of macroeconomic factors on NPL during the difficult period of Vietnam‟s 5 banking system 2011 – 2016 and suggest some recommendations for bank managers and policy makers.