Các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu tại Việt Nam

Nghiên cứu các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng thương mại tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình tài chính.

• 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. Tổng quan về nợ xấu và các yếu tố vĩ mô tại Việt Nam

Ngành ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong hệ thống tài chính và nền kinh tế của mọi quốc gia. Các ngân hàng hoạt động như một trung gian tài chính, thu hút tiền từ những người có dư và cho những người cần vốn vay để đầu tư. Việc cấp tín dụng cho người vay là một trong những cách mà ngân hàng đóng góp vào sự tăng trưởng của một quốc gia. Bên cạnh đó, các ngân hàng thương mại còn là kênh thực hiện chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước và các chính sách của chính phủ. Lịch sử kinh tế toàn cầu cho thấy hầu hết các cuộc khủng hoảng kinh tế như khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997 hay khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đều là hậu quả của hệ thống tài chính yếu kém và thất bại. Do đó, ngành ngân hàng có thể được xem là yếu tố quyết định quan trọng nhất đối với sự phát triển và ổn định của nền kinh tế. Hiệu quả hoạt động tốt của ngành ngân hàng sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, đặc biệt là các nước đang phát triển, trong khi những thất bại của nó sẽ đẩy toàn bộ nền kinh tế vào một cuộc khủng hoảng tiềm tàng. Tại Việt Nam, vấn đề nợ xấu của các ngân hàng thương mại ngày càng trở nên nghiêm trọng, làm dấy lên lo ngại về sự bất ổn xung quanh lĩnh vực ngân hàng nói riêng và nền kinh tế nói chung.

1.1. Vai trò của ngành ngân hàng trong nền kinh tế Việt Nam

Ngành ngân hàng đóng vai trò trung gian tài chính quan trọng, kết nối người gửi tiền và người vay vốn. Hoạt động cấp tín dụng của ngân hàng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Ngân hàng cũng là kênh thực thi chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước. Sự ổn định của hệ thống ngân hàng có ý nghĩa then chốt đối với sự phát triển bền vững của nền kinh tế. Theo tài liệu gốc, 'The banking sector can be seen as the most vital determinants of the development and stability of the economy.'

1.2. Thực trạng nợ xấu gia tăng và những hệ lụy tiềm ẩn

Trong những năm gần đây, nợ xấu đã trở thành mối quan tâm lớn của nền kinh tế Việt Nam nói chung và ngành ngân hàng nói riêng. Tỷ lệ nợ xấu cao làm hạn chế tăng trưởng tín dụng của ngân hàng và tác động gián tiếp đến việc thực hiện các chỉ số kinh tế vĩ mô. Nhiều quốc gia đã trải qua tình trạng nợ xấu lớn trong hệ thống ngân hàng, ảnh hưởng đến sức khỏe kinh tế của họ. Theo các chuyên gia tài chính, nợ xấu có thể được xem như “cục máu đông” làm tắc nghẽn nền kinh tế.

II. Thách thức từ yếu tố vĩ mô Ảnh hưởng đến nợ xấu ra sao

Giai đoạn từ 2011 đến 2015 được coi là một trong những giai đoạn khó khăn và thách thức nhất của ngành ngân hàng. Đầu năm 2011, hệ thống ngân hàng Việt Nam phải đối mặt với nhiều vấn đề dẫn đến tình trạng hỗn loạn và khó kiểm soát. Lãi suất cho vay cao (18 – 21%/năm) gây khó khăn cho sản xuất. Sự biến động của tỷ giá hối đoái, giá vàng gây bất ổn thị trường. Ngoài ra, tình trạng căng thẳng thanh khoản thường xuyên xảy ra. Hoạt động của các ngân hàng thương mại tiềm ẩn nhiều rủi ro và dễ bị tổn thương. Bên cạnh đó, các tổ chức tín dụng nhỏ ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường. Trong bối cảnh đó, việc xác định các yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu trở nên cấp thiết.

2.1. Giai đoạn 2011 2015 Khủng hoảng và bất ổn trong ngành ngân hàng

Giai đoạn này chứng kiến nhiều khó khăn như lãi suất cao, biến động tỷ giá, căng thẳng thanh khoản. Các ngân hàng thương mại đối mặt với nhiều rủi ro. Tình hình này làm gia tăng áp lực lên chất lượng tín dụng và làm trầm trọng thêm vấn đề nợ xấu. Theo tài liệu gốc, 'The period from 2011 to 2015 is considered as one of the most difficulties and challenges period of banking sector.'

2.2. Tác động của lạm phát và lãi suất đến khả năng trả nợ

Tỷ lệ lạm phát cao trong năm 2012 đã gây ra lãi suất thực âm, ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp và cá nhân. Sự biến động của lãi suất cũng tạo ra rủi ro cho các khoản vay, đặc biệt là các khoản vay có lãi suất thả nổi. Điều này góp phần làm gia tăng nợ xấu trong hệ thống ngân hàng.

2.3. Đánh giá thực trạng nợ xấu và so sánh với các nước ASEAN

Năm 2014, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam là 2,02%, đứng thứ tư trong các nước ASEAN (cao hơn Singapore, Malaysia và Campuchia). Tuy nhiên, chỉ số này không phản ánh đúng thực tế tỷ lệ nợ xấu. Moody's ước tính rằng nợ xấu trong hệ thống ngân hàng ít nhất là 15% tổng tài sản, gấp hơn ba lần tỷ lệ chính thức của SBV là 4,7% vào thời điểm đó.

III. Tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng thế nào đến nợ xấu tại Việt Nam

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng nợ xấu chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô và các yếu tố đặc thù của ngân hàng. Theo Louzis (2010), các biến số kinh tế vĩ mô, đặc biệt là tốc độ tăng trưởng kinh tế thực tế, tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng mạnh mẽ đến mức độ nợ xấu. Nkusu (2011) xác định tác động tiêu cực của GDP đối với tỷ lệ nợ xấu và ảnh hưởng tích cực của tỷ lệ thất nghiệp, lạm phát và lãi suất thực đối với nợ xấu. Sau đó, các nghiên cứu của Ahlem Salma Messai và Fathi Jouini (2013) và Prasana (2014) đã tìm thấy mối quan hệ nghịch đảo đáng kể giữa tốc độ tăng trưởng GDP và nợ xấu.

3.1. Mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP và khả năng trả nợ

Khi nền kinh tế tăng trưởng, doanh nghiệp có nhiều cơ hội kinh doanh và tạo ra lợi nhuận, từ đó cải thiện khả năng trả nợ. Ngược lại, khi kinh tế suy thoái, doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc duy trì hoạt động và trả nợ, dẫn đến gia tăng nợ xấu. Theo tài liệu gốc, 'GDP growth can significantly influence the borrowers‟ ability to repay loans as evidences suggest that higher GDP growth reduces NPLs ratio.'

3.2. Phân tích các nghiên cứu về tác động của tăng trưởng kinh tế

Các nghiên cứu của Salas và Saurina (2002), Quagliarllo (2007), Khemraj và Pasha (2009) đều cho thấy mối quan hệ nghịch đảo giữa tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ xấu. Điều này khẳng định vai trò quan trọng của tăng trưởng kinh tế trong việc duy trì sự ổn định của hệ thống ngân hàng.

IV. Lạm phát tỷ giá và chính sách tiền tệ Tác động đến nợ xấu

Ngoài tăng trưởng kinh tế, các yếu tố vĩ mô khác như lạm phát, tỷ giá hối đoái và chính sách tiền tệ cũng có ảnh hưởng đáng kể đến nợ xấu. Lạm phát cao có thể làm giảm sức mua của người tiêu dùng và tăng chi phí sản xuất của doanh nghiệp, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Tỷ giá hối đoái biến động có thể gây ra rủi ro cho các khoản vay bằng ngoại tệ. Chính sách tiền tệ thắt chặt có thể làm tăng lãi suất và giảm tăng trưởng tín dụng, gây khó khăn cho các doanh nghiệp và cá nhân vay vốn.

4.1. Ảnh hưởng của lạm phát đến chi phí vay vốn và khả năng trả nợ

Lạm phát làm giảm giá trị thực của tiền tệ, khiến người vay phải trả nhiều tiền hơn để mua hàng hóa và dịch vụ. Điều này có thể làm giảm khả năng trả nợ của họ, đặc biệt là những người có thu nhập cố định.

4.2. Rủi ro từ biến động tỷ giá hối đoái đối với các khoản vay ngoại tệ

Khi tỷ giá hối đoái tăng, người vay phải trả nhiều tiền Việt Nam hơn để trả nợ bằng ngoại tệ. Điều này có thể gây ra khó khăn cho các doanh nghiệp và cá nhân vay vốn bằng ngoại tệ, đặc biệt là những người không có nguồn thu bằng ngoại tệ.

4.3. Tác động của chính sách tiền tệ đến tăng trưởng tín dụng và nợ xấu

Chính sách tiền tệ thắt chặt có thể làm tăng lãi suất và giảm tăng trưởng tín dụng, gây khó khăn cho các doanh nghiệp và cá nhân vay vốn. Điều này có thể làm gia tăng nợ xấu trong hệ thống ngân hàng.

V. Giải pháp kiểm soát nợ xấu từ góc độ kinh tế vĩ mô tại Việt Nam

Để kiểm soát nợ xấu hiệu quả, cần có sự phối hợp đồng bộ giữa các chính sách kinh tế vĩ mô và các biện pháp quản lý rủi ro của ngân hàng. Chính phủ cần duy trì sự ổn định kinh tế vĩ mô, kiểm soát lạm phát, ổn định tỷ giá hối đoái và thực hiện chính sách tiền tệ linh hoạt. Các ngân hàng cần nâng cao năng lực quản lý rủi ro, thẩm định tín dụng chặt chẽ và tăng cường giám sát các khoản vay.

5.1. Vai trò của chính phủ trong việc ổn định kinh tế vĩ mô

Chính phủ đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì sự ổn định kinh tế vĩ mô thông qua các chính sách tài khóa và tiền tệ. Việc kiểm soát lạm phát, ổn định tỷ giá hối đoái và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững là những yếu tố then chốt để giảm thiểu rủi ro nợ xấu.

5.2. Nâng cao năng lực quản lý rủi ro của các ngân hàng

Các ngân hàng cần nâng cao năng lực quản lý rủi ro, thẩm định tín dụng chặt chẽ và tăng cường giám sát các khoản vay. Việc áp dụng các chuẩn mực quốc tế về quản lý rủi ro và tăng cường minh bạch thông tin là rất quan trọng.

5.3. Hoàn thiện khung pháp lý và cơ chế xử lý nợ xấu

Cần tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý và cơ chế xử lý nợ xấu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc mua bán, sáp nhập và tái cơ cấu các tổ chức tín dụng yếu kém. Việc tăng cường vai trò của VAMC và các tổ chức mua bán nợ chuyên nghiệp là cần thiết.

VI. Dự báo và ứng phó với nợ xấu Hướng đi cho Việt Nam

Việc dự báo và ứng phó kịp thời với nợ xấu là rất quan trọng để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng. Cần xây dựng các mô hình dự báo nợ xấu dựa trên các yếu tố vĩ mô và các yếu tố đặc thù của ngân hàng. Đồng thời, cần có các kế hoạch ứng phó khẩn cấp để xử lý nợ xấu khi có dấu hiệu gia tăng.

6.1. Xây dựng mô hình dự báo nợ xấu dựa trên yếu tố vĩ mô

Việc xây dựng các mô hình dự báo nợ xấu dựa trên các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, lạm phát, tỷ giá hối đoái và chính sách tiền tệ là rất quan trọng để cảnh báo sớm các rủi ro tiềm ẩn.

6.2. Kế hoạch ứng phó khẩn cấp khi nợ xấu gia tăng

Cần có các kế hoạch ứng phó khẩn cấp để xử lý nợ xấu khi có dấu hiệu gia tăng, bao gồm các biện pháp như tăng cường trích lập dự phòng, bán nợ xấu cho VAMC và tái cơ cấu các tổ chức tín dụng yếu kém.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

1. Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Ngành ngân hàng đóng vai trò trung gian tài chính then chốt trong nền kinh tế thông qua việc huy động vốn nhàn rỗi và phân bổ nguồn vốn tín dụng cho các hoạt động đầu tư, sản xuất kinh doanh, đồng thời là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước. Lịch sử kinh tế thế giới cho thấy nhiều cuộc khủng hoảng tài chính nghiêm trọng như Khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997 hay Khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 bắt nguồn từ sự yếu kém và đổ vỡ của hệ thống ngân hàng thương mại.

Tại Việt Nam, giai đoạn 2011–2015 được đánh giá là thời kỳ đầy khó khăn và thách thức đối với hệ thống ngân hàng. Đầu năm 2011, thị trường tài chính đối mặt với nhiều bất ổn: lãi suất cho vay tăng cao (18–21%/năm), tỷ giá và giá vàng biến động mạnh, căng thẳng thanh khoản thường xuyên diễn ra, và tỷ lệ lạm phát năm 2012 tăng lên mức hai con số. Trong bối cảnh đó, vấn đề nợ xấu (Non-Performing Loans - NPLs) gia tăng nhanh chóng và trở thành "cục máu đông" làm nghẽn dòng vốn tín dụng. Dù con số công bố chính thức năm 2011 là 3,07%, trên thực tế tỷ lệ nợ xấu ước tính vượt 10%, thậm chí lên đến 17%. Đến năm 2014, nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam theo một số thống kê quốc tế đứng thứ tư trong khu vực ASEAN. Nhận thức rõ tính cấp bách của vấn đề và sự chi phối của môi trường kinh tế vĩ mô đối với khả năng trả nợ của khách hàng vay vốn, tác giả Trần Ngọc Loan đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp: "Macro determinants on non-performing loans in Vietnam" (Các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu tại Việt Nam).

2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

• Mục tiêu nghiên cứu: Xác định và đánh giá mức độ tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đối với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2011–2016, tập trung vào 4 biến số vĩ mô chính: tốc độ tăng trưởng GDP thực tế, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực tế, cùng biến trễ nợ xấu năm trước.
• Câu hỏi nghiên cứu: Các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng ở mức độ nào đến tỷ lệ nợ xấu tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam? ("To what extents do macroeconomic factors influence on NPLs in Vietnam?").

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Nợ xấu và các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến tỷ lệ nợ xấu.
• Phạm vi không gian: 17 ngân hàng thương mại cổ phần hoạt động tại Việt Nam.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 6 năm từ năm 2011 đến năm 2016 (tạo thành bộ dữ liệu bảng gồm 102 quan sát).

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

1. Khung lý thuyết và cơ sở pháp lý

Khóa luận vận dụng 5 lý thuyết kinh tế nền tảng để giải thích cơ chế tác động của các biến vĩ mô lên chất lượng tín dụng:

• Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business cycle theory): Được phát triển từ mô hình chu kỳ kinh tế và tiêu dùng (Modigliani & Miller, 1967; Mileris, 2014). Trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế, doanh nghiệp và cá nhân có cơ hội kinh doanh thuận lợi, thu nhập gia tăng giúp nâng cao năng lực trả nợ, từ đó làm giảm nợ xấu. Ngược lại, khi suy thoái, áp lực tài chính gia tăng khiến tỷ lệ nợ xấu tăng cao.
• Lý thuyết gia tốc tài chính (Financial accelerator theory): Bernanke & Gertler (1995) chỉ ra rằng các cú sốc kinh tế nhỏ có thể khuếch đại tác động tiêu cực lên hoạt động vay mượn thông qua giá trị tài sản ròng và phí bù tài chính ngoại sinh (external finance premium), thúc đẩy hành vi chấp nhận rủi ro và làm tăng nguy cơ vỡ nợ.
• Lý thuyết cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ (Monetary policy transmission mechanism theory): Mishkin (2010) và Bernanke & Gertler (1995) giải thích cách thức các quyết định chính sách tiền tệ tác động qua kênh lãi suất, kênh tín dụng và kênh giá tài sản, từ đó làm thay đổi dòng tiền, chi phí vay vốn và khả năng hoàn trả nợ của bên đi vay.
• Lý thuyết giảm phát do nợ (Debt deflation theory): Irving Fisher (1933) phân tích chuỗi 9 phản ứng dây chuyền sau khi bong bóng nợ vỡ, dẫn đến làn sóng bán tháo tài sản, thu hẹp tiền gửi, sụt giảm giá cả, suy giảm lợi nhuận, gia tăng thất nghiệp và làm lãi suất thực tế tăng vọt.
• Lý thuyết lạm phát và vỡ nợ (Inflation and loan default): Brownbridge (1998) và Brenda Midecha Imbuga (2014) phân tích tác động kép của lạm phát: làm biến động lợi nhuận doanh nghiệp, gây khó khăn cho công tác thẩm định tín dụng của ngân hàng và thúc đẩy lãi suất danh nghĩa tăng, dẫn tới nguy cơ mất khả năng thanh toán.

Về cơ sở pháp lý và định nghĩa nợ xấu tại Việt Nam, khóa luận căn cứ vào:

• Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN: 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; xác định nợ xấu là các khoản nợ thuộc nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5.
• Thông tư số 02/2013/TT-NHNN: Quy định phân loại tài sản có theo phương pháp định lượng gồm 5 nhóm nợ:

Nhóm nợ	Tên phân nhóm	Tiêu chí định lượng chính
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 được đánh giá có khả năng thu hồi đầy đủ.
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 quá hạn dưới 30 ngày; nợ được miễn/giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng 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 từ 30 ngày đến 90 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ 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 lần thứ hai quá hạn; nợ cơ cấu lại từ lần thứ ba trở lên; nợ khoanh chờ xử lý.

2. Phương pháp nghiên cứu và mô hình thực nghiệm

Khóa luận sử dụng phương pháp định lượng trên dữ liệu bảng động (Dynamic Panel Data):

• Mô hình ước lượng: Phương pháp Ước lượng Menppen tổng quát hệ thống (System GMM) theo Arellano & Bond (1991) và Blundell & Bond (1998). Mô hình GMM được lựa chọn thay thế cho các phương pháp OLS gộp, Mô hình Tác động cố định (FEM) và Mô hình Tác động ngẫu nhiên (REM) nhằm kiểm soát hiện tượng nội sinh của biến trễ nợ xấu ($L.NPL$), khắc phục triệt để hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) và tự tương quan chuỗi (Autocorrelation).
• Kiểm định chẩn đoán: Kiểm định Arellano-Bond đối với tự tương quan sai số bậc nhất AR(1) và bậc hai AR(2); Kiểm định Sargan/Hansen về tính hợp lệ của biến công cụ ngoại sinh (Over-identifying restrictions).
• Phương trình hồi quy tổng quát: $$NPL_{it} = \beta_1 + \beta_2 NPL_{i,t-1} + \beta_3 GDP_t + \beta_4 INF_t + \beta_5 UN_t + \beta_6 RI_t + \varepsilon_{it}$$ Trong đó: $\varepsilon_{it} = \eta_i + \nu_{it}$ ($\eta_i$ là tác động riêng lẻ cố định không quan sát được của từng ngân hàng, $\nu_{it}$ là sai số ngẫu nhiên).

3. Nguồn dữ liệu và định nghĩa biến số

Ký hiệu biến	Tên biến số	Vai trò	Công thức / Đo lường	Nguồn dữ liệu	Dấu kỳ vọng
NPL	Tỷ lệ nợ xấu	Biến phụ thuộc	$\frac{\text{Nợ nhóm 3 + Nợ nhóm 4 + Nợ nhóm 5}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}} \times 100%$	Báo cáo tài chính, Báo cáo thường niên 17 NHTM	—
L.NPL	Nợ xấu trễ bậc 1	Biến độc lập	Tỷ lệ nợ xấu của năm liền trước ($NPL_{t-1}$)	Tính toán từ BCTC ngân hàng	$(+)$
GDP	Tăng trưởng GDP thực	Biến độc lập	$\frac{\text{Real GDP}t - \text{Real GDP}{t-1}}{\text{Real GDP}_{t-1}} \times 100%$	Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF)	$(-)$
INF	Tỷ lệ lạm phát	Biến độc lập	Tỷ lệ phần trăm thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng (CPI)	Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF)	$(+)$
UN	Tỷ lệ thất nghiệp	Biến độc lập	$\frac{\text{Số người thất nghiệp}}{\text{Tổng lực lượng lao động}} \times 100%$	Tổng cục Thống kê (GSO)	$(+)$
RI	Lãi suất thực tế	Biến độc lập	Lãi suất danh nghĩa trừ đi Tỷ lệ lạm phát	Ngân hàng Thế giới (World Bank)	$(+)$

---

Nội dung chính theo từng chương

Chapter 1: Introduction (Mở đầu)

Chương này tổng quan về vai trò huyết mạch của hệ thống ngân hàng thương mại trong nền kinh tế Việt Nam gồm 2 cấp (Ngân hàng Nhà nước và các tổ chức tín dụng với 46 NHTM: 4 ngân hàng quốc doanh, 31 NHTM cổ phần, 9 ngân hàng 100% vốn nước ngoài và 2 ngân hàng liên doanh tính đến 31/12/2017). Tác giả trình bày tính cấp thiết của đề tài trong giai đoạn tái cơ cấu 2011–2016, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu (17 NHTM giai đoạn 2011–2016) và cấu trúc 5 chương của khóa luận.

Chapter 2: Literature Review (Tổng quan nghiên cứu)

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về nợ xấu, phân tích tác động tiêu cực của nợ xấu đến chi phí hoạt động, quy mô vốn chủ sở hữu, thanh khoản của ngân hàng và sự ổn định kinh tế vĩ mô. Tác giả trình bày định nghĩa, các tiêu chí phân loại nợ theo quy định quốc tế và Việt Nam (Thông tư 02/2013/TT-NHNN).

Chương này cũng tổng hợp chi tiết các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong nước và quốc tế về mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô và nợ xấu:

Tác giả (Năm công bố)	Giai đoạn nghiên cứu	Địa bàn / Mẫu nghiên cứu	Tác động của GDP	Tác động của INF	Tác động của UN	Tác động của RI
Salas & Saurina (2002)	1985–1997	Tây Ban Nha	Âm $(-)$	—	—	—
Fofack (2005)	1993–2002	Châu Phi cận Sahara	Âm $(-)$	Không có ý nghĩa	—	Dương $(+)$
Quagliariello (2007)	1985–2002	Ý (207 trung gian tài chính)	Âm $(-)$	—	—	Dương $(+)$
Khemraj & Pasha (2009)	1994–2004	Guyana	Âm $(-)$	Hỗn hợp	—	Dương $(+)$
Louzis (2010)	2003–2009 (quý)	Hy Lạp (9 ngân hàng lớn)	Âm $(-)$	—	Dương $(+)$	—
Nkusu (2011)	1998–2009	26 nền kinh tế phát triển	Âm $(-)$	Dương $(+)$	Dương $(+)$	Dương $(+)$
Ahlem Messai & Fathi Jouini (2013)	2004–2008	Ý, Hy Lạp, Tây Ban Nha (85 ngân hàng)	Âm $(-)$	—	Dương $(+)$	Dương $(+)$
Warue (2013)	1995–2009	Kenya (NHTM)	Âm $(-)$	Âm $(-)$	—	—
Prasanna (2014)	2000–2012	Ấn Độ (31 ngân hàng)	Âm $(-)$	Dương $(+)$	Không có ý nghĩa	Dương $(+)$
Võ Thị Ngọc Hà và cs (2014)	2008Q4–2013Q2	Việt Nam	Âm $(-)$	Không có ý nghĩa	—	—
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015)	2006–2014	Việt Nam	Âm $(-)$	Dương $(+)$	—	—
Đoàn Thanh Hà & Hoàng Thị Thanh Hằng (2016)	2005–2014	Việt Nam (29 NHTM)	Âm $(-)$	Dương $(+)$	—	—
Nguyễn Thụy Dương & Trần Thị Thu Hương (2016)	2006–2014	Việt Nam (20 NHTM)	Dương $(+)$	—	—	Dương $(+)$
Nguyễn Hữu Quang & Nguyễn Xuân Nhi (2017)	2004–2015	Việt Nam (5 NHTM)	Dương $(+)$	Dương $(+)$	Âm $(-)$	—

Chapter 3: Research Method (Phương pháp nghiên cứu)

Chương 3 thiết lập 5 giả thuyết nghiên cứu cụ thể:

• Giả thuyết H1: Nợ xấu năm trước ($L.NPL$) có mối quan hệ đồng biến với nợ xấu năm hiện tại.
• Giả thuyết H2: Tăng trưởng GDP thực tế ($GDP$) có mối quan hệ nghịch biến với tỷ lệ nợ xấu.
• Giả thuyết H3: Tỷ lệ lạm phát ($INF$) có mối quan hệ đồng biến với tỷ lệ nợ xấu.
• Giả thuyết H4: Tỷ lệ thất nghiệp ($UN$) có mối quan hệ đồng biến với tỷ lệ nợ xấu.
• Giả thuyết H5: Lãi suất thực tế ($RI$) có mối quan hệ đồng biến với tỷ lệ nợ xấu.

Tác giả giải thích chi tiết lý do ứng dụng ước lượng System GMM (giải quyết các vi phạm về nội sinh và tự tương quan của OLS/FEM/REM), quy trình thu thập 102 quan sát từ 17 NHTM và định dạng các công thức tính toán biến số.

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

Chương 4 mở đầu bằng việc phân tích bức tranh toàn cảnh nợ xấu tại Việt Nam giai đoạn 2011–2016:

• Năm 2012, tỷ lệ nợ xấu công bố chính thức là 4,09%, trong khi ước tính theo chuẩn quốc tế của các tổ chức độc lập (Fitch Ratings, Khối Nghiên cứu Kinh tế Maritime Bank) lên tới hơn 10% (trên 10 tỷ USD, tương đương gần 10% GDP).
• Năm 2013, có thời điểm tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống được ước tính lên tới 23%. Báo cáo tài chính bán niên 2013 của 15 NHTM cho thấy SHB có tỷ lệ nợ xấu cao nhất (9%), tiếp theo là Navibank (6%).
• Sự ra đời của Công ty Quản lý Tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) vào tháng 7/2013 theo Đề án 254 đóng vai trò công cụ xử lý nợ xấu thông qua phát hành trái phiếu đặc biệt. Tính đến cuối tháng 7/2014, tổng nợ xấu nội bảng là 162,2 nghìn tỷ VND (chiếm 4,11% tổng dư nợ).

Tiếp đó, chương trình bày kết quả ước lượng mô hình dữ liệu bảng động qua phần mềm Stata 13, các kiểm định Hansen và Arellano-Bond, cùng các phân tích chuyên sâu về sự phù hợp hoặc khác biệt giữa kết quả thực nghiệm với các giả thuyết ban đầu.

Chapter 5: Conclusions (Kết luận và kiến nghị)

Chương cuối cùng tổng kết các phát hiện thực nghiệm, thảo luận các hạn chế về quy mô mẫu dữ liệu, đồng thời gợi mở các hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

---

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả thực nghiệm chính

Từ kết quả hồi quy mô hình System GMM trên mẫu 17 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011–2016, các kết luận thực nghiệm được rút ra:

• Tăng trưởng GDP thực tế (GDP): Có tác động nghịch biến $(-)$ có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu. Kết quả này phù hợp với Lý thuyết chu kỳ kinh doanh và đa số nghiên cứu quốc tế (Salas & Saurina, 2002; Louzis, 2010; Nkusu, 2011) cũng như tại Việt Nam (Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2015; Đoàn Thanh Hà & Hoàng Thị Thanh Hằng, 2016).
• Tỷ lệ thất nghiệp (UN): Có tác động đồng biến $(+)$ có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu. Khi thất nghiệp tăng, thu nhập của người lao động sụt giảm, làm suy giảm trực tiếp năng lực hoàn trả các khoản vay ngân hàng.
• Lãi suất thực tế (RI): Có tác động đồng biến $(+)$ có ý nghĩa thống kê đến nợ xấu. Lãi suất thực tế cao làm gia tăng gánh nặng chi phí lãi vay đối với bên đi vay, đặc biệt trong khu vực doanh nghiệp tư nhân, dẫn đến gia tăng nguy cơ vỡ nợ.
• Tỷ lệ lạm phát (INF) và Nợ xấu trễ năm trước (L.NPL): Kết quả ước lượng cho thấy hai biến số này không có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2011–2016 tại Việt Nam.

2. Đóng góp của đề tài

• Khóa luận bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động của các biến số vĩ mô lên nợ xấu trong giai đoạn tái cơ cấu hệ thống ngân hàng đặc biệt phức tạp (2011–2016).
• Áp dụng phương pháp ước lượng dữ liệu bảng động System GMM nhằm xử lý các khuyết tật mô hình (nội sinh, phương sai thay đổi), mang lại độ tin cậy thống kê cao hơn so với các mô hình hồi quy tĩnh truyền thống (OLS, FEM, REM).
• Cung cấp cơ sở dữ liệu định lượng phục vụ công tác quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại và hoạch định chính sách kinh tế vĩ mô của cơ quan quản lý.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế của nghiên cứu:
  • Mẫu dữ liệu chỉ bao gồm 17 ngân hàng thương mại trong khoảng thời gian 6 năm (2011–2016) với 102 quan sát, chưa bao quát toàn bộ 46 ngân hàng trong hệ thống do giới hạn về tính sẵn có và minh bạch của dữ liệu nợ xấu công bố.
  • Mô hình tập trung chủ yếu vào nhóm nhân tố kinh tế vĩ mô bên ngoài, chưa tích hợp đồng thời các biến số đặc thù nội tại của từng ngân hàng (quy mô tài sản, tỷ lệ an toàn vốn CAR, hiệu quả quản lý chi phí, tốc độ tăng trưởng tín dụng riêng lẻ).
• Hướng nghiên cứu tiếp:
  • Mở rộng khung thời gian nghiên cứu và gia tăng số lượng ngân hàng trong mẫu khảo sát khi dữ liệu công bố hoàn thiện hơn.
  • Kết hợp đồng thời mô hình đa nhân tố gồm cả biến số vĩ mô và các biến số vi mô đặc thù ngân hàng (bank-specific variables) để đánh giá toàn diện các nguồn gốc phát sinh nợ xấu.

---

Giá trị tham khảo

• Đối với sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng: Khóa luận là tài liệu tham khảo chuẩn mực về cấu trúc một đề tài nghiên cứu định lượng, phương pháp xây dựng khung lý thuyết, quy trình xử lý dữ liệu bảng động và kỹ thuật ước lượng mô hình System GMM trên phần mềm Stata.
• Đối với các nhà nghiên cứu về rủi ro tín dụng: Bảng tổng hợp tài liệu tổng quan (Chương 2) và hệ thống kiểm định mô hình (Chương 3, Chương 4) cung cấp tài liệu đối sánh phong phú về các biến số vĩ mô tác động tới nợ xấu tại các thị trường đang phát triển.
• Đối với nhà quản trị ngân hàng và nhà hoạch định chính sách: Cung cấp góc nhìn thực chứng về mức độ nhạy cảm của nợ xấu trước biến động của chu kỳ kinh tế, thất nghiệp và lãi suất thực tế nhằm chủ động xây dựng bộ đệm dự phòng rủi ro tín dụng.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình kinh tế lượng nào và tại sao lại chọn mô hình đó?

Khóa luận sử dụng phương pháp ước lượng Menppen tổng quát hệ thống (System GMM) trên dữ liệu bảng động. Phương pháp này được lựa chọn vì các mô hình truyền thống như OLS, FEM và REM gặp phải hiện tượng nội sinh (do có biến trễ của nợ xấu), hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, làm chệch kết quả ước lượng. GMM giúp xử lý triệt để các vấn đề này.

2. Mẫu nghiên cứu thực nghiệm của đề tài gồm bao nhiêu ngân hàng và trong giai đoạn nào?

Mẫu nghiên cứu gồm 17 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 6 năm từ năm 2011 đến năm 2016, tạo ra tổng cộng 102 quan sát.

3. Những biến số kinh tế vĩ mô nào có ý nghĩa thống kê tác động đến nợ xấu tại Việt Nam theo kết quả nghiên cứu?

Theo kết quả hồi quy GMM, có 3 biến vĩ mô tác động có ý nghĩa thống kê đến nợ xấu:

• Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế (tác động nghịch biến).
• Tỷ lệ thất nghiệp (tác động đồng biến).
• Lãi suất thực tế (tác động đồng biến).

4. Biến lạm phát (INF) và nợ xấu trễ ($L.NPL$) có tác động như thế nào đến nợ xấu trong mô hình?

Kết quả ước lượng thực nghiệm cho thấy biến tỷ lệ lạm phát (INF) và biến nợ xấu trễ năm trước ($L.NPL$) không có ý nghĩa thống kê (not statistically significant / not relevant) đối với tỷ lệ nợ xấu của 17 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011–2016.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Macro determinants on non-performing loans in Vietnam" của tác giả Trần Ngọc Loan đã thực hiện nghiên cứu thực nghiệm có hệ thống về tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến nợ xấu của 17 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2011–2016 bằng mô hình bảng động System GMM. Kết quả khẳng định tăng trưởng GDP thực tế giúp làm giảm nợ xấu, trong khi tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực tế làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu. Công trình là tài liệu tham khảo học thuật giá trị về mặt lý luận, phương pháp định lượng và thực tiễn quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng.

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.