Luận văn Thạc sĩ: macro determinants on non performing loans of commercial

Nghiên cứu các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam. Phân tích mối quan hệ giữa kinh tế và chất lượng tín dụng.

• Tác giả: Trần Ngọc Loan
• Người hướng dẫn: Ms. Nguyễn Thị Mỹ Hạnh
• 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

Tóm tắt

I. Toàn cảnh nợ xấu ngân hàng Việt Nam và các yếu tố vĩ mô

Nợ xấu, hay non-performing loans (NPLs), luôn là một trong những thách thức lớn nhất đối với sự ổn định tài chính của bất kỳ quốc gia nào. Tại Việt Nam, đặc biệt trong giai đoạn 2011-2016, vấn đề nợ xấu ngân hàng thương mại đã trở thành mối lo ngại sâu sắc, ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe của toàn bộ nền kinh tế. Luận văn "Macro determinants on non performing loans of commercial banks in vietnam" cung cấp một góc nhìn phân tích định lượng sâu sắc về mối quan hệ phức tạp này. Giai đoạn nghiên cứu này được xem là thời kỳ đầy khó khăn của khu vực ngân hàng Việt Nam, khi hệ thống phải đối mặt với áp lực tái cấu trúc, xử lý các khoản vay tồn đọng và chịu tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đầy biến động. Các yếu tố này, bao gồm tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất, được xác định là những macroeconomic determinants chính, có khả năng định hình mức độ rủi ro tín dụng (credit risk) trong hệ thống. Việc hiểu rõ cơ chế tác động của các biến số này không chỉ là một bài toán học thuật mà còn mang ý nghĩa thực tiễn to lớn, giúp các nhà hoạch định chính sách và quản trị ngân hàng đưa ra những quyết định sáng suốt để bảo vệ sự an toàn của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Nghiên cứu này tập trung vào việc làm sáng tỏ mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố, sử dụng các phương pháp kinh tế lượng hiện đại để đưa ra những bằng chứng xác thực và đáng tin cậy.

1.1. Định nghĩa nợ xấu Non Performing Loans NPLs

Theo định nghĩa của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), một khoản vay được coi là nợ xấu (NPLs) khi các khoản thanh toán lãi và/hoặc gốc quá hạn từ 90 ngày trở lên. Tại Việt Nam, theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN và sau này là Thông tư 02/2013/TT-NHNN, nợ xấu được phân loại vào các nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), 4 (nợ nghi ngờ) và 5 (nợ có khả năng mất vốn). Tỷ lệ NPLs trên tổng dư nợ là chỉ số quan trọng để đánh giá chất lượng tín dụng của một tổ chức tín dụng. Sự gia tăng của chỉ số này cho thấy rủi ro trong hoạt động cho vay đang tăng cao, có thể làm giảm lợi nhuận, bào mòn vốn chủ sở hữu và đe dọa thanh khoản của ngân hàng.

1.2. Bối cảnh hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

Giai đoạn 2011-2016 là một thời kỳ đầy thử thách đối với hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Bắt đầu từ năm 2011, hệ thống phải đối mặt với tình trạng thanh khoản căng thẳng, lãi suất cho vay cao (18-21%/năm), và tỷ giá biến động mạnh. Tỷ lệ nợ xấu được báo cáo chính thức ở mức 3.07% vào năm 2011 nhưng con số thực tế được các tổ chức quốc tế như Moody's ước tính cao hơn nhiều, có thể lên đến 15% tổng tài sản. Chính phủ đã có những nỗ lực cải cách mạnh mẽ, tiêu biểu là việc thành lập Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) vào năm 2013 để mua lại nợ xấu, giúp làm sạch bảng cân đối kế toán của các ngân hàng.

II. Thách thức từ nợ xấu và tác động của kinh tế vĩ mô

Nợ xấu được ví như “cục máu đông” làm tắc nghẽn dòng chảy tín dụng của nền kinh tế. Một tỷ lệ NPLs cao gây ra những hệ lụy nghiêm trọng. Đối với các ngân hàng, nó làm giảm lợi nhuận do phải tăng chi phí trích lập dự phòng rủi ro, giảm hiệu quả hoạt động và bào mòn vốn. Về lâu dài, nó có thể gây mất lòng tin của công chúng, dẫn đến rủi ro thanh khoản và thậm chí là sự sụp đổ của ngân hàng. Đối với nền kinh tế, nợ xấu làm hạn chế khả năng cung ứng vốn của ngân hàng cho các doanh nghiệp, kìm hãm đầu tư và sản xuất. Những thách thức này càng trở nên phức tạp hơn dưới ảnh hưởng của các biến vĩ mô. Một môi trường kinh tế bất ổn với tăng trưởng GDP chậm lại, tỷ lệ lạm phát cao, tỷ lệ thất nghiệp gia tăng và lãi suất biến động sẽ trực tiếp làm suy yếu khả năng trả nợ của người đi vay. Nghiên cứu của Nkusu (2011) đã chỉ ra rằng các cú sốc kinh tế vĩ mô có thể làm gia tăng đáng kể rủi ro tín dụng. Do đó, việc xác định rõ macroeconomic factors nào có ảnh hưởng mạnh nhất đến nợ xấu ngân hàng thương mại tại Việt Nam là nhiệm vụ cấp thiết để xây dựng các kịch bản ứng phó và đảm bảo ổn định tài chính.

2.1. Rủi ro tín dụng credit risk và gánh nặng nợ xấu

Gánh nặng nợ xấu là biểu hiện rõ ràng nhất của rủi ro tín dụng (credit risk) không được quản lý hiệu quả. Khi một lượng lớn các khoản vay không thể thu hồi, các ngân hàng phải đối mặt với việc suy giảm tài sản và lợi nhuận. Berger & DeYoung (1997) chỉ ra rằng tỷ lệ NPLs cao làm giảm hiệu quả chi phí của ngân hàng do phải tăng cường các hoạt động giám sát, xử lý và thu hồi nợ. Hơn nữa, nợ xấu còn ảnh hưởng tiêu cực đến vốn của ngân hàng, khiến họ trở nên thận trọng hơn trong việc cấp tín dụng mới, từ đó gây ra hiệu ứng thắt chặt tín dụng trong toàn nền kinh tế.

2.2. Biến động các chỉ số kinh tế vĩ mô chính tại Việt Nam

Trong giai đoạn 2011-2016, Việt Nam trải qua nhiều biến động kinh tế vĩ mô. Tỷ lệ lạm phát đạt đỉnh ở mức hai con số vào năm 2012, gây ra lãi suất thực âm. Tăng trưởng GDP có dấu hiệu chậm lại trong những năm đầu của giai đoạn trước khi phục hồi. Tỷ lệ thất nghiệp cũng là một chỉ số đáng quan tâm, phản ánh sức khỏe của thị trường lao động và thu nhập của người dân. Các macroeconomic determinants này tạo ra một môi trường kinh doanh đầy bất định, trực tiếp ảnh hưởng đến dòng tiền và khả năng trả nợ của cả doanh nghiệp và cá nhân, là nguyên nhân sâu xa dẫn đến sự gia tăng của nợ xấu.

III. Top 4 lý thuyết kinh tế giải thích tác động vĩ mô đến NPLs

Để hiểu rõ bản chất của mối liên hệ giữa các biến số vĩ mô và nợ xấu, việc xem xét các cơ sở lý thuyết về nợ xấu là vô cùng cần thiết. Các lý thuyết kinh tế kinh điển cung cấp một khung phân tích vững chắc để giải thích tại sao và làm thế nào các điều kiện kinh tế thay đổi lại ảnh hưởng đến chất lượng danh mục tín dụng của ngân hàng. Đầu tiên, Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business Cycle Theory) cho rằng trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng, thu nhập và lợi nhuận của doanh nghiệp và cá nhân cải thiện, giúp họ dễ dàng trả nợ hơn, từ đó làm giảm NPLs. Ngược lại, khi kinh tế suy thoái, tình hình trở nên tồi tệ hơn. Thứ hai, Lý thuyết gia tốc tài chính (Financial Accelerator Theory) của Bernanke và Gertler (1995) giải thích rằng một cú sốc kinh tế nhỏ có thể được khuếch đại thành những ảnh hưởng lớn đến hoạt động cho vay. Khi kinh tế đi xuống, giá trị tài sản ròng của người đi vay giảm, làm tăng phí bảo hiểm rủi ro tài chính bên ngoài và khiến việc vay vốn trở nên khó khăn và đắt đỏ hơn. Thứ ba, Cơ chế lan truyền chính sách tiền tệ (Monetary Policy Transmission Mechanism) cho thấy các hành động của ngân hàng trung ương, như thay đổi lãi suất hay cung tiền M2, sẽ tác động đến các chỉ số kinh tế vĩ mô khác, từ đó ảnh hưởng gián tiếp đến khả năng trả nợ của người vay. Cuối cùng, Lý thuyết giảm phát nợ (Debt Deflation Theory) của Irving Fisher (1933) cảnh báo rằng trong thời kỳ giảm phát, gánh nặng nợ thực tế tăng lên, dẫn đến một vòng xoáy phá sản và vỡ nợ.

3.1. Lý thuyết chu kỳ kinh doanh và ảnh hưởng đến nợ xấu

Lý thuyết này do Modigliani và Miller (1967) phát triển, liên kết trực tiếp sự bùng nổ và suy thoái của nền kinh tế với sự ổn định của hệ thống ngân hàng. Tăng trưởng GDP cao thường đi kèm với cơ hội kinh doanh tốt hơn và thu nhập gia tăng, làm giảm tỷ lệ vỡ nợ. Ngược lại, một cuộc suy thoái kinh tế sẽ làm tăng tỷ lệ thất nghiệp, giảm lợi nhuận doanh nghiệp và khiến người vay gặp khó khăn trong việc thực hiện nghĩa vụ nợ, dẫn đến NPLs tăng. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm như của Salas và Saurina (2002) đã xác nhận mối quan hệ nghịch biến này.

3.2. Cơ chế lan truyền chính sách tiền tệ và rủi ro tín dụng

Chính sách tiền tệ, thông qua các công cụ như lãi suất và cung tiền M2, ảnh hưởng đến nền kinh tế qua nhiều kênh khác nhau. Kênh lãi suất tác động trực tiếp đến chi phí vay vốn. Khi ngân hàng trung ương tăng lãi suất chính sách, lãi suất cho vay thương mại cũng tăng theo, làm tăng gánh nặng trả nợ cho người đi vay và do đó làm tăng rủi ro tín dụng. Kênh tín dụng lại tập trung vào sự thay đổi trong khả năng và mức độ sẵn sàng cho vay của ngân hàng, vốn cũng bị ảnh hưởng bởi các điều kiện kinh tế vĩ mô.

IV. Phương pháp phân tích các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng nợ xấu

Để điều tra tác động của yếu tố vĩ mô đến nợ xấu một cách khoa học, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng dựa trên dữ liệu bảng (panel data). Dữ liệu này kết hợp thông tin chuỗi thời gian (2011-2016) và không gian chéo (17 ngân hàng thương mại Việt Nam), cho phép kiểm soát các yếu tố đặc thù không quan sát được của từng ngân hàng và cung cấp kết quả ước lượng hiệu quả hơn. Mô hình nghiên cứu được xây dựng dưới dạng mô hình động, bao gồm biến trễ của chính tỷ lệ NPLs làm một biến giải thích. Sự hiện diện của biến trễ này phản ánh tính ì và sự bền bỉ của nợ xấu theo thời gian. Tuy nhiên, việc sử dụng các mô hình hồi quy truyền thống như OLS, Fixed Effects (FEM) hay Random Effects (REM) có thể dẫn đến các ước lượng chệch và không nhất quán do vấn đề nội sinh. Để khắc phục nhược điểm này, phương pháp ước lượng Moment tổng quát (Generalized Method of Moments - GMM) được áp dụng. Cụ thể, nghiên cứu sử dụng kỹ thuật System GMM do Arellano và Bond (1991) và Blundell và Bond (1998) phát triển. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý các vấn đề nội sinh, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi trong các mô hình hồi quy dữ liệu bảng động.

4.1. Mô hình hồi quy dữ liệu bảng panel data regression model

Mô hình được sử dụng có dạng động, trong đó tỷ lệ NPLs hiện tại (NPLit) phụ thuộc vào tỷ lệ NPLs của năm trước (NPLit-1) và một tập hợp các biến kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP (GDPt), tỷ lệ lạm phát (INFt), tỷ lệ thất nghiệp (UNt), và lãi suất thực (RIt). Việc sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng cho phép phân tích sâu hơn so với dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu chéo đơn thuần, mang lại kết quả có độ tin cậy cao hơn.

4.2. Ưu điểm của phương pháp ước lượng Mô hình GMM

Phương pháp Mô hình GMM được lựa chọn vì khả năng giải quyết vấn đề nội sinh tiềm tàng. Vấn đề này phát sinh khi biến giải thích (ví dụ: NPLs năm trước) có tương quan với sai số của mô hình. GMM sử dụng các biến trễ của các biến trong mô hình làm công cụ (instruments) để tạo ra các điều kiện moment, từ đó cung cấp các ước lượng vững và hiệu quả. Các kiểm định đặc tả như kiểm định Hansen về các ràng buộc quá mức và kiểm định Arellano-Bond về tự tương quan cũng được thực hiện để đảm bảo tính phù hợp của mô hình.

V. Kết quả Yếu tố vĩ mô nào thực sự tác động đến nợ xấu

Kết quả phân tích định lượng từ luận văn mang lại những phát hiện quan trọng về ảnh hưởng của các biến vĩ mô đến nợ xấu ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2011-2016. Đáng chú ý nhất, không phải tất cả các macroeconomic factors đều có tác động như kỳ vọng của lý thuyết. Cụ thể, nghiên cứu chỉ ra rằng tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực có ảnh hưởng đáng kể về mặt thống kê đến tỷ lệ NPLs. Phù hợp với đa số các nghiên cứu trước đây, tăng trưởng GDP có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu. Khi nền kinh tế phát triển mạnh mẽ, thu nhập và khả năng trả nợ của người dân và doanh nghiệp được cải thiện, giúp làm giảm tỷ lệ các khoản vay quá hạn. Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ cùng chiều mạnh mẽ với NPLs. Tỷ lệ thất nghiệp cao đồng nghĩa với việc nhiều cá nhân mất nguồn thu nhập, dẫn đến không thể thực hiện nghĩa vụ trả nợ. Lãi suất thực cũng cho thấy tác động cùng chiều, tức là khi lãi suất thực tăng, gánh nặng tài chính đối với người đi vay lớn hơn, làm tăng nguy cơ vỡ nợ. Một phát hiện bất ngờ và quan trọng của nghiên cứu là tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu của năm trước (biến trễ) lại không có ý nghĩa thống kê trong trường hợp của Việt Nam. Điều này cho thấy trong giai đoạn nghiên cứu, lạm phát không phải là yếu tố quyết định trực tiếp đến chất lượng tín dụng, một kết quả khác biệt so với một số nghiên cứu quốc tế.

5.1. Ảnh hưởng của tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp

Kết quả ước lượng từ mô hình GMM xác nhận rằng tăng trưởng GDP có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến NPLs. Điều này hàm ý rằng các chính sách thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững là một công cụ gián tiếp nhưng hiệu quả để cải thiện chất lượng tín dụng. Trong khi đó, tỷ lệ thất nghiệp có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê, cho thấy sự mong manh của khả năng trả nợ của các hộ gia đình trước những cú sốc trên thị trường lao động.

5.2. Vai trò của lãi suất thực trong việc hình thành nợ xấu

Lãi suất thực, phản ánh chi phí vay vốn thực tế sau khi đã loại trừ ảnh hưởng của lạm phát, được phát hiện là một yếu tố quan trọng. Mối quan hệ cùng chiều giữa lãi suất thực và NPLs cho thấy việc duy trì một môi trường lãi suất ổn định và hợp lý là rất cần thiết để giảm bớt áp lực trả nợ cho người vay và hạn chế rủi ro tín dụng cho các ngân hàng.

5.3. Tại sao tỷ lệ lạm phát không có tác động đáng kể

Kết quả cho thấy tỷ lệ lạm phát không có ảnh hưởng rõ rệt đến NPLs có thể được giải thích bởi nhiều lý do trong bối cảnh đặc thù của Việt Nam giai đoạn 2011-2016. Có thể tác động của lạm phát bị lấn át bởi các yếu tố khác mạnh mẽ hơn như sự suy giảm tăng trưởng hoặc các vấn đề nội tại của hệ thống ngân hàng. Ngoài ra, trong một môi trường lạm phát cao, giá trị thực của các khoản nợ có thể giảm xuống, phần nào bù đắp cho tác động tiêu cực từ việc tăng lãi suất danh nghĩa. Đây là một điểm cần được nghiên cứu sâu hơn trong tương lai.

VI. Giải pháp quản lý nợ xấu dựa trên các yếu tố kinh tế vĩ mô

Từ những kết quả nghiên cứu thực nghiệm, có thể rút ra những hàm ý chính sách quan trọng nhằm quản lý hiệu quả nợ xấu ngân hàng thương mại và tăng cường ổn định tài chính. Trước hết, đối với các nhà hoạch định chính sách vĩ mô, việc ưu tiên các biện pháp nhằm duy trì tăng trưởng GDP ổn định và bền vững, đồng thời kiểm soát tỷ lệ thất nghiệp ở mức thấp là vô cùng cần thiết. Các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp, tạo việc làm và đảm bảo an sinh xã hội không chỉ có ý nghĩa về mặt xã hội mà còn là lá chắn bảo vệ sức khỏe của khu vực ngân hàng Việt Nam. Bên cạnh đó, Ngân hàng Nhà nước cần điều hành chính sách tiền tệ một cách linh hoạt, thận trọng để duy trì một mặt bằng lãi suất thực hợp lý, tránh tạo ra những cú sốc lãi suất đột ngột gây áp lực lên khả năng trả nợ của người vay. Mặc dù tỷ lệ lạm phát không cho thấy tác động rõ rệt trong nghiên cứu này, việc kiểm soát lạm phát vẫn là một mục tiêu quan trọng để đảm bảo sự ổn định chung của nền kinh tế. Đối với bản thân các ngân hàng thương mại, kết quả nghiên cứu nhấn mạnh sự cần thiết phải tích hợp các dự báo về các yếu tố kinh tế vĩ mô vào mô hình quản trị rủi ro tín dụng. Việc xây dựng các kịch bản stress test dựa trên những thay đổi dự kiến của GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất sẽ giúp ngân hàng chủ động hơn trong việc trích lập dự phòng và điều chỉnh chính sách tín dụng cho phù hợp.

6.1. Hàm ý chính sách cho Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ

Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước cần phối hợp chặt chẽ trong việc điều hành chính sách. Các chính sách tài khóa nhằm kích thích tăng trưởng và các chính sách tiền tệ nhằm ổn định lãi suất và giá trị đồng tiền cần được thực hiện đồng bộ. Việc giám sát chặt chẽ sức khỏe của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam và can thiệp kịp thời khi có dấu hiệu rủi ro gia tăng là nhiệm vụ sống còn để đảm bảo ổn định tài chính quốc gia.

6.2. Đề xuất cho các ngân hàng thương mại trong quản trị rủi ro

Các ngân hàng thương mại nên nâng cao năng lực phân tích và dự báo vĩ mô. Thay vì chỉ dựa vào các yếu tố vi mô của khách hàng, quy trình thẩm định tín dụng cần xem xét đến ảnh hưởng của các biến vĩ mô đến ngành nghề và lĩnh vực hoạt động của người vay. Xây dựng các danh mục cho vay đa dạng, giảm sự tập trung vào các ngành nhạy cảm với chu kỳ kinh tế cũng là một chiến lược quan trọng để giảm thiểu rủi ro tín dụng.

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.