Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2010-2019

Nợ xấu ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2010-2019: Phân tích các yếu tố tác động. Bài viết đi sâu vào nguyên nhân và ảnh hưởng của nợ xấu đến hệ thống ngân hàng.

• Trường học: Foreign Trade University
• Chuyên ngành: Econometrics
• Đề tài: Factors Affecting Non-Performing Loans Of Commercial Banks In Vietnam In The Period 2010-2019
• Loại tài liệu: Report
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hanoi

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nợ Xấu Ngân Hàng Việt Nam Giai Đoạn 2010 2019

Nợ xấu đã trở thành một vấn đề quan trọng trong hệ thống ngân hàng toàn cầu, đặc biệt sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008. Tại Việt Nam, nợ xấu không chỉ ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của từng ngân hàng Việt Nam mà còn tác động lớn đến sự ổn định tài chính của toàn bộ nền kinh tế. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2010-2019, một giai đoạn có nhiều biến động kinh tế vĩ mô và thay đổi trong chính sách. Báo cáo của Đại học Ngoại thương chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng, lạm phát và các yếu tố nội tại của ngân hàng đều đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành và gia tăng nợ có khả năng mất vốn. Việc hiểu rõ các yếu tố này là cần thiết để đưa ra các giải pháp kiểm soát và giảm thiểu ảnh hưởng nợ xấu đến nền kinh tế. Mục tiêu của nghiên cứu là xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô và vi mô đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ 2010 đến 2019. Phương pháp nghiên cứu sử dụng mô hình phân tích hồi quy dựa trên dữ liệu bảng thu thập từ báo cáo tài chính của 30 ngân hàng Việt Nam và dữ liệu kinh tế vĩ mô.

1.1. Định Nghĩa và Phân Loại Nợ Xấu Ngân Hàng Việt Nam

Theo chuẩn mực quốc tế và quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, nợ xấu được định nghĩa là các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn). Việc phân loại nợ xấu giúp các ngân hàng Việt Nam đánh giá chính xác tình trạng tài chính của mình và đưa ra các biện pháp quản lý rủi ro tín dụng phù hợp. Theo Circular No. 02/2013/TT-NHNN dated January 21, 2013, bad debts are debts of group 3 ( non-standard loans), group 4 (doubtful loans) and group 5 (loss-making loans).

1.2. Tác Động Nợ Xấu Đến Hoạt Động Ngân Hàng và Kinh Tế

Nợ xấu gây ra nhiều tác động tiêu cực đến hoạt động của ngân hàng Việt Nam, bao gồm giảm lợi nhuận, tăng chi phí dự phòng rủi ro, và hạn chế khả năng cho vay. Ở cấp độ kinh tế vĩ mô, nợ xấu có thể làm chậm tăng trưởng kinh tế, giảm đầu tư nước ngoài, và gây ra bất ổn tài chính. Ảnh hưởng nợ xấu đến nền kinh tế là một vấn đề nghiêm trọng đòi hỏi sự quan tâm và giải quyết kịp thời từ các cơ quan quản lý và doanh nghiệp.

1.3. Tổng Quan Tình Hình Nợ Xấu Giai Đoạn 2010 2019

Giai đoạn 2010-2019 chứng kiến nhiều biến động trong tình hình nợ xấu của ngân hàng Việt Nam. Sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, tỷ lệ nợ xấu đã tăng cao, đạt đỉnh điểm vào năm 2012. Tuy nhiên, nhờ các biện pháp tái cơ cấu hệ thống ngân hàng và thành lập VAMC (Công ty Quản lý tài sản Việt Nam), tỷ lệ nợ xấu đã giảm dần trong những năm tiếp theo. Tuy nhiên, vấn đề nợ tái cơ cấu và nợ tiềm ẩn vẫn là một thách thức lớn đối với ngân hàng Việt Nam.

II. Cách Xác Định Yếu Tố Ảnh Hưởng Nợ Xấu Ngân Hàng Việt Nam

Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng Việt Nam, bao gồm các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, lạm phát, tỷ giá hối đoái, và các yếu tố vi mô như chất lượng quản trị ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, và chính sách cho vay. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các yếu tố này bằng cách sử dụng mô hình định lượng nợ xấu, cụ thể là mô hình phân tích hồi quy đa biến. Mục tiêu là xác định các yếu tố có tác động đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu và đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố. Việc xác định chính xác các yếu tố này là cơ sở để xây dựng các giải pháp kiểm soát và giảm thiểu nợ xấu ngân hàng Việt Nam.

2.1. Các Yếu Tố Vĩ Mô Tác Động Nợ Xấu GDP Lạm Phát Tỷ Giá

Tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động ngược chiều đến nợ xấu. Khi GDP tăng, thu nhập của doanh nghiệp và cá nhân tăng, khả năng trả nợ được cải thiện, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu giảm. Ngược lại, lạm phát có thể làm giảm thu nhập thực tế và tăng chi phí sản xuất, ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ. Tỷ giá hối đoái biến động cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp có vay nợ bằng ngoại tệ. Nghiên cứu của IMF chỉ ra rằng khủng hoảng kinh tế có thể làm gia tăng đáng kể nợ xấu.

2.2. Yếu Tố Vi Mô Tăng Trưởng Tín Dụng ROE Quản Lý Rủi Ro

Tăng trưởng tín dụng quá nhanh có thể dẫn đến giảm chất lượng tín dụng và tăng nợ xấu. Return on Equity (ROE) thể hiện khả năng sinh lời của ngân hàng; ROE cao thường đi kèm với chất lượng tín dụng tốt hơn và tỷ lệ nợ xấu thấp hơn. Quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là yếu tố then chốt để kiểm soát nợ xấu. Các ngân hàng có hệ thống quản lý rủi ro tín dụng tốt thường có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn.

2.3. Ảnh Hưởng Của Bất Động Sản Đến Nợ Xấu Ngân Hàng

Thị trường bất động sản có mối liên hệ mật thiết với nợ xấu ngân hàng. Khi thị trường bất động sản gặp khó khăn, giá trị tài sản thế chấp giảm, khả năng trả nợ của các doanh nghiệp và cá nhân vay vốn mua nhà đất giảm sút, dẫn đến tăng nợ xấu. Bất động sản đóng băng có thể gây ra hệ lụy lớn cho hệ thống ngân hàng Việt Nam.

III. Hướng Dẫn Phân Tích Mô Hình Hồi Quy Nợ Xấu Ngân Hàng Việt Nam

Nghiên cứu này sử dụng mô hình hồi quy đa biến để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng Việt Nam. Dữ liệu bảng được thu thập từ báo cáo tài chính của 30 ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2010-2019. Mô hình bao gồm các biến độc lập như tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng tín dụng, ROE, và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy một số yếu tố có tác động đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu.

3.1. Mô Tả Dữ Liệu Bảng và Xử Lý Dữ Liệu

Dữ liệu bảng bao gồm thông tin về nợ xấu và các yếu tố liên quan của 30 ngân hàng Việt Nam trong 10 năm (2010-2019). Việc xử lý dữ liệu bao gồm làm sạch dữ liệu, loại bỏ các giá trị ngoại lệ, và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Mô tả thống kê các biến được sử dụng trong mô hình hồi quy.

3.2. Xây Dựng và Đánh Giá Mô Hình Hồi Quy

Mô hình hồi quy được xây dựng dựa trên các yếu tố đã được xác định ở phần trước. Các kiểm định thống kê được thực hiện để đánh giá tính phù hợp và độ tin cậy của mô hình, bao gồm kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định phương sai sai số thay đổi, và kiểm định tự tương quan. Mô hình định lượng nợ xấu cần đảm bảo các tiêu chí thống kê.

3.3. Giải Thích Kết Quả Hồi Quy và Kiểm Định Giả Thuyết

Kết quả hồi quy được giải thích chi tiết, bao gồm ý nghĩa của các hệ số hồi quy và mức độ tin cậy của các kết quả. Các giả thuyết nghiên cứu được kiểm định dựa trên kết quả hồi quy. Phân tích so sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu trước đây để đánh giá tính mới và đóng góp của nghiên cứu.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Yếu Tố Nào Ảnh Hưởng Nợ Xấu 2010 2019

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu. Lạm phát có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu. Tăng trưởng tín dụng quá mức cũng có thể làm tăng tỷ lệ nợ xấu. ROE cao giúp giảm tỷ lệ nợ xấu. Các kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây về nợ xấu ngân hàng Việt Nam và trên thế giới.

4.1. Tác Động Của Tăng Trưởng GDP và Lạm Phát Đến Nợ Xấu

Tăng trưởng GDP giúp giảm nợ xấu do tạo ra nhiều việc làm và thu nhập hơn cho doanh nghiệp và cá nhân. Lạm phát làm tăng nợ xấu do giảm sức mua và tăng chi phí sản xuất. Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần điều chỉnh để kiểm soát lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế ổn định.

4.2. Ảnh Hưởng Của Tăng Trưởng Tín Dụng và ROE Đến Nợ Xấu

Tăng trưởng tín dụng cần được kiểm soát chặt chẽ để tránh tình trạng cho vay quá dễ dàng và giảm chất lượng tín dụng. ROE cao cho thấy ngân hàng hoạt động hiệu quả và có khả năng quản lý rủi ro tốt hơn, giúp giảm nợ xấu. Các ngân hàng Việt Nam cần tập trung vào việc nâng cao hiệu quả hoạt động và cải thiện khả năng sinh lời.

4.3. So Sánh Kết Quả Với Nghiên Cứu Khác Về Nợ Xấu

Kết quả nghiên cứu này tương đồng với nhiều nghiên cứu khác về nợ xấu trên thế giới, đặc biệt là các nghiên cứu về các quốc gia có nền kinh tế đang phát triển. Tuy nhiên, cũng có một số khác biệt do đặc thù của ngân hàng Việt Nam và nền kinh tế Việt Nam. Phân tích sâu hơn các điểm tương đồng và khác biệt để rút ra các bài học kinh nghiệm.

V. Giải Pháp Xử Lý Nợ Xấu Ngân Hàng Việt Nam Hiệu Quả Nhất

Để giảm thiểu ảnh hưởng nợ xấu đến nền kinh tế, cần có các giải pháp đồng bộ từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, các ngân hàng thương mại, và các doanh nghiệp. Các giải pháp này bao gồm tăng cường quản lý rủi ro tín dụng, đẩy mạnh xử lý nợ xấu, và cải thiện môi trường kinh doanh. Kinh nghiệm quốc tế về xử lý nợ xấu cũng có thể được áp dụng tại Việt Nam.

5.1. Tăng Cường Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng

Các ngân hàng Việt Nam cần tăng cường quản lý rủi ro tín dụng bằng cách nâng cao chất lượng thẩm định dự án, tăng cường giám sát sau cho vay, và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro. Áp dụng các chuẩn mực quốc tế về quản lý rủi ro tín dụng để nâng cao hiệu quả hoạt động.

5.2. Đẩy Mạnh Xử Lý Nợ Xấu Thông Qua VAMC và Thị Trường

VAMC (Công ty Quản lý tài sản Việt Nam) cần hoạt động hiệu quả hơn để đẩy nhanh quá trình xử lý nợ xấu. Phát triển thị trường mua bán nợ để tăng tính thanh khoản và hiệu quả của việc xử lý nợ xấu. Cải thiện khung pháp lý để tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý nợ xấu.

5.3. Cải Thiện Môi Trường Kinh Doanh và Hỗ Trợ Doanh Nghiệp

Cải thiện môi trường kinh doanh bằng cách giảm bớt các thủ tục hành chính, tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp phát triển. Hỗ trợ doanh nghiệp gặp khó khăn bằng các chính sách tài khóa và tiền tệ phù hợp. Nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp để tăng khả năng trả nợ.

VI. Kết Luận Kiểm Soát Nợ Xấu Ổn Định Tài Chính Việt Nam

Nghiên cứu này đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2010-2019. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để xây dựng các chính sách và giải pháp nhằm kiểm soát nợ xấu và đảm bảo sự ổn định tài chính của Việt Nam. Nợ xấu và tăng trưởng kinh tế có mối liên hệ mật thiết, đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các cơ quan quản lý và doanh nghiệp.

6.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu và Đề Xuất Chính Sách

Tóm tắt các kết quả chính của nghiên cứu và đưa ra các đề xuất chính sách cụ thể để kiểm soát nợ xấu. Nhấn mạnh tầm quan trọng của việc duy trì tăng trưởng kinh tế ổn định và kiểm soát lạm phát. Khuyến nghị các biện pháp để tăng cường quản lý rủi ro tín dụng và đẩy mạnh xử lý nợ xấu.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Nợ Xấu Ngân Hàng

Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo về nợ xấu ngân hàng, bao gồm phân tích tác động của nợ xấu đến các lĩnh vực khác của nền kinh tế, đánh giá hiệu quả của các chính sách xử lý nợ xấu, và nghiên cứu các mô hình dự báo nợ xấu tiên tiến. Nợ xấu và Covid-19 có thể là một chủ đề nghiên cứu quan trọng trong tương lai.

6.3. Bài Học Kinh Nghiệm Quốc Tế Về Quản Lý Nợ Xấu

Rút ra các bài học kinh nghiệm từ các quốc gia khác về quản lý nợ xấu và áp dụng vào điều kiện cụ thể của Việt Nam. Nghiên cứu các mô hình xử lý nợ xấu thành công trên thế giới và đánh giá tính khả thi của việc áp dụng tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

FOREIGN TRADE UNIVERSITY FACULTY OF INTERNATIONAL ECONOMICS ------------------------------------------------ ECONOMETRICS REPORT TOPIC: FACTORS AFFECTING NON-PERFORMING LOANS OF COMMERCIAL BANKS IN VIETNAM IN THE PERIOD 2010-2019 Hanoi, 2021 TABLE OF CONTENTS ABSTRACT……………………………………………………………………. Rationale of the study……………………. Goals and Purpose…. Research subject and scope………….

The structure of report………….……… 3 SECTION 1: OVERVIEW OF THE TOPIC…………. Overview about commercial bank…………. Overview about non-performing loans…………. The determinants affecting non-performing loans………….

Bank-specific determinants………….……… 11 SECTION 2: MODEL SPECIFICATION……. Methodology in the study…………. Methodology to collect and analyze the data………. Collect the data………….

Analyze the data…………. Building the research model…………. Population Regression Model………….2 Sample Regression Model…………. Description of the data………….

Statistical description of the variables…………. Correlation matrix between variables…………………………….……… 23 SECTION 3: ESTIMATED RESULTS AND STATISTICAL INFERENCES. OLS regression and conclude the model……. Testing the significance of an individual regression coefficient………………………………………….

Testing specification error………. Sample regression model and explain the results……. Explain general results…………………………………. Testing the significance of an individual regression coefficient and explain the estimated coefficient…….

Testing the model’s defect……………………………………………….1 Testing multicollinearity error………………………………………….2 Testing heteroskedasticity error……………………………………….4 Testing disturbance’s distribution……………………………………….3 Comparison to the literature and interpretation of result………………… 32 3.1 Bank Specific Determinants………………. CONCLUSION AND RECOMMENDATION…………………….1 Recommendations for Vietnamese Commercial Banks…………………….2 Recommendations for Governments and the State Bank of Vietnam……. List of commercial banks …. 41 TABLE OF FIGURES Exhibit 1.1: The distribution of some variables.2: The relationship between and the dependent variable (NPL) and some independent variables.3: Statistical description of the variables.4: Correlation matrix between variables.1: OLS regression results.2: Testing specification error.5: Testing disturbance’s distribution.

31 TABLE OF TABLES Table 2_1: Variable description. 18 Table 3_1: Testing significance of variables. 25 Table 3_2: Testing significance of variables of new model and explain the estimated coefficient. 28 Table 3_3: Hypothesis conclusion.

41 ABSTRACT The term “Non-performing Loans” (NPLs) has become more common. Since the 2008 global crisis, NPLs have been monitored worldwide and became systemically important. NPLs are important variables on a macro scale for the financial stability as well as microscale for banks profitability itself in Vietnam.In the research, we aim to examine the determinants of Non-performing Loans (NPLs) in the Vietnamese banking system by using regression models. To address the research problem, data of commercial banks in Vietnam from 2010 to 2019 were collected.

Macroeconomics factors such as: GDP, Inflation,Unemployment rate and bank specific factors such as: Return on equity, equity-to-asset ratio,credit growth, and previous non-performing loans are studied to analyze the effect on NPLs in 30 commercial banks in Vietnam. Factors were observed and estimated by quantitative method Ordinary Least Square in order to declare the relationship between them and the rate of changes in NPLs. The results show that non-performing loans this year will positively affect those in the next year. In addition, a raise in average return on equity and credit growth also leads to the reduction in non-performing loans from banks.

Regarding macroeconomics factors, the result implies that GDP is significant and negatively affects NPLs, meanwhile inflation has positive effects related to NPLs. However, inflation resulted in an insignificant relationship with NPLs contrary to our expectation. The result of this research is useful to assist financial institutions and the regulators for policy formulation so as to minimize the negative effects of NPLs to the Vietnamese banking system. Rationale of the study A sound financial system is crucial for every economy since financial institutions, especially commercial banks, not only facilitate the credit flow in the economy but also promote the productivity of business units via funding investment.Therefore, it is difficult for a country’s economy to develop sustainably if its financial system is inefficient and unstable During past decades, studies have shown that most banking failures or crises are caused by nonperforming loans (NPL) (Brownbridge, 1998) As the main operations of commercial banks are to accept deposits and provide loans, they are exposed to the credit risk of having bad loans, which are known as NPL.

NPLs is considered as blood clot of the economy which prevents the development of the economy. Bad debts can affect liquidity risks, reduce operating profits, and the bank’s reputation with customers. As the increase in NPL has been found to put banks in danger of bankruptcy and financial crises in both developing and developed countries explained by Barr and Siems (1944) and Khemraj and Pasha ( 2009) NPL are also claimed as one of the main reasons causing a significant decrease in the Vietnamese banks’ profitability during Vietnam’s economic slowdown in 2012 when the ratio of NPLs in Vietnam sharply increased, appearing in most of the commercial banks’ announcements. The annual NPLs growth rate had sharply increased from 2007 to 2012, with an average growth rate of approximately 43.

Therefore, this study is conducted to explore the reasons behind these NPL.Currently, recent research on the problems of NPLs in Vietnam was not easy to find out, particularly quantitative research. There was a little quantitative research which used an econometric model to find out the main factors (particularly the endogenous factors) that influence the rate of changes in NPLs in Vietnamese commercial banks. Therefore , it is significantly necessary to make the studies on the factors affecting the capital structure and propose the recommendations, to solve the non- performing loan of commercial banks in Vietnam. This is the rationale for the author to choose the research topic:Factors affecting non-performing loans of commercial banks in Vietnam in the period 2010-2019.

We also expect that the research can contribute a part into the financial management of commercial banks to help policymakers and bank administrators to devise policies of minimizing risks, limiting non-performing debts, as well as provide appropriate solutions for commercial banks, thereby contributing to raise efficiency of banking operations. Research methodology To conduct the study, we used statistical,comparative and regression methods from annual financial data of 30 Vietnamese commercial banks in the period of 2010- 2019. Accordingly, the method applied mainly is the regression analysis that runs the econometric model to examine and investigate the correlation between the independent variables and dependent variables. In specific, a multivariate regression model using OLS method (Ordinary Least Squares) was employed to test the factors and its impacts on the non-performing loans ratio of commercial banks in Vietnam.

Goals and Purpose The main objective of this study is to detect and discuss the factors that determine the rise or fall of the rate of NPLs in commercial banks; specifically, analyzing the sensitivity of NPL to the macroeconomic factors and bank variables within 10 years. Based on the results obtained , it also aims to enable policymakers and bank managers to develop risk-reduction policies and solutions which will help reduce bad debt and improve banking efficiency. Research subject and scope Research subject: Determinants affecting the ratio of NPLs in Vietnamese commercial banks in the period 2010-2019 In terms of Scope: Employing data of 30 commercial banks in Vietnam. Banks are selected based on size diverse and having continuous operate from 2010 to 2019 In terms of Time: Collect data in the period of 10 recent years from 2010 to 2019.

The Structure of report The structure of study is organized into three main section as followings:  Section 1: Overview of the topic The first section aims to provide literature reviews related to in the research topics including definition, classifications, economic theories and research hypothesis used in the study.  Section 2: Model Specification In this section, we present research methodologies to collect and analyze data.  Section 3: Estimated results and statistical references This part is to demonstrate the results of estimated model, tests for the model's possible problems and correct them.  Section 4: Conclusion and Recommendations 3 Based on findings and results in the Section 3, give conclusions and some recommendations.

4 SECTION 1: OVERVIEW OF THE TOPIC 1. Overview about commercial bank ● The term commercial bank refers to a financial institution that accepts deposits, offers checking account services, makes various loans, and offers basic financial products like certificates of deposit (CDs) and savings accounts to individuals and small businesses. A commercial bank is where most people do their banking. ● How commercial banks work: ○ Commercial banks provide basic banking services and products to the general public, both individual consumers and small to mid-sized businesses.

These services include checking and savings accounts, loans and mortgages, basic investment services such as CDs, as well as other services such as safe deposit boxes. ○ Banks make money from service charges and fees. These fees vary based on the products, ranging from account fees (monthly maintenance charges, minimum balance fees, overdraft fees, non-sufficient funds (NSF) charges), safe deposit box fees, and late fees. Many loan products also contain fees in addition to interest charges.

○ Banks also earn money from interest they earn by lending out money to other clients. The funds they lend comes from customer deposits. However, the interest rate paid by the bank on the money they borrow is less than the rate charged on the money they lend. For instance, a bank may offer savings account customers an annual interest rate of 0.25%, while charging mortgage clients 4.75% in interest annually.

● The primary functions of commercial banks are: ○ Commercial banks accept various types of deposits from the public, especially from its clients, including saving account deposits, recurring account deposits, and fixed deposits. These deposits are returned whenever the customer demands them or after a certain time period. ○ Commercial banks provide loans and advances of various forms, including an overdraft facility, cash credit, bill discounting, money at call, etc. They also give demand and term loans to all types of clients against proper security.

They also act as trustees for the wills of their customers etc. ○ The function of credit creation is generated on the basis of credit and payment intermediary. Commercial banks use the deposits they absorb to make loans. On the basis of check circulation and transfer settlement, the loans are converted into derivative deposits.

To a certain extent, the derivative funds of several times the original deposits are increased, which 5 greatly improves the driving force of commercial banks to serve the economic development. Overview about non-performing loans Non-performing loans are, in a way, a natural result of the banking system and the whole of the financial sector’s operation. Financial institutions assume risks, some of which materialize, turning loans into non-performing loans. ● Definition According to Bank for International Settlements (2004), Non-performing loans (or Bad Debts, Doubtful Debt) are loans that customers do not meet the bank's ability to repay debts for more than 90 days.

According to Circular No. 02/2013/TT-NHNN dated January 21, 2013, bad debts are debts of group 3 ( non-standard loans), group 4 (doubtful loans) and group 5 (loss-making loans). Therefore, the bank bad debt data with groups 3, 4,and 5 were used in this research. ● Reasons for Non-performing loans a.

Reduced attention to borrowers This is related to the Hawthorne effect. Researchers at Hawthorne Electric Company in the US in the 1920s wondered what effect changes in lighting, heating and similar variables would have on factory workers. To the researcher's amazement, productivity increased throughout the study, during which time lighting varied greatly from normal to dim to brilliant and back, the heat was turned up and down, etc. The puzzled researchers eventually concluded that the workers were responding positively because they were the subjects of interest, not because of changes in their working conditions.

Workers' perceptions that someone is paying attention to them get better results than perceptions of being ignored. Borrowers may also perform in this manner. Lenders lack plans to deal with risk Donor-funded credit programs are usually designed without a clear focus on risk. In microfinance promotion there seems to be no clear vision of risk or no industry-wide concern about means of addressing it, other than running a tight ship.

The literature is largely concerned with outreach, measured by number of borrowers, and covering administrative costs.