Luận Văn Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng Đến Nợ Xấu.doc

Dịch vụ viết thuê đề tài – KB Zalo/Tele 0917.193.864 – luanvantrust.com
Kham thảo miễn phí – Kết bạn Zalo/Tele mình 0917.193.864
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
----------------------
HỒ THỊ KIM YẾN
TÁC ĐỘNG CỦA TĂNG TRƯỞNG TÍN
DỤNG ĐẾN NỢ XẤU, TRƯỜNG HỢP CÁC
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
----------------------
HỒ THỊ KIM YẾN
TÁC ĐỘNG CỦA TĂNG TRƯỞNG TÍN
DỤNG ĐẾN NỢ XẤU, TRƯỜNG HỢP CÁC
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS. TS. NGUYỄN NGỌC ĐỊNH
Tp.Hồ Chí Minh – Năm 2018

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu khoa học của chính tôi nghiên
cứu dưới sự hướng dẫn của PGS. TS. Nguyễn Ngọc Định. Các số liệu sử dụng phân
tích trong luận văn có nguồn gốc và trích dẫn rõ ràng, đã công bố theo đúng quy
định. Các kết quả nghiên cứu trong luận văn do tôi tự tìm hiểu, phân tích một cách
trung thực, khách quan và phù hợp với thực tiễn của Việt Nam. Các kết quả này
chưa từng được công bố trong bất kỳ nghiên cứu nào khác.
Tác giả luận văn
Hồ Thị Kim Yến

MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU ................................................................................................. 1
1.1. Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài ........................................................................ 1
1.2. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................... 3
1.3. Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................................. 3
1.4. Phạm vi nghiên cứu ................................................................................................ 4
1.5. Phương pháp nghiên cứu ........................................................................................ 4
1.6. Bố cục luận văn ...................................................................................................... 4
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU
THỰC NGHIỆM TRƯỚC ĐÂY ................................................................................. 5
2.1. Tổng quan lý thuyết về nợ xấu và tăng trưởng TDNH .......................................... 5
2.1.2 Nợ xấu ........................................................................................................... 5
2.1.2 Tín dụng ngân hàng và tăng trưởng TDNH ................................................. 8
2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây ................................................................ 10
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ............................. 18
3.1 Mô hình nghiên cứu ................................................................................................ 18
3.1.1 Mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS) ............................................ 18
3.1.2 Mô hình hồi quy dữ liệu bảng động GMM ................................................... 20
3.2. Mô tả biến ............................................................................................................. 22
3.2.1 Biến phụ thuộc ..................................................................................................... 22
3.2.2. Biến kiểm tra tính vững ....................................................................................... 23
3.2.3 Biến giải thích ...................................................................................................... 23

3.3. Dữ liệu nghiên cứu ............................................................................................................................ 27
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ........................................ 28
4.1 Thống kê mô tả và hệ số tương quan............................................................................................. 28
4.2 Kết quả thực nghiệm ........................................................................................................................... 31
4.2.1 Tác động của tăng trưởng tín dụng đối với nợ xấu: Hồi quy với OLS......... 31
4.2.2 Tác động của tăng trưởng tín dụng đối với nợ xấu: Hồi quy với GMM...... 35
4.2.3 Kiểm tra tính vững bổ sung cho hiệu quả của tăng trưởng tín dụng đối
với nợ xấu của ngân hàng ..................................................................................................................... 39
4.3. Ảnh hưởng của nợ xấu đến ROA................................................................................................ 41
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN.................................................................................................................... 44
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
OLS Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất
GMM
Phương pháp hồi quy ước lượng dữ liệu bảng động
NHTM Ngân hàng thương mại
NHNN Ngân hàng Nhà Nước
WB Ngân hàng thế giới
VAMC Công ty quản lý tài sản Việt Nam
SBV Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam
ECB Ngân hàng Trung ương Châu Âu
TDNH Tín dụng ngân hàng

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 4.1: Cung cấp số liệu thống kê tóm tắt cho các biến chính.
Bảng 4.2: Trình bày hệ số tương quan
Bảng 4.3: Trình bày kết quả hồi quy OLS của tỷ lệ nợ xấu trên tài sản NPLTA
Bảng 4.4: Báo cáo kết quả của các hồi quy OLS sử dụng NPLTL làm biến phụ thuộc
Bảng 4.5: Trình bày kết quả GMM sử dụng NPLTA làm biến phụ thuộc
Bảng 4.6: Trình bày kết quả GMM sử dụng NPLTL làm biến phụ thuộc
Bảng 4.7: Báo cáo kết quả của hồi quy OLS sử dụng LLRTA làm biến phụ thuộc
Bảng 4.8: Trình bày tác động của Tỷ lệ nợ xấu lên lợi nhuận ngân hàng

1
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
1.1 Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài
Bất kỳ một quốc gia nào có nền kinh tế phát triển, đang phát triển, thậm chí chưa
phát triển thì hoạt động ngân hàng cũng có tác dụng to lớn đến hiệu quả của nền
kinh tế, chính vì vậy ngân hàng được xem giống như huyết mạch của nền kinh tế.
Còn nợ xấu lại là cục máu đông của dòng huyết mạch đó.
Nợ xấu là một vấn đề tồn đọng khá lâu ở Việt Nam và là một trở ngại cho sự phát
triển của các ngân hàng ở Việt Nam. Các nghiên cứu trước đây cho thấy rằng nợ
xấu là một vấn đề cần phải quan tâm trong tương lai của các ngân hàng. Nghiên cứu
của Demirguc – Kunt (1989) , Bar và cộng sự (1994) đã cho ra một kết luận rằng
trước khi dẫn tới sự phá sản của một ngân hàng thường có một mức độ nợ xấu rất
cao. Đặc biệt khi kinh tế khủng hoảng xảy ra đã thúc đẩy tỷ lệ nợ xấu ở các nước
trên thế giới có tỷ lệ nợ xấu lên rất cao nằm vào khoảng 15%-20%. Theo công bố
trên trang mạng chính thức của World Bank, tỷ lệ nợ xấu trung bình của các quốc
gia trên thế giới sau khủng hoảng có tỷ lệ nợ xấu giao dộng từ 3%-4%. Riêng ở Việt
Nam do ảnh hưởng tiêu cực của nền kinh tế thế giới và khu vực, tình hình kinh tế
trong nước cũng gặp nhiều khó khăn, tăng trưởng chậm lại, lạm phát cao, đến cuối
năm 2011 thì nợ xấu bất đầu lộ diện và có chiều hướng tăng nhanh, và lên đến
4.08% vào năm 20121
. Trước tình hình đó NHNN đã xây dựng và trình Thủ tướng
Chính phủ phê duyệt đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn năm
2011-2015, trong đó việc xác định xử lý nợ xấu là một trong những nội dung quan
trọng của đề án này. Trước sự miễn nhiễm của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu
các nhà hoạch định chính sách ở Việt Nam đã rất nổ lực trong công cuộc cải cách
ngân hàng. Một phần của những nổ lực đó chính là sự ra đời của VAMC2
– Công ty
1 Nguồn: http://tapchitaichinh.vn/nghien-cuu--trao-doi/trao-doi-binh-luan/buc-tranh-no-xau-giai-doan-2011-
2013-39689.html
2 Để tìm hiểu thêm về VAMC đọc tại: https://sbvamc.vn/

2
quản lý tài sản ra đời nhằm mục đích mua lại nợ xấu của các tổ chức tín dụng ở Việt
Nam. Tuy nhiên vấn đề đặt ra là nợ xấu của các NHTM đã được VAMC mua lại sẽ
được xử lý ra sao với số nợ đã mua lại đó. Qua những phân tích nêu trên chúng ta có
thể nhận thấy được vai trò cũng như những khó khăn đối với vấn đề xử lý nợ xấu
của hệ thống ngân hàng, qua đó ta còn thấy được nợ xấu tác động thế nào tới sức
khỏe nền kinh tế, tới hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp.
Dẫu nợ xấu nào cũng là nợ xấu và không có ngân hàng nào không có nợ xấu,
nhưng vấn đề cần quan tâm ở đây chính là mức độ và tốc độ gia tăng nợ xấu, cũng
như nguồn gốc nợ xấu cần được nhận diện rõ ràng và có biện pháp can thiệp kịp
thời. Xử lý nợ xấu không phải chỉ ở việc đối phó với số nợ xấu tích lũy cho tới thời
điểm hiện tại mà quan trọng hơn là hình thành chính sách quản trị xử lý nợ xấu hiệu
quả trong tương lai.
Bên cạnh việc thúc đẩy và tăng trưởng kinh tế đó chính là thực hiện tăng trưởng
tín dụng, đặc biệt trong thời kỳ kinh tế khủng hoảng thì để phục hồi lại nền kinh tế
bắc buộc phải tăng trưởng tín dụng. Tuy nhiên theo ông Sebastian EcKardt –
chuyên gia kinh tế trưởng, quyền Giám đốc Quốc gia của Ngân hàng thế giới (WB)
tại Việt Nam cho rằng tín dụng tăng nhanh có thể làm tăng quan ngại về chất lượng
tài sản khi những rủi ro liên quan đến nợ xấu được tích lũy những năm qua chưa
được giải quyết để Việt Nam cần tăng trưởng thận trọng hơn, đạt ở mức 15% là hợp
lý3
. Nghiên cứu của Bar và các cộng sự (1994), Berger và Udell (1994), Shrieves và
Pahl (2003) đã có cuộc điều tra về mối quan hệ của tăng trưởng tín dụng và nợ xấu
của ngân hàng, và liệu đó có phải là nguyên do chính trong những nguyên nhân làm
gia tăng nợ xấu. Một số nghiên cứu ở Việt Nam về những nhân tố tác động đến nợ
xấu tại các NHTM như Lê Minh Nhật (2015) đi phân tích thực nghiệm về những
3 Nguồn: http://thoibaotaichinhvietnam.vn/pages/tien-te-bao-hiem/2017-07-28/than-trong-voi-tang-truong-
tin-dung-45963.aspx

3
tác động đến nợ xấu, Nguyễn Thành Nam (2017) đi tìm ra ngưỡng của nợ xấu và
khả năng chấp nhận rủi ro của các ngân hàng. Đỗ Quỳnh Anh, Nguyễn Đức Hùng
(2013) nhận thấy yếu tố vĩ mô và đặc điểm ngân hàng đều là những nguyên do tác
động đến nợ xấu.
Thời gian qua nợ xấu ngân hàng là vấn đề nhức nhối đối với nền kinh tế nói chung
và các NHTM nói riêng, tỷ lệ nợ xấu cao cho phép các ngân hàng tăng trưởng tín
dụng nợ, điều này gián tiếp ảnh hưởng đến việc thực hiện các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô
đã được chính phủ đặt ra. Nhiệm vụ xử lý nợ luôn là yêu cầu quan trọng trong quá
trình tái cơ cấu ngành ngân hàng, tạo tiền đề cho sự lớn mạnh của các NHTM tại
Việt Nam, từ đó mà nền kinh tế mới tham gia hội nhập sâu rộng hơn với kinh tế thế
giới. Chính vì vậy mà tác giả đã đi nghiên cứu về sự tác động của tăng trưởng tín
dụng đối với nợ xấu qua thời gian liệu có thay đổi ngay khi khủng hoảng kinh tế
xảy ra để từ đó có thể xử lý về việc quan ngại gia tăng và tác động bất lợi của tăng
trưởng tín dụng cao dẫn đến chất lượng cho vay để từ đó NHNN có được các ban
hành, các quy định chặc chẽ hơn về an toàn trong các hoạt động cho vay.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này là kiểm tra thực nghiệm mối quan hệ giữa tăng
trưởng tín dụng và nợ xấu có thay đổi theo thời gian và trong thời kỳ khủng hoảng
kinh tế xảy ra đối với các NHTM ở Việt Nam. Đồng thời xem xét rằng tăng trưởng
tín dụng và nợ xấu có ảnh hưởng đến lợi nhuận.
1.3 Câu hỏi nghiên cứu
Để tìm câu trả lời cho mục tiêu trên, luận văn đi kiểm tra thực nghiệm và phân
tích để trả lời các câu hỏi sau:
- Tác động của tăng trưởng tín dụng đến nợ xấu theo chiều hướng nào?
- Chiều hướng đó có thay đổi theo thời gian?
- Lợi nhuận có bị tác động bởi tăng trưởng tín dụng và nợ xấu của NHTM ở Việt

4
Nam?
1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu của


NHTM.

Phạm vi nghiên cứu:

Để kiểm tra xem tác động của tăng trưởng tín dụng đến nợ xấu theo thời gian
khác nhau, tác giả xây dựng mẫu bằng cách lấy một danh sách 30 NHTM ở Việt
Nam trong giai đoạn mẫu 2007-2017. Để ước tính hiệu quả bất đối xứng của tăng
trưởng tín dụng khi không thực hiện các khoản vay trước và sau khủng hoảng tài
chính tác giả loại trừ các ngân hàng không được liệt kê vào cuối năm 2010. Cuối
cùng tác giả chọn mẫu là 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn mẫu 2007-2017.
1.5 Phương pháp nghiên cứu.
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp OLS để xem ảnh hưởng của tăng trưởng
tín dụng đến nợ vay và phương pháp phân tích GMM để phân tích dữ liệu bảng để
giải quyết các mối quan tâm về tính đồng nhất và khả năng có sự thiên vị.
1.6 Bố cục
Cấu trúc của luận văn được trình bày bao gồm 3 chương:
Chương 1: Mở đầu
Chương 2: Tổng quan mặt lý thuyết và các nghiên cứu trước đây
Chương 3: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu
Chương 4: Phân tích thực nghiệm và kết quả
Chương 5: Kết quả

5
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT
VÀ CÁC NGHIÊN CỨUTHỰC NGHIỆM
TRƯỚC ĐÂY
2.1 Tổng quan về lý thuyết nợ xấu và tăng trưởng tín dụng ngân hàng.
2.1.1 Nợ xấu
Nợ xấu chính là yếu tố gây ra rủi ro tài chính cho ngân hàng, vì thế ngân hàng
cần xác định đâu là những khoản nợ xấu, những khoản nợ khó đòi. Theo nghiên cứu
của Makri và cộng sự năm 2014 cho rằng tỷ lệ nợ xấu là một chỉ số quan trọng đại
diện cho rủi ro tín dụng trong ngân hàng. Vậy nợ xấu là gì?
Theo định nghĩa nợ xấu của Phòng Thống kê – Liên hợp quốc: “Về cơ bản một
khoản nợ được xem là nợ xấu khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc các
khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả
theo thỏa thuận, hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có
lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ”.
Đây được xem là định nghĩa được áp dụng phổ biến nhất hiện nay.
Theo quan điểm của Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB) thì nợ xấu là (i)
những khoản cho vay không thể thu hồi được hay được hiểu là những khoản nợ
không có căn cứ đòi bồi thường từ người đi vay hoặc những khoản nợ đã hết hiệu
lực, và (ii) những khoản nợ cho vay không thu hồi đầy đủ cho ngân hàng.
(i) Những khoản nợ không có căn cứ đòi bồi thường từ người đi vay hay được
hiểu là những khoản nợ không có căn cứ đòi bồi thường từ người đi vay hoặc những
khoản nợ đã hết hiệu lực bao gồm: Người mắc nợ bỏ trốn hoặc mất tích và không
còn tài sản để thực hiện thanh toán nợ, khách hàng bị phá sản hoặc chấm dứt hoạt
động kinh doanh và thanh lý hết tài sản dẫn tới không còn nhiều tài sản để thực hiện
trả nợ cho ngân hàng.

Những khoản nợ cho vay không thu hồi đầy đủ cho ngân hàng hay được hiểu là
những khoản nợ không có tài sản thế chấp, hoặc tài sản đưa ra thế chấp không đủ để
trả nợ đồng nghĩa với việc món nợ không thu hồi đủ do người đi vay gặp khó khăn

6
trong việc kinh doanh dẫn tới không có lợi nhuận để trả nợ hoặc người đi vay không
liên lạc với ngân hàng để thực hiện trả nợ, bao gồm: Những khoản nợ được bồi hoàn
từ tuyên bố của Tòa án thấp hơn dư nợ đã cho vay, những khoản nợ có tài sản thế
chấp không đủ để trả nợ hoặc tài sản thế chấp bị vướn phải vấn đề pháp lý dẫn tới
người đi vay không trả đủ nợ cho ngân hàng, những khoản nợ có tài sản thế chấp
khi chuyển thành giá trị thanh toán không đủ để thanh toán cho dư nợ đã vay.
Như vậy quan điểm nợ xấu của ECB được tiếp cận dựa trên kết quả thu hồi nợ
của ngân hàng.
Theo quan điểm của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV):
Căn cứ vào thông tư số 02/2013/TT – NHNN thay thế cho quyết định số
493/2005/QĐ của Thống đốc NHNN ngày 22/4/2005 về việc phân loại nợ, trích lập
và sử dụng dự phòng xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức
tín dụng, theo Điều 10 và Điều 11 thì “ Nợ xấu là những khoản nợ được phân loại
vào nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn: từ 90 ngày đến 180 ngày), nhóm 4 (Nợ nghi ngờ:
từ 181 ngày đến 360 ngày), nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn: từ 361 ngày trở
lên)”. Tỷ lệ nợ xấu là là chỉ tiêu dùng để đánh giá chất lượng tín dụng của tổ chức
tín dụng, và được tính bằng nợ xấu trên tổng dư nợ.
Có thể hiểu nợ xấu là một khoản tiền cho vay không thể thu hồi lại được và bị
xóa sổ khỏi danh sách các khoản nợ phải thu của chủ nợ.
Như vậy nợ xấu theo quan điểm của NHNN Việt Nam cũng được xác định dựa
trên hai yếu tố giống với Phòng Thống kê – Liên hiệp quốc đó là : (i) đã quá hạn
trên 90 ngày và (ii) khả năng trả nợ đáng lo ngại.
Mục đích của việc phân loại nợ là việc các ngân hàng thương mại căn cứ vào các
tiêu chuẩn định tính và định lượng để đánh giá mức độ rủi ro của các khoản vay và
các cam kết ngoại bảng trên cơ sở đó phân loại các khoản nợ vào các nhóm nợ thích
hợp.

7

Trích lập và xử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng của các ngân hàng
thương mại tại Việt Nam

Theo khoản 2 điều 2 Quyết định số 493/2005/QĐ – NHNN Ban hành 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, theo đó trích lập dự phòng được định nghĩa là: “Dự phòng rủi ro là
khoản tiền được trích lập để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra do khách
hàng của tổ chức tín dụng không thực hiện nghĩa vụ theo cam kết. Dự phòng rủi ro
được tính theo dư nợ gốc và hạch toán vào chi phí hoạt động của tổ chức tín dụng.
Dự phòng rủi ro bao gồm: Dự phòng chung và Dự phòng cụ thể”.
Căn cứ vào Khoản 2 Điều 12 của Thông tư số 02/2013/TT-NHNN tỷ lệ dự phòng
cụ thể đối với các nhóm nợ được quy định như sau: Nhóm 1: 0%; Nhóm 2: 5%;
Nhóm 3: 20%; Nhóm 4: 50%; Nhóm 5: 100%
Căn cứ vào Khoản 1 Điều 13 của Thông tư số 02/2013/TT-NHNN tỷ lệ dự phòng
chung được quy định như sau: Đối với các khoản nợ từ nhóm 1 đến nhóm 4 cần
phải trích lập dự phòng chung một số tiền bằng 0,75% tổng số dư các khoản nợ đó.
Tình hình nợ xấu và trích lập dự phòng hiện nay của các NHTM ở Việt Nam
Theo các chuyên gia của Moody’s trong năm 2017 khả năng sinh lời của ngân
hàng cũng tăng lên so với năm 2016 nhờ vào hoạt động bán lẻ vốn có lợi nhuận cao,
từ đó tạo thêm nguồn lực để các ngân hàng tăng cường trích lập dự phòng rủi ro
nhằm xóa nợ tại công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam
(VAMC) trước thời hạn. Cụ thể tỷ lệ nợ xấu năm 2017 giảm còn 1,99% so với năm
2016 (xem Hình 2). ACB là một trong những ngân hàng được đánh giá có tỷ lệ nợ
xấu thấp nhất trong nhóm khảo sát, chỉ có 0,7% so với mức hồi đầu năm là 0,8%; nợ
có khả năng mất vốn cũng giảm từ 0,64% xuống 0,4%.
Đáng chú ý nhất đó là ngân hàng Sacombank dù tỷ lệ nợ xấu vẫn ở mức khá cao
nhưng đã có nhiều bước tiến đáng kể trong quá trình xử lý nợ. Kết quả đạt được
cuối năm 2017 tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng đã đẩy lùi về mức 4,16% so với mức đầu

8
năm là 6,91%. Bên cạnh đó cũng có một số ngân hàng đã xóa nợ thành công tại
VAMC như Vietcombank, Techcombank và MBBank.
Sở dĩ nợ xấu của nhiều ngân hàng giảm mạnh trong năm 2017 là do quá trình xử
lý nợ xấu của các ngân hàng được đẩy nhanh hơn từ khi Nghị quyết 42 có hiệu lực.
Đặc biệt là nói về vấn đề xử lý nợ từ việc sử dụng dự phòng rủi ro. Chính vì lý do
đó mà dự phòng rủi ro trở thành áp lực đối với các NHTM. ACB là ngân hàng mạnh
tay trích lập dự phòng nhất năm qua khi dành tới 2.565 tỷ đồng cho việc này, chiếm
49,1% lợi nhuận thuần cả năm. Tại BIDV, con số này lên tới 14.915 tỷ đồng, chiếm
62,9% lợi nhuận thuần.
Tỷ lệ trích lập dự phòng cũng được tăng lên, mặc dù vẫn ở mức thấp so với các
tiêu chuẩn quốc tế. Trong năm 2018, lợi nhuận của các ngân hàng sẽ tiếp tục được
cải thiện, các ngân hàng hiện đã có khả năng tăng cường các khoảng trích lập dự
phòng và xây dựng các khoản “đệm vốn” cho những tài sản có vấn đề.
2.1.2 Tín dụng ngân hàng và tăng trưởng tín dụng NHTM
Tín dụng đóng vai trò quan trọng trong sự lưu thông tiền tệ của nền kinh tế. Cho
đến nay, trên thế giới có nhiều định nghĩa khác nhau về tín dụng, song về bản chất
thì hoàn toàn giống nhau. Tín dụng có thể được hiểu là quan hệ chuyển nhượng
quyền sử dụng vốn từ người sở hữu sang cho người sử dụng trong một thời hạn nhất
định dựa trên nguyên tắc hoàn trả có kèm theo một khoản chi phí.
Tín dụng có thể được phân loại theo nhiều tiêu thức khác nhau. Dựa vào chủ thể
tham gia quan hệ tín dụng, tín dụng được chia thành: Tín dụng thương mại, tín dụng
ngân hàng, tín dụng nhà nước. Trong đó, tín dụng ngân hàng là hình thức tín dụng
chủ yếu chiếm vai trò quan trong nhất trong nền kinh tế. Tín dụng ngân hàng là
quan hệ tín dụng giữa ngân hàng với khách hàng (doanh nghiệp, tổ chức, cá nhân)
được thể hiện dưới hình thức ngân hàng đứng ra thực hiện cấp tín dụng dụng cho
các đối tượng nói trên.
Tín dụng ngân hàng ra đời và phát triển cùng với sự ra đời và phát triển của hệ
thống ngân hàng. Ngày nay, tín dụng ngân hàng đã trở thành một hoạt động tín

9
dụng chuyên nghiệp với nhiều hình thức hết sức đa dạng và phong phú như cho
vay, bảo lãnh, cho thuê tài chính và bao thanh toán.
Tăng trưởng tín dụng ngân hàng: được hiểu là sự tăng lên của các khoản tín
dụng do hệ thống ngân hàng cấp cho cá nhân, doanh nghiệp và các tổ chức khác
trong nền kinh tế. Đây là điều rất cần thiết để có thể đáp ứng nhu cầu về vốn ngày
càng tăng trong quá trình phát triển của toàn xã hội. Tăng trưởng tín dụng ngân
hàng được xác định theo cách cơ bản nhất và được sử dụng rộng rãi hiện nay đó là
cả về quy mô và tốc độ tăng trưởng:
Quy mô tăng trưởng: Được xác định thông qua con số tuyệt đối bằng
cách tính chênh lệch giữa tổng giá trị của các khoản tín dụng do hệ thống ngân hàng
cấp trong kỳ tính toán so với kỳ trước, nó phản ánh mức độ tăng trưởng tín dụng là
nhiều hay ít và được tính theo công thức:
Quy mô tăng trưởng t = TDt – TDt-1
Trong đó, TDt và TDt-1 lần lượt là tổng giá trị các khoản tín dụng do hệ thống
ngân hàng cấp trong kỳ t và t-1.
Tốc độ tăng trưởng: Tốc độ tăng trưởng tín dụng ngân hàng của kỳ tính
toán so với kỳ trước được xác định thông qua con số tương đối nhằm phản ánh mức
độ tăng trưởng là nhanh hay chậm và được tính theo công thức:
[(TDt – TDt-1)x100%]/ TDt-1
Tình hình tăng trưởng tín dụng hiện nay của các NHTM ở Việt Nam:
Theo thông tin từ NHNN, tính đến ngày 31/12/2017 thì tín dụng tăng 18,17% so
với đầu năm. Phần lớn tín dụng tập trung chủ yếu vào lĩnh vực sản xuất kinh doanh
(chiếm khoảng 80% tổng dư nợ), trong đó tín dụng đối với một số lĩnh vực ưu tiên
theo chỉ đạo của Chính phủ diễn biến tích cực. Tín dụng đối với lĩnh vực tiềm ẩn rủi
ro như kinh doanh bất động sản, chứng khoán được kiểm soát đã tăng với tốc độ
chậm lại. Cụ thể, đến cuối tháng 11/2017, tín dụng cho lĩnh vực xuất khẩu tăng
14.03% so với cuối năm 2016; với doanh nghiệp ứng dụng công nghệ cao tăng

10
20%; với lĩnh vực công nghiệp ưu tiên tăng 22.13%; với doanh nghiệp nhỏ và vừa
tăng 11.53%; với lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn tăng khoảng 22%....
2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
Trong vài năm qua, các tài liệu nghiên cứu trước đây đi kiểm tra xoay quanh
việc mở rộng tăng trưởng tín dụng có làm gia tăng nợ xấu từ đó có tạo ra lỗ hỏng tài
chính. Tình trạng này được hiểu là số lượng các khoản nợ xấu thường liên quan đến
thất bại ngân hàng và khủng hoảng tài chính ở các nước đang phát triển và phát
triển. Trong phần này, tôi xem xét các tài liệu hiện có để xây dựng một khung lý
thuyết để điều tra các yếu tố quyết định của các khoản nợ xấu ở Việt Nam, đặc biệt
là tác động của tăng trưởng tín dụng đến nợ xấu và sự xuất hiện của khủng hoảng tài
chính.
Thứ nhất, tác giả xin tóm lược một số nghiên cứu thực nghiệm trước đây đã
phân tích về mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu như sau:
Đối với các doanh nghiệp thì vốn vay ngân hàng chính là một nguồn tài chính
lớn để giúp các doanh nghiệp phát triển, doanh nghiệp phát triển sẽ thúc đẩy nền
kinh tế phát triển đối với cả nước đang phát triển và phát triển. Vì vậy, ngành ngân
hàng đóng vai trò quan trọng trong việc kích thích đầu tư mở rộng và phát triển kinh
tế và điều đó nổi bậc hơn đối với các nước có nền kinh tế dựa trên hệ thống ngân
hàng (ví dụ Kaufmann và Valderrama, 2008). Đặc biệt trong giai đoạn khủng hoảng
tài chính năm 2007-2008 do sự tăng trưởng tín dụng nhanh chóng của cho vay thế
chấp dưới chuẩn đã dấy lên lo ngại cho các nhà hoạch định chính sách thế giới, vì
sự tăng trưởng tín dụng vượt mức có thể làm trầm trọng thêm bất ổn tài chính. Một
số lớn các nghiên cứu đã ghi nhận rằng tăng trưởng tín dụng thực sự gây bất lợi cho
sự ổn định của ngân hàng, có thể dẫn đến khủng hoảng tài chính ( ví dụ Demyanyk
và Van Hermet, 2011; Dell’Ariccia et al, 2008; Gorton, 2009; Foos et al, 2010;
Festic và cộng sự, 2011), các nghiên cứu đã chỉ ra được tác động cùng chiều giữa
tăng trưởng tín dụng và nợ xấu. Những bằng chứng như vậy cũng làm sáng tỏ thực
tế rằng việc cho vay ngân hàng và quản lý rủi ro tín dụng là theo chu kỳ và thông

11
qua chu kỳ kinh doanh. Các ngân hàng có xu hướng đánh giá thấp rủi ro tín dụng
bằng cách nới lỏng các tiêu chuẩn tín dụng trong thời kỳ kinh tế phát triển mạnh,
nhưng đánh giá quá cao rủi ro tín dụng trong khi kinh tế khủng hoảng4
, điều này có
thể dẫn đến kết tủa suy thoái. Từ mẫu của các ngân hàng thương mại tại một số
nước OECD trong giai đoạn 1991-2001, Bikker và Metzemakers (2005) ghi nhận
hiệu quả của các khoản dự phòng tổn thất theo chu kỳ do mối liên hệ tiêu cực giữa
tăng trưởng kinh tế và các khoản cho vay. Nói cách khác, các ngân hàng có xu
hướng giảm các khoản dự phòng rủi ro cho vay để đối mặt với triển vọng kinh tế tốt
hơn, nhưng xây dựng dự phòng cho các khoản vay xấu trong thời kỳ suy thoái.
Nghiên cứu chỉ ra tác động cùng chiều giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu. Bài
nghiên cứu của Keeton (1999) tìm thấy bằng chứng của tốc độ tăng trưởng tín dụng
đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại ở Mỹ giai đoạn 1882-1996 và kết quả
cho thấy mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu.
Bouvatier và Lepetit (2008) lại tiến hành nghiên cứu dựa trên dữ liệu bảng của 186
ngân hàng châu Âu giai đoạn 1992-2004 để xác chính sự hạn chế về vốn và hệ
thống cung cấp gây ảnh hưởng đến định xem hành vi tín dụng ngân hàng. Kết quả
nghiên cứu cũng chỉ ra tác động cùng chiều giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu
ngân hàng và suy thoái kinh tế làm suy yếu đi mối quan hệ đó. Cùng quan điểm đó
Coffinet và J., Coudert, V., Pop, A., Pouvelle, C., (2012) cũng đánh giá rằng chính
các nguồn vốn ngân hàng làm trầm trọng thêm hành vi chu kỳ tín dụng.
Bởi vì cho vay ngân hàng và quản lý rủi ro tín dụng có tinh xu hướng theo chu
kỳ kinh doanh, điều đó có thể ngụ ý rằng tăng trưởng cho vay ngân hàng quá mức
làm trầm trọng thêm sự tích lũy của rủi ro ngân hàng. Salas và Saurina (2002) sử
dụng một lượng lớn các NHTM Tây Ban Nha trong giai đoạn 1985-1997 để điều
4
Xem nghiên cứu Borio và cộng sự (2001) nói về tính chu kỳ của tài chính, với nhận định rằng những thay đổi
có liên quan đến chu kỳ kinh tế có xu hướng bị đánh giá sai. Berger và Udell (2004) tính chu kỳ về hành vi
cho vay của ngân hàng

12
tra về các yếu tố quyết định khoản vay có vấn đề, và thấy rằng sự tăng trưởng cho
vay của các ngân hàng đã ảnh hưởng đến sự ổn định của ngân hàng. Kết quả của họ
nhấn mạnh rằng tăng trưởng cho vay cao hơn có liên quan đến nợ xấu cao hơn ba
(hoặc bốn) năm tới, một tác động cùng chiều giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu
ngân hàng. Laeven và Majnoni (2003) cũng chỉ ra rằng các ngân hàng có xu hướng
trì hoàn cung cấp cho các nợ xấu cho đến khi quá muộn khi suy thoái đã được thiết
lập.
Từ một mẫu của các ngân hàng Úc trong giai đoạn 1980-2005, Hess et al.
(2009) xem xét các yếu tố quyết định các khoản nợ xấu và cho thấy rằng tăng
trưởng tín dụng cho vay cao hơn có liên quan đến nợ xấu cao hơn từ hai đến bốn
năm tới. Song song, Foos et al. (2010) xem xét mối liên hệ giữa tăng trưởng cho
vay bất thường và rủi ro từ một mẫu của các NHTM tại 16 nước OECD trong giai
đoạn 1997-2007. Trong nghiên cứu của họ, tăng trưởng cho vay bất thường cao hơn
có liên quan đến các khoản trích lập dự phòng rủi ro cao hơn trong ba năm tiếp theo,
thu nhập lãi thấp hơn, thu nhập lãi được điều chỉnh thấp hơn và tỷ lệ vốn thấp hơn.
Cuối cùng, Festic et al. (2011) đánh giá tác động của tăng trưởng tín dụng nhanh
đến hiệu suất ngân hàng và các khoản nợ xấu ở Trung và Đông Âu. Kết quả của họ
hỗ trọ khái niệm rằng tăng trưởng tín dụng nhanh chóng làm giảm hiệu suất ngân
hàng và làm trầm trọng thêm các khoản nợ xấu. Các nghiên cứu đều chỉ ra tác động
cùng chiều giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu của ngân hàng.
Mặc dù tầm quan trọng của việc vượt qua tăng trưởng cho vay ngân hàng quá
mức, một chuỗi văn học khác nhấn mạnh rằng hành vi mạo hiểm ngân hàng cũng có
thể được giải thích bằng chất lượng chia sẽ thông tin tín dụng. Các tài liệu “Chia sẽ
thông tin” ổn định cho thấy chia sẻ thông tin tín dụng tốt hơn cho phép các ngân
hàng giảm thiểu nguy cơ đạo đức cho vay, và ngăn chặn sự lựa chọn bất lợi do
thông tin bất đối xứng trên thị trường tín dụng5
. Song song, một số nghiên cứu cũng
nhấn mạnh rằng hệ thống báo cáo tín dụng tốt hơn góp phần thúc đẩy hoạt động cho
vay ngân hàng và tăng trưởng kinh tế cũng như mở rộng ngân hàng quốc tế (ví dụ

13
Pagano và Jappelli, 1993; Jappelli và Pagano, 2002; Houston et al.; 2010; Tsai et
al., 2011; Love and Mylenko, 2003; Brown và cộng sự, 2009; Beck và cộng sự,
2013). Do chia sẻ thông tin tín dụng ảnh hưởng đến ổn định ngân hàng và trung gian
tài chính, sự tương tác của tăng trưởng cho vay ngân hàng và nợ xấu dẫn đến rủi ro
hệ thống có thể có điều kiện về chất lượng chia sẻ thông tin tín dụng.
Thứ hai, khi đề cập đến lợi nhuận của ngân hàng có phải là một nhân tố làm gia
tăng mối liên hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu. Thì theo mô hình của Rajan
(2003) nhằm mục đích để giải thích mối tương quan giữa những thay đổi trong
chính sách tín dụng và điều kiện từ phía nhu cầu. Trong mô hình này, chính sách tín
dụng được xác định không chỉ bằng tối đa hóa thu nhập của ngân hàng mà còn liên
quan đến vấn đề uy tín/ tiếng tăm trong ngắn hạn của nhà quản lý ngân hàng. Do đó,
nhà quản lý có thể cố gắng tăng thu nhập hiện tại bằng việc dùng đến một chính
sách tín dụng mở rộng. Theo cách này, ngân hàng có thể cố gắng thuyết phục thị
trường tăng lợi nhuận cho mình bằng cách thổi phồng thu nhập hiện tại với mức chi
phí chính là khoản nợ xấu trong tương lai. Kết quả là, thu nhập trong quá khứ có thể
tác động cùng chiều đến nợ xấu trong tương lai. Về phía Bouvatier và Lepetit
(2012) tiếp tục ghi nhận rằng việc làm tăng thu nhập bằng cách sử dụng các khoản
cho vay có thể làm tăng tính chu kỳ của các khoản cho vay không theo ý muốn. Võ
Thị Phúc Diễm (2017) cũng nhận thấy các NHTM ở Việt Nam muốn tăng lợi nhuận
thì cần tăng trưởng tín dụng, bên cạnh sự gia tăng tín dụng cũng có thể kéo theo một
tỷ lệ nợ xấu tăng lên nếu không có chính sách dự phòng tín dụng hợp lý.
Ngoài ra, các nghiên cứu trước đây cho thấy rằng các môi trường kinh tế vi mô
và vĩ mô cũng là những tác nhân ảnh hưởng đến hành vi của các ngân hàng. Nghiên
cứu của Maddaloni và Peydro (2011) với mẫu nghiên cứu gồm 12 quốc gia thuộc
khu vực Châu Âu và các tiêu chuẩn cho vay của ngân hàng Hoa Kỳ, đã cho thấy
rằng trong thời gian thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng bằng việc giảm lãi suất
5
Xem thêm về nghiên cứu chia sẽ thông tin của Padilla và Pagano (1993), Beck và cộng sự (2013). Theo
Nguyễn Trọng Hoài (2006) thông tin bất cân xứng xảy ra khi một bên đối tác nắm giữ thông tin còn bên khác
thì không biết được mức độ chính xác của thông tin ở mức nào.

14
cho vay ngắn hạn từ đó làm giảm tiêu chuẩn cho vay hơn, và lãi suất dài hạn thấp
không làm giảm tiêu chuẩn cho vay. Cuối cùng, các quốc gia có tiêu chuẩn cho vay
mềm hơn trước khi có khủng hoảng. Đoàn Thanh Hà và Hoàng Thị Thanh Hằng
(2016) với nghiên cứu các yếu tố quyết định đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng ở
Việt Nam, với mẫu dữ liệu bảng, hiệu ứng cố định và ước tính hiệu quả ngẫu nhiên
cho 29 ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2005-2014, kết quả chỉ ra rằng các yếu
tố vi mô và vĩ mỗ ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro của ngân hàng thông qua nợ xấu.
Sinkey và Greenwalt đã nghiên cứu kinh nghiệm thua lỗ của các ngân hàng thương
mại lớn ở Mỹ. Nghiên cứu này sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản và dữ
liệu của các ngân hàng thương mại lớn ở Hoa Kỳ từ năm 1984 đến 1987. Các tác
giả tìm thấy bằng chứng thực nghiệm cho thấy cả hai yếu tố kinh tế vĩ mô và kinh tế
vĩ mô giải thích tỷ lệ lỗ của các ngân hàng này. Cụ thể hơn, họ tìm thấy một mối
quan hệtích cực đáng kể giữa tỷ lệ lãi suất cho vay và các yếu tố kinh tế vi mô như
lãi suất cao, cho vay quá mức dễ làm giảm đi các quỹ của ngân hàng. Một số yếu tố
như tỷ lệ sở hữu, tỷ lệ P/E, kích thước ngân hàng đã được tìm thấy có ảnh hưởng
đến các khoản nợ xấu của ngân hàng, ví dụ như nghiên cứu về quyền kiểm soát
giám sát và quyền bảo vệ cổ đông, quyền sở hữu tập trung có liên quan tiêu cực đến
nợ xấu của Shehzad et al. (2010) với mẫu ngân hàng trong giai đoạn 2005-2007.
Louzis et al. (2012) thấy rằng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất, nợ công, và sự thiếu
hiệu quả của ngân hàng có liên quan đến nợ xấu trong một ngân hàng ở Hy Lạp.
Bên cạnh đó Ahmed điều tra mối quan hệ giữa các khoản nợ xấu, các yếu tố kinh tế
vĩ mô và các yếu tố tài chính trong bối cảnh các ngân hàng thương mại tư nhân ở
Bangladesh. Cụ thể hơn, bài nghiên cứu xem xét cách các khoản nợ xấu của ngân
hàng bị ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính, tức là các điều khoản tín dụng, kích thước
ngân hàng gây ra các tùy chọn rủi ro và các cú sốc kinh tế vĩ mô. Kết quả cho thấy
rằng quy mô ngân hàng và thời gian đáo hạn của khoản vay có ảnh hưởng tiêu cực
đến các khoản nợ xấu.

Nói đến sự xuất hiện của khủng hoảng tài chính thì một số học giả (Barseghyan,

15
2010; Cukierman, 2013) lập luận rằng sự cung cấp vốn vay chậm trễ cho nền kinh tế
trong một cuộc khủng hoảng tài chính thường dẫn đến tình trạng suy thoái kinh tế
lâu dài. Bằng chứng đó là khoản mục nợ xấu cao trên bảng cân đối của ngân hàng từ
đó gây ra sự suy giảm lâu dài trong nền kinh tế thực. Riêng Nhật Bản phải đối diện
với sự sụp đổ của thị trường chứng khoán sau khi giá bong bóng tài sản vào cuối
những năm 1980 và những cú sốc đối với ngành ngân hàng tại Nhật Bản, điều này
đã tác dộng sâu sắc đến nền kinh tế thực của Nhật Bản. Billio et al. (2012) khẳng
định rằng trong thời kỳ bùng nổ kinh tế, sự đổi mới tài chính xuất hiện và sự phụ
thuộc rủi ro của các ngân hàng cũng tăng lên. Trong khi đó các khoản nợ xấu của
ngân hàng có thể chưa được thực hiện trong giai đoạn này. Gần đây nhất, Agca et
al. (2013) và Lee và Hsieh (2014) cho rằng cải cách tài chính sau khủng hoảng tài
chính dẫn đến các tiêu chuẩn cho vay khắc khe hơn nhiều, tăng cường trong quản lý
rủi ro nên các khoản nợ xấu cũng giảm đi. Tuy nhiên, Beltratti và Stulz (2012) cho
thấy trong cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2008 những thay đổi trong
hoạt động của ngân hàng không có sự tương quan với sự khác biệt trong quy định
ngân hàng giữa các quốc gia.
Một nghiên cứu khác đối với mẫu là các ngân hàng ở Hy Lạp trong khoảng thời
gian 2001-2015 của nhóm tác giả Konstantinos N. Konstantakis và cộng sự (2015)
khi tiến hành nghiên cứu về những nguyên nhân tác động đáng kể đến nợ xấu của
hệ thống ngân hàng ở Hy Lạp ngay khi nền kinh tế Hy Lạp phải đối mặt với cuộc
khủng hoảng tài chính nghiêm trọng. Kết quả thực nghiệm của nghiên cứu cho thấy
cả yếu tố vĩ mô lẫn tài chính đều có tác động đáng kể đến nợ xấu, bên cạnh đó cũng
chỉ ra rằng chất lượng tín dụng xấu đi với tính chu kỳ sẽ trở thành một vòng lặp mới
gây khó khăn cho nền kinh tế khi phải tăng cường thực hiện chính sách tự củng cố.
Nhìn chung các nghiên cứu trước đây vẫn chưa chỉ ra được mối quan hệ giữa
tăng trưởng tín dụng và nợ xấu có thay đổi theo thời gian hay không, đặc biệt là khi
có khủng hoảng tài chính xảy ra có thật sự làm cho tăng trưởng tín dụng và nợ xấu
trở nên ngược chiều với nhau. Với lập luận rằng khi các ngân hàng thắc chặt các
tiêu chuẩn cho vay để có được một chỉ tiêu tốt trên bảng cân đối kế toán về các

16
khoản cho vay, chính điều này dẫn đến tác động tích cực của tăng trưởng tín dụng
và nợ xấu trở nên suy yếu đi sau khi khủng hoảng tài chính toàn cầu. Bài nghiên cứu
này tập trung phân tích tác động của tăng trưởng tín dụng và nợ xấu, và xem xét tác
động đó theo thời gian có bị thay đổi đối với các ngân hàng ở Việt Nam giai đoạn
2007-2017. Mục tiêu nghiên cứu trả lời cho ba câu hỏi:

Thứ nhất, tác động của tăng trưởng tín dụng đến nợ xấu theo chiều hướng nào?



Thứ hai, chiều hướng đó có thay đổi theo thời gian?



Thứ ba, tăng trưởng tín dụng và nợ xấu có tác động đến lợi nhuận ngân hàng?

Về phía Nhật Bản thì tác giả Chaiporn Vithessonthi (2015) đã chỉ ra được các
NHTM ở Nhật Bản trong giai đoạn mẫu 1990-2013, tăng trưởng tín dụng có tương
quan thuận với các khoản nợ xấu trước khi xảy ra khủng hoảng toàn cầu năm 2007
và tương quan nghịch với các khoản nợ xấu sau khi cuộc khủng hoảng tài chính
toàn cầu bắt đầu trong điều kiện giảm phát. Do các ngân hàng ở Nhật Bản trải qua
những cú sốc kinh tế và tài chính vào cuối những năm 1990 cũng như trong cuộc
khủng hoảng tài chính 2007-2009 và có sự thay đổi đáng kể trong tăng trưởng tín
dụng trong hai thập kỷ qua, Nhật Bản là một môi trường tự nhiên. Khác với những
nước khác Nhật Bản đã phải trải qua một thời gian dài giảm phát thấp, chính vì vậy
để kích thích đầu tư, tăng trưởng kinh tế Nhật Bản buộc phải mở rộng chính sách
tiền tệ trong một thời gian dài, lúc này các tiêu chuẩn cho vay bắt đầu dễ dàng hơn
trong các giai đoạn lạm phát thấp (Maddaloni Peydro, 2011), tỷ lệ lạm phát thấp
cùng với chính sách tiền tệ mở rộng nên tăng trưởng tín dụng và nợ xấu lúc này có
tương quan thuận với nhau. Tuy nhiên, nếu các ngân hàng lo ngại về các khoản nợ
xấu trong tương lai do việc giảm các tiêu chuẩn cho vay thì tăng trưởng tín dụng
nên có tương quan nghịch với nợ xâu. Vì vậy để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu
trên , bài nghiên cứu kiểm định ba giả thuyết:
Giả thuyết 1: tăng trưởng tín dụng đồng biến với nợ xấu
Giả thuyết 2: tăng trưởng tín dụng tương quan thuận với nợ xấu khi chưa có

17
khủng hoảng và tương quan nghịch khi khủng hoảng xảy ra.
Giả thuyết 3: lợi nhuận không bị tác động bởi tăng trưởng tín dụng và nợ xấu.

18
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.1 Mô hình nghiên cứu:
Bài nghiên cứu này truy vấn liệu tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng có làm
tăng các khoản nợ xấu hay không và liệu hiệu ứng này có thay đổi theo thời gian
hay không. Để kiểm tra dự đoán đó tôi chủ yếu sử dụng hai kỹ thuật ước lượng: (i)
hồi quy bình phương nhỏ nhất OLS và (ii) gồi quy GMM động. Tôi xin được mô tả
cụ thể từng phương pháp dưới đây:
3.1.1 Mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS): Ảnh hưởng của tăng
trưởng tín dụng đến nợ xấu
Đầu tiên, để đánh giá tác động của tăng trưởng tín dụng đối với các khoản nợ
xấu, tôi ước tính bốn hồi qui bảng OLS. Để kiểm soát các đặc điểm ngân hàng bất
biến theo thời gian tôi chọn hiệu hứng cố định của ngân hàng, các hiệu ứng cố định
thời gian để kiểm soát tác động của yếu tố quốc gia không quan sát được theo thời
gian, ảnh hưởng đến tất cả các ngân hàng trong mẫu hoặc cả hai. Các hiệu ứng cố
định của ngân hàng được bao gồm để kiểm soát bất kỳ hiệu ứng ngân hàng bất biến
thời gian nào không được quan sát, trong khi các hiệu ứng cố định theo thời gian
được bao gồm để kiểm soát bất kỳ hiệu ứng biến thể thời gian nào không được quan
sát. Tôi dựa vào các bài kiểm tra của Hausman để chỉ ra liệu các ước tính hiệu ứng
cố định có được ưu tiên cho các ước tính hiệu ứng ngẫu nhiên hay không.
Tôi cố gắng giải quyết vấn đề nội sinh tiềm tàng bằng cách trễ tất cả các biến bên
phải phương trình với độ trễ một năm, phù hợp với nghiên cứu của Chang và cộng
sự (2008). Theo đó, tôi xây dựng được phương trình như sau:
NPLTAi,t = α + ß1BCGi,t-1 γBCONi,t-1 + ηi + υt + εi,t (1)
Trong đó NPLTAi,t là tỷ số nợ xấu trên tổng tài sản cho ngân hàng i tại thời điểm
t; BCGi,t-1 biểu thị chỉ số tăng trưởng tín dụng cho ngân hàng i tại thời điểm t-1;
BCONi,t-1 là một véc tơ các biến kiểm soát ngân hàng cho ngân hàng i tại thời điểm

19
t-1; ηi là hiệu ứng ngân hàng cố định; νt là một hiệu ứng cố định theo thời gian, và i,t
là sai số chuẩn. Kỳ vọng tăng trưởng tín dụng (BCG) và tỷ lệ nợ xấu (NPLTA) là
mối tương quan cùng chiều.
Các hồi quy để thực hiện kiểm tra tác động của khủng hoảng tài chính toàn cầu
có ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu của các ngân
hàng
NPLTAi,t=α+ß1BCGi,t-1+ß2GFCi,t-1+γBCONi,t-1+ηi+εi,t(2)
NPLTAi,t = α +ß1BCGi,t-1 + ß2GFCi,t-1+ ß3 BCGi, t-1GFCi,t-1+ γBCONi,t-1+ηi+εi,t (3)
NPLTAi,t = α + ß1BCGi,t-1 + ß2GFCi,t-1GFCi,t-1+ γBCONi,t-1+ ηi + υt + εi,t (4)
Trong đó GFCi,t là một biến giả thể hiện cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, có
giá trị bằng 1 trong giai đoạn 2008-2013, và bằng 0 cho những năm còn lại. Thực tế
cho thấy rằng nền kinh tế Việt Nam cũng chịu ảnh hưởng mạnh bởi khủng hoảng kể
từ đầu năm 2008 trước khi chạm đáy vào cuối năm 20136
. Hơn nữa, cuộc khủng
hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã có những tác động tiêu cực mạnh mẽ lên các
hệ thống tài chính. Tuy nhiên, theo đánh giá của ủy ban giám sát tài chính quốc gia
(UBGSTCQG) thì kinh tế Việt Nam đã có sự phục hồi rõ nét vào thời kỳ sau đó kể
từ năm 20147
, đặc biệt thị trường tài chính đã có những chuyển biến tích cực, cân
đối ngân sách được cải thiện
Phương trình (2) hệ số ß2 chỉ ra tác động trực tiếp của cuộc khủng hoảng tài
chính toàn cầu đối với nợ xấu ở Việt Nam. Kỳ vọng mang dấu dương, phù hợp với
Kumbirai và Web, 2010; Zhang và cộng sự, 2015; Nguyễn Thành Nam, 2017).
6 Xem tại: http://kinhdoanh.vnexpress.net/photo/vi-mo/5-nam-du-chan-khung-hoang-tai-
chinh-the-gioi-tai-viet-nam-2877946.html; http://www.baomoi.com/kinh-te-viet-nam-da-cham-
day-cuoi-nam-2013/c/14914183.epi; http://vneconomy.vn/thoi-su/kinh-te-viet-nam-da-vuot-day-
nhung-chua-ro-tuong-lai-20150419095815614.htm; http://tapchitaichinh.vn/kinh-te-vi-mo/kinh-
te-dau-tu/kinh-te-viet-nam-2013-diem-nhan-va-nhung-dieu-chinh-can-thiet-34567.html
7
http://cafef.vn/vi-mo-dau-tu/nam-2014-kinh-te-viet-nam-dat-muc-tang-truong-kha-
quan2014123011592705313.chn

20
làm suy yếu mối tương quan dương giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu, sau
khủng hoảng tài chính toàn cầu thì các tiêu chuẩn cho vay bắt đầu nghiêm ngặt hơn,
kỳ vọng ở hệ số ß3 trong phương trình (3) và hệ số ß2 trong phương trình (4) nên
tương quan âm.
3.1.2 Mô hình hồi quy dữ liệu bảng động GMM:
Để ước tính phương trình (1) đến phương trình (4) tôi sử dụng một phương pháp
dữ liệu bảng điều khiển động được phát triển bởi Arellano và Bover (1995) và
Blundell và Bond (1998).
Việc xem xét này được thực hiện bởi vì cho rằng tín dụng có thể là biến nội sinh,
bởi quyết định tăng hoặc giảm cho vay của các ngân hàng còn phụ thuộc vào nhiều
yếu tố trong đó có cả khoản nợ bị tổn thất (ví dụ: Naceur và Kandil, 2009; Naceur
và Omran, 2011). Tôi theo Blundell và Bond (1998) để sử dụng các phương pháp
tổng quát (GMM) của bảng điều khiển hai bước động để thu được kết quả ước tính.
Cụ thể như sau:
NPLTAi,t = α +ß1NPLTAi,t-1 +ß2NPLTAi,t-2 + ß3BCGi,t-1+ γBCONi,t-1 + εi,t(5)
NPLTAi,t =α +ß1NPLTAi,t-1 +ß2NPLTAi,t-2+ ß3BCGi,t-1+ ß4BCGi, t-1GFCi,t-1
+ γBCONi,t-1 +εi,t (6)
Phù hợp với các nghiên cứu trước đây như Arellano và Bond (1991),
Athanasoglou và cộng sự. (2008), O'Connor và Rafferty (2012), và Ellul và
Yerramilli (năm 2013), biến được sử dụng để làm biến trễ một và hai giai đoạn của
biến phụ thuộc là biến bên phải của phương trình để đảm bảo tính vững. Khi ước
lượng hệ thống GMM tôi cũng tính đến việc kiểm soát các hiệu ứng biến thể thời
gian không quan sát được bằng việc sử dụng hiệu ứng cố định theo thời gian trong
tất cả các hồi quy GMM. Sử dụng các giá trị độ trễ một thời kỳ của các biến giải
thích như biến công cụ. Điểm lưu ý ở đây đó là ước tính các phương trình (5) và (6)
sử dụng bảng hồi quy OLS với các hiệu ứng cố định sẽ cho kết quả không nhất quán
vì có thêm biến độ trễ biến phụ thuộc vào bên phải phương trình.

21
Một truy vấn quan trọng mà nghiên cứu muốn đề cập đến đó chính là lợi nhuận
của ngân hàng có bị thay đổi khi nợ xấu ngân hàng tăng lên hoặc giảm xuống, trong
khi lợi nhuận ngân hàng gia tăng gắn liền với việc gia tăng cho vay. Bên cạnh tăng
trưởng tín dụng thường kéo theo huệ lụy nợ xấu ngân hàng tăng theo. Vì vậy lợi
nhuận của ngân hàng sẽ bị giảm đi khi tăng trưởng tín dụng cao thông qua nợ xấu.
Trong trường hợp các ngân hàng tìm kiếm một lợi nhuận ngắn hạn thì các ngân
hàng có thể gia tăng lợi nhuận bằng tăng cường cho vay. Nếu trong rủi ro tín dụng
của ngân hàng không có sự hiện diện của nợ xấu, khổng gây ảnh hưởng đến lợi
nhuận của ngân hàng thì các ngân hàng sẽ gia tăng tín dụng mà không lo sợ lợi
nhuận của ngân hàng bị giảm đi.
Nghiên cứu Athanasoglou và cộng sự (2008) với không gian mẫu nghiên cứu ở
Hy Lạp đã cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro tín dụng và lợi nhuận của
ngân hàng. Ở Hoa kỳ mối quan hệ này cũng có tương quan âm trong nghiên cứu của
Apergis (2014) Tuy nhiên, lại có một nghiên cứu chỉ ra rằng mối quan hệ này lại
không có ý nghĩa ở ngân hàng Thụy Sỹ (Dietrich và Wanzenried, 2011).
Đi kiểm tra thực nghiệm mối tương quan giữa nợ xấu và lợi nhuận ngân hàng
(ROA), tôi ước tính hai phương trình hồi quy OLS sau:
ROAi,t = α + ß1NPLTAi,t-1 + γBCONi,t-1 + ηi + υt + εi,t (7)
ROAi,t = α + ß1NPLTAi,t-1 + ß2BCGi,t-1 + γBCONi,t-1 + ηi + υt + εi,t (8)
Phương trình (7) xem xét liệu các khoản nợ xấu có ảnh hưởng đến khả năng sinh
lợi của ngân hàng. Phương trình (8) kiểm tra xem sự xuất hiện của biến tăng trưởng
tín dụng có làm thay đổi mối quan hệ đó.
Vì trước đó tôi nhận thấy rằng tăng trưởng tín dụng có tác động tích cực đến các
khoản nợ xấu, kết quả ước tính của phương trình (7) và (8) có thể không phù hợp.
Do đó, tôi sử dụng phương pháp tiếp cận hồi quy hai giai đoạn (2SLS) bằng cách sử
dụng giá trị dự đoán của NPLTA thu được từ hồi quy giai đoạn đầu tiên như một

22
biến công cụ trong giai đoạn hồi quy thứ hai.
ROAi,t = α + ß1 PRE_NPLTAi,t-1 + γBCONi,t-1 + ηi + υt + εi,t (9)
ROAi,t = α + ß1 PRE_NPLTAi,t-1+ ß2BCGi,t-1 + γBCONi,t-1 + ηi + υt + εi (10)
Trong đó PRE_NPLTA là giá trị dự đoán của NPLTA thu được từ hồi quy OLS giai
đoạn đầu tiên.
3.2 Mô tả biến.
3.2.1 Biến phụ thuộc
Dựa trên nghiên cứu của Iyer và cộng sự 2014, tôi đo lường tỷ lệ nợ xấu trên
tổng tài sản như sau:
NPLTA: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản
NPLTA (%) = Tổng nợ xấu/ Tổng tài sản
Ngoài ra, dựa trên nghiên cứu của một số học giả trước đây như Chang et al,
(2008); Festić và cộng sự, (2011); Banker và cộng sự, (2010) tôi đo lường tỷ lệ nợ
xấu trên tổng dư nợ như sau:
NPLTL: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ
NPLTL (%) = Tổng nợ xấu/ Tổng dư nợ
Trong đó tổng nợ xấu được tính bằng tổng giá trị các khoản nợ nhóm 3, nhóm 4,
nhóm 5. Tương tự như Nguyễn Thành Nam (2017), Đoàn Thanh Hà Và Hoàng Thị
Thanh Hà (2015).
Nợ xấu ngân hàng có tác động lớn tới hoạt động của hệ thống Ngân hàng, ảnh
hưởng đến tăng trưởng kinh tế , vì vậy xác định tỷ lệ nợ xấu luôn là chỉ tiêu quan
trọng để đánh giá rủi ro tín dụng của các NHTM. Tỷ lệ này càng cao càng cho thấy
mức độ phải đối diện với rủi ro tín dụng của các ngân hàng cao. Công tác xử lý nợ
xấu luôn được xác định là nhiệm vụ trọng tâm của ngành ngân hàng. Chính vì vậy
để đạt được kế hoạch cơ cấu lại nền kinh tế trong tương lai thì các NHTM phải có tỷ

23
lệ nợ xấu xuống dưới 3%, đó cũng chính là lý do ra đời của nghị quyết số
42/2017/QH148
nói về vấn đề xử lý nợ xấu của các tổ chức tín dụng.
3.2.2 Biến kiểm tra tính vững
Để kiếm tra tính vững của kết quả, tôi sử dụng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
(LLRTA) để dự phòng tổn thất cho những khoản vay có vấn đề. Phù hợp với nghiên
cứu của Bikker và Metzemakers (2005)
LLRTA (%) = Dự phòng tổn thất cho vay/ Tổng tài sản
Nghiên cứu của Craig và cộng sự (2006) xem xét các yếu tố quyết định các
khoản dự phòng tổn thất nợ từ một mẫu 242 NHTM ở các nước Châu Á, kết quả của
họ phù hợp với quan điểm rằng quản lý rủi ro tín dụng ngân hàng thông qua các
khoản dự phòng tín dụng là theo chu kỳ, bởi vì tăng trưởng cho vay cao hơn.
Angklomkliew et al. (2009) thấy rằng tăng trưởng cho vay cao hơn dẫn đến các
khoản dự phòng tổn thất thấp hơn trong thời gian không ổn định, nhưng mối quan
hệ này biến mất trong thời kỳ ổn định.
3.2.3 Biến giải thích
Tăng trưởng tín dụng ngân hàng (BCG)
Tương tự như đối với Hammami và Lindahl (2014), tôi xác định tín dụng ngân
hàng (BANKCREDIT) như sau
Tín dụng ngân hàng = Tổng nợ - Dự phòng rủi ro cho vay
Theo đó, Tăng trưởng tín dụng ngân hàng (BCG) được tính như là
BCG = Sai phân bậc 1 của log (Tín dụng ngân hàng/ Tổng tài sản)
Bouvatier và Lepetit (2008) phân biệt các điều khoản không bị đe dọa từ các điều
không tùy ý trong chu kỳ kinh doanh. Cụ thể, các điều khoản không tùy ý cao hơn
do suy thoái kinh tế thực sự dẫn đến sự sụt giảm của tăng trưởng cho vay ngân
8 Nguồn: https://thuvienphapluat.vn/van-ban/Tien-te-Ngan-hang/Nghi-quyet-42-2017-QH14-thi-diem-xu-ly-
no-xau-cac-to-chuc-tin-dung-353638.aspx

24
hàng. Bouvatier và Lepetit (2012) tiếp tục ghi nhận rằng việc làm mịn thu nhập
bằng cách sử dụng các khoản cho vay có thể làm tăng tính chu kỳ của các khoản
cho vay không theo ý muốn.
Bởi vì cho vay ngân hàng và quản lý rủi ro tín dụng có xu hướng theo chu kỳ
kinh doanh, điều đó có thể ngụ ý rằng sự tăng trưởng cho vay ngân hàng quá mức
làm trầm trọng thêm sự tích lũy của rủi ro ngân hàng. Salas và Saurina (2002) sử
dụng một lượng lớn các ngân hàng thương mại Tây Ban Nha trong giai đoạn 1985-
1997, và thấy rằng sự tăng trưởng cho vay của các ngân hàng đã ảnh hưởng đến sự
ổn định của ngân hàng. Kết quả của họ nhấn mạnh rằng tăng trưởng cho vay cao
hơn có liên quan đến khoản lỗ cho vay cao hơn ba (hoặc bốn) năm tới.
Vì vấy với giả thuyết tín dụng có tính chu kỳ đã thể hiện được mối tương quan
dương giữa tỷ lệ nợ xấu và tăng trưởng tín dụng.
Quy mô ngân hàng (LNTA)
Để kiểm soát sự hiện diện của vấn đề “too big to fall” – quá lớn để thất bại trong
ngân hàng, tôi thêm biến quy mô ngân hàng (LNTA) vào mô hình nghiên cứu. Phù
hợp với nghiên cứu Beck và Laeven (2006)
LNTA= logarit tự nhiên (Tổng tài sản)
Nghiên cứu của Jackson và cộng sự (2002) đã chỉ ra rằng các ngân hàng lớn nếu
muốn giữ vững xếp hạng thì phải có một lượng lớn vốn dữ trữ. Còn Gropp và
Heider (2007) lại cho rằng những ngân hàng lớn thường có tỷ lệ an toàn vốn thấp.
Các ngân hàng có quy mô lớn thường quản lý rủi ro tốt hơn. Hu và cộng sự (2004)
đã đề cập rằng các ngân hàng lớn cho phép các nhà quản lý đánh giá tốt hơn về các
khoản vay và dự phòng tổn thất tốt hơn.
Theo giả thuyết "Quá lớn nên không thể bị phá sản": khả năng thất bại của ngân
hàng là nhỏ hơn đối với các ngân hàng lớn do kỳ vọng cứu trợ. Đó là từ NHTW
cung cấp tính thanh khoản cho các ngân hàng lớn trong thời kỳ khủng hoảng tài
chính hoặc những cú sốc thanh khoản (Claeys và Schoors, 2007). Thực tế, theo

25
Salas và Saurina (2002) chỉ ra rằng quy mô ngân hàng có liên quan tiêu cực với
khối lượng nợ xấu. Tuy nhiên vẫn dựa trên lập luận “too big to fail” nghiên cứu của
một số tác giả như Zhang và cộng sự (2015); Louzis và cộng sự (2012) lại chỉ ra
mối quan hệ cùng chiều giữa nợ xấu và quy mô ngân hàng.
Với những lập luận trên kỳ vọng quy mô ngân hàng có tương quan ngược chiều
với tỷ lệ nợ xấu.
Tỷ lệ đa dạng hóa doanh thu (BRD)
Một trong những chỉ tiêu được dùng để đánh giá rủi ro tín dụng trong nghiên cứu
đó chính là tỷ lệ thu nhập ngoài lãi so với tổng thu nhập thuần hoặc tỷ lệ đòn bẩy (ví
dụ Lepetit và cộng sự, 2008; Pennathur và cộng sự, 2012 và Lozano-Vivas và
Pasiouras, 2010). Một tỷ lệ cao của tỷ lệ đòn bẩy cho thấy rằng một ngân hàng dễ bị
cú sốc ngoại sinh. Ngoài ra, với nghiên cứu của Laeven và Levine, 2007; DeYoung
và Torna (2013) đã tìm thấy đa dạng hóa thu nhập có tác động đến rủi ro của ngân
hàng.
BRD (%) = Tổng thu nhập ngoài lãi/ Tổng thu nhập thuần
Đa dạng hóa doanh thu sẽ kéo theo sự tăng lên của chi phí, thu nhập ngoài lãi, lợi
nhuận ròng. Nghiên cứu của Gurruz et (2013) đối với mẫu nghiên cứu ở ngân hàng
Thổ Nhĩ Kỳ đã cho thấy việc đa dạng hóa doanh thu đã làm tăng hiệu suất hiệu
chỉnh rủi ro của ngân hàng. Nghiên cứu ở Hoa Kỳ của DeYoung và Rice (2004)
trong giai đoạn 1989 -2001 đã chỉ ra mối tương quan âm của thu nhập ngoài lại và
hiệu chỉnh rủi ro tài chính.
Với những lập luận trên tôi nhận thấy các cơ hội đa dạng hóa doanh thu của ngân
hàng có mối tương quan với chất lượng của các khoản vay, tôi dự đoán rằng tồn tại
mối tương quan âm giữa đa dạng hóa doanh thu và nợ xấu. Theo Louzis và cộng sự
(2012) và Mabvure (2012), điều này là đúng vì đa dạng hóa làm giảm rủi ro tín
dụng.

26
Tỷ lệ vốn (CETA)
CETA (%) = Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản
Mức vốn hóa ngân hàng cao sẽ làm giảm rủi ro danh mục cho vay của ngân hàng
từ đó làm giảm nợ xấu, hay nói cách khách sẽ giúp hoạt động tín dụng của ngân
hàng được ổn định hơn. Vốn hóa ngân hàng cao hơn dự kiến sẽ vượt qua rủi ro ngân
hàng và sự tích tụ rủi ro hệ thống (ví dụ: Arnold và cộng sự, 2013; Lee và Hsieh,
2013). Nghiên cứu đối với các ngân hàng ở Mỹ do William R.Keeton and Charles
Morris (1987) trong giai đoạn 1979-1985 đã cho ra kết quả tương quan ngược chiều
giữa nợ xấu và các ngân hàng có tỷ lệ vốn hóa.
Tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản (ROA)
Với mục tiêu tăng lợi nhuận các ngân hàng đã thực hiện tăng cung tiền bằng cách
cho vay vào nền kinh tế, với chính sách tín dụng tự do hơn mà không liên quan đến
các khoản vay trong tương lai. Tương tự như vậy, đối với một ngân hàng muốn tăng
thu nhập hiện tại của nó, nó có thể áp dụng mở rộng cho vay. Theo nghĩa này, dự
đoán rằng thu nhập trong quá khứ có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu trong
tương lai.
Phù hợp với nghiên cứu của Athanasoglou và cộng sự (2008) và Cohen và cộng
sự (2014) tôi sử dụng thước đo ROA để kiểm soát lợi nhuận của ngân hàng.
ROA (%)= EAT/ Tổng tài sản
Tỷ lệ thanh khoản (LIQ- Liquidity ratio)
LIQ (%) = Tiền và các khoản tương đương tiền/ Tổng tài sản
Thanh khoản của ngân hàng cũng là một chiều hướng quan trọng của sự ổn định
của ngân hàng. Như nghiên cứu ở Hoa Kỳ giai đoạn năm 1986-2014 của
Muhammad SaifuddinKhan, HaraldScheule, ElizaWu (2017) tìm thấy bằng chứng
rủi ro ngân hàng tăng lên khi tỷ lệ thanh khoản thấp, đặt biệt trong thời kỳ khủng
hoảng những ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản cao có rủi ro thấp. Vì vậy tỷ lệ thanh

27
khoản được xem là một trong các biến kiểm soát trong nghiên cứu này. Với kỳ
vọng dấu thương quan là âm giữa tỷ lệ thanh khoản và nợ xấu.
Tỷ lệ huy động vốn (DEPTA- Deposit ratio)
Huy động vố giúp tăng nguồn vốn của ngân hàng từ đó giúp tăng khả năng thanh
toán của ngân hàng. Chính vì vậy biến tỷ lệ huy động vốn là một trong những biến
kiểm soát được đưa vào mô hình với kỳ vọng tương quan dương với nợ xấu.
DEPTA (%) = Tổng vốn huy động/ Tổng tài sản
Rủi ro hoạt động (SDROA)
SDROA = Độ lệch chuẩn ROA di chuyển của 3 năm
Trong đó: N là số năm quan sát (N=3), xt là ROA (hoặc ROE) tại năm t, μ là giá trị
trung bình của ROA (hoặc ROE) trong 3 năm quan sát.
Kỳ vọng rủi ro hoạt động có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu (+)
3.3 Dữ liệu nghiên cứu
Tôi sử dụng dữ liệu từ khu vực ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2007-2017 để
kiểm tra giả thuyết chính rằng mối liên hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu có
thay đổi theo thời gian. Dữ liệu được lấy để nghiên cứu luận văn bao gồm từ các
nguồn Vietstock, Bankscope, BVSC và báo cáo thường niên của các NHTM. Để
ước tính hiệu quả bất đối xứng của tăng trưởng tín dụng khi không thực hiện các
khoản vay trước và sau khủng hoảng tài chính tác giả loại trừ các ngân hàng không
được liệt kê vào cuối năm 2010, đồng thời loại bỏ một số ngân hàng thiếu dữ liệu
trên biên khóa. Do đó, mẫu cuối cùng tác giả chọn mẫu là 25 NHTM Việt Nam
trong giai đoạn mẫu 2007-2017.

28
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
4.1 Thống kê mô tả và hệ số tương quan
Trong Bảng 1, tôi trình bày các số liệu thống kê mô tả của tất cả các biến được sử
dụng trong nghiên cứu này. Trong Bảng A của Bảng 4.1 cho thấy được các thống kê
tổng thể của toàn giai đoạn nghiên cứu 2007-2017, trong đó tỷ lệ nợ xấu tính trên
tổng tài sản của các ngân hàng ở Việt Nam trung bình là 1,27% thấp hơn so với
nghiên cứu của Chaiporn Vithessonthi (2016) (2,73%) khi nghiên cứu về mối liên
hệ giữa nợ xấu và tăng trưởng tín dụng đối với các ngân hàng ở Nhật Bản giai đoạn
1993-2013. Ngoài ra, tỷ số lợi nhuận ròng trên tài sản (ROA) của các ngân hàng
trung bình ở mức 0,97%. Bảng B và Bảng C của Bảng 1 thể hiện thống kê mô tả của
các biến qua hai giai đoạn khi khủng hoảng (2007-2012) và không có khủng hoảng
(2013-2017). Trong khi có khủng hoảng (Bảng B) NPLTA trung bình là 1,23% cho
đến khi không còn khủng hoảng (Bảng C) NLTA trung bình tăng hơn nhưng không
đáng kể là 1,32%, điều này cho thấy tỷ lệ nợ xấu tương đối ổn định trong cả hai giai
đoạn mẫu.
Về tăng trưởng tín dụng (BCG) tôi nhận thấy toàn giai đoạn lấy mẫu (Bảng A)
trung bình tăng 0,014%, nhưng khi có khủng hoàng tài chính (Bảng B) xảy ra thì
tăng trưởng tín dụng trung bình giảm -0,008% sau đó có sự tăng lên trung bình
0,04% sau khi khủng hoảng qua đi (Bảng C).
Nhìn chung khi có khủng hoảng xảy ra thì tăng trưởng tín dụng giảm đi còn tỷ lệ
nợ xấu thì tăng, cho đến khi khủng hoảng qua đi thì tăng trưởng tín dụng bắt đầu
tăng còn tỷ lệ nợ xấu tăng nhưng không đáng kể. Điều này có thể nhận thấy tỷ lệ nợ
xấu khi có khủng hoảng thấp hơn khi không có khủng hoảng có lẽ là do nhu cầu vay
vốn đầu tư bị hạn chế, những tiêu chuẩn cho vay của các ngân hàng ở Việt Nam
khắc khe hơn. Bên cạnh đó tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tổng tài sản khi có khủng hoảng
xảy ra (Bảng B) trung bình 1,31% cho đến khi không còn khủng hoảng (Bảng C) thì
ROA giảm xuống còn 0,56%.

29
Bảng 4.1: Thống kê mô tả cho các biến chính.
Mean Min Max S.D. N
Bảng A: Toàn bộ giai đoạn 2007-2017
NPLTA 1.27 0.03 6.28 0.96 274
BCG 0.01 -0.65 0.58 0.16 274
LNTA 17.91 14.52 20.91 1.49 274
CETA 10.38 1.01 37.1 5.61 274
ROA 0.97 0.09 5.54 0.73 274
LIQ 21.84 2.26 90.13 16.00 274
DEPTA 61.66 18.51 89.22 13.40 274
BRD 19.70 -55.16 78.56 15.73 274
SDROA 0.36 0.005 2.24 0.36 274
Bảng B: Giai đoạn 2007-2012
NPLTA 1.23 0.03 6.29 1.12 149
BCG -0.01 -0.65 0.58 0.19 149
LNTA 17.48 14.53 20.24 1.47 149
CETA 11.67 1.00 37.10 6.62 149
ROA 1.31 0.03 5.54 0.75 149
LIQ 26.93 2.36 90.13 16.04 149
DEPTA 55.13 18.51 79.85 12.28 149
BRD 17.71 -55.16 69.61 17.71 149
SDROA 0.47 0.01 2.24 0.42 149
Bảng C: Giai đoạn 2013-2017
NPLTA 1.33 0.19 4.54 0.73 125
BCG 0.04 -0.25 0.43 0.11 125
LNTA 18.40 15.55 20.91 1.36 125
CETA 8.84 3.50 23.84 3.53 125
ROA 0.56 0.01 2.39 0.45 125
LIQ 16.96 2.26 84.85 14.58 125
DEPTA 69.45 45.31 89.22 10.14 125
BRD 18.81 -25.94 78.56 13.02 125
SDROA 0.23 0.005 1.23 0.21 125
(Diễn giải: Tỷ lệ nợ xấu (NPLTA) (bằng%). Tăng trưởng tín dụng ngân hàng (BCG).
Quy mô ngân hàng (LNTA). Tỷ lệ vốn (CETA) (bằng%). Tỷ lệ thanh khoản (LIQ) (bằng%).
Tỷ lệ đa dạng hóa doanh thu (BRD) (tính bằng%). Tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản (ROA) (tính
bằng%). Rủi ro hoạt động (SDROA). Các ký hiệu ***, ** và * biểu thị ý nghĩa thống kê ở
mức 1%, 5% và 10%)

30
Bảng 4.2 cho thấy cấu trúc tương quan của tất cả các biến. Ngoại trừ một số biến
có tương quan cao, như hệ số tương quan giữa LNTA và CETA là -0,6081, hệ số
tương quan giữa CETA và SDROA là 0,6195 thì không có hệ số tương quan khác
giữa các cặp biến còn lại lớn hơn 0,6. Về vấn đề này tôi tiến hành kiểm tra VIF để
kiểm tra xem có tồn tại các vấn đề đa cộng tuyến hay không. Nếu hệ số hồi quy VIF
lớn hơn 10, thì các vấn đề đa cộng tuyến có xu hướng xảy ra (Gujarati, 2003). Trong
nghiên cứu này, các hệ số VIF của tất cả các hồi quy cho thấy rằng VIF nhỏ hơn 2
(xem phụ lục B) và do đó vấn đề đa cộng tuyến không phải quan tâm trong nghiên
cứu này.
Bảng 4.2: Hệ số tương quan.
nplta bcg lnta ceta roa liq depta brd sdroa
nplta 1.000
bcg 0.0882 1.000
lnta 0.1323 0.0193 1.000
ceta -0.0168 -0.0463 -0.6081 1.000
roa -0.2587 -0.1602 -0.1743 0.3484 1.000
liq -0.1469 -0.1691 -0.2399 0.3753 0.4467 1.000
depta 0.2575 0.3265 0.4718 -0.3474 -0.3186 -0.1969 1.000
brd -0.0050 0.0713 0.1164 -0.1025 0.2180 0.0436 0.0949 1.000
sdroa 0.0470 -0.0564 -0.4189 0.6195 0.4200 0.3847 -0.2844 0.0343 1.000
(Diễn giải: Tỷ lệ nợ xấu (NPLTA) (bằng%). Tăng trưởng tín dụng ngân hàng (BCG). Quy
mô ngân hàng (LNTA). Tỷ lệ vốn (CETA) (bằng%). Tỷ lệ thanh khoản (LIQ) (bằng%). Tỷ
lệ đa dạng hóa doanh thu (BRD) (tính bằng%). Tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản (ROA) (tính
mức 1%, 5% và 10%)

31
4.2 Kết quả thực nghiệm
4.2.1 Tác động của tăng trưởng tín dụng đối với nợ xấu: Hồi quy với OLS
Bảng 4.3 tôi thực hiện hồi quy với OLS để đi kiểm tra sự tác động của tăng
trưởng tín dụng và nợ xấu và tác động đó có thay đổi theo thời gian. Để làm rõ được
mục đích đó, trước tiên tôi ước tính sự hồi quy OLS ban đầu giữa biến phụ thuộc
NPLTA và các biến kiểm soát mà không có hiệu ứng cố định trong toàn giai đoạn
mẫu 2007 – 2017. Trong đó tôi thực hiện trễ một kỳ đối với các biến bên phải trong
Mô hình 1.
Mô hình 1 và Mô hình 2 của Bảng 3 tôi ước lượng hồi quy OLS với hiệu ứng tác
động ngẫu nhiên (REM) và hiệu ứng cố định (FEM). Sau đó tôi thực hiện kiểm tra
với Hausman (xem phụ lục C) để lựa chọn mô hình phù hợp, kết quả ủng hộ mô
hình FEM. Trong Mô hình 1 khi tiến hành hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên kết quả
cho thấy chỉ có rủi ro hoạt động (SDROA) có tác động cùng chiều với nợ xấu và có
ý nghĩa thống kê. Ở Mô hình 2 khi tiến hành hồi quy với hiệu ứng cố định thì lúc
này có thêm biến tỷ lệ thanh khoản (LIQ) có ý nghĩa thống kê và tương quan ngược
chiều với nợ xấu của ngân hàng. Rủi ro hoạt động trong Mô hình 2 lúc này đã mất
đi ý nghĩa.
Để kiểm tra mối quan hệ chính đó là sự tác động của tăng trưởng tín dụng và nợ
xấu, ở Mô hình 3 tôi đưa biến tăng trưởng tín dụng (BCG) vào và tiến hành hồi quy,
kết quả cho thấy tăng trưởng tín dụng có tương quan dương với nợ xấu, và có ý
nghĩa thống kê. Bên cạnh đó tỷ lệ thanh khoản (LIQ) vẫn có tương quan âm với nợ
xấu. Rủi ro hoạt động (SDROA) vẫn giữ tác động cùng chiều với nợ xấu và có ý
nghĩa thống kê.

32
Bảng 4.3: Hồi quy OLS với nợ xấu (NPLTA)
1 2 3 4 5 6
Mẫu đầy Mẫu đầy Mẫu đầy Mẫu đầy 2007-2012 2013-2017
đủ đủ đủ đủ
Hệ số 0.229 3.436 4.393* 4.441* -9.394* 1.450
(0.18) (1.36) (1.74) (1.76) (-1.94) (0.17)
LNTAt-1 0.0584 -0.0695 -0.127 -0.130 0.575** 0.0243
(0.85) (-0.55) (-1.00) (-1.02) (2.38) (0.06)
CETAt-1 0.00224 -0.00646 -0.00503 -0.00549 0.0377 -0.00207
(0.14) (-0.34) (-0.27) (-0.29) (1.24) (-0.03)
ROAt-1 -0.0740 -0.0509 -0.0261 -0.0300 0.0220 -0.112
(-0.70) (-0.44) (-0.23) (-0.26) (0.13) (-0.42)
LIQt-1 -0.00773 -0.0218** -0.0242** -0.0246** -0.00166 -0.0162
(-1.43) (-2.24) (-2.51) (-2.54) (-0.09) (-1.17)
DEPTAt-1 0.00343 -0.00500 -0.00384 -0.00340 0.00617 -0.00586
(0.62) (-0.75) (-0.58) (-0.51) (0.54) (-0.53)
BRDt-1 -0.00454 -0.00519 -0.00509 -0.00496 -0.0131** 0.00273
(-1.12) (-1.21) (-1.21) (-1.17) (-1.99) (0.45)
SDROAt-1 0.451** 0.406* 0.406* 0.411* 0.572* 0.244
(2.15) (1.93) (1.95) (1.96) (1.76) (0.67)
BCGt-1 0.920** 0.663 0.385 0.0841
(2.55) (0.97) (0.66) (0.15)
INTERACTION 0.369
(0.45)
Bank-fixed effects No Yes Yes Yes Yes Yes
Period-fixed
No Yes Yes Yes Yes Yes
effects
Số ngân hàng 25 25 25 25 25 25
Số quan sát 249 249 249 249 124 125
mức 1%, 5% và 10%)

33
Kế tiếp để kiểm tra xem liệu khủng hoảng tài chính có làm thay đổi tác động của
tăng trưởng tín dụng và nợ xấu hay không, ở Mô hình 4 tôi tiến hành đưa biến tương
tác giữa BCG với GFC (INTERACTION = BCGt-1 × GFCt-1 ) vào mô hình, trong đó
BCG là tăng trưởng tín dụng, GFC là biến đại diện cho khủng hoảng có giá trị bằng
1 từ năm 2007-2013 và bằng 0 đối với các năm còn lại. Kết quả cho thấy tăng
trưởng tín dụng vẫn có tương quan dương với nợ xấu và hệ số của biến
INTERACTION âm, thể hiện tương quan ngược chiều với nợ xấu, nhưng cả hai lại
không có ý nghĩa thống kê. Tỷ lệ thanh khoản vẫn giữ tương quan âm với nợ xấu.
Để kiểm tra xem tác động của tăng trưởng tín dụng và nợ xấu có thay đổi theo
thời gian và đặt biệt khi có khủng hoảng xảy ra và sau khi không còn khủng hoảng
tôi tiến hành chia mẫu ra thành hai giai đoạn để hồi quy, giai đoạn 1 từ năm 2007-
2012 (Mô hình 5) và giai đoạn 2 từ năm 2013-2017 (Mô hình 6). Kết quả cho thấy
không có sự thay đổi về dấu giữa tương quan tăng trưởng tín dụng và nợ xấu cho cả
hai giai đoạn, đồng thời không có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra khi có khủng hoảng
xảy ra (Mô hình 5) nợ xấu có tương quan âm với tỷ lệ đa dạng hóa doanh thu và
tương quan dương với tỷ lệ vốn hóa với mức ý nghĩa thống kê tương ứng 1% và
10%.
Như một số nghiên cứu trước đây của các học giả Chang et al. (2008), Banker và
cộng sự. (2010) và Festić et al. (2011) khi sử dụng NPLTL, tỷ lệ nợ xấu được tính
trên tổng dư nợ để xem xét mối quan hệ của nợ xấu và tăng trưởng tín dụng. Tôi đã
thay NPLTA thành NPLTL để có được kiểm chứng mạnh hơn. Tôi tiến hành hồi
quy và kết quả cho thấy ở Bảng 4 không có ý nghĩa thống kê của tăng trường tín
dụng với nợ xấu.

34
Bảng 4.4: Hồi quy OLS với nợ xấu (NPLTL)
1 2 3 4 5 6
Mẫu đầy Mẫu đầy Mẫu đầy Mẫu đầy 2007-2012 2013-2017
đủ đủ đủ đủ
Hệ số 2.538 2.202 2.173 1.843 -17.78** 14.79
(1.32) (0.55) (0.54) (0.46) (-2.42) (1.02)
LNTAt-1 0.0431 0.109 0.111 0.135 1.127*** -0.597
(0.42) (0.54) (0.55) (0.66) (3.07) (-0.82)
CETAt-1 -0.00227 0.000135 0.0000933 -0.000404 0.0505 -0.0945
(-0.09) (0.00) (0.00) (-0.01) (1.09) (-0.88)
ROAt-1 -0.296* -0.206 -0.205 -0.204 -0.173 -0.194
(-1.83) (-1.13) (-1.12) (-1.11) (-0.65) (-0.43)
LIQt-1 -0.0109 -0.0273* -0.0270* -0.0283* -0.0159 -0.0112
(-1.33) (-1.76) (-1.72) (-1.80) (-0.60) (-0.47)
DEPTAt-1 -0.00965 -0.0193* -0.0196* -0.0195* 0.00715 -0.0125
(-1.14) (-1.82) (-1.77) (-1.76) (0.42) (-0.65)
BRDt-1 -0.000876 -0.000951 -0.00103 -0.000981 -0.00529 0.00823
(-0.14) (-0.14) (-0.15) (-0.14) (-0.53) (0.79)
SDROAt-1 0.712** 0.714** 0.713** 0.639* 0.797 0.852
(2.19) (2.13) (2.12) (1.89) (1.61) (1.37)
BCGt-1 0.0615 -1.963 -0.153 0.122
(0.10) (-1.39) (-0.17) (0.13)
INTERACTION 2.358
(1.58)
Bank-fixed effects No Yes Yes Yes Yes Yes
Period-fixed effects No Yes Yes Yes Yes Yes
Số ngân hàng 25 25 25 25 25 25
Số quan sát 249 249 249 249 124 125
mức 1%, 5% và 10%)

35
4.2.2 Tác động của tăng trưởng tín dụng đối với nợ xâu: Hồi quy với GMM
Bởi vì cho rằng tín dụng có thể là biến nội sinh, bởi quyết định tăng hoặc giảm
cho vay của các ngân hàng còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố trong đó có cả khoản nợ
bị tổn thất (ví dụ: Naceur và Kandil, 2009; Naceur và Omran, 2011) dẫn đến kết quả
OLS sẽ bị chệch và không vững. Tôi theo Blundell và Bond (1998) để sử dụng các
phương pháp tổng quát (GMM) của bảng điều khiển hai bước động để thu được kết
quả ước tính. Baltagi (2005) cho thấy hồi quy GMM hai bước động sẽ cho ra kết
quả ước lượng hiệu quả hơn GMM một bước. Cụ thể hơn tôi ước tính một loạt các
phương trình như đã được trình bày trong phần mô hình nghiên cứu. Sử dụng tỷ lệ
nợ xấu trên tổng tài sản (NPLTA) và tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ (NPLTL) làm biến
phụ thuộc, với độ trễ một và hai thời kỳ. Kết quả cho thấy kiểm định về nội sinh của
Sargan (1958) và kiểm định tự tương quan của Arellano – Bond (1991) đều cho ra
kết quả tốt (xem Bảng 5 và Bảng 6). Điều này chứng tỏ rằng các công cụ sử dụng
trong mô hình nghiên cứu này là phù hợp.
Mô hình đầu tiên của Bảng 4.5 là hồi quy GMM cơ bản. Độ trễ đầu tiên của biến
phụ thuộc dương và có ý nghĩa thống kê cho cả ba mô hình, nhưng độ trễ thứ hai
của biến phụ thuộc âm và có ý nghĩa thống kê ở mô hình 1, còn trong mô hình 2 và
3 thì độ trễ thứ hai và không có ý nghĩa thống kê.
Trong Mô hình 2 tôi tiến hành thêm biến tăng trưởng tín dụng (BCG) nhằm kiểm
tra tác động chính của tăng trưởng tín dụng và nợ xấu, kết quả hồi quy cho thấy tăng
trưởng tín dụng có tương quan cùng chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả
này phù hợp với các nghiên cứu truớc đây cho thấy tăng trưởng cho vay dẫn đến sự
gia tăng nợ xấu từ đó gây ra bất lợi cho sự ổn định của ngân hàng (ví dụ như Foos
và cộng sự, 2010; Festić và cộng sự, 2011; Hess và cộng sự, 2009). Kế tiếp để kiểm
tra tác động của khủng hoảng tài chính tôi thêm biến khủng hoảng tài chính vào Mô
hình 3, kết quả cho thấy tác động cùng chiều của tăng trưởng tín dụng vẫn giữ
nguyên, đồng thời bị suy yếu bởi khủng hoảng tài chính toàn cầu và có ý nghĩa
thống kê.

36
Bảng 4.5: Hồi quy GMM với nợ xấu (NPLTA)
(1) (2) (3)
Mẫu đầy Mẫu đầy Mẫu đầy
đủ đủ đủ
NPLTAt-1 0.573*** 0.344*** 0.606***
(6.66) (4.53) (8.45)
NPLTAt-2 -0.123*** 0.0240 -0.0287
(-3.82) (0.56) (-1.03)
LNTAt-1 0.287*** 0.334*** 0.249**
(3.54) (4.60) (2.76)
CETAt-1 0.00732 -0.00832 -0.00745
(0.70) (-0.72) (-0.88)
ROAt-1 0.303** 0.211** 0.150
(2.52) (2.45) (1.37)
LIQt-1 -0.00673 0.00353 -0.00505
(-1.20) (0.91) (-1.08)
DEPTAt-1 -0.0121** -0.0203*** -0.0192***
(-2.63) (-3.96) (-6.10)
BRDt-1 -0.0140*** -0.0126*** -0.0135***
(-5.09) (-4.27) (-4.60)
SDROAt-1 -0.110 0.119 -0.0231
(-0.93) (1.10) (-0.34)
BCGt-1 1.335*** 2.513**
(4.33) (2.52)
INTERACTION -2.252**
(-2.18)
Bank-fixed Yes Yes Yes
Period-fixed Yes Yes Yes
AR (2) p-value 0.300 0,799 0,406
Sargan test 0,911 0,968 0,952
Số ngân hàng 25 25 25
Số quan sát 199 199 199

Các ký hiệu ***, ** và * biểu thị ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%

37
Bảng 4.6: Hồi quy GMM với nợ xấu (NPLTL)
NPLTLt-1
NPLTLt-2
LNTAt-1
CETAt-1
ROAt-1
LIQt-1
DEPTAt-1
BRDt-1
SDROAt-1
BCGt-1
INTERACTION
(1) (2) (3)
Mẫu đầy Mẫu đầy Mẫu đầy
đủ đủ đủ
0.624*** 0.384*** 0.652***
(7.68) (6.52) (13.57)
-0.255*** -0.0531 -0.134***
(-3.55) (-0.94) (-2.84)
-0.0183 0.303** -0.131
(-0.09) (2.40) (-0.95)
-0.00568 -0.0462** -0.0240
(-0.32) (-2.76) (-1.15)
0.552** 0.545*** 0.422**
(2.38) (5.10) (2.16)
-0.00506 0.0353*** 0.0171**
(-0.38) (4.31) (2.61)
-0.0231** -0.0392*** -0.0221**
(-2.65) (-3.53) (-2.39)
-0.00968** -0.00238 -0.00125
(-2.07) (-0.43) (-0.33)
-0.655** -0.489* -0.585**
(-2.43) (-1.74) (-2.40)
3.515*** 5.021***
(5.70) (4.87)
-4.443***
(-4.34)
Bank-fixed Yes Yes Yes
Period-fixed Yes Yes Yes
AR (2) p-value 0,758 0,150 0,806
Sargan test 0,286 0,761 0,279
Số ngân hàng 25 25 25
Số quan sát 199 199 199
Các ký hiệu ***, ** và * biểu thị ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%

38
Tương tự như các bước hồi quy ở Bảng 4.5 nhưng tôi thay biến phụ thuộc
NPLTA thành NPLTL và đạt được kết quả ở Bảng 4.6. Ở Bảng 4.6 cho thấy kết quả
đạt được gần như tương đồng với Bảng 4.5. Tức là, tác động của tăng trưởng tín
dụng lên NPLTL là tích cực trong toàn bộ mẫu (xem Mô hinh 2 và Mô hình 3). Và
thể hiện sự tương tác giữa tăng trưởng tín dụng và khủng hoảng tài chính toàn cầu,
hệ số cho ra kết quả âm và có ý nghĩa thống kê, những kết quả này chỉ ra rằng cuộc
khủng hoảng tài chính toàn cầu làm suy yếu tác động tích cực của tăng trưởng tín
dụng đối với nợ xấu.
Ngoài ra qua kết quả hồi quy GMM của Bảng 4.5 và Bảng 4.6 chỉ ra được tác
động cùng chiều giữa giá trị kỳ trước của cả hai biến phụ thuộc, điều này có thể lý
giải rằng nợ xấu kỳ này tăng liên quan đến sự gia tăng nợ xấu của kỳ trước (Salas và
Saurina, 2002). Quy mô ngân hàng thì có tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu trên
tổng tài sản, kết quả tương đồng với giả thuyết quá lớn để sụp đổ: ngân hàng có quy
mô càng lớn thì tỷ lệ nợ xấu càng cao (Louzis và cộng sự, 2012, Zhang và cộng sự,
2015). Còn tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản và tỷ lệ thanh khoản có tác động cùng
chiều với tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ, kết quả tương đồng với giả thuyết quản lý
kém: quản lý kém là gia tăng rủi ro tín dụng trong ngân hàng từ đó gia tăng nợ xấu.
Bên cạnh đó kết quả còn cho thấy tác động ngược chiều giữa tỷ lệ đa dạng hóa
doanh thu với tỷ lệ nợ xấu trên tổng tài sản, kết quả tương đồng với giả thuyết đa
dạng hóa là khi ngân hàng tập trung tăng thu nhập ngoài lãi hơn thu nhập từ hoạt
động cho vay. Về phía rủi ro hoạt động thì có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu
trên tổng dư nợ, điều này có thể lý giải khi các nhà quản trị rủi ro nhận thấy rủi ro
của ngân hàng gia tăng thì sẽ tăng cường trong vấn đề quản trị rủi ro, trong đó có rủi
ro tín dụng, sẽ thắt chặt hơn trong cho vay từ đó làm giảm nợ xấu (Dayong Zang và
cộng sự, 2016)
Tóm lại, kết quả chính sau khi thực hiện hồi quy GMM đó là tăng trưởng tín
dụng có tác động cùng chiều với nợ xấu ngân hàng trong toàn giai đoạn mẫu đối với
cả hai biến phụ thuộc đó là NPLTA và NPLTL, đồng thời khủng hoảng tài chính

Luận Văn Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng Đến Nợ Xấu.doc

Luận Văn Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng Đến Nợ Xấu.doc

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Luận Văn Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng Đến Nợ Xấu.doc

Similar to Luận Văn Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng Đến Nợ Xấu.doc (17)

More from Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói Liên hệ ZALO/TELE: 0917.193.864

More from Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói Liên hệ ZALO/TELE: 0917.193.864 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Luận Văn Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng Đến Nợ Xấu.doc