Luận Văn Thạc Sĩ Phân Cấp Tài Khóa Và Tăng Trưởng Kinh Tế Địa Phương Tại Việt Nam đã chia sẻ đến cho các bạn nguồn tài liệu hoàn toàn hữu ích. Nếu như bạn có nhu cầu cần tải bài mẫu này vui lòng nhắn tin ngay qua zalo/telegram : 0932.091.562 để được hỗ trợ tải nhé.

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
o0o
HUỲNH TRÂN
NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Tham Khảo Thêm Tài Liệu Tại Luanvanpanda
Dịch Vụ Hỗ Trợ Viết Thuê Tiểu Luận, Báo Cáo, Khoá Luận, Luận Văn
Zalo/Telegram Hỗ Trợ : 0932.091.562
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. Hồ Chí Minh - Năm 2022

2. b
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
o0o
HUỲNH TRÂN
NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Chuyên ngành : Tài chính - Ngân hàng (Hướng nghiên cứu)
Mã số : 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC :
PGS.TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang
TP. Hồ Chí Minh - Năm 2022

3. i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ « Những yếu tố tác động đến nợ xấu của
ngân hàng thương mại Việt Nam » là kết quả của quá trình học tập, nghiên cứu do
chính tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang.
Ngoài những tài liệu tham khảo đã được trích dẫn trong luận văn, tôi xin đảm
bảo tính chân thật của số liệu mà mình thu thập, đây là số liệu có nguồn gốc rõ ràng
và đáng tin cậy.
TP. Hồ Chí Minh, Ngày 5 tháng 12 năm 2019
Tác giả
Huỳnh Trân

4. ii
MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ
TÓM TẮT
ABSTRACT
CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU........................................................................................................ 1
1.1 Tên đề tài..................................................................................................................... 1
1.2 Lý do chọn đề tài ........................................................................................................ 1
1.3 Mục tiêu nghiên cứu................................................................................................... 2
1.4 Câu hỏi nghiên cứu .................................................................................................... 2
1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu............................................................................. 2
1.6 Phương pháp nghiên cứu........................................................................................... 2
1.7 Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu ............................................................................. 3
1.8 Kết cấu luận văn......................................................................................................... 3
CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ CÁC
YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU ..................................................................................... 4
2.1. Khái niệm nợ xấu ........................................................................................................... 4
2.2. Chỉ tiêu đo lường nợ xấu................................................................................................ 5
2.3. Nguyên nhân gây ra nợ xấu........................................................................................... 5
2.4. Lý thuyết cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ .................................................... 7
2.5. Tác động của nợ xấu ...................................................................................................... 7
2.6. Khung lý thuyết .............................................................................................................. 8
2.7. Những yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu ....................................................................... 9
2.3.1. Các yếu tố vi mô .................................................................................................... 10
2.3.2. Các yếu tố vĩ mô .................................................................................................... 13
CHƯƠNG 3 THỰC TRẠNG TỶ LỆ NỢ XẤU VÀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ
LỆ NỢ XẤU TẠI 26 NHTM VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2009-2018 .................................... 15
CHƯƠNG 4 MÔ HÌNH, PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU... 23
4.1. Mô hình và giả thuyết .................................................................................................. 23
4.2. Phương pháp................................................................................................................. 25
4.3. Dữ liệu ........................................................................................................................... 25
4.4. Kết quả .......................................................................................................................... 26
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ HẠN CHẾ............................................................. 39
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

5. iii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Viết Tắt Diễn Giải
NHTM Ngân hàng thương mại
EA Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
Loan Tốc độ tăng trưởng tín dụng
NPL Tỷ lệ nợ xấu
NPLt-1 Tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ
ROE Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu
MP Thị phần tín dụng
TLI Tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập
DR Lãi suất huy động
RR Tỷ lệ dự trữ tài sản
GDP Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm
INF Tỷ lệ lạm phát hàng năm
UNL Tỷ lệ thất nghiệp
REM Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effect)
FEM Mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effect)

6. iv
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng Diễn Giải
Bảng 4.1 Tóm tắt các giả thiết và kỳ vọng
Bảng 4.2 Kết quả thống kê mô tả
Bảng 4.3 Ma trận tương quan giữa các biến
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy mô hình POOLED OLS, FEM và REM
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định tự tương quan
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định phương sai thay đổi mô hình OLS
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định phương sai thay đổi mô hình FEM
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định phương sai thay đổi mô hình REM
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định F-Test
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định hausman
Bảng 4.11 Kết quả hồi quy FEM_Robust
Bảng 4.12 Kết quả kiểm định các giả thuyết

7. v
DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ
Biểu đồ Diễn giải
Biểu đồ 3.1 Tỷ lệ nợ xấu trung bình của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn
2009-2018
Biểu đồ 3.2 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu quá khứ và tỷ lệ nợ xấu hiện
tại của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.3 Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và
tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.4 Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ xấu của
26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.5 Mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ
xấu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.6 Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập và tỷ lệ nợ
xấu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.7 Mối quan hệ giữa lãi suất huy động và tỷ lệ nợ xấu của 26
NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.8 Mối quan hệ giữa tỷ lệ dự trữ tài sản và tỷ lệ nợ xấu của
26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.9 Mối quan hệ giữa GDP và tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM Việt
Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.10 Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu của 26
NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.11 Mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ nợ xấu của 26
NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018

8. vi
TÓM TẮT
Bài luận văn này nghiên cứu về đề tài « Những yếu tố tác động đến nợ xấu của
ngân hàng thương mại Việt Nam » trong khoảng 10 năm từ 2009-2018. Tác giả sử
dụng kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng, chạy mô hình hồi quy đa biến theo POOLED
OLS, REM (Random Effect Model), FEM (Fixed Effect Model). Kết quả nghiên cứu
đã chỉ ra rằng có chín yếu tố thật sự tác động đến tỷ lệ nợ xấu đó là thị phần tín dụng
(MP), tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập (TLI), tỷ lệ thất nhiệp (UNL), tỷ lệ nợ xấu trong
quá khứ (NPLt-1), tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), Tốc độ tăng trưởng
GDP hàng năm, tốc độ tăng trưởng tín dụng (Loan), tỷ lệ dự trữ tài sản (RR), lãi suất
huy động (DR), đồng thời cũng như cho biết mức độ và chiều hướng tác động của
chúng. Đặt biệt, tác động mạnh nhất đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt
Nam là yếu tố tỷ lệ thất nghiệp (UNL) và tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm.
Từ khóa : Nợ xấu, yếu tố vĩ mô, yếu tố vi mô, ngân hàng.
ABSTRACT
This paper examines the factors affecting non-performing loans of Vietnam's
commercial Banks from 2009 to 2018. Using Pooled OLS, Fixed Effects Model and
Random Effects Model estimate for panel data. The empirical results indicate that six
factors negatively or positively impact on the non-performing loans, such as : market
power (MP), total liabilities to income (TLI), unemployment rate (UNL), past non-
performing loans (NPLt-1), return on equity (ROE), economic growth (GDP), credit
growth (Loan), reserve ratio (RR), deposits rate (DR). Particularly, unemployment
rate and economic growth have significant effects on the non-performing loans of the
commercial banking system in vietnam.
Keywords : Non-performing loans, micro determinants, macro determinants, bank.

9. 1
CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU
1.1 Tên đề tài
Những yếu tố tác động đến nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam.
1.2 Lý do chọn đề tài
Theo pháp lệnh nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam số 38-
LCT/HĐNN8 ngày 23/5/1990 định nghĩa rằng : Ngân hàng thương mại (NHTM) là
tổ chức kinh doanh tiền tệ mà hoạt động chủ yếu và thường xuyên là nhận tiền gửi
của khách hàng với trách nhiệm hoàn trả và sử dụng số tiền đó để cho vay, thực hiện
nghiệp vụ chiết khấu và làm phương tiện thanh toán. Do đó, NHTM là cầu nối giữ
đơn vị thặng dư và đơn vị thâm hụt, là công cụ để ngân hàng nhà nước điều tiết vĩ
mô, là nơi cung cấp vốn, tạo ra tiền, là trung gian thanh toán cho các doanh nghiệp
và cá nhân... nên hoạt động của NHTM cũng luôn chứa đựng nhiều rủi ro như rủi ro
tín dụng, rủi ro lãi suất, rủi ro hối đoái, rủi ro thanh khoản, rủi ro nguồn vốn... Đặc
biệt là bối cảnh tình hình thế giới hiện nay đang xảy ra nhiều căng thẳng làm cho tăng
trưởng kinh tế có xu hướng chậm lại, khiến thương mại và đầu tư thế giới giảm. Ngoài
ra, trong nước cũng đối mặt với không ít khó khăn như dịch tả lợn châu phi ngày càng
lây lan ảnh hưởng đến ngành chăn nuôi hay thời tiết diễn biến phức tạp ảnh hưởng
đến năng suất cây trồng, một số mặt hàng xuất khẩu cũng có xu hướng tăng trưởng
chậm lại… làm cho hoạt động của hệ thống NHTM cũng gặp nhiều thách thức và khó
khăn hơn, nhất là tình trạng nhiều khách hàng không có khả năng trả nợ khi đến hạn
hay nợ xấu đang cao.
Theo thống kê của ngân hàng nhà nước, tính tới tháng 12/2018 tỷ lệ nợ xấu
ở mức 1,8%, giảm 0.1% so với cuối năm 2017 (1,9% ) và 0,21% cuối năm 2016
(2,1%) đây là một bước tiến đáng kể trong việc xử lý nợ xấu thời gian qua nhưng
lượng nợ xấu vẫn còn khá cao cần phải tiếp tục lưu tâm. Do hậu quả của nợ xấu là rất
nghiêm trong, ảnh hưởng trực tiếp đến ngân hàng vì không thu hồi được vốn làm cho
ngân hàng bị thất thoát nguồn vốn, làm giảm lợi nhuận, chi phí tăng, giảm tiềm lực
tài chính của ngân hàng dẫn đến việc huy động vốn khó hơn. Đồng thời vì NHTM
giữ vai trò quan trọng trong nền kinh tế nên kinh tế cũng sẽ bị tác động mạnh. Hơn

10. 2
thế nữa khi nợ xấu quá cao có thể dẫn đến ngân hàng bị phá sản, xảy ra hiệu ứng
domino trong hệ thống ngân hàng, sẽ làm tê liệt toàn bộ nền kinh tế. Vì vậy, việc
nghiên cứu về nợ xấu ngân hàng là rất cần thiết và đó cũng là lý do mà tác giả chọn
đề tài : « Những yếu tố tác động đến nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam »
làm đề tài nghiên cứu của mình.
1.3 Mục tiêu nghiên cứu
Xác định chiều hướng tác động của những yếu tố vi mô và vĩ mô đến nợ xấu
của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
1.4 Câu hỏi nghiên cứu
Các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động thế nào đến nợ xấu ?
1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.5.1. Đối tượng nghiên cứu
Nợ xấu và các yếu tố vi mô, vĩ mô tác động đến nợ xấu của ngân hàng thương
mại Việt Nam.
1.5.2. Phạm vi nghiên cứu
Ở các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, ngoại trừ các NHTM 100%
vốn nước ngoài và ngân hàng liên doanh. Theo trang web Ngân Hàng Nhà Nước Việt
Nam thì tính đến 30/6/2019 có khoảng 4 NHTM nhà nước và 31 NHTMCP. Tuy
nhiên, có một số ngân hàng không đủ số liệu nên nghiên cứu này lấy mẫu gồm 26
NHTM Việt Nam và sẽ được liệt kê ở phần phụ lục.
Dữ liệu được thu thập trong khoảng 10 năm, từ năm 2009 tới năm 2018.
1.6 Phương pháp nghiên cứu
Gồm phương pháp định tính và phương pháp định lượng.
- Phương pháp định tính là thu thập thông tin từ những nghiên cứu trước đây
để đưa ra dự đoán về các yếu tố và chiều hướng tác động đến nợ xấu.
- Phương pháp định lượng là sử dụng kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng. Chạy
mô hình hồi quy đa biến theo POOLED OLS, REM (Random Effect), FEM (Fixed
Effect).

11. 3
1.7 Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu
Bài nghiên cứu này sẽ có một số đóng góp mang ý nghĩa thực tiễn như sau :
- Dữ liệu của một mẫu gồm 26 NHTM Việt Nam được cập nhật trong giai
đoạn 10 năm gần nhất tại thời điểm nghiên cứu.
- Hệ thống các lý thuyết, phản ảnh thực trạng về nợ xấu và các yếu tố tác
động đến nợ xấu, để người đọc có cái nhìn toàn diện và khách quan về tình hình nợ
xấu hiện nay, cũng như mối quan hệ giữa nợ xấu và các yếu tố tác động.
- Kết quả nghiên cứu giúp khẳn định nhân tố nào thật sự tác động tích cực
hay tiêu cực đến nợ xấu, đồng thời giúp cho các nhà quản trị ngân hàng có cơ sở để
cải thiện tình hình quản lý, nâng cao khả năng phòng ngừa rủi ro và đưa ra các chính
sách, chiến lược phù hợp để giảm thiểu nợ xấu.
- Khuyến khích cho các nhà nghiên cứu khác quan tâm hơn đến chủ đề nợ
xấu của ngân hàng.
1.8 Kết cấu luận văn
Chương 1 : Giới thiệu.
Chương 2 : Cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố tác động
đến nợ xấu.
Chương 3 : Thực trạng tỷ lệ nợ xấu và các yếu tố tác động đến nợ xấu tại 26 NHTM
Việt Nam giai đoạn 2009-2018.
Chương 4 : Mô hình, phương pháp, dữ liệu và kết quả nghiên cứu.
Chương 5 : Kết luận và một số hạn chế.

12. 4
CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC
NGHIỆM VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU
2.1. Khái niệm nợ xấu
Theo thông tư của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam số 02/2013/TT-HĐNN
ngày 21/01/2013 định nghĩa rằng : « Nợ xấu là những khoản nợ thuộc nhóm 3 (Nợ
dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn). »
Trong đó :
 Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm : Nợ trong hạn và được đánh giá là có
khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn; Nợ quá hạn dưới 10 ngày và được
đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ nợ gốc và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ nợ
gốc và lãi còn lại đúng thời hạn;…
 Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm : Nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày; Nợ
điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu;…
 Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm : Nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180
ngày; Nợ gia hạn nợ lần đầu; Nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ
khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng; Nợ đang thu hồi theo kết luận thanh
tra;…
 Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm: Nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày; Nợ
cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ
cấu lại lần đầu; Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai; Nợ phải thu hồi theo kết
luận thanh tra nhưng đã quá thời hạn thu hồi đến 60 ngày mà vẫn chưa thu hồi được;…
 Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm: Nợ quá hạn trên 360 ngày; Nợ
cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ được
cơ cấu lại lần đầu; Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả
nợ được cơ cấu lại lần thứ hai; Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả
chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn; Nợ phải thu hồi theo kết luận thanh tra nhưng đã
quá thời hạn thu hồi trên 60 ngày mà vẫn chưa thu hồi được; Nợ của khách hàng là
tổ chức tín dụng được Ngân hàng Nhà nước công bố đặt vào tình trạng kiểm soát đặc
biệt, chi nhánh ngân hàng nước ngoài bị phong tỏa vốn và tài sản;…

13. 5
2.2. Chỉ tiêu đo lường nợ xấu
Theo thông tư của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam số 02/2013/TT-HĐNN
ngày 21/01/2013 thì : « Tỷ lệ nợ xấu là tỷ lệ giữa nợ xấu so với tổng nợ từ
nhóm 1 đến nhóm 5 ”. Nếu tỷ lệ này dưới 3% thì được xem như là an toàn.
NPL = Nợ xấu / Tổng dư nợ.
Trong đó :
NPL : tỷ lệ nợ xấu.
Nợ xấu : Nợ nhóm 3,4,5.
Tổng dư nợ : Nợ nhóm 1,2,3,4,5.
2.3. Nguyên nhân gây ra nợ xấu.
Để khắc phục về tình trạng nợ xấu thì trước tiên cần phải tìm hiểu các nguyên
nhân gây ra nợ xấu. Trên thế giới cũng có nhiều nghiên cứu cho thấy nợ xấu xảy ra
do nhiều nguyên nhân khác nhau. Sau đây là một số nguyên nhân chủ yếu :
2.3.1. Nguyên nhân từ ngân hàng.
Chất lượng quản lý : Theo nghiên cứu của Berger & DeYoung (1997) thì tác
giả cho rằng chất lượng quản lý là yếu tố quan trọng tác động đến nợ xấu của ngân
hàng. Do nợ xấu và hiểu quả chi phí có mối quan hệ ngược chiều nhau, các ngân hàng
bị phá sản thường có tỷ lệ nợ xấu cao đồng thời cũng có hiệu quả chi phí thấp. Nguyên
nhân là do các ngân hàng quản lý kém trong việc giám sát chi phí, khách hàng đi vay,
thiếu kĩ năng trong việc thẩm định tài sản đảm bảo… Ngoài ra, các ngân hàng chưa
chú trọng đến việc quản trị danh mục cho vay, dẫn đến chấp nhận các khoản vay có
rủi ro cao nhiều làm tăng xác suất vỡ nợ dẫn đến nợ xấu cao hơn.
Rủi ro đao đức : Theo nghiên cứu của Keeton & Morris (1987) cho rằng mức
vốn hóa đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mức độ nợ xấu. Những ngân
hàng có vốn thấp thường mạo hiểm hơn nên sẽ đầu tư nhiều vào tài sản rủi ro do nếu
rủi ro xảy ra thì chủ nợ là người gánh chịu nhiều tổn thất nhất. Vì đầu tư nhiều vào
tài sản rủi ro nên khiến nợ xấu gia tăng. Nghiên cứu của Berger & DeYoung (1997)
cũng cùng chung quan điểm.

14. 6
Tăng trưởng tín dụng : theo nghiên cứu của Keeton (1999) mối quan hệ giữa
tăng trưởng tín dụng và nợ xấu được giải thích thông qua sự dịch chuyển các nhân tố
trong mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu. Mối quan hệ này vừa là cùng
chiều lẫn ngược chiều. Thứ nhất, sự dịch chuyển đường cung trên thị trường vốn vay
hàm ý rằng các NHTM sẵn sàng cho vay nhiều hơn bằng cách giảm các yêu cầu về
tiêu chuẩn tín dụng, có thể là cho vay với lãi xuất thấp, cho vay dưới chuẩn làm cho
các khoản nợ xấu có nguy cơ tăng trong tương lai. Thứ hai, do nhu cầu thay đổi cấu
trúc vốn của doanh nghiệp hay dự án đầu tư, đường cầu tín dụng sẽ dịch chuyển sang
phải. Sự thay đổi cấu trúc vốn này sẽ giúp cải thiện dòng tiền nên khả năng trả nợ của
người vay vốn bị ảnh hưởng tiêu cực, đảm bảo cho chất lượng tín dụng trong tương
lai. Thứ ba, sự dịch chuyển của đường cầu tín dụng do dịch chuyển trong năng suất
lao động, sự gia tăng trong năng suất lao động là dấu hiệu tốt cho khả năng trả nợ của
người vay vốn.
Đa dạng hóa danh mục cho vay : Theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh
(2015) thì cơ hội đa dạng hóa danh mục cho vay của các ngân hàng có mối liên hệ
với chất lượng tín dụng. Đa dạng hóa danh mục cho vay và tỉ lệ nợ xấu được kì vọng
có quan hệ ngược chiều vì đa dạng hóa làm giảm rủi ro tín dụng.
Khả năng bù đắp rủi ro : Nếu không có khả năng bù đắp rủi ro thì sẽ gặp phải
rất nhiều khó khăn khi phát sinh các vấn đề từ những tổn thất hay các rủi ro bất ngờ
có thể xảy ra như rủi ro tin dụng và nợ xấu. Ngoài ra, còn gây mất lòng tin đối với
nhà đầu tư và khách hàng. Tuy nhiên, nếu khả năng bù đắp rủi ro quá cao thì sẽ làm
giảm thu nhập của ngân hàng.
2.3.2. Nguyên nhân từ tự nhiên.
Khi có những biến động lớn về thời tiết, khí hậu, thiên tai, dịch bệnh… đều
gây ảnh hưởng đến chăn nuôi, năng suất cây trồng và các ngành công nghiệp và hoạt
động sản xuất kinh doanh làm giảm khả năng trả nợ của người đi vay, làm tăng tỷ lệ
nợ xấu… theo nghiên cứu của Keeton & Morris (1987) và Goldstein, M. & Turner,
P. (1996).

15. 7
2.3.3.Nguyên nhân từ khách hàng đi vay.
Do khách hàng sử dụng vốn vay không hiệu quả, thiếu trình độ quản lý, thiếu
năng lực điều hành cũng như khả năng tự chủ tài chính làm hoạt động kinh doanh
kém hiệu quả, gây ảnh hưởng đến khả năng trả nợ cho ngân hàng, làm gia tăng tỷ lệ
nợ xấu. Ngoài ra, còn do khách hàng thiếu thiện chí trong việc trả nợ. Theo nghiên
cứu Gou Ning-ing (2012) thì nguyên nhân dẫn tới nợ xấu tại các ngân hàng là do trình
độ quản trị doanh nghiệp chiếm 30%, do trình độ quản trị ngân hàng chiếm 30% và
cuối cùng chiếm 40% là do yếu tố bên ngoài.
2.3.4.Nguyên nhân từ chính trị, xã hội, kinh tế.
Sự thay đổi trong chủ trương, chính sách điều hành của chính phủ, sự biến
động thị trường trong và ngoài nước hay cuộc khủng hoảng tài chính, suy thoái kinh
tế… cũng đều tác động đến hoạt động của doanh nghiệp cũng như ngân hàng. Theo
nghiên cứu của Bloem, M & Gorter, N. (2001), ngân hàng với tư cách là trung gian
tài chính nên rủi ro trong hoạt động của các ngân hàng chịu ảnh hưởng trực tiếp bởi
môi trường kinh tế, chính trị, xã hội. Khi những yếu tố này ảnh hưởng tiêu cực đến
hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp thì sẽ gây ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
của người đi vay làm tăng nguy cơ nợ xấu.
2.4. Lý thuyết cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ.
Theo Miskin (2010) cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ là quá trình thay
đổi trong cung tiền của cơ quan điều hành chính sách tiền tệ làm ảnh hưởng đến mức
giá, sản lượng của nền kinh tế. Cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ làm thay đổi
các yếu tố kinh tế vĩ mô ( như lãi suất, lạm phát, thất nghiệp,…) ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ của người đi vay, dẫn đến gia tăng nợ xấu.
2.5. Tác động của nợ xấu
Nợ xấu tác động đến khả năng huy động vốn của ngân hàng và tốc độ tăng
trưởng tín dụng. Theo nghiên cứu của Diwan & Rodrik (1992), nếu tỷ lệ nợ xấu cao
sẽ làm tăng sự không chắc chắn về trạng thái vốn của ngân hàng, do đó khả năng huy
động vốn bị giớn hạn. Điều này làm tăng lãi suất cho vay của các ngân hàng dẫn đến
việc giảm tăng trưởng tín dụng.

16. 8
Nợ xấu tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Theo nghiên cứu
Berger & DeYoung (1997) cho rằng các khoản nợ khi quá hạn, ngân hàng sẽ bắt đầu
tăng chi phí để xử lý nợ xấu. Do đó khi nợ xấu tăng sẽ dẫn đến hiệu quả chi phí của
ngân hàng suy giảm. Ngoài ra khi nợ xấu tăng thể hiện khả năng quản lý rủi ro tín
dụng kém, ngân hàng hoạt động không hiệu quả.
2.6. Khung lý thuyết
Trình bày các nguyên nhân dẫn đến nợ xấu và các tác động của nợ xấu dựa
trên các nghiên cứu trước đây.

17. 9
2.7. Những yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu.
Trên thế giới có nhiều nghiên cứu về đề tài những yếu tố vi mô và vĩ mô tác
động đến nợ xấu của ngân hàng. Điển hình là nghiên cứu của Louzis et al (2010) sử
dụng dữ liệu bảng để kiểm tra các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến nợ xấu trong
khu vực ngân hàng ở Hy Lạp theo từng loại cho vay như cho vay tiêu dùng, cho vay
kinh doanh và thế chấp trong khoảng thời gian từ quý 1 năm 2003 đến quý ba năm
2009. Nghiên cứu của Ahmad and Bashir (2013) sử dụng dữ liệu bảng để kiểm tra
các yếu tố vi mô - đặc thù của ngân hàng tác động đến nợ xấu trong khu vực ngân
hàng ở Pakistan trong khoảng thời gian từ năm 2006 đến năm 2011 để thực hiện kiểm
định 10 giả thuyết. Và nghiên cứu của Rajha (2016) sử dụng dữ liệu bảng để kiểm tra
các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến nợ xấu trong khu vực ngân hàng ở Jordan
trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2012. Nghiên cứu của Rehman(2017) ở Nam Á.
Ngoài ra, còn có các nghiên cứu ở Việt Nam như : Nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng
Vinh (2015) giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2015. Nghiên cứu của Bùi Duy Tùng và
Đặng Thị Bạch Vân (2015) về ảnh hưởng của các yếu tố nội tại đến nợ xấu các ngân
hàng thương mại Việt Nam, giai đoạn 2004 đến 2014. Nghiên cứu của Phạm Dương
Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) về các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu
của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, giai đoạn 2005-2016.
Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu bao gồm : Tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ
(NPL (t-1)), tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập
(TLI) và lãi suất huy động (DR) là các yếu tố để đánh giá chất lượng quản lý của ngân
hàng. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EA) để đánh giá về rủi ro đạo đức. Thị phần tín dụng
(MP) để đánh giá việc đa dạng hóa danh mục cho vay. Tỷ lệ dự trữ tài sản (RR) để
đánh giá khả năng bù đắp rủi ro. Tốc độ tăng trưởng tín dụng (Loan). Cuối cùng là
các yếu tố như tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (GDP), tỷ lệ lạm phát hàng năm
(INF), tỷ lệ thất nghiệp (UNL) để đánh giá mức độ tác động của tự nhiên, kinh tế,
chính trị và xã hội đến nợ xấu.

18. 10
2.3.1. Các yếu tố vi mô
2.3.1.1. Tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ (NPL (t-1))
NPL(t-1) = Nợ xấu quá khứ / Tổng dư nợ quá khứ.
Trong đó :
NPL(t-1) : tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ.
Nợ xấu quá khứ : Nợ nhóm 3,4,5 trong quá khứ.
Tổng dư nợ quá khứ : Nợ nhóm 1,2,3,4,5 trong quá khứ
Nợ xấu trong quá khứ chưa giải quyết sẽ tích tụ sang các năm tiếp theo, thêm
gánh nặng cho tỷ lệ nợ xấu của năm hiện tại. Theo nghiên cứu của Louzis et al (2010),
Rajha (2016) và Ahmad and Bashir (2013) thì yếu tố tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ có
mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu hiệu tại. Nghĩa là, tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ
cao thì tỷ lệ nợ xấu hiện tại cũng có xu hướng cao, tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ thấp
thì tỷ lệ nợ xấu hiện tại cũng có xu hướng thấp. Nghiên cứu của Rehman(2017) ở
Nam Á cũng cho kết quả tương tự về mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ và
tỷ lệ nợ xấu hiện tại. Hay nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vình (2015) ở Việt Nam
giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2015, nghiên cứu của Phạm Dương Phương Thảo và
Nguyễn Linh Đan (2018) giai đoạn 2005-2016 và nghiên cứu của Bùi Duy Tùng và
Đặng Thị Bạch Vân (2015) về ảnh hưởng của các yếu tố nội tại đến nợ xấu các ngân
hàng thương mại Việt Nam, giai đoạn 2004 đến 2014 cũng có kết quả là tỷ lệ nợ xấu
trong quá khứ tác động dương (cùng chiều) tới tỷ lệ nợ xấu hiện tại
2.3.1.2.Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)
ROE = Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu.
ROE phản ảnh hiệu quả hoạt động của một ngân hàng, nếu ROE cao và ổn
định thể hiện ngân hàng có khả năng kiểm soát rủi ro tốt nên ít phát sinh nợ xấu. Theo
nghiên cứu của Louzis et al (2010), Rajha (2016) thì tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sổ
hữu có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, tỷ suất sinh lợi trên vốn
chủ sổ hữu cao thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng thấp, và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở
hữu thấp thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng cao. Nghiên cứu của Rehman (2017) cũng cho
kết quả tương tự về mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sổ hữu và tỷ lệ nợ

19. 11
xấu. Hay nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) ở Việt Nam giai đoạn từ
năm 2007 đến năm 2015 và nghiên cứu của Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân
(2015) về ảnh hưởng của các yếu tố nội tại đến nợ xấu các ngân hàng thương mại
Việt Nam, giai đoạn 2004 đến 2014 cũng cho kết quả tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sổ
hữu có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
2.3.1.3.Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EA)
EA = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản.
Tỷ lệ EA càng thấp thể hiện khả năng tài chính của ngân hàng càng yếu nên
ngân hàng sẽ có xu hướng vì mục đích lợi nhuận mà cho vay mạo hiểm hơn, dẫn đến
rủi ro tín dụng tăng, kéo theo tăng tỷ lệ nợ xấu.Theo nghiên cứu của Louzis et al
(2010), Ahmad and Bashir (2013) thì yếu tố tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có
mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng
tài sản càng cao thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng thấp, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài
sản thấp thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng cao. Hay kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị
Hồng Vinh (2015) ở Việt Nam cũng có cùng kết quả về mối quan hệ giữa EA và
NPL.
2.3.1.4.Tốc độ tăng trưởng tín dụng ( Loan)
Loan = (Dư nợ năm nay - Dư nợ năm trước) / Dư nợ năm trước
Theo nghiên cứu của Keeton (1999) mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng
và nợ xấu được giải thích thông qua sự dịch chuyển các nhân tố trong mối quan hệ
giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu. Mối quan hệ này vừa là cùng chiều lẫn ngược
chiều. Thứ nhất, sự dịch chuyển đường cung trên thị trường vốn vay hàm ý rằng các
NHTM sẵn sàng cho vay nhiều hơn bằng cách giảm các yêu cầu về tiêu chuẩn tín
dụng, có thể là cho vay với lãi xuất thấp, cho vay dưới chuẩn làm cho các khoản nợ
xấu có nguy cơ tăng trong tương lai. Thứ hai, do nhu cầu thay đổi cấu trúc vốn của
doanh nghiệp hay dự án đầu tư, đường cầu tín dụng sẽ dịch chuyển sang phải. Sự thay
đổi cấu trúc vốn này sẽ giúp cải thiện dòng tiền nên khả năng trả nợ của người vay
vốn bị ảnh hưởng tiêu cực, đảm bảo cho chất lượng tín dụng trong tương lai. Thứ ba,
sự dịch chuyển của đường cầu tín dụng do dịch chuyển trong năng suất lao động, sự

20. 12
gia tăng trong năng suất lao động là dấu hiệu tốt cho khả năng trả nợ của người vay
vốn.
Theo nghiên cứu của Ahmad and Bashir (2013) thì yếu tố tốc độ tăng trưởng
tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, tốc độ tăng trưởng tín
dụng cao thì tỷ lệ nợ xấu cũng có xu hướng cao, tốc độ tăng trưởng tín dụng thấp thì
tỷ lệ nợ xấu hiện tại cũng có xu hướng thấp. Hay nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng
Vinh (2015) đã kiểm chứng ở Việt Nam cũng cho kết quả tương tự. Tuy nhiên, nghiên
cứu của Rehman(2017) ở Nam Á lại cho kết quả ngược lại, nghĩa là tốc độ tăng trưởng
tín dụng và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều. Nghĩa là, tốc độ tăng trưởng tín
dụng cao thì tỷ lệ nợ xấu cũng có xu hướng thấp, tốc độ tăng trưởng tín dụng thấp thì
tỷ lệ nợ xấu hiện tại cũng có xu hướng cao.
2.3.1.5. Thị phần tín dụng (MP)
MP = Dư nợ cho vay / Tổng dư nợ các ngân hàng
Thị phần tín dụng mà lớn, thì ngân hàng có cơ hội đa dạng hóa các loại hình
cho vay, đa dạng hóa khách hàng, điều này có thể làm giảm rủi ro tín dụng, giảm tỷ
lệ nợ xấu. Theo nghiên cứu của Ahmad and Bashir (2013) thì yếu tố thị phần tín dụng
có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, thị phần tín dụng cao thì tỷ lệ
nợ xấu có xu hướng thấp, thị phần tín dụng thấp thì tỷ lệ nợ xấu hiện tại có xu hướng
cao.
2.3.1.6.Tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập (TLI)
TLI = Nợ phải trả / Tổng thu nhập
Tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập càng tăng thì chứng tỏ nợ phải trả tăng mà tổng
thu nhập không thay đổi hay Nợ phải trả không đổi mà tổng thu nhập lại giảm hay nợ
phải trả tăng nhiều hơn tổng thu nhập tăng. Điều này chứng tỏ hiệu quả hoạt động
của ngân hàng càng ngày càng kém, thể hiện chất lượng quản lý cũng kém dẫn đến
tỷ lệ nợ xấu có nguy cơ tăng. Theo nghiên cứu của Ahmad and Bashir (2013) thì yếu
tố tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa
là, tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập cao thì tỷ lệ nợ xấu cũng có xu hướng cao, tỷ lệ nợ
phải trả trên thu nhập thấp thì tỷ lệ nợ xấu cũng có xu hướng thấp.

21. 13
2.3.1.7.Lãi suất huy động (DR)
DR = Chi phí lãi / Vốn huy động
Nguồn thu nhập chính của ngân hàng chủ yếu là đến từ hoạt động tín dụng, vì
vậy nếu phần chênh lệch giữ lãi suất huy động và lãi suất cho vay càng cao thì ngân
hàng thu nhập càng nhiều, nhưng nếu phần chênh lệch này thấp thì ngân hàng bị phát
sinh thêm chi phí vốn. Do đó nếu lãi suất huy động cao tức chi phí lãi càng lớn, chi
phí lãi càng lớn sẽ làm tăng lãi xuất cho vay, khi lãi xuất cho vay cao có thể làm cho
một số khách hàng mất khả năng trả nợ, từ đó làm tăng nợ xấu. Theo nghiên cứu của
Ahmad and Bashir (2013) thì yếu tố lãi suất huy động có mối quan hệ cùng chiều với
tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, yếu tố lãi suất huy động cao thì tỷ lệ nợ xấu cũng có xu hướng
cao, yếu tố lãi suất huy động thấp thì tỷ lệ nợ xấu cũng có xu hướng thấp.
2.3.1.8.Tỷ lệ dự trữ tài sản (RR)
RR = Tài sản không sinh lời / Vốn huy động
Tỷ lệ dự trữ tài sản mà tăng thì chứng tỏ tài sản không sinh lời tăng và vốn huy
động không đổi hay tài sản không sinh lời tăng nhiều hơn lượng vốn huy động tăng
hay tài sản không sinh lời không đổi mà lượng vốn huy động giảm. Điều này chứng
tỏ lượng vốn dùng để cho vay sẽ ít đi nên rủi ro tín dụng cũng thấp, dẫn tới tỷ lệ nợ
xấu cũng có khuynh hướng giảm. Ngoài ra, nếu ngân hàng nắm giữ một lượng tài sản
đủ lớn có thể giúp ngân hàng có khả năng trang trải các vấn đề phát sinh gây tổn thất
như rủi ro tín dụng và nợ xấu. Theo nghiên cứu của Ahmad and Bashir (2013) thì tỷ
lệ dự trữ tài sản có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, tỷ lệ dự trữ
tài sản cao thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng thấp, tỷ lệ dự trữ tài sản thấp thì tỷ lệ nợ xấu
có xu hướng cao.
2.3.2. Các yếu tố vĩ mô
2.3.2.1. Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (GDP)
GDP = GDPt – GDPt-1 / GDPt-1.
Khi GDP cao thể hiện nên kinh tế đang trong giai đoạn tăng trưởng dẫn đến
thu nhập của khách hàng cũng tăng cao và đủ khả năng thanh toán các khoản nợ nên
có thể tỷ lệ nợ xấu sẽ thấp đi. Theo nghiên cứu của Louzis et al (2010), Rajha (2016)

22. 14
thì tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Nghĩa là, GDP cao thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng thấp, và GDP thấp thì tỷ lệ nợ xấu có
xu hướng cao. Nghiên cứu của Rehman (2017) cũng cho kết quả tương tự về mối
quan hệ này. Hay nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vình (2015) ở Việt Nam giai
đoạn từ năm 2007 đến năm 2015, nghiên cứu của Phạm Dương Phương Thảo và
Nguyễn Linh Đan (2018) giai đoạn 2005-2016 và nghiên cứu của Bùi Duy Tùng và
Đặng Thị Bạch Vân (2015) về ảnh hưởng của các yếu tố nội tại đến nợ xấu các ngân
hàng thương mại Việt Nam, giai đoạn 2004 đến 2014 cũng có kết quả tốc độ tăng
trưởng GDP hàng năm có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
2.3.2.2. Tỷ lệ lạm phát hàng năm (INF)
INF = CPIt – CPIt-1 / CPIt-1
Tỷ lệ lạm phát cao sẽ làm giá xăng dầu tăng, chi phí sản xuất cũng tăng, giá cả
hàng hóa cũng tăng làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, có thể làm
tỷ lệ nợ xấu tăng theo. Theo nghiên cứu của Rajha (2016) thì yếu tố tỷ lệ lạm phát có
mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, tỷ lệ lạm phát cao thì tỷ lệ nợ xấu
có xu hướng cao, tỷ lệ lạm phát thấp thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng thấp. Hay nghiên
cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) ở Việt Nam, giai đoạn 2007 đến 2015 và và
nghiên cứu của Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015) về ảnh hưởng của các
yếu tố nội tại đến nợ xấu các ngân hàng thương mại Việt Nam, giai đoạn 2004 đến
2014 cũng cho kết quả tương tự.
2.3.2.3. Tỷ lệ thất nghiệp (UNL)
UNL = Số người thất nghiệp / lực lượng lao động
Khi tỷ lệ thất nghiệp cao, nhiều người không có việc làm nên cũng không có
thu nhập làm tăng nguy cơ không có khả năng thanh toán nợ, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu có
thể tăng cao. Theo nghiên cứu của Louzis et al (2010) thì tỷ lệ thất nghiệp có mối
quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, tỷ lệ thất nghiệp cao thì tỷ lệ nợ xấu
cũng có xu hướng cao, tỷ lệ thất nghiệp thấp thì tỷ lệ nợ xấu cũng có xu hướng thấp.

23. 15
Đơn vị (%)
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
CHƯƠNG 3 THỰC TRẠNG TỶ LỆ NỢ XẤU VÀ CÁC YẾU TỐ TÁC
ĐỘNG ĐẾN TỶ LỆ NỢ XẤU TẠI 26 NHTM VIỆT NAM GIAI ĐOẠN
2009-2018
3.1. Tỷ lệ nợ xấu
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
(Nguồn : Tổng hợp BCTC của 26 NHTM)
Biểu đồ 3.1 : Tỷ lệ nợ xấu trung bình của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.1 thể hiện tỷ lệ nợ xấu trung bình của mẫu gồm 26 NHTM Việt
Nam trong giai đoạn từ 2009 đến 2018, cho ta thấy nợ xấu tại các NHTM đã được
tích tụ từ nhiều năm qua, tỷ lệ nợ xấu tăng giảm bất ổn qua các năm. Cao nhất là vào
năm 2012 với mức 3,2%, và thấp nhất là vào năm 2009 với mức (1,6%). Nhìn chung
ta có thể chia biểu đồ thành 2 giai đoạn chính :
Giai đoạn tỷ lệ nợ xấu tăng dần đều từ năm 2009 đến năm 2012 do nền kinh
tế Việt Nam chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu vào năm 2008,
làm xuất khẩu giảm mạnh, bất động sản thì đóng băng, để giảm lạm phát ngân hàng
nhà nước thực hiện chính sách tiền tề thắt chặt, làm cho sản xuất kinh doanh gặp
nhiều khó khăn khả năng trả nợ của khách hàng kém đi làm tỷ lệ nợ xấu tăng nhanh.
Giai đoạn từ năm 2013 đến năm 2018 : tỷ lệ nợ xấu có sự biến động tăng
giảm nhưng nhìn chung là có xu hướng giảm. Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu giảm mạnh từ năm
2013-2015 từ 3,1% xuống còn 1,7%, sau đó tăng nhẹ lại vào năm 2016 (2,1%), rồi
giảm dần vào 2017 và 2018 lần lượt là 1,9% và 1,8%. Do tình hình kinh tế trong và

24. 16
Đơn vị (%)
3.5 3.5
3.0 3.0
2.5 2.5
2.0 2.0
1.5 1.5
1.0 1.0
0.5 0.5
0.0 0.0
ngoài nước đang có xu hướng phục hồi, bên cạnh đó hệ thống ngân hàng cùng với
chính phủ đã tích cực triển khai và chủ động xử lý nợ xấu, điển hình là quyết định số
254/QT-TTg ngày 03/01/2012 của Thủ Tướng Chính Phủ đã phê duyệt đề án « Cơ
cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoàn 2011-2015 ». Hay Thông tư số
19/2013/TT-NHNN ngày 06/09/2013 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định
về việc mua, bán và xử lý nợ xấu của công ty quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng
Việt Nam. Hay Nghị quyết số 42/2017/QH14 ngày 21/06/2017 của Quốc hội về thí
điểm xử lý nợ xấu của các tổ chức tín dụng  Tỷ lệ nợ xấu của các NHTM giảm
nhanh chống.
3.2. Tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ (NPLt-1)
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
NPL(t-1) 2.1 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9
(Nguồn : Tổng hợp BCTC của 26 NHTM)
Biểu đồ 3.2 : Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu quá khứ và tỷ lệ nợ xấu hiện tại của 26
NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.2 thể hiện mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ
và tỷ lệ nợ xấu hiện tại của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Chỉ có giai
đoạn từ 2009 đến 2010 do bị ảnh hưởng của các yếu tô vĩ mô quá lớn từ cuộc khủng
hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008 nên mối quan hệ cùng chiều này không được rõ
ràng. Cũng như ở giai đoạn 2012-2013 hay 2016-2017 do khoảng thời gian đó hệ
thống ngân hàng cùng với chính phủ đã tích cực triển khai và chủ động xử lý nợ xấu
nên tỷ lệ nợ xấu của các NHTM giảm nhanh chóng ở thời điểm hiện tại

25. 17
Đơn vị (%)
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
16.0
14.0
12.0
10.0
8.0
6.0
4.0
2.0
0.0
Đơn vị (%)
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
14.0
12.0
10.0
8.0
6.0
4.0
2.0
0.0
3.3. Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
ROE 14.2 14.8 11.4 7.9 6.7 6.8 6.3 7.4 10.1 12.5
(Nguồn : Vietstock và Tổng hợp BCTC của 26 NHTM)
Biểu đồ 3.3 : Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ xấu
của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.3 thể hiện mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và
tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Cho thấy tỷ lệ ROE tăng
giảm không ổn định qua các năm, nhìn chung tỷ lệ ROE là giảm từ 14,2% năm 2009
xuống 12,5% năm 2018 trong khi tỷ lệ nợ xấu có xu hướng tăng nhẹ từ mức 1,6%
năm 2009 lên 1,8% năm 2018 nên mối quan hệ giữa ROE và NPL là ngược chiều.
3.4. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EA)
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
EA 11.9 11.1 10.6 11.7 10.3 9.2 9.0 8.1 7.6 8.0
(Nguồn : Vietstock và Tổng hợp BCTC của 26 NHTM)
Biểu đồ 3.4 : Mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM
Việt Nam giai đoạn 2009-2018

26. 18
Đơn vị (%)
3.5 120.0
3.0 100.0
2.5
80.0
2.0
60.0
1.5
40.0
1.0
0.5 20.0
0.0 0.0
Biểu đồ 3.4 thể hiện mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ xấu
của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Tỷ lệ EA tăng giảm không ổn định
qua các năm, cao nhất là ở mức 11,9% vào năm 2009, thấp nhất là ở mức 7,6% vào
năm 2017, nhưng nhìn chung là tỷ lệ EA có xu hướng giảm từ 11.9% năm 2009 xuống
8.0% năm 2018. Còn tỷ lệ nợ xấu thì nhìn chung có xu hướng tăng nhẹ từ mức 1.6%
năm 2009 lên 1.8% năm 2018.
3.5. Tốc độ tăng trưởng tín dụng (Loan)
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
Loan 105.8 44.4 13.1 33.9 25.9 16.7 18.1 25.3 20.2 14.1
(Nguồn : Tổng hợp BCTC của 26 NHTM)
Biểu đồ 3.5 : Mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu của 26
NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.5 thể hiện mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ
xấu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Yếu tố tốc độ tăng trưởng tín
dụng tăng giảm bất ổn qua các năm, cao nhất là ở mức 105,8% năm 2009 và thấp
nhất là ở mức 13,1% năm 2011. Trong giai đoạn từ 2011 đến 2018 thì yếu tố tác động
tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ cùng chiều. Tuy nhiên trong giai
đoạn từ năm 2009 đến 2011 thì chúng có mối quan hệ ngược chiều.
3.6.Tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập (TLI)

27. 19
Đơn vị (%)
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
10000.0
9000.0
8000.0
7000.0
6000.0
5000.0
4000.0
3000.0
2000.0
1000.0
0.0
Đơn vị (%)
3.5 12.0
3.0
2.5
2.0
10.0
8.0
6.0
1.5
1.0
4.0
0.5 2.0
0.0 0.0
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
TLI 2707. 2945. 8692. 2644. 3295. 3515. 3351. 3328. 3214. 2987.
(Nguồn : Tổng hợp BCTC của 26 NHTM)
Biểu đồ 3.6 : Mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập và tỷ lệ nợ xấu của
26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.6 thể hiện mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ nợ phải trả trên thu
nhập và tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Tỷ lệ nợ phải trả
trên thu nhập tăng giảm không ổn định qua các năm, cao nhất là ở mức 8692 % vào
năm 2011 và thấp nhất là ở mức 2644,5% năm 2012, nhìn chung tỷ lệ nợ phải trả trên
thu nhập có tăng nhẹ từ mức 2707,5% năm 2009 lên 2987,2% năm 2018.
3.7. Lãi suất huy động (DR)
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
DR 5.2 6.3 10.0 8.8 5.9 4.8 4.4 4.3 4.5 4.7
(Nguồn : Tổng hợp BCTC của 26 NHTM)
Biểu đồ 3.7 : Mối quan hệ giữa lãi suất huy động và tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM Việt
Nam giai đoạn 2009-2018

28. 20
Đơn vị (%)
3.5 25.0
3.0
20.0
2.5
2.0 15.0
1.5 10.0
1.0
5.0
0.5
0.0 0.0
Biểu đồ 3.7 thể hiện mối quan hệ cùng chiều giữa lãi suất huy động và tỷ lệ
nợ xấu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Nhìn chung chỉ số lãi suất huy
động có xu hướng giảm nhẹ từ mức 5,2% năm 2009 còn 4,7% năm 2018, cao nhất là
mức 10% năm 2011, thấp nhất ở mức 4,3% năm 2016.
3.8. Tỷ lệ dự trữ tài sản (RR)
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
RR 15.8 18.0 19.5 18.8 15.3 12.9 12.6 11.3 10.9 10.8
(Nguồn : Tổng hợp BCTC của 26 NHTM)
Biểu đồ 3.8 : Mối quan hệ giữa tỷ lệ dự trữ tài sản và tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM
Việt Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.8 thể hiện mối quan hệ giữa tỷ lệ dự trữ tài sản và tỷ lệ nợ xấu giữa
26 NHTM Việt nam giai đoạn 2009-2018. Tỷ lệ dự trữ tài sản tăng giảm không ổn
định qua các năm, cao nhất là ở mức 19,5% năm 2011, thấp nhất là ở mức 10.8% năm
2018. Nhìn chung tỷ lệ dự trữ tài sản giảm từ mức 15,8% năm 2009 xuống còn 10,8%
năm 2018. Trong khi, tỷ lệ nợ xấu tăng từ mức 1,6% năm 2009 lên 1,8% năm 2018.

29. 21
Đơn vị (%)
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
8.0
7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
Đơn vị (%)
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
20.0
18.0
16.0
14.0
12.0
10.0
8.0
6.0
4.0
2.0
0.0
3.9. Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (GDP)
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
GDP 5.4 6.4 6.2 5.2 5.4 6.0 6.7 6.2 6.8 7.1
(Nguồn : Tổng hợp BCTC của 26 NHTM và Worldbank)
Biểu đồ 3.9 : Mối quan hệ giữa GDP và tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM Việt Nam giai
đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.9 thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa GDP và tỷ lệ nợ xấu của
26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018. GDP tăng giảm không ổn định qua các
năm, cao nhất là ở mức 6,8% ở năm 2017 và thấp nhất ở mức 5,2% năm 2012.
3.10. Tỷ lệ lạm phát hàng năm (INF)
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
INF 7.1 8.9 18.7 9.1 6.6 4.7 0.9 3.2 3.5 3.5
(Nguồn : Tổng hợp BCTC của 26 NHTM và Worldbank)
Biểu đồ 3.10 : Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM Việt
Nam giai đoạn 2009-2018

30. 22
Đơn vị (%)
3.5 2.0
1.8
3.0
1.6
2.5 1.4
2.0
1.2
1.0
1.5
0.8
1.0 0.6
0.4
0.5
0.2
0.0 0.0
Biểu đồ 3.10 thể hiện mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ
xấu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Nhìn chung tỷ lệ lạm phát có xu
hướng giảm từ mức 7,1% năm 2009 còn 3,5% năm 2018, cao nhất là mức 18,7%
năm 2011 và thấp nhất là ở mức 3,2% năm 2016.
3.11. Tỷ lệ thất nghiệp (UNL)
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPL 1.6 1.7 2.4 3.2 3.1 2.4 1.7 2.1 1.9 1.8
UNL 1.7 1.1 1.0 1.0 1.3 1.3 1.9 1.9 1.9 1.9
(Nguồn : Tổng hợp BCTC của 26 NHTM và Worldbank)
Biểu đồ 3.11 : Mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM Việt
Nam giai đoạn 2009-2018
Biểu đồ 3.11 thể hiện mối quan hệ hoàn toàn ngược chiều giữa tỷ lệ thất
nghiệp và tỷ lệ nợ xấu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Thực trạng ở
Việt Nam có vẽ khác với nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nhiệp
và tỷ lệ nợ xấu. Tỷ lệ thất nghiệp cao nhất ở mức 1,9% và ổn định qua các năm 2015,
2016, 2017, 2018. Và thấp nhất ở mức 1,0% năm 2011.

31. 23
CHƯƠNG 4 MÔ HÌNH, PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ
NGHIÊN CỨU
4.1. Mô hình và giả thuyết
a. Mô hình
Dựa vào các nghiên cứu trước đây của Louzis et al (2010), Rajha (2016) và
nghiên cứu của Ahmad and Bashir (2013) tác giả đã xây dựng mô mình gồm các biến
vi mô và vĩ mô tác động đến tỷ lệ nợ xấu như sau :
NPLit = β0 + β 1NPLi(t-1) + β2ROEit + β 3EAit + β 4LOANit + β 5MPit + β 6TLIit +
β 7DRit + β 8RRit + β 9GDPt + β 10INFt + β 11UNLt + uit
Trong đó :
NPLit : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i tại thời điểm t.
NPLi(t-1) : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i tại thời điểm t-1.
ROEit : Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t.
EAit : Tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t.
LOANit : Tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t.
MPit : Thị phần tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t.
TLIit : Tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập của ngân hàng i tại thời điểm t.
DRit : Lãi suất huy động của ngân hàng I tại thời điểm t.
RRit : Tỷ lệ dự trữ tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t.
GDPt : Tốc độ tăng trưởng GDP tại thời điểm t.
INFt : Tỷ lệ lạm phát tại thời điểm t.
UNLt : tỷ lệ thất nghiệp tại thời điểm t.
β0 : Hệ số tự do.
β 1,…, β 12 : Hệ số hồi quy.
uit : Sai số.

32. 24
b. Giả thuyết
Dựa vào khung lý thuyết và các nghiên cứu trước đây cùng với thực trạng các
biến độc lập trong chương 2, các giả thuyết nghiên cứu về chiều hướng tác động của
các biến độc lập (H) lên biến phụ thuộc được đưa ra như sau :
- Giả thuyết H1 : chất lượng quản lý có mối quan hệ ngược chiều với tỷ
lệ nợ xấu, đại diện là các biền : tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ (NPLt-1), tỷ suất
sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập (TLI), lãi
suất huy động (DR).
- Giả thuyết H2 : rủi ro đạo đức có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu.
Biến đại diện là : tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EA).
- Giả thuyết H3 : tốc độ tăng trưởng tín dụng (Loan) có mối quan hệ
cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
- Giả thuyết H4 : đa dạng hóa danh mục cho vay có mối quan hệ ngược
chiều với tỷ lệ nợ xấu. Biến đại diện là thị phần (MP).
- Giả thuyết H5 : khả năng bù đắp rủi ro có mối quan hệ ngược chiều
với tỷ lệ nợ xấu. Biến đại diện là tỷ lệ dự trữ tài sản (RR)
- Giả thuyết H6 : tự nhiên, kinh tế, chính trị, xã hội có mối quan hệ
ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Biến đại diện là tốc độ tăng trưởng tổng sản
phẩm quốc nội hàng năm (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF), tỷ lệ thất nghiệp (UNL).
Giả Thuyết Kỳ vọng
H1 : chất lượng quản lý (-)
H2 : rủi ro đạo đức (+)
H3 : tốc độ tăng trưởng tín dụng (+)
H4 : đa dạng hóa danh mục cho vay (-)
H5 : khả năng bù đắp rủi ro (-)
H6 : tự nhiên, kinh tế, chính trị, xã hội (-)
Bảng 4.1 : Tóm tắt các giả thuyết và kỳ vọng

33. 25
4.2. Phương pháp
Phương pháp định lượng : sử dụng kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng. Chạy mô
hình hồi quy đa biến theo POOLED OLS, REM (Random Effect), FEM (Fixed
Effect), bằng phần mềm Stata 14.2. Dùng mô hình hồi quy FEM robust để khắc phục
hiện tượng phương sai thay đổi. Và một số kiểm định như :
- Kiểm định tự tương quan : Tự tương quan là hiện tượng có sự tương quan giữa
các sai số. Để kiểm định hiện tượng này nghiên cứu sử dụng Wooldridge Test, với
giả thuyết H0 là không có hiện tượng tự tương quan. Nếu Prob>F mà lớn hơn 5% thì
chấp nhận giả thuyết H0.
- Kiểm định F-Test : kiểm định xem mô hình hồi quy với hiệu ứng cố định cho
ra kết quả tốt hơn mô hình hồi quy Pooled OLS hay không.
- Kiểm định phương sai thay đổi : Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai
của các yếu tố không quan sát được có sự thay đổi giữa các phân đoạn khác nhau của
tổng thể. Để kiểm định phương sai thay đổi nghiên cứu sử dụng Breusch-Pagan Test,
với H0 là phương sai thay đổi. Nếu Prob > chi2 nhỏ hơn 5% thì bác bỏ H0.
- Kiểm định lựa chọn giữa mô hình FEM và REM : Nghiên cứu dùng kiểm định
Hausman với giả thuyết H0 : Mô hình REM phù hợp. Nếu Prob > Chi2 mà nhỏ hơn
5% thì bác bỏ H0.
4.3. Dữ liệu
Dữ liệu được thu thập trong khoảng 10 năm, từ năm 2009 tới năm 2018.
Các dữ liệu vi mô như : Tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ (NPL (t-1)), Tốc độ tăng
trưởng tín dụng ( Loan), Thị phần tín dụng (MP), Tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập
(TLI), Lãi suất huy động (DR), Tỷ lệ dự trữ tài sản (RR) được thu thập tính toán từ
báo cáo thường niên và báo cáo tài chính của 26 NHTM Việt Nam được liệt kê ở
phần phụ lục. Riêng Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), Tỷ lệ vốn chủ sở
hữu (EA) của 26 NHTM Việt Nam thì được thu thập từ trang Vietstock.
Các dữ liệu vĩ mô gồm : Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (GDP), Tỷ lệ lạm
phát hàng năm (INF), Tỷ lệ thất nghiệp (UNL) được thu thập từ IFS và Workbank.

34. 26
4.4. Kết quả
a. Thống kê mô tả
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
NPL 260 2.1895 1.279962 0.02 8.81
NPLt1 260 2.263346 1.406437 0.02 8.81
ROE 260 9.797731 8.138859 -56.33 29.12
EA 260 9.744 4.631964 4 33.24
Loan 260 31.74134 70.82238 -23.7245 1059.501
MP 260 3.846154 5.468953 0.176809 27.81304
TLI 260 3668.346 9501.336 928.2126 154926.2
DR 260 5.895668 2.298567 2.509811 16.36313
RR 260 14.57153 9.051727 0.8366736 85.39234
GDP 260 6.149248 0.601202 5.247367 7.075789
INF 260 6.617001 4.739677 0.878604 18.6755
UNL 260 1.4872 0.368576 0.999 1.891
Bảng 4.2 : Kết quả thống kê mô tả

35. 27
Bảng 4.2 thể hiện số quan sát là 260, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị
nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của các biến phụ thuộc và độc lập. Điển hình là :
Tỷ lệ nợ xấu có trung bình là 2,19%, độ lệch chuẩn là 1,28%, giá trị nhỏ nhất
là 0,02% và giá trị lớn nhất là 8,81%.
Tỷ lệ nợ xấu quá khứ trung bình là 2,26%, độ lệch chuẩn là 1,41%, giá trị nhỏ
nhất là 0,02% và giá trị lớn nhất là 8,81%.
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu trung bình là 9,79%, độ lệch chuẩn là
8,14%, giá trị nhỏ nhất là -56,33% và giá trị lớn nhất là 29,12%.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trung bình là 9,74%, độ lệch chuẩn là 4,63%, giá trị nhỏ
nhất là 4% và giá trị lớn nhất là 33,24%.
Tốc độ tăng trưởng tín dụng trung bình là 31,74%, độ lệch chuẩn là 70,82%,
giá trị nhỏ nhất là -23,72% và giá trị lớn nhất là 1059,50%.
Thị phần tín dụng trung bình là 3,85%, độ lệch chuẩn là 5,47%, giá trị nhỏ nhất
là 0,18% và giá trị lớn nhất là 27,81%.
Tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập trung bình là 3668,35%, độ lệch chuẩn là
9501,34%, giá trị nhỏ nhất là 928,21% và giá trị lớn nhất là 154926%.
Lãi suất huy động trung bình là 5,90%, độ lệch chuẩn là 2,30%, giá trị nhỏ nhất
là 2,51% và giá trị lớn nhất là 16,36%.
Tỷ lệ dự trữ tài sản trung bình là 14,57%, độ lệch chuẩn là 9,05%, giá trị nhỏ
nhất là 0,84% và giá trị lớn nhất là 85,39%.
Tốc độ tăng trưởng GDP trung bình là 6,15%, độ lệch chuẩn là 0,60%, giá trị
nhỏ nhất là 5,24% và giá trị lớn nhất là 7,08%.
Tỷ lệ lạm phát trung bình là 6,62%, độ lệch chuẩn là 4,74%, giá trị nhỏ nhất là
0,88% và giá trị lớn nhất là 18,68%.
Tỷ lệ thất nghiệp trung bình là 1,48%, độ lệch chuẩn là 0,37%, giá trị nhỏ nhất
là 1% và giá trị lớn nhất là 1,90%.

36. 28
b. Ma Trận tương quan giữa các biến
NPLt1 ROE EA Loan MP TLI DR RR
NPLt1 1
ROE -0.2205 1
EA 0.0029 -0.1538 1
Loan -0.1425 0.093 0.0985 1
MP 0.1994 0.2251 -0.4398 -0.0951 1
TLI -0.0848 -0.5493 -0.0922 -0.0448 -0.0582 1
DR -0.0181 -0.0875 0.3335 -0.1130 -0.0767 0.1175 1
RR -0.1473 -0.1106 0.2628 0.0165 -0.2489 0.0474 0.4663 1
GDP -0.1897 0.0698 -0.2466 -0.1905 0.0000 0.0190 -0.3157 -0.1995
INF -0.1001 0.1388 0.1919 0.0180 0.0000 0.1399 0.7526 0.2973
UNL -0.0627 -0.0092 -0.2208 0.0292 0.0000 -0.0724 -0.6681 -0.3022
GDP INF UNL
GDP 1
INF -0.3054 1
UNL 0.5201 -0.7555 1
Bảng 4.3 : Ma trận tương quan giữa các biến

37. 29
Bảng 4.3 thể hiện mối tương quan giữa các cặp biến trong mô hình. Nhìn chung
thì không có biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0,8. Hệ số tương quan cao nhất là
-0,7555 thể hiện mối tương quan âm giữa INF và UNL và 0,7526 thể hiện mối tương
quan dương giữa DR và INF. Vì vậy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến là
không cao.
c. Tổng hợp kết quả hồi quy mô hình POOLED OLS, FEM và REM
Biến
Pooled OLS FEM REM
Hệ số hồi quy P-Value Hệ số hồi quy P-Value Hệ số hồi quy P-Value
NPLt-1
0.2860821*** 0.000
0.110057* 0.071 0.286082*** 0.000
ROE
-0.0478028*** 0.000
-0.05338*** 0.000 -0.0478*** 0.000
EA
-0.0013616 0.937
0.032247 0.154 -0.00136 0.937
Loan
-0.0010274 0.298
-0.0011 0.284 -0.00103 0.297
MP
0.0055108 0.698
0.126604 0.109 0.005511 0.697
TLI
-0.0000324 *** 0.001
-0.0000314*** 0.002 -0.0000324*** 0.000
DR
0.1084356** 0.034
0.10239* 0.077 0.108436** 0.033
RR
-0.0221361*** 0.009
-0.0303*** 0.002 -0.02214*** 0.009
GDP
-0.222909 0.103
-0.25546* 0.059 -0.22291 0.101
INF
0.0085396 0.756
-0.00363 0.899 0.00854 0.756
UNL
-0.4618341 0.140
-0.58596* 0.059 -0.46183 0.139
_cons
3.838188*** 0.000
4.11684*** 0.000 3.838188*** 0.000
Bảng 4.4 : Kết quả hồi quy mô hình POOLED OLS, FEM và REM
(với *, **,*** lần lượt có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5%, 1%)

38. 30
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 25) = 44.641
Prob > F = 0.0000
Bảng 4.4 thể hiện kết quả hồi quy của 3 mô hình POOLED OLS, FEM và
REM. Trong mô hình POOLED OLS, các biến EA, Loan, MP, GDP, INF, UNL
không có ý nghĩa thống kê. Còn các biến ROE, TLI, RR có mối quan hệ ngược chiều
với tỷ lệ nợ xấu. Các biến NPLt-1 và DR có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Trong mô hình FEM, các biến EA, Loan, MP, INF không có ý nghĩa thống kê. Còn
các biến ROE, TLI, RR,GDP, UNL có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Các
biến NPLt-1, DR có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Trong mô hình REM,
các biến EA, Loan, MP, GDP, INF, UNL không có ý nghĩa thống kê. Còn các biến
ROE, TLI, RR có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Các biến NPLt-1 và DR
có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
d. Kiểm định tự tương quan
Bảng 4.5 : Kết quả kiểm định tự tương quan
Bảng 4.5 thể hiện kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan. Giá trị Prob >
F có giá trị 0,0000 nhỏ hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 là không có tự tương quan.
Nghĩa là có xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định tự tương quan chủ yếu áp dụng cho « macro panels » với long time
series (T>N và T=2030 năm). Hiện tượng tự tương quan không là vấn đề lớn đối
với « micro panels » (T<N và T nhỏ). Đồi với bài này, T = 10 năm và N= 26 nên hiện
tượng tự tương quan không phải là vấn đề lớn trong bài này.

39. 31
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variables: fitted values of NPL
chi2(1) = 10.44
Prob > chi2 = 0.0012
.xttest3
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity
in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i
chi2 (26) = 962.75
Prob>chi2 = 0.0000
e. Kiểm định phương sai thay đổi
 Mô hình Pooled OLS
Bảng 4.6 : Kết quả kiểm định phương sai thay đổi với mô hình OLS
Bảng 4.6 thể hiện kết quả kiểm định phương sai thay đổi. Giá trị Prob>chi2 có
giá trị 0,0012 nhỏ hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 là phương sai không đổi. Nghĩa
là có xảy ra hiện thượng phương sai thay đổi.
 Mô hình FEM
Bảng 4.7 : Kết quả kiểm định phương sai thay đổi mô hình FEM
Bảng 4.7 thể hiện kết quả kiểm định phương sai thay đổi của mô hình FEM.
Giá trị Prob>chi2 có giá trị 0,0000 nhỏ hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 là phương
sai không đổi. Nghĩa là có xảy ra hiện thượng phương sai thay đổi.

40. 32
F test that all u_i=0: F(25, 223) = 1.70 Prob > F = 0.0242
 Mô Hình REM
. xttest0
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
NPL[Bank1,t] = Xb + u[Bank1] + e[Bank1,t]
Estimated results:
Var sd = sqrt(Var)
NPL 1.638302 1.279962
e 1.002869 1.001433
u 0 0
Test: Var(u) = 0
chibar2(01) = 0.00
Prob > chibar2 = 1.0000
Bảng 4.8 : Kết quả kiểm định phương sai thay đổi mô hình REM
Bảng 4.8 thể hiện kết quả kiểm định phương sai thay đổi của mô hình REM.
Giá trị Prob>chi2 có giá trị 1,0000 lớn hơn 5% nên chấp nhận giả thuyết H0 là phương
sai không đổi. Nghĩa là không có xảy ra hiện thượng phương sai thay đổi khi sử dụng
mô hình REM.
f. Kiểm định F-test.
Bảng 4.9 : Kết quả kiểm định F-test
Bảng 4.9 thể hiện kết quả kiểm định F-test. Prob>F có giá trị là 0,0242 nhỏ
hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 là mô hình Pool OLS phù hợp hơn. Nghĩa là, mô
hình FEM phù hợp hơn.
g. Kiểm định lựa chọn mô hình FEM và REM
Tiếp theo, tác giả sẽ sử dụng kiểm định hausman để lựa chọn giữa mô hình
REM và mô hình FEM.

41. 33
Bảng 4.10 : Kết quả kiểm định hausman
Bảng 4.10 thể hiện kết quả kiểm định hausman. Prob>chi2 có giá trị là 0,0001
nhỏ hơn 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 là mô hình REM phù hợp hơn. Nghĩa là, mô
hình FEM phù hợp hơn mô hình REM.
h. Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi
Biến
Mô hình FEM Robust
Hệ số hồi quy P-Value
NPLt-1 0.1100566** 0.046
ROE -0.0533808*** 0.006
EA 0.0322474 0.169
Loan -0.0011047* 0.093
MP 0.1266036** 0.048
TLI -0.0000314*** 0.002
DR 0.1023901** 0.044
RR -0.0303031*** 0.001
GDP -0.2554592** 0.037
INF -0.0036257 0.881
UNL -0.5859644** 0.043
_cons 4.11684*** 0.002
(với *, **,*** lần lượt có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5%, 1%)
Bảng 4.11 : Kết quả hồi quy FEM_Robust
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 32.88
Prob>chi2 = 0.0001
(V_b-V_B is not positive definite)

42. 34
Bảng 4.11 thể hiện kết quả hồi quy của mô hình FEM đã khắc phụ hiện tượng
phương sai thay đổi. Trong đó các biến EA, INF không có ý nghĩa thống kê. Kết quả
hồi quy được viết lại như sau :
NPLit = 4.12*** + 0.11**NPLi(t-1) - 0.053***ROEit - 0.001*LOANit +
0.127**MPit - 0.00003***TLIit + 0.102**DRit - 0.0303***RRit - 0.255**GDPt -
0.586**UNLt
Các biến ROE, TLI, GDP, UNL, Loan và RR có quan hệ ngược chiều với tỷ
lệ nợ xấu. Trong đó UNL tác động mạnh nhất đến tỷ lệ nợ xấu, với mức ý nghĩa 5%
khi UNL giảm 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 58,6%. Tác động thấp nhất đến tỷ lệ nợ xấu
là biến TLI, với mức ý nghĩa 1% khi TLI giảm 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 0,003%. Với
mức ý nghĩa 1% khi ROE giảm 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 5,53%. Với mức ý nghĩa 5%,
khi GDP giảm 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 25,5%. Với mức ý nghĩa 1% khi RR giảm 1%
thì tỷ lệ nợ xấu tăng 3,03%. Với mức ý nghĩa 10% khi Loan giảm 1% thì tỷ lệ nợ xấu
tăng 0,1%. Trong khi, các biến NPLt-1, MP và DR thì lại có quan hệ cùng chiều với
tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là với mức ý nghĩa 5% khi NPLt-1 tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu hiện
tại tăng 11% và với mức ý nghĩ 5% khi MP tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 12,7%. Với
mức ý nghĩa 5% khi DR tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 10,2%. Còn các biến còn lại
EA, INF do không có ý nghĩa thống kế nên không có cơ sở để xác định mức độ tác
động cũng như chiều hướng tác động của chúng đến tỷ lệ nợ xấu.
Giả Thuyết Kỳ vọng Kết Quả Mức ý nghĩa
H1 : chất lượng quản lý (-) (-/+)
5% đối với biến
NPLt-1 và DR
1% đối với biến
ROE và TLI
H2 : rủi ro đạo đức (+)
Không có ý nghĩa
thống kê

43. 35
H3 : tốc độ tăng trưởng
tín dụng
(+) (-) 10%
H4 : đa dạng hóa danh
mục cho vay
(-) (+) 5%
H5 : khả năng bù đắp
rủi ro
(-) (-) 1%
H6 : tự nhiên, kinh tế,
chính trị, xã hội
(-) (-/+) 5%
Bảng 4.12 : Kết quả kiểm định các giả thuyết
Bảng 4.12 thể hiện kết quả kiểm định các giả thuyết. Giả thuyết H3, H4 bị bác
bỏ vì kết quả nghiên cứu cho thấy biến Loan có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ
nợ xấu chứ không phải cùng chiều và biến thị phần (MP) lại có mối quan hệ cùng
chiều với nợ xấu chứ không phải ngược chiều với nợ xấu như giả thuyết ban đầu .
Giả thuyết H1, H5, H6 được chấp nhận vì với giải thuyết H1 các biến NPLt-1 có mối
quan hệ cùng chiều với nợ xấu, biến ROE có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu,
DR có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu chỉ có biến TLI thì lại đi ngược lại với giả
định ban đầu là có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu nhưng có thể lý giải cho điều
này cho thể là do việc quản lý tránh rủi ro nên làm chi phí tăng lên, hiệu quả chi phí
không cao nhưng đổi lại nhờ chú trọng trong việc tránh rủi ro nên nợ xấu giảm… còn
giả thuyết H5 thì có biến RR có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu như theo giả
thuyết ban đầu, còn giả thuyết H6 có biến GDP có mối quan hệ ngược chiều với nợ
xấu phù hợp với lập luận ban đầu, tuy nhiên biến UNL lại có mối quan hệ ngược
chiều với nợ xấu có thể là do hệ thống ngân hàng có cơ chế nhầm hạn chế nợ xấu khi
tỷ lệ thất nghiệp tăng và cơ chế đó đang phát huy được hiệu quả của nó. Giả thuyết
còn lại H2 do không có ý nghĩa thống kê nên không có cơ sở để chấp nhận hay bác
bỏ giả thuyết.

44. 36
 Thảo luận kết quả
Kết quả nghiên cứu đã chi ra chín yếu tố : thị phần tín dụng (MP), tỷ lệ nợ phải
trả trên thu nhập (TLI), tỷ lệ thất nhiệp (UNL), tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ (NPLt-1),
tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm, tốc
độ tăng trưởng tín dụng (Loan), tỷ lệ dự trữ tài sản (RR), lãi suất huy động (DR) là
các yếu tố thật sự tác động đến tỷ lệ nợ xấu.
- Thị phần tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, khi
thị phần tín dụng tăng thì tỷ lệ nợ xấu cũng tăng và ngược lại khi thị phần tín dụng
giảm thì tỷ lệ nợ xấu giảm. Do thị phần tín dụng càng cao thì lượng cho vay càng
nhiều, khả năng xảy ra rủi ro tín dụng càng cao và ở Việt Nam có thể việc đa dạng
khách hàng khi thị phần cao không có đủ để giảm rủi ro tín dụng và tác động tích cực
đến tỷ lệ nợ xấu nên khi thị phần càng tăng thì tỷ lệ nợ xấu cũng tăng theo.
- Tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Nghĩa là, tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập tăng thì tỷ lệ nợ xấu giảm và ngược lại tỷ lệ
nợ phải trả trên thu nhập giảm thì tỷ lệ nợ xấu tăng. Đáng lý ra, tỷ lệ nợ phải trả trên
thu nhập càng tăng thì chứng tỏ nợ phải trả tăng mà tổng thu nhập không thay đổi hay
Nợ phải trả không đổi mà tổng thu nhập lại giảm hay nợ phải trả tăng nhiều hơn tổng
thu nhập tăng. Điều này chứng tỏ hiệu quả hoạt động của ngân hàng càng ngày càng
kém, thể hiện chất lượng quản lý cũng kém dẫn đến tỷ lệ nợ xấu có nguy cơ tăng.Tuy
nhiên, kết quả hồi quy ở Việt Nam cho thấy tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập có mối
quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu có lẽ do các nhà quản trị ngân hàng tập trung
quá nhiều vào việc quản lý tránh rủi ro nên làm tăng chi phí cho hoạt động giám sát,
bảo lãnh cho vay từ đó làm giảm hiệu quả chi phí, hiệu quả quản lý nhưng đổi lại hạn
chế được khả năng xảy ra nợ xấu.
- Tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, tỷ
lệ thất nghiệp tăng thì tỷ lệ nợ xấu giảm và ngược lại tỷ lệ thất nghiệp giảm thì tỷ lệ
nợ xấu tăng. Kết quả hồi quy này thể hiện ở Việt Nam có điều kiện (rào cản) cho vay
đối với khách hàng không có thể chứng minh thu nhập hay thu nhập thấp đã phát huy
được tác dụng, giúp hạn chế lượng khách đi vay nên giảm rủi ro tín dụng, có tác động

45. 37
tích cực đến tỷ lệ nợ xấu. Tuy nhiên, khi tỷ lệ thất nghiệp giảm thì tỷ lệ nợ xấu lại
tăng cao, và lượng khách hàng được chấp thuận cho vay dễ dàng hơn do cơ chế quản
lý chưa chặt chẻ làm rủi ro tín dụng tăng, tỷ lệ nợ xấu tăng.
- Tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu hiện
tại. Nghĩa là, tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ cao thì tỷ lệ nợ xấu hiện tại cũng có xu hướng
cao, tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ thấp thì tỷ lệ nợ xấu hiện tại cũng có xu hướng thấp.
Do nợ xấu quá khứ sẽ tích tụ sang các năm tiếp theo, cần có thời gian để giải quyết.
- Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) có mối quan hệ ngược chiều với
tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu cao thì tỷ lệ nợ xấu có xu
hướng thấp, và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu thấp thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng
cao. Do tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu phản ảnh hiệu quả hoạt động của một
ngân hàng, nếu tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu cao, ổn định thể hiện ngân hàng
có khả năng kiểm soát rủi ro tốt nên ít phát sinh nợ xấu.
- Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ
xấu. Nghĩa là, GDP cao thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng thấp, và GDP thấp thì tỷ lệ nợ
xấu có xu hướng cao. Do khi GDP cao thể hiện nên kinh tế đang trong giai đoạn tăng
trưởng dẫn đến thu nhập của khách hàng cũng tăng cao đủ khả năng thanh toán các
khoản nợ nên có thể tỷ lệ nợ xấu sẽ thấp đi.
- Tốc độ tăng trưởng tín dụng (Loan) có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ
xấu. Nghĩa là, Loan cao thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng thấp, và Loan thấp thì tỷ lệ nợ
xấu có xu hướng cao. Thứ nhất, do nhu cầu thay đổi cấu trúc vốn của doanh nghiệp
hay dự án đầu tư, đường cầu tín dụng sẽ dịch chuyển sang phải. Sự thay đổi cấu trúc
vốn này sẽ giúp cải thiện dòng tiền nên khả năng trả nợ của người vay vốn bị ảnh
hưởng tiêu cực, đảm bảo cho chất lượng tín dụng trong tương lai. Thứ hai, sự dịch
chuyển của đường cầu tín dụng do dịch chuyển trong năng suất lao động, sự gia tăng
trong năng suất lao động là dấu hiệu tốt cho khả năng trả nợ của người vay vốn.
- Tỷ lệ dự trữ tài sản (RR) có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa
là, RR cao thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng thấp, và RR thấp thì tỷ lệ nợ xấu có xu hướng
cao. Do tỷ lệ dự trữ tài sản mà tăng thì chứng tỏ tài sản không sinh lời tăng và vốn
huy động không đổi hay tài sản không sinh lời tăng nhiều hơn lượng vốn huy động
tăng hay tài sản không sinh lời không đổi mà lượng vốn huy động giảm. Điều này

46. 38
chứng tỏ lượng vốn dùng để cho vay sẽ ít đi nên rủi ro tín dụng cũng thấp, dẫn tới tỷ
lệ nợ xấu cũng có khuynh hướng giảm.
- Lãi suất huy động (DR) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu hiện tại.
Nghĩa là, DR cao thì tỷ lệ nợ xấu cũng có xu hướng cao, DR thấp thì tỷ lệ nợ xấu hiện
tại cũng có xu hướng thấp. Do nguồn thu nhập chính của ngân hàng chủ yếu là đến
từ hoạt động tín dụng, vì vậy nếu phần chênh lệch giữ lãi suất huy động và lãi suất
cho vay càng cao thì ngân hàng thu nhập càng nhiều, nhưng nếu phần chênh lệch này
thấp thì ngân hàng bị phát sinh thêm chi phí vốn. Do đó nếu lãi suất huy động cao tức
chi phí lãi càng lớn, chi phí lãi càng lớn sẽ làm tăng lãi xuất cho vay, khi lãi xuất cho
vay cao có thể làm cho một số khách hàng mất khả năng trả nợ, từ đó làm tăng nợ
xấu

47. 39
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ HẠN CHẾ
Bài luận văn này nghiên cứu về đề tài « Những yếu tố tác động đến nợ xấu của
ngân hàng thương mại Việt Nam » trong khoảng thời gian từ 2009-2018 và kết quả
nghiên cứu đã chỉ ra rằng có chín yếu tố thật sự tác động đến tỷ lệ nợ xấu bao gồm :
thị phần tín dụng (MP), tỷ lệ nợ phải trả trên thu nhập (TLI), tỷ lệ thất nhiệp (UNL),
tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ (NPLt-1), tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), Tốc
độ tăng trưởng GDP hàng năm, tốc độ tăng trưởng tín dụng (Loan), tỷ lệ dự trữ tài
sản (RR), lãi suất huy động (DR). Trong đó UNL tác động mạnh nhất đến tỷ lệ nợ
xấu, tiếp đến là GDP, MP, NPLt-1,DR, ROE, RR, Loan và cuối cùng tác động thấp
nhất đến tỷ lệ nợ xấu là biến TLI. Các biến tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu bao
gồm : NPLt-1, DR và MP. Các biến tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu : ROE,
Loan, TLI, RR, GDP và UNL.
 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp
Về mặt dữ liệu, nghiên cứu chỉ mới thu thập được dữ liệu từ 26/35 ngân hàng
thương mại ở Việt Nam từ năm 2009-2018 do đó mẫu khảo sát bị giới hạn chưa bao
quát hết trên toàn bộ hệ thống NHTM. Dữ liệu được lấy từ báo cáo tài chính đã qua
kiểm toán, báo cáo thường niên của các NHTM nên còn hạn chế về sự thiếu minh
bạch trong việc công bố thông tin. Về mặt nghiên cứu, nghiên cứu chỉ mới tiếp cận
các yếu tố nội tại ngân hàng và yếu tố vĩ mô mà chưa quan tâm nhiều đến các yếu tố
liên quan đến khách hàng, hay xem xét các yếu tố tác động đến nợ xấu theo từng loại
cho vay như cho vay tiêu dùng, cho vay kinh doanh, cho vay thế chấp.
Các nghiên cứu tiếp theo của đề tài này có mở rộng thêm mẫu dữ liệu, hay
khoảng thời gian nghiên cứu để ước lượng được chính xác hơn. Hay sử dụng thêm
các mô hình nghiên cứu khác như SGMM, DGMM… vì kết hợp nhiều mô hình sẽ
giúp kết quả nghiên cứu được tin cậy hơn. Ngoài ra, các nghiên cứu này cũng có thể
mở rộng thêm các biến khác, hay thêm các biến liên quan đến khách hàng…

48. 40
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015). Ảnh hưởng của các yếu tố nội
tại đến nợ xấu các ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí Phát triển Kinh
tế 26(10), trang 111-128
Các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của 26 NHTM Việt Nam
Hệ thống các tổ chức tín dụng : https://www.sbv.gov.vn/
Jeffrey M. Wooldridge (2017). Nhập môn kinh tế lượng cách tiếp cận hiện đại
– tập 2. Nhà xuất bản kinh tế TP.Hồ Chí Minh.
Jeffrey M. Wooldridge (2017). Nhập môn kinh tế lượng cách tiếp cận hiện đại
– tập 1. Nhà xuất bản kinh tế TP.Hồ Chí Minh.
Nguyễn Thành Cả, Nguyễn Thị Ngọc Miên (2014). Kinh Tế Lượng. Nhà xuất
bản kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015). Yếu tố tác động đến nợ xấu các ngân hàng
thương mại Việt Nam. Tạp chí Phát triển Kinh tế.26(11),80-98
Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018). Các yếu tố ảnh
hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, Chính
Sách & Thị trường tài chính-tiền tệ 194, trang 1-10
Thu Thập dữ liệu IMF : https://www.imf.org/external/index.htm
Thu thập dữ liệu Vietstock https://finance.vietstock.vn/
Thu Thập dữ liệu Worldbank : https://data.worldbank.org/
Tiếng Anh
Abid, L., Ouertani, M. N., & Zouari-Ghorbel, S. (2014). Macroeconomic and
bank-specific determinants of household's non-performing loans in Tunisia: A
dynamic panel data. Procedia Economics and Finance, 13, 58-68.
Ahmad, F., & Bashir, T. (2013a). Explanatory power of bank specific
variables as determinants of non-performing loans: Evidence form Pakistan banking
sector. World Applied Sciences Journal, 22(9), 1220-1231.
Ahmad, F., & Bashir, T. (2013b). Explanatory power of macroeconomic
variables as determinants of non-performing loans: Evidence form Pakistan. World
Applied Sciences Journal, 22(2), 243-255.

49. 41
Beck, R., Jakubik, P., & Piloiu, A. (2013). Non-performing loans: What
matters in addition to the economic cycle?. ECB Working Paper, No. 1515.
Berger, A. N. and DeYoung, R. (1997). Problem Loans and Cost Efficiency in
Commercial Banks, Journal of Banking and Finance, Vol.21, 849-870
Bloem, M and Gorter, N, 2001, The treatment of non-performing loans in
macroeconomic statistics. IMF working paper, 209:23-27
Boudriga, A., Taktak, N. B., & Jellouli, S. (2009). Banking supervision and
nonperforming loans: a cross‐country analysis. Journal of financial economic
policy.
Diwan, I. and Rodrik, D. (1992). External Debt, Adjustment, and Burden
Sharing: A Unified Framework, Princeton Studies in International Economics,
Vol.73.
Goldstein, M and Turner, P, 1996, Banking Cries in Emerging Economies
Origins and Policy Options, Bank for international Settlements Economic : 46-52
Gou Ning-ning, 2012, Causes and Solution of NPL in China. Studymore.com,
Retrieved 04,2012
Keeton, W. R. (1999). Does faster loan growth lead to higher loan losses?
Economic Review-Federal Reserve Bank of Kansas City, Vol.84, 57-76
Keeton, W. R. and Morris, C. (1987). Why Do Banks’ Loan Losses Differ?
Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review, Vol.72, No.5, 3-21
Louzis, D. P., Vouldis, A. T., & Metaxas, V. L. (2012). Macroeconomic and
bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study
of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking & Finance,
36(4), 1012-1027.
Rajha, K. S. (2016). Determinants of non-performing loans: Evidence from the
Jordanian banking sector. Journal of Finance and Bank Management, 4(1), 125-
136.
Rajha, K. S. (2017). Determinants of Non-Performing Loans: Evidence from
the Jordanian Banking Sector. Journal of Finance and Bank Management, 5(1), 54-
65.
REHMAN, O. U. (2017). Determinants of Non-Performing Loan in South
Asia: The Role of Financial Crisis. Eurasian Journal of Business and
Economics, 10(20), 105-124.

50. 42
PHỤ LỤC
 Danh sách mẫu gồm 26 NHTM Việt Nam.
ABB
An Bình
(An Binh Commercial Joint Stock Bank - ABB)
ACB
Á Châu
(Asia Commercial Joint Stock Bank - ACB)
AGB
Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam
(Vietnam Bank for Agriculture and Rural Development - Agribank)
BID
Đầu tư và Phát triển Việt Nam
(Joint Stock Commercial Bank for Investment and Development of
Vietnam)
EXB
Xuất Nhập Khẩu
(Viet nam Export Import Commercial Joint Stock - Eximbank)-EIB
HDB
Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh
(Ho Chi Minh city Development Joint Stock Commercial Bank -
HDBank)
KLB
Kiên Long
(Kien Long Commercial Joint Stock Bank - KLB)
LPB
Bưu điện Liên Việt
(LienViet Commercial Joint Stock Bank – Lienviet Post Bank)
MB Quân Đội (Military Commercial Joint Stock Bank - MB)
MSB
Hàng Hải
(The Maritime Commercial Joint Stock Bank - MSB)
NAB
Nam Á
(Nam A Commercial Joint Stock Bank - NAM A BANK)-NamABank
NCB
Quốc dân
(National Citizen bank - NCB)-NVB
OCB
Phương Đông
(Orient Commercial Joint Stock Bank - OCB)
PGB Xăng dầu Petrolimex

51. 43
(Petrolimex Group Commercial Joint Stock Bank - PGBank)
SB
Đông Nam Á
(Southeast Asia Commercial Joint Stock Bank - Seabank)
SCB
Sài Gòn Thương Tín
(Saigon Thuong TinCommercial Joint Stock Bank - Sacombank)-STB
SGB
Sài Gòn Công Thương
(Saigon Bank for Industry & Trade - SGB)
SHB
Sài Gòn – Hà Nội
(Saigon-Hanoi Commercial Joint Stock Bank - SHB)
TCB
Kỹ Thương
(Viet Nam Technological and Commercial Joint Stock Bank -
TECHCOMBANK)
TPB
Tiên Phong
(TienPhong Commercial Joint Stock Bank - TPB)
VAB
Việt Á
(Viet A Commercial Joint Stock Bank - VIETA Bank)
VCaB
Bản Việt
(Viet Capital Commercial Joint Stock Bank - Viet Capital Bank)-
VietCapitalBank
VCB
Ngoại Thương Việt Nam
(Joint Stock Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam -
Vietcombank)
VIB
Quốc Tế
(Vietnam International Commercial Joint Stock Bank - VIB)
VPB
Việt Nam Thịnh Vượng
(Vietnam Commercial Joint Stock Bank for Private Enterprise - VPBank)
VTB
Công thương Việt Nam
(Vietnam Joint Stock Commercial Bank of Industry and Trade-
Vietinbank)-CTG

52. 44
 Kết quả hồi quy Pool OLS

53. 45
 Kết quả hồi quy REM

54. 46
 Kết quả hồi quy FEM

55. 47
 Kết quả hồi quy FEM Robust khắc phục phương sai thay đổi