Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.doc

Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com – Cần Kham Thảo - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM
TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
NGUYỄN NGÂN HÀ
NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI
CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG
MÃ SỐ: 7340201
TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM
TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
NGUYỄN NGÂN HÀ
NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI
CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG
MÃ SỐ: 7340201
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. LÊ HÀ DIỄM CHI
TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM

i
TÓM TẮT KHÓA LUẬN
Khóa luận phân tích các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) tại các ngân hàng
thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016. Phương pháp được sử dụng để
ước lượng là phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) và Mômen tổng
quát (GMM). Kết quả nghiên cứu đã cho thấy cả yếu tố vi mô của ngân hàng và yếu
tố vĩ mô từ nền kinh tế đều có tác động đến tỷ lệ nợ xấu. Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu năm
trước và tỷ lệ lạm phát có tương quan dương với nợ xấu ở hiện tại. Trong khi đó, tỷ
lệ vốn chủ sở hữu và tốc độ tăng trưởng GDP lại có tương quan âm đến nợ xấu.
Ngoài ra, mặc dù không có ý nghĩa thống kê nhưng các biến tỷ suất sinh lời và tăng
trưởng tín dụng có mối tương quan với nợ xấu đúng theo chiều của kỳ vọng.
Từ khóa: Nợ xấu, yếu tố vi mô, yếu tố vĩ mô, GLS, GMM.
ABSTRACT
The thesis investigates the determinants that effect the non – performing loan (NPL)
of Vietnam commercial banks in the period of 2007 – 2016. The estimating methods
using in this thesis are generalized least square (GLS) and generalized method of
moments (GMM). The thesis finds that both the bank specific and macroeconomic
determinants have profound impact on NPL. In particular, the NPLs in the past and
the inflation rate have the positive correlation with the NPL at the present while the
equity-to-asset ratio and the GDP growth are negatively correlated with NPL.
Besides, although the return on equity (ROE) and the credit growth variables are
correlated with NPL as the expected direction, their overall explanatory power are
found to be low.
Key words: Non – performing loan, micro determinants, macro determinants, GLS,
GMM.

ii
LỜI CAM ĐOAN
Khóa luận này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là
trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc các nội
dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong
khóa luận.
Tác giả
Nguyễn Ngân Hà

iii
LỜI CẢM ƠN
Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến giảng viên hướng dẫn TS. Lê Hà
Diễm Chi đã tận tình truyền đạt kiến thức và hỗ trợ em trong suốt thời gian hoàn
thành khóa luận.
Tiếp theo, em cũng xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô Trường đại học Ngân hàng
Thành phố Hồ Chí Minh đã mở ra nhiều cơ hội để em hoàn thiện bản thân, đồng
thời tạo mọi điều kiện cho chúng em thực hiện đề tài này.
Sau cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình và bạn bè, những người thân yêu đã
luôn giúp đỡ và động viên em trong khoảng thời gian vừa qua.
Với sự cố gắng và mong muốn hoàn thành tốt bài khóa luận tốt nghiệp nhưng do
thời gian nghiên cứu có hạn nên bài viết không thể tránh khỏi những thiếu sót, em
rất mong nhận được những nhận xét và đóng góp của quý thầy cô để đề tài được
hoàn thiện và có giá trị thực tiễn cao hơn nữa.
Em xin chân thành cảm ơn!

iv
MỤC LỤC
TÓM TẮT KHÓA LUẬN (ABSTRACT)............................................................... i
LỜI CAM ĐOAN .....................................................................................................ii
MỤC LỤC................................................................................................................ iv
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT........................................................................ vi
DANH MỤC BẢNG BIỂU .................................................................................... vii
DANH MỤC HÌNH ẢNH.....................................................................................viii
CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU.................................................................................... 1
1.1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu ............................................................. 1
1.2. Mục tiêu nghiên cứu ..................................................................................... 2
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu................................................................. 2
1.4. Phương pháp nghiên cứu .............................................................................. 3
1.5. Kết cấu của đề tài nghiên cứu....................................................................... 4
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ NHỮNG NGHIÊN CỨU THỰC
NGHIỆM VỀ NỢ XẤU VÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU
TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI...................................................................... 6
2.1. Tổng quan về nợ xấu tại ngân hàng thương mại........................................... 6
2.1.1. Khái niệm về nợ xấu........................................................................... 6
2.1.2. Phân loại nợ xấu.................................................................................. 7
2.1.3. Những chỉ tiêu phản ánh nợ xấu......................................................... 9
2.1.4. Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu ........................................................... 10
2.1.5. Ảnh hưởng do nợ xấu gây ra ............................................................ 13
2.2. Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại............. 16
2.2.1. Yếu tố vi mô tác động đến nợ xấu.................................................... 16
2.2.2. Yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu.................................................... 18
2.3. Những nghiên cứu thực nghiệm về nợ xấu và những yếu tố tác động đến nợ
xấu……………………………………………………………………………….18
2.3.1. Những nghiên cứu trên thế giới về nợ xấu ....................................... 18
2.3.2. Những nghiên cứu của Việt Nam về nợ xấu..................................... 22

v
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2 ........................................................................................ 26
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 27
3.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu .................................................................... 27
3.1.1. Biến phụ thuộc ................................................................................... 27
3.1.2. Biến độc lập ....................................................................................... 28
3.2. Dữ liệu nghiên cứu ...................................................................................... 32
3.3. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................. 33
3.3.1.Hồi quy dữ liệu bảng ......................................................................... 33
3.3.2.Các phương pháp hồi quy dữ liệu ..................................................... 35
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3 ........................................................................................ 38
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.............................................................. 39
4.1. Phân tích thực trạng nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn
2007 – 2016 ........................................................................................................... 39
4.2. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu ............................................................. 40
4.3. Phân tích và thảo luận kết quả nghiên cứu .................................................. 42
4.3.1.Ma trận tương quan mô hình nghiên cứu .......................................... 42
4.3.2.Kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu .................... 44
4.3.3.Kết quả ước lượng ............................................................................. 47
4.3.4.Thảo luận kết quả nghiên cứu ........................................................... 51
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4 ........................................................................................ 57
CHƢƠNG 5: HÀM Ý CHÍNH SÁCH TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ............. 58
KẾT LUẬN CHƢƠNG 5 ........................................................................................ 63
PHỤ LỤC 1: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ............................................................... 64
PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ HỒI QUY ...................................................................... 70
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 75

vi
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết
Nghĩa tiếng nƣớc ngoài Nghĩa tiếng Việt
tắt
NHNN Ngân hàng nhà nước
NHTM Ngân hàng thương mại
RRTD Rủi ro tín dụng
VCSH Vốn chủ sở hữu
FEM Fixed Effect Model Mô hình tác động cố định
GDP Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội
GLS Generalized least square
Phương pháp Bình phương tối thiểu tổng
quát
GMM
Generalized method of
Phương pháp mômen tổng quát
moments
NPLs Non – Performing Loans Nợ xấu
OLS Ordinary Least Square Phương pháp bình phương nhỏ nhất
REM Random Effecr Model Mô hình tác động ngẫu nhiên
ROA Return On Asset Tỷ số lợi nhuận ròng trên tổng tài sản
ROE Return On Equity Tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu

vii
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1: Nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về nợ xấu và những yếu tố tác
động đến nợ xấu..................................................................................................................................... 18
Bảng 2.2: Nghiên cứu thực nghiệm của Việt Nam về nợ xấu và những yếu tố tác
động đến nợ xấu..................................................................................................................................... 22
Bảng 3: Các biến độc lập sử dụng trong mô hình nghiên cứu.......................................... 32
Bảng 4.1: Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu......................................................................... 41
Bảng 4.2: Kết quả phân tích tương quan mô hình nghiên cứu......................................... 43
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định VIF................................................................................................. 44
Bảng 4.4: Kết quả Kiểm định Wald............................................................................................. 45
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Wooldridge................................................................................. 46
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng bằng phương pháp GLS........................................................ 47
Bảng 4.7: Kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM .................................................... 49
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định thực nghiệm bằng ước lượng GMM với lý thuyết kinh
tế.................................................................................................................................................................... 50

viii
DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 4.1: Nợ xấu của hệ thống ngân hàng giai đoạn 2007 – 2016 ................................ 40
Hình 4.2: Cơ cấu nợ xấu theo ngành của các NHTM Việt Nam..................................... 40
Hình 4.3: Tỷ lệ nợ xấu và tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam trong giai đoạn
2007 – 2016 ............................................................................................................................................. 54
Hình 4.4: Tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2016
55

1
CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU
1.1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu
Trong giai đoạn hiện nay, ngành ngân hàng đang ngày càng chứng tỏ được vai trò
của mình như là một mắt xích quan trọng trong nền kinh tế. Cụ thể, trong những
năm vừa qua, các ngân hàng thương mại (NHTM) – bộ phận chủ lực của ngành
ngân hàng, đã đạt được nhiều thành tựu rất đáng khích lệ như: ổn định thị trường
tiền tệ, kiềm chế lạm phát, áp dụng công nghệ cao vào quy trình thanh toán, từ đó
góp phần thúc đẩy toàn nền kinh tế phát triển. Thế nhưng, trong quá trình kinh
doanh, việc gặp phải những rủi ro là điều không thể tránh khỏi, đặc biệt đối với một
ngành nghề đặc thù như ngân hàng. Trong đó, rủi ro nổi bật nhất chính là vấn đề về
nợ xấu.
Trên thực tế, nợ xấu luôn tồn tại song song với quá trình hoạt động của ngân hàng
và được xem là một trong những nguyên nhân chủ yếu nhất gây ra những bất ổn về
mặt vĩ mô. Theo báo cáo của ngân hàng nhà nước (NHNN), tỷ lệ nợ xấu của toàn bộ
hệ thống ngân hàng trong các năm 2013, 2014, 2015 và 2016 lần lượt là 3,79%;
3,7%; 2,55% và 2,46% nhưng khi bước sang quý I/2017 tỷ lệ nợ xấu lại tăng trở lại
2,55%. Đây thực sự là một dấu hiệu không mấy khả quan vì những tác hại do nợ
xấu gây ra không chỉ làm tổn hại đến hoạt động kinh doanh của riêng hệ thống ngân
hàng mà còn tạo ra một gánh nặng đáng kể đối với toàn bộ nền kinh tế. Có thể nói,
tỷ lệ xấu cao cũng đồng nghĩa với việc một khối lượng vốn tương ứng không thể
quay vòng và gây ra nhiều trở ngại cho tính thanh khoản của ngân hàng, từ đó gây
ra nhiều biến động trong các chính sách điều hành, quản lý của NHNN. Nhưng
nghiêm trọng hơn, nếu tình trạng nợ xấu tiếp diễn trong một khoảng thời gian dài,
số lượng doanh nghiệp không có đủ nguồn vốn để duy trì hoạt động kinh doanh, sản
xuất sẽ tăng lên và có thể dẫn đến phá sản. Chính điều đó sẽ kéo theo hàng loạt
những nguy cơ về sự kém bền vững của hệ thống ngân hàng và toàn bộ nền kinh tế.

2
Chính vì thế, việc xử lý nợ xấu có thể được xem như là một yêu cầu tiên quyết và
cấp bách trong bối cảnh hiện nay, bởi vì nếu quá trình xử lý càng mất nhiều thời
gian thì nguồn vốn trong nền kinh tế càng bị ứ đọng và có thể dẫn đến những ảnh
hưởng tiêu cực khác. Thế nhưng, để giải quyết được vấn đề đó một cách dứt điểm
và hiệu quả thì việc đầu tiên cần phải tiến hành là xác định rõ những yếu tố nào
đang tác động đến nợ xấu và mức độ tác động của các yếu tố đó là bao nhiêu rồi từ
đó mới có thể đề xuất những giải pháp hiệu quả, phù hợp, giúp khắc phục nợ xấu và
cải thiện hoạt động kinh doanh của ngành ngân hàng. Chính vì lý do đó, tác giả đã
quyết định lựa chọn “Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng
thƣơng mại Việt Nam” để làm đề tài nghiên cứu của mình.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của đề tài nghiên cứu là xác định được những yếu tố vĩ mô và vi mô có tác
động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam; đồng thời phân tích mức độ ảnh hưởng
của các yếu tố đó như thế nào. Và từ kết quả nghiên cứu, có thể đưa ra một số
khuyến nghị nhằm giảm thiểu nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
1.3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài: Nợ xấu và các yếu tố vĩ mô, vi mô tác động đến
nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu của đề tài:
- Về nội dung: Nghiên cứu thực trạng và phân tích một số yếu tố vĩ mô và vi mô
tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
- Về thời gian: giai đoạn từ 2007 – 2016.
- Về không gian: Tác giả sẽ phân tích 15 NHTM lớn trên cả nước để làm đại diện
cho các NHTM Việt Nam. Trên thực tế, theo số liệu thống kê từ NHNN, tổng
số NHTM trên cả nước tính đến ngày 31/12/2016 là 31 ngân hàng. Tuy nhiên,
phạm vi của bài nghiên cứu này chỉ tập trung vào 15 NHTM nổi bật nhất trong
giai đoạn 2007 – 2016, bởi vì các ngân hàng này đều đã đạt được một mức độ

3
tín nhiệm nhất định trong lĩnh tài chính – ngân hàng, đồng thời, đảm bảo được
yêu cầu tổn tại và hoạt động liên tục trong suốt khoảng thời gian nghiên cứu với
các số liệu cần thiết đều được công khai một cách đầy đủ, rõ ràng.
Các ngân hàng được nghiên cứu bao gồm: Ngân hàng Á Châu (ACB), Ngân
hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank), Ngân hàng
Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), Ngân hàng Xuất nhập khẩu Việt Nam
(Eximbank), Ngân hàng Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh (HDBank), Ngân
hàng Hàng hải Việt Nam (Maritime Bank), Ngân hàng Quân đội (MB), Ngân
hàng Sài Gòn thương tín (Sacombank), Ngân hàng Sài Gòn (SCB), Ngân hàng
Sài Gòn – Hà Nội (SHB), Ngân hàng Kỹ thương Việt Nam (Techcombank),
Ngân hàng Quốc tế (VIB), Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank),
Ngân hàng Công thương Việt Nam (VietinBank) và Ngân hàng Việt Nam Thịnh
Vượng (VPBank).
1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Khóa luận sử dụng phương pháp thống kê mô tả để tổng hợp các cơ sở thông tin
được thu thập từ những nguồn công khai như WB, website chính thức của NHNN
và từ các báo cáo tài chính hợp nhất của các NHTM để tạo thành bảng dữ liệu
cho mô hình nghiên cứu cũng như phục vụ cho quá trình phân tích. Mặt khác,
phương pháp này còn đươc sử dụng trong việc tìm hiểu các nghiên cứu thực
nghiệm trước đây ở trong nước và trên thế giới với mục đích tham khảo nhiều mô
hình và giả thuyết khác nhau, từ đó tìm ra mô hình phù hợp nhất với điều kiện và
bối cảnh của bài nghiên cứu.
- Bên cạnh đó, do dữ liệu nghiên cứu gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay
đổi và tự tương quan nên phương pháp hồi quy được lựa chọn là phương pháp
Bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized least square - GLS). Ngoài ra, mô
hình nghiên cứu cũng có khả năng cao gặp phải hiện tượng nội sinh nên tác giả sẽ
sử dụng thêm phương pháp Moment tổng quát (Generalized method of

4
moments - GMM) để đánh giá các yếu tố có tác động đến nợ xấu tại các NHTM
Việt Nam.
1.5. Kết cấu của đề tài nghiên cứu
Khóa luận có kết cấu gồm 5 chương, nội dung chính của từng chương cụ thể như
sau:
Chƣơng 1: Giới thiệu
Trong chương 1, tác giả sẽ giới thiệu về đề tài nghiên cứu, tính cấp thiết, mục tiêu
của đề tài, xác định các đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu
và kết cấu của khóa luận.
Chƣơng 2: Cơ sở lý luận và những nghiên cứu thực nghiệm về nợ xấu và
những yếu tố tác động đến nợ xấu tại NHTM
Đầu tiên, tác giả sẽ trình bày những lý thuyết về nợ xấu, cũng như cách thức phân
loại, những tiêu chí phản ánh và nguyên nhân dẫn đến nợ xấu, rồi đưa ra những ảnh
hưởng mà nợ xấu gây ra.
Tiếp theo, khóa luận sẽ đề cập đến một số yếu tố vi mô và vĩ mô có tác động đến nợ
xấu tại các NHTM Việt Nam và cuối cùng là đưa ra những nghiên cứu thực nghiệm
trên thế giới và tại Việt Nam về những yếu tố tác động đến nợ xấu.
Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu
Từ các nghiên cứu thực nghiệm, tác giả sẽ xây dựng mô hình nghiên cứu và đưa ra
những giả thuyết về các tác động của những biến độc lập được lựa chọn đến tỷ lệ nợ
xấu tại các NHTM Việt Nam.
Chƣơng 4: Kết quả nghiên cứu

5
Tại chương này, tác giả sẽ thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu, kiểm định các giả
thiết hồi quy và thực hiện các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Kế tiếp
là phân tích và thảo luận các kết quả thu được.
Chƣơng 5: Hàm ý chính sách từ kết quả nghiên cứu
Từ kết quả ước lượng, tác giả sẽ đưa ra một số khuyến nghị nhằm giảm bớt tỷ lệ nợ
xấu tại các NHTM Việt Nam.

6
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ NHỮNG NGHIÊN CỨU
THỰC NGHIỆM VỀ NỢ XẤU VÀ NHỮNG YẾU TỐ TÁC
ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI
2.1. Tổng quan về nợ xấu tại ngân hàng thƣơng mại
2.1.1. Khái niệm về nợ xấu
Nợ xấu hay nợ khó đòi thường được đề cập đến bằng những thuật ngữ như “Bad
debt” hoặc “Non – performing loan” (NPL). Trên thực tế, “Bad debt” thường chỉ
được sử dụng nhiều trong các bài báo viết về chủ đề thuộc lĩnh vực tài chính – ngân
hàng, còn “Non – performing loan” thì lại được các chuyên gia sử dụng trong những
nghiên cứu mang tính học thuật cao hơn. Tuy vậy, định nghĩa về nợ xấu cũng rất đa
dạng. Nhưng nhìn chung, một số khái niệm tiêu biểu về nợ xấu có thể được kể đến
như sau:
Nhóm chuyên gia tư vấn Advisory Expert Group (AEG) của Liên hiệp quốc cho
rằng “Về cơ bản, một khoản nợ được coi 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 nợ quá hạn thanh toán dưới
90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng sẽ được thanh toán đầy
đủ”.
Tương tự như vậy, trong mục 4.84 của “Bộ chỉ số lành mạnh tài chính” (IMF‟s
Compilation Guide on Financial Soundness Indicators, 2004), Quỹ tiền tệ quốc tế
(IMF) đã nhận định rằng: “Một khoản nợ được coi là nợ xấu khi đã quá hạn thanh
toán gốc hoặc lãi 3 tháng (90 ngày) hoặc hơn; khi các khoản lãi quá hạn 3 tháng (90
ngày) hoặc hơn đã được vốn hóa, tái cơ cấu, hoặc hoãn trả nợ theo thỏa thuận.
Thêm vào đó, nợ xấu còn bao gồm cả các khoản thanh toán quá hạn dưới 90 ngày
nhưng có thể nhận thấy những dấu hiệu rõ ràng về việc người vay sẽ không thể hoàn
trả đầy đủ, ví dụ như khi người vay phá sản”.

7
Còn đối với Ủy ban Basel về Giám định Ngân hàng (BCBS), nợ xấu vẫn chưa được
quy định thành một định nghĩa cụ thể nào. Tuy nhiên, BCBS vẫn xác định trong
nghiên cứu “Quantitative Impact: Study 3 - Technical Guidance” (2002) rằng: “Các
khoản nợ được coi là không có khả năng hoàn trả (a default) khi có một trong hai
hoặc cả hai điều kiện sau đây xảy ra: (i) Ngân hàng nhận thấy người vay không có
khả năng hoàn trả đầy đủ khi ngân hàng chưa tiến hành bất cứ hành động cố gắng
thu hồi nào, ví dụ như giải chấp chứng khoán (nếu người vay có nắm giữ); và (ii)
Người vay đã quá hạn trả nợ hơn 90 ngày.
Còn tại Việt Nam, trong Điều 3 Thông tư 02/2013/TT-NHNN ban hành vào ngày
21/01/2013 về “Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập
dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ
chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài” đã giải thích rõ: “Nợ xấu (NPL) là
nợ thuộc các nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có
khả năng mất vốn). Trong đó, tiêu chí đánh giá nợ xấu được quy định trong Thông
tư này cũng chủ yếu dựa vào thời gian quá hạn trên 90 ngày và khả năng người vay
cam kết trả nợ.
Như vậy, từ những nghiên cứu trên, nợ xấu nhìn chung có thể được xác định bởi 2
yếu tố chính là thời gian quá hạn trả nợ trên 90 ngày và có sự nghi ngờ về khả năng
trả nợ.
2.1.2. Phân loại nợ xấu
Phân loại nợ là quá trình ngân hàng xem xét và đánh giá các khoản cho vay của
mình dựa vào các tiêu chí về mức độ rủi ro để sắp xếp vào những nhóm tương ứng.
Phân loại nợ cần được thực hiện thường xuyên và liên tục vì việc này có thể giúp
cho ngân hàng kiểm soát chính xác tình trạng của các khoản nợ và đưa ra giải pháp
xử lý kịp thời khi có bất kỳ tình trạng bất thường nào xảy ra. Tuy nhiên, hệ thống
phân loại nợ hiện nay vẫn chưa được thống nhất hoàn toàn do còn phụ thuộc rất
nhiều vào hoàn cảnh và cơ sở của từng quốc gia. Nhưng trên thực tế, cách phân loại

8
nợ của Viện Tài chính quốc tế (Institute of International Finance: IIF) là một trong
những cách được sử dụng rộng rãi nhất.
Cụ thể, trong mục 15 “Xử lý nợ xấu trong thống kê kinh tế vĩ mô” (The Treatment
of Nonperforming Loans in Macroeconomic Statistics, 2001), tác giả Adriaan M.
Bloem và Cornelis N. Gorter đã đề cập đến cách phân loại nợ của IIF thành 5 nhóm
như sau:
- Nhóm 1 - Nợ đủ tiêu chuẩn (Standard): Là các khoản nợ có gốc và lãi trong
hạn. Đồng thời, không có xuất hiện khó khăn nào trong việc thanh toán nợ và
dự báo có thể trả nợ đầy đủ theo cam kết.
- Nhóm 2 - Nợ cần chú ý (Watch): Là các khoản nợ trong tình trạng có thể gặp
phải nguy cơ không thanh toán đầy đủ nếu không có những biện pháp xử lý. Vì
vậy, cần chú ý đến các khoản nợ này hơn bình thường.
- Nhóm 3 - Nợ dưới tiêu chuẩn (Substandard): Là các khoản nợ bị nghi ngờ về
khả năng thanh toán đầy đủ gốc và/hoặc lãi đã quá hạn trên 90 ngày, hoặc tài
sản đảm bảo của khoản nợ đó bị giảm giá trị dẫn đến mất mát nếu không có
biện pháp xử lý kịp thời.
- Nhóm 4 - Nợ nghi ngờ (Doubtful): Là khoản nợ được xác định là không thể thu
hồi được gốc và/hoặc lãi đã quá hạn trên 180 ngày. Tuy nhiên, nợ thuộc nhóm
này vẫn chưa hẳn là mất vốn hoàn toàn vì vẫn còn những yếu tố có thể cải thiện
được tình hình, ví dụ như sát nhập hoặc tiếp vốn.
- Nhóm 5 - Nợ mất vốn (Loss): Là khoản nợ được cho là không còn khả năng thu
hồi khi gốc và/hoặc lãi đã quá hạn trên 1 năm.
Trong đó, nợ xấu là các khoản nợ thuộc 3 nhóm cuối.
Còn tại Việt Nam, như đã đề cập ở trên, khái niệm nợ xấu đã được xác định rõ ràng
trong Thông tư 02/2013/TT-NHNN. Cụ thể, nợ xấu là các khoản nợ thuộc nhóm 3,
4 và 5. Tuy nhiên, việc phân biệt các nhóm nợ này cũng có thể thực hiện bằng 2
phương pháp là định lượng và định tính được quy định lần lượt trong Điều 10 và 11
như sau:

9
- Đối với phương pháp định lượng thì các tổ chức tín dụng sẽ phân loại nợ thành
5 nhóm là 1, 2, 3, 4 và 5 dựa vào thời gian quá hạn hoàn trả của khoản nợ đó.
Mặc dù vậy, các tổ chức tài chính vẫn có thể chủ động thay đổi nhóm nợ nếu
nảy sinh nghi ngờ về khả năng trả nợ của khách hàng.
- Đối với phương pháp định tính thì các tổ chức tín dụng vẫn phân loại nợ thành
5 nhóm nhưng lại dựa trên các đánh giá về khả năng trả nợ của khách hàng. Và
để làm được các đánh giá đó, mỗi tổ chức tín dụng cần có một Hệ thống xếp
hạng tín dụng nội bộ, chính sách dự phòng rủi ro, chính sách quản lý rủi ro, mô
hình giám sát rủi ro và phương pháp xác định, đo lường rủi ro tín dụng được
NHNN chấp nhận. Đồng thời, mỗi năm, các tổ chức tín dụng cũng cần đánh giá
lại Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của mình nhằm điều chỉnh cho phù hợp
hơn với thực tế và các quy định mới của pháp luật.
Nếu trong trường hợp kết quả phân loại nợ bằng phương pháp định lượng khác với
kết quả phân loại bằng phương pháp định tính thì khoản nợ sẽ được đưa vào nhóm
có mức độ rủi ro cao hơn. Nhưng nhìn chung, dù được phân loại bằng phương pháp
định lượng hay định tính thì nợ xấu vẫn bao gồm các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm
5.
2.1.3. Những chỉ tiêu phản ánh nợ xấu
Thông thường, tình trạng nợ xấu được phản ánh rõ nhất qua các chỉ tiêu:
Tỷ lệ : Đây là chỉ tiêu quan trọng và chủ yếu nhất được sử dụng để đánh
giá chất lượng tín dụng tại các NHTM. Chỉ tiêu này cho biết cứ 100 đồng mà một
ngân hàng cho vay thì có bao nhiêu đồng bị đánh giá là nợ xấu, qua đó phản ánh
mức độ rủi ro tín dụng tại ngân hàng đó trong một thời điểm nhất định. Nếu tỷ lệ
này nhỏ hơn hoặc bằng 3% thì ngân hàng được xem là có chất lượng tín dụng tốt, tỷ
lệ nợ xấu trong mức an toàn.

10
Tỷ lệ : Chỉ tiêu này phản ánh khả năng và hiệu quả của công
tác xử lý và thu hồi nợ xấu tại ngân hàng. Nếu tỷ lệ này tăng qua từng năm thì
chứng tỏ nỗ lực thu hồi nợ xấu đang đạt được nhiều kết quả tích cực.
Tỷ lệ : Chỉ tiêu này phản ánh quỹ dự phòng rủi ro tín dụng có
khả năng bù đắp được bao nhiêu phần trăm cho các khoản vay nếu chúng chuyển
thành nợ xấu.
2.1.4. Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu
2.1.4.1. Nguyên nhân khách quan
- Môi trường pháp lý: Đây là môi trường có ảnh hưởng rất lớn đến hoạt động tín
dụng của các ngân hàng khi đối tượng khách hàng chính của họ là các doanh
nghiệp và chỉ cần một sự thay đổi trong luật pháp cũng có thể gây ra tác động
không nhỏ tới hoạt động sản xuất, kinh doanh của các doanh nghiệp đó. Một ví
dụ tiêu biểu cho việc này là chính sách thuể. Khi Nhà nước đưa ra quyết định
điều chỉnh chính sách thuế, lợi nhuận của các doanh nghiệp cũng sẽ bị ảnh
hưởng theo, từ đó tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp.
Bên cạnh đó, sự bất hợp lý trong việc ban hành các văn bản pháp luật cũng gây
ra nhiều lúng túng không chỉ cho quá trình hoạt động của các doanh nghiệp mà
còn cho công tác quản lý và xử lý nợ xấu của ngân hàng.
Ngoài ra, nước ta hiện nay vẫn chưa có một hệ thống quy định về kế toán, kiểm
toán nào đủ mạnh để tạo ra sự thống nhất trong kết quả báo cáo tài chính của tất
cả doanh nghiệp. Chính điều này đã làm phát sinh những sai lệch trong quá
trình thẩm định, dẫn đến rủi ro cho ngân hàng.
- Môi trường kinh tế: Mỗi nền kinh tế đều có thể được phản ánh qua những đặc
điểm khác nhau như chu kỳ kinh tế hoặc chính sách kinh tế vĩ mô qua từng thời
kỳ. Nếu ở một quốc gia, môi trường kinh tế chưa phát triển, sự cạnh tranh trên
thị trường chưa bình đẳng, tốc độ tăng trường kinh tế còn thấp thì đi kèm với đó

11
sẽ là những thành phần kinh tế như các cá nhân, công ty, doanh nghiệp yếu
kém, không có khả năng hoàn trả khi số lượng nợ vay đã quá lớn.
Ngoài ra, hệ thống các chính sách vĩ mô chưa ổn định có thể đặt các doanh
nghiệp ở thế bị động, không thể yên tâm kinh doanh, sản xuất. Không chỉ có
vậy, nếu ở trong một môi trường kinh tế không minh bạch, thiếu công bằng
cũng sẽ khiến cho việc thẩm định phương án vay vốn của ngân hàng trở nên
phức tạp hơn rất nhiều. Nói cách khác, ngân hàng sẽ gặp khó khăn trong việc
tìm ra những thông tin chính xác và đáng tin cậy từ phía khách, do đó, khó phát
hiện những âm mưu lừa đảo, từ đó có thể dẫn đến rủi ro thất thoát và nợ xấu.
- Môi trường thiên nhiên: Sự biến đổi của môi trường thiên nhiên, cụ thể là các
thiên tai như hạn hán, lũ lụt, mất mùa, dịch bệnh,… có thể dẫn đến thiệt hại
trong quá trình sản xuất, kinh doanh, từ đó tác động trực tiếp đến thu nhập của
người vay vốn. Nếu không có thu nhập, người vay sẽ không thể thanh toán các
khoản nợ cho ngân hàng và làm xuất hiện nguy cơ nợ xấu. Đặc biệt là đối với
những khoản vay nông nghiệp, nguy cơ này sẽ càng cao hơn.
Thực chất, nguyên nhân từ môi trường thiên nhiên là nằm ngoài tầm kiểm soát
và dự tính của các NHTM và cả khách hàng đi vay vốn. Do đó, có thể nói, đây
là những khoản nợ không thể tránh khỏi nên rất cần sự hỗ trợ từ phía Nhà nước
và cộng đồng.
- Do khách hàng vay vốn: Nguyên nhân này bao gồm hai yếu tố chủ yếu. Yếu tố
đầu tiên phải kể đến là năng lực của khách hàng trong việc quản lý và sử dụng
hiệu quả nguồn vốn vay. Nếu ban lãnh đạo có khả năng tốt trong việc điều hành
doanh nghiệp giúp sinh ra lợi nhuận cao thì doanh nghiệp đó sẽ có khả năng
thanh toán nợ vay cho ngân hàng khi đến hạn và không có tình trạng nợ xấu xảy
ra.
Yếu tố thứ hai chính là đạo đức của khách hàng. Trên thực tế, có một số khách
hàng đã cố ý chỉnh sửa số liệu trong báo cáo tài chính, lập các hóa đơn khống

12
để vay vốn ngân hàng mặc dù không có đủ điều kiện đi vay, khiến cho thông tin
thẩm định bị sai lệch. Nếu không phát hiện kịp thời, ngân hàng sẽ vô tình cung
cấp một lượng vốn cho các doanh nghiệp yếu kém và khi doanh nghiệp đó làm
ăn thua lỗ, ngân hàng cũng khó mà thu hồi được nợ.
2.1.4.2. Nguyên nhân chủ quan
- Chính sách tín dụng của ngân hàng: Trên thực tế, nếu chính sách tín dụng của
một ngân hàng thiếu tính minh bạch thì không thể nào hướng dẫn việc cấp tín
dụng một cách chính xác được, dẫn đến tình trạng cấp sai đối tượng, tạo ra khẽ
hở cho những đối tượng có mục đích xấu thực hiện hành vi vi phạm. Mặt khác,
có một số ngân hàng vì muốn thu hút thêm khách hàng mà đã cố tình giảm bớt
một số thủ tục trong quy trình cho vay hoặc hạ thấp các điều kiện ràng buộc khi
vay vốn như quy định về tài sản thế chấp, tài sản đảm bảo. Hoặc có khi ngân
hàng có tâm lý chủ quan, quá tin tưởng các khách hàng thân thiết mà bỏ qua
những quy trình tín dụng bắt buộc. Việc làm này có thể kéo theo nguy cơ khách
hàng không có đủ khả năng trả nợ, dẫn đến nợ xấu.
- Công tác tổ chức kiểm tra, kiểm soát: Các NHTM thường có thói quen tập
trung nhiều vào quy trình thẩm định trước khi cho vay nhưng sau đó lại khá
lỏng lẻo trong công tác kiểm soát quá trình sử dụng nguồn vốn. Thực chất, theo
dõi nợ vay là một trong những trách nhiệm quan trọng nhất của ngân hàng
nhằm xác minh rằng nguồn vốn vay đã được sử dụng đúng mục đích và quá
trình sử dụng đó vẫn mang lại kết quả tích cực nhằm đảm bảo việc trả nợ đúng
thời hạn cho ngân hàng.
- Chất lượng cán bộ ngân hàng: Trình độ yếu kém và sự thiếu đạo đức của bộ
phận tín dụng cũng là một trong những nguyên nhân quan trọng dẫn đến rủi ro
vì cán bộ tín dụng là những người trực tiếp làm việc với khách hàng. Điều này
đòi hỏi họ phải luôn trau dồi vốn kiến thức cùng khả năng phân tích nhanh nhạy

13
và tinh thần trách nhiệm cao để hoàn thành tốt công việc của mình. Nếu một bộ
phận cán bộ yếu kém, không có kinh nghiệm thì có thể dẫn đến việc cho vay
không hiệu quả và thiếu tính khả thi. Tiêu cực hơn, một số cán bộ tín dụng còn
cố ý cho vay dù đã tính toán được dự án sẽ không mang lại hiệu quả nhằm trục
lợi cho bản thân, kéo theo hệ lụy là gây ra nguy cơ nợ xấu và khoản thiệt hại
cuối cùng cũng là do ngân hàng gánh chịu.
2.1.5. Ảnh hƣởng do nợ xấu gây ra
2.1.5.1. Ảnh hƣởng của nợ xấu đối với ngân hàng thƣơng mại
Thứ nhất, nợ xấu sẽ làm gia tăng chi phí, từ đó làm giảm lợi nhuận của các ngân
hàng thương mại. Trên thực tế, chi phí hoạt động của ngân hàng bao gồm cả những
khoản như chi phí dự phòng rủi ro và chi phí cho việc thu hồi, xử lý nợ xấu. Như
vậy, khi nợ xấu tăng lên đồng nghĩa với việc ngân hàng buộc phải tiêu tốn thêm một
lượng lớn nguồn lực ngoài ý muốn vào quá trình trích lập dự phòng, xiết nợ hoặc
thanh lý tài sản đảm bảo, thay vì dành chính nguồn lực đó để cải thiện chất lượng
phục vụ cho khách hàng. Không chỉ có vậy, đối với các khoản vay đã chuyển thành
nợ xấu nhưng lại có tài sản đảm bảo từ trước thì cũng không tránh khỏi trường hợp
tài sản đó bị hỏng hoặc hao mòn, khiến cho giá trị sử dụng suy giảm theo thời gian.
Mặt khác, việc bảo trì và quản lý tài sản đảm bào cũng làm tiêu hao không ít chi phí
của ngân hàng. Nói tóm lại, cho dù ở trường hợp nào, việc một khoản vay bị chuyển
thành nợ xấu cũng sẽ mang lại tác động tiêu cực đến thu nhập của các ngân hảng.
Thứ hai, nợ xấu làm suy giảm năng lực tài chính, gây ra nguy cơ phá sản cho ngân
hàng. Như đã trình bày ở trên, tỷ lệ nợ xấu tăng lên sẽ dẫn đến lợi nhuận của ngân
hàng giảm. Việc này có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng lực tài chính và đe
dọa đến sự tồn tại của ngân hàng khi lợi nhuận sụt giảm liên tục và những món nợ
khó đòi thì lại ngày càng nhiều hơn, khiến cho viễn cảnh ngân hàng đi đến phá sản
hoặc bị thâu tóm, sát nhập không còn là điều không thể xảy ra.

14
Thứ ba, nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng thanh khoản của ngân hàng, làm
chậm vòng quay của nguồn vốn. Cụ thể, với tình trạng tỷ lệ nợ xấu cao, ngân hàng
sẽ vừa phải gánh chịu tổn thất do nợ xấu gây ra, lại vừa phải đối mặt với áp lực
thanh toán cho những khoản tiền gửi và lãi suất huy động vốn, từ đó tạo ra một sự
chênh lệch đáng kể trong nguồn thu – chi của ngân hàng và ảnh hưởng rất nhiều đến
khả năng thanh khoản. Nếu trường hợp đó xảy ra, ngân hàng sẽ trở nên thận trọng
hơn đối với những hồ sơ vay mới, khiến cho các quyết định cho vay vốn trở nên khó
khăn hơn, đặc biệt là hồ sơ từ phía những doanh nghiệp có dấu hiệu sụt giảm, thiếu
hoặc không có tài sản đảm bảo; thậm chí có nhiều ngân hàng đã tạm dừng việc giải
ngân cho khách hàng mới mà chỉ tiếp tục duy trì số dư nợ tín dụng hiện tại hoặc chỉ
giải ngân đối với những khách hàng thân thiết.
Thứ tư, nợ xấu là nguyên nhân khiến cho uy tín của ngân hàng giảm sút. Như đã đề
cập ở trên, nợ xấu phát sinh có thể gây ra sự thiếu thanh khoản của ngân hàng.
Nhưng không chỉ dừng lại ở đó, chính sự thiếu thanh khoản này sẽ tiếp tục kéo theo
việc uy tín của ngân hàng đi xuống. Sự suy giảm uy tín này được thể hiện trong việc
chậm trễ tất toán giao dịch hoặc chậm thanh toán lãi suất huy động vốn đối với
khách hàng; chậm giải ngân vay vốn đối với các đối tác khác; chậm thanh toán cổ
tức hoặc việc cổ tức nắm giữ của các cổ đông bị giảm giá do phải chịu tác động từ
quá trình hoạt động kinh doanh yếu kém. Mặt khác, thông tin về tỷ lệ nợ xấu tăng
cao nếu được công bố ra bên ngoài sẽ khiến cho người dân không còn tin tưởng lựa
chọn ngân hàng đó như là nơi giữ tiền an toàn nữa. Từ đó gây ra khó khăn trong
việc huy động tiền gửi và thiết lập mối quan hệ với những khách hàng mới, làm
giảm khả năng cạnh tranh của ngân hàng, do đó thị phần và thu nhập cũng vì thế mà
chịu nhiều ảnh hưởng.
2.1.5.2. Ảnh hƣởng của nợ xấu đối với khách hàng vay vốn
Khi tình trạng nợ xấu trở nên trầm trọng, điều đầu tiên mà khách hàng sẽ phải đối
mặt là việc bị các ngân hàng khắt khe hơn trong lúc chấm điểm dựa vào Hệ thống
xếp hạng nội bộ lúc muốn xin vay vốn. Tiếp đó, ngân hàng sẽ tiếp tục thực hiện

15
nhiều biện pháp nhằm thu hẹp hạn mức tín dụng. Trong một vài trường hợp, ngân
hàng còn ngưng giải ngân thêm khoản vay mới hoặc thậm chí là thu hồi một số
khoản nợ trước hạn. Đồng thời, các ngân hàng cũng sẽ siết chặt công tác quản lý nợ
xấu. Vì vậy, việc khách hàng cố ý không trả nợ cũ rồi tiếp tục vay tiền ở một ngân
hàng khác có thể bị phát hiện ngay, do tất cả thông tin của khách hàng đều được
thường xuyên cập nhật trên Trung tâm thông tin tín dụng của NHNN (CIC). Nếu
người vay vẫn không có thiện chí trả nợ, ngân hàng có thể tiến hành các biện pháp
khởi kiện, đấu giá hoặc phát mại tài sản đảm bảo để thu hồi các khoản nợ của khách
hàng. Và trong đa số trường hợp, người vay sẽ chính là người phải chịu các khoản
chi phí sau cùng do tài sản đảm bảo khi được đấu giá hoặc phát mại thì thường có
mức giá thấp hơn giá thị trường.
Đặc biệt là đối với các doanh nghiệp, nợ xấu sẽ khiến họ khó tiếp cận hơn với các
nguồn vốn. Nhất là những doanh nghiệp vừa và nhỏ cần nhiều vốn để duy trì hoạt
động sản xuất, kinh doanh, nay sẽ càng vất vả hơn khi phải cố gắng xoay sở để
không bị rơi vào tình trạng thiếu vốn bằng cách hoạt động cầm chừng, dẫn đến
không đủ tiềm lực tài chính để mở rộng sản xuất. Vậy nên nguy cơ phá sản của các
doanh nghiệp này là rất cao.
2.1.5.3. Ảnh hƣởng của nợ xấu đối với nền kinh tế
Nợ xấu đã thực sự đặt ra một bài toán nan giải cho các NHTM Việt Nam, các
chuyên gia tài chính và cả Chính phủ. Không ai có thể phủ nhận rằng, sự ảnh hưởng
của nợ xấu có tác động rất lớn lên nhiều khía cạnh, gây tắc nghẽn dòng chảy vốn
của toàn bộ nền kinh tế, đe dọa đến hệ thống tài chính quốc gia và kiềm hãm sự phát
triển của cả đất nước. Cụ thể:
Nợ xấu khiến Nhà nước buộc lòng phải tốn một phần đáng kể ngân sách quốc gia để
giải quyết. Trên thực thế, mức chi này là rất lớn, đến nỗi mặc dù các NHTM đã có
riêng cho mình một khoản trích lập quỹ dự phòng rủi ro nhưng không thể tự giải
quyết triệt để nợ xấu mà vẫn phải trông cậy vào sự hỗ trợ từ phía NHNN. Nhưng về

16
dài hạn, đây cũng không phải là biện pháp tối ưu khi NHNN cứ phải liên tục chi ra
một số tiền quá lớn khiến cho việc bội chi ngân sách là điều có thể xảy ra, từ đó làm
tăng nguy cơ dẫn đến lạm phát. Đồng thời, kinh phí để xử lý nợ xấu có thể đã thâm
dụng hết nguồn vốn dành cho việc giải quyết các vấn đề khác của xã hội như xây
dựng cơ sở hạ tầng, cải thiện đời sống nhân dân hoặc đầu tư vào các lĩnh vực sinh
lời khác. Tóm lại, có thể nói, nợ xấu chính là tác nhân kiềm chế sự phát triển của đất
nước.
Bên cạnh đó, nợ xấu cũng gây ra những tác động tiêu cực đến quá trình hoạt động
của mọi thành phần kinh tế. Khi nợ xấu tăng, tính thanh khoản của ngân hàng giảm
nên bắt buộc ngân hàng phải thận trọng hơn với việc cho vay vốn. Điều đó sẽ làm
cho khối lượng vốn được đưa vào nền kinh tế bị hạn chế bớt. Nguồn vốn không đủ
cũng đồng nghĩa với quá trình phân bổ vốn giữa các thành phần kinh tế trở nên phức
tạp và mất cân bằng, dẫn đến việc xuất hiện thêm nhiều doanh nghiệp khác không
có đủ vốn để kinh doanh, sản xuất. Nếu tình trạng này kéo dài sẽ làm nổi lên mối lo
ngại về chất lượng và số lượng của các sản phẩn lưu hành trên thị trường. Nguy
hiểm hơn là gây ra sự phá sản hàng loạt của các doanh nghiệp và cuối cùng là đi đến
hậu quả thất nghiệp tăng, làm nảy sinh thêm nhiều tệ nạn xã hội.
2.2. Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thƣơng mại
Những yếu tố tác động đến nợ xấu có thể được chia thành 2 nhóm: nhóm yếu tố
thuộc về nội bộ các NHTM (yếu tố vi mô) và nhóm những yếu tố ngoại sinh từ nền
kinh tế (yếu tố vĩ mô).
2.2.1. Yếu tố vi mô tác động đến nợ xấu
- Hiệu quả hoạt động của ngân hàng qua giả thuyết “Quản lý kém” (Bad
Management) có thể tác động đến nợ xấu. Chính Berger và DeYoung (1997) đã
đặt nền tảng cho khung lý thuyết này và phát hiện ra mối liên hệ giữa nợ xấu và
hiệu quả của các ngân hàng khi phân tích quá trình hoạt động của hệ thống ngân
hàng thương mại Mỹ trong giai đoạn từ năm 1985 đến 1994. Nghiên cứu này

17
chứng minh: hiệu quả ngân hàng thấp sẽ dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao. Thực chất,
nguyên nhân dẫn đến sự kém hiệu quả này xuất phát từ công tác quản lý của các
ngân hàng còn lỏng lẻo trong các khâu chấm điểm tín dụng, thẩm định tài sản
đảm bảo, giám sát các khoản nợ sau khi cho vay, hoặc có thể là trong việc kiểm
soát các chi phí. Tóm lại, giả thuyết này cho rằng hiệu quả ngân hàng thấp do
quá trình quản lý yếu kém sẽ có tác động tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu. Trên thực tế,
đã có rất nhiều những nghiên cứu thực nghiệm khác góp phần rất lớn trong việc
củng cố lý thuyết này như William (2004), Espinoza và Prasad (2010), Messai
và Jouini (2013).
- Mức độ vốn hóa qua giả thuyết “Rủi ro đạo đức” (Moral Hazard) có thể tác
động đến nợ xấu. Giả thuyết này cho rằng nếu xét trong trường hợp một số ngân
hàng có vốn thấp và khả năng thanh toán thấp thì sẽ sẵn sàng mạo hiểm đầu tư
vào các khoản tín dụng mang lại nhiều lợi nhuận hơn với mong muốn cải thiện
khả năng thanh khoản cho ngân hàng mình. Nhưng điều này cũng đồng nghĩa
với việc ngân hàng sẽ phải đối mặt với nhiều rủi ro và tổn thất hơn. Nghiên cứu
của Keeton và Morris (1987) cũng đã cho thấy các ngân hàng có tỷ trọng vốn
chủ sở hữu thấp thì có khả năng cao dẫn đến nguy cơ gia tăng nợ xấu trong
tương lai. Tóm lại, giả thuyết này cho rằng mức độ vốn hóa sẽ có tác động
ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Một số nghiên cứu thực nghiệm khác cũng củng
cố giả thuyết này như: Berger và DeYoung (1997), Salas và Saurina (2002).
- Chính sách tín dụng qua giả thuyết “Chính sách tín dụng có tính chu kỳ”
(Procyclical Credit Policy) có thể tác động đến nợ xấu. Mô hình của Rajan
(1994) đã chứng minh mối quan hệ này khi nêu ra trường hợp một số ngân hàng
thường cố gắng theo đuổi một chính sách tín dụng mở rộng trong suốt thời kỳ
bùng nổ của chu kỳ kinh tế và một chính sách tín dụng thắt chặt trong giai đoạn
kinh tế suy thoái. Điều này được cho là do ban lãnh đạo của ngân hàng phải

18
chịu áp lực tạo ra lợi nhuận trong ngắn hạn và uy tín của họ trong việc quản lý
ngân hàng cũng sẽ bị ảnh hưởng nếu họ không thay đổi chính sách tín dụng khi
nền kinh tế thay đổi để nâng cao thu nhập. Và việc quyết định tín dụng theo xu
hướng này có thể dẫn đến việc ào ạt chấp nhận các khoản vay có rủi ro cao để
đạt được mục tiêu tăng trưởng khi nền kinh tế bùng nổ, nhưng đến khi tốc độ
tăng trưởng kinh tế hạ nhiệt thì có thể nảy sinh vấn đề người vay lại không đủ
khả năng trả nợ, từ đó sẽ làm tăng nguy cơ nợ xấu. Tóm lại, việc quyết định
chính sách tín dụng như thế nào cũng có thể tác động đáng kể tới tỷ lệ nợ xấu.
2.2.2. Yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu
- Các yếu tố đặc thù của kinh tế vĩ mô qua Giả thuyết “kém may mắn” (Bad
Luck) có thể tác động đến nợ xấu. Giả thuyết này đã đưa ra các bằng chứng cho
thấy nợ xấu tăng khi tỷ lệ tăng trưởng kinh tế giảm, tỷ lệ thất nghiệp tăng, lãi
suất giảm nên ngân hàng sẽ phải tiêu tốn nhiều chi phí hơn vào việc theo dõi,
xử lý các khoản vay có vấn đề và ngược lại. Tóm lại, tỷ lệ nợ xấu thay đổi là do
sự tác động của các yếu tố ngoại sinh như GDP, lạm phát, thất nghiệp, lãi
suất,… Mối quan hệ này cũng được chứng minh trong nghiên cứu của Bernanke
và Gertler (1989).
2.3. Những nghiên cứu thực nghiệm về nợ xấu và những yếu tố tác động đến
nợ xấu
2.3.1. Những nghiên cứu trên thế giới về nợ xấu
Bảng 2.1: Nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về nợ xấu và
những yếu tố tác động đến nợ xấu
Mô
Nghiên cứu, Đối tƣợng
Biến
hình
Kết quả
Tác giả nghiên cứu nghiên
cứu

19
“Credit Risk in Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Quy mô tác
Two Institutional vĩ mô và vi thuộc: nợ có dữ liệu động ngược
Regimes: Spanish mô có ảnh vấn đề bảng, chiều đến nợ
Commercial and hưởng đến - Biến độc lập: FEM, xấu.
Savings Banks” nợ có vấn đề tốc độ tăng REM. - Tăng trưởng
của Vicente của các ngân trưởng GDP, tín dụng tác
Salas và Jesús hàng Tây quy mô, tỷ lệ động cùng
Saurina (2002) Ban Nha lãi suất cận chiều đến nợ
giai đoạn biên, tỷ lệ vốn, xấu.
1985 – chỉ số sức - Tốc độ tăng
1997. mạnh thị trưởng GDP
trường. tác động
ngược chiều
đến nợ xấu.
“Non – Ba nhóm - Biến phụ Mô hình - Quy mô ngân
Performing Loans yếu tố kinh thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu hàng tác động
and Term of tế và tài xấu. bảng, ngược chiều
Credit of Public chính chủ - Biến độc lập: FEM, đến nợ xấu.
Sector Banks in yếu ảnh tăng trưởng dư REM. - Tăng trưỏng
India: An hưởng đến nợ, dự phòng GDP tác động
Empirical nợ xấu tại RRTD, tăng cùng chiều đến
Assessment” của NHTM Ấn trưởng GDP, nợ xấu.
Rajiv Rajan và Độ giai thất nghiệp, lãi - Môi trường
Sarat Chandra đoạn 2003 – suất. kinh doanh tốt
Dhal (2003) 2008. thì nợ xấu có
xu hướng
giảm.
“The Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Tỷ giá thực có
determinants of ảnh hưởng thuộc: tỷ lệ nợ FEM tác động tích

20
non – performing đến nợ xấu xấu. với dữ cực đến nợ
loans: an tại NHTM - Biến phụ liệu từ 6 xấu.
econometric case Guyana giai thuộc: tỷ lệ nợ NHTM - Tăng trưởng
study of Guyana” đoạn 1994 – xấu năm trước, Guyana. GDP tác động
của 2004. tăng trưởng ngược chiều
Sukrishnalall GDP, lãi suất đến nợ xấu.
Pasha và Tarron thực, tỷ giá - Lạm phát
Khemraj (2009) thực, lạm phát, không phải là
quy mô ngân yếu tố quan
hàng, tỷ lệ dư trọng ảnh
nợ cho vay hưởng đến nợ
trên tổng tài xấu tại hệ
sản, tăng thống NHTM
trưởng dư nợ Guyana.
cho vay.
“Macroeconomic Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Biến kinh tế vĩ
and bank – vĩ mô và vi thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu mô như tốc độ
specific mô có tác xấu. bảng, tăng trưởng
determinants of động đến - Biến độc lập: GMM GDP thực, tỷ
non – performing chất lượng tăng trưởng với dữ lệ thất nghiệp,
loans in Greece: nợ tại các GDP, tỷ lệ thất liệu từ 9 lãi suất cho
A comparative NHTM Hy nghiệp, lãi suất NHTM vay và các
study of Lạp giai cho vay, ROE, Hy Lạp. biến nội tại
mortgage, đoạn quý quy mô ngân như chất lượng
business and 1/2003 đến hàng. quản lý, hiệu
consumer loan quý 3/2009. quả hoạt động
portfolios” của có tác động
Dimitrios P. mạnh đến tỷ lệ
Louzis, Angelos nợ xấu tại Hy

21
T. Vouldis và Lạp.
Vasilios L.
Metaxas (2010)
“Non-Performing Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Đối với biến vĩ
Loans in CESEE: ảnh hưởng thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu mô: Mức độ
Determinants and đến nợ xấu xấu. bảng, nợ xấu có xu
Impact on tác các - Biến độc lập: GMM hướng tăng khi
Macroeconomic NHTM tại tỷ lệ vốn chủ với dữ tỷ lệ thất
Performance” của Trung, sở hữu trên liệu từ nghiệp tăng, tỷ
Nir Klein (2013) Đông và tổng tài sản, 10 giá hối đoái
Đông Nam ROE, tỷ lệ trên NHTM giảm và lạm
Châu Âu tổng tài sản, trên 10 phát tăng.
(CESEE) tốc độ tăng nước. - Đối với biến vi
giai đoạn trưởng tín mô: nợ xấu
1998 - 2011. dụng, tỷ lệ thất giảm khi ROE
nghiệp, tỷ lệ tăng hoặc tỷ lệ
lạm phát, sự vốn chủ sở
thay đổi tỷ giá hữu, tốc độ
hối đoái Euro. tăng trưởng tín
dụng, tỷ lệ dư
nợ trên tổng tài
sản giảm.
“Micro and Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Tăng trưởng
Macro ảnh hưởng thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu GDP và ROA
Determinants of đến nợ xấu xấu. bảng, tác động tiêu
Non – Performing tại các - Biến độc lập: FEM, cực đến nợ
loans” của NHTM tăng trưởng REM xấu.
Ahlem Selma trong 3 nước GDP, tỷ lệ thất với dữ - Tỷ lệ thất
Messai và Fathi (Ý, Hy Lạp nghiệp, lãi suất liệu từ nghiệp và lãi

22
Jouini (2013) và Tây Ban thực, ROA, dự 85 suất thực tác
Nha) giai phòng RRTD, NHTM động tích cực
đoạn 2004 – tăng trưởng dư trên 3 đến nợ xấu.
2008. nợ tín dụng. nước.
“Determinants of Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Tỷ suất sinh
Non – Performing ảnh hưởng thuộc: Tỷ lệ nợ dữ liệu lời trên VCSH,
loans: The case of đến nợ xấu xấu. bảng, D tỷ lệ VCSH
Eurozone” của tại hệ thống - Biến độc lập: – GMM trên tổng
Vasiliki Makr, ngân hàng tỷ lệ VCSH với dữ nguồn vốn,
Athanasios Châu Âu trên tổng liệu từ tăng trưởng
Tsagkanos, giai đoạn nguồn vốn, 14 quốc GDP có mối
Athanasios 2000 – ROA, ROE, gia của quan hệ ngược
Bellas (2014) 2008. tăng trưởng Liên chiều với nợ
GDP, tỷ lệ lạm minh xấu.
phát, tỷ lệ thất Châu - Nợ công và tỷ
nghiệp. Âu. lệ thất nghiệp
có quan hệ
cùng chiều với
nợ xấu.
2.3.2. Những nghiên cứu của Việt Nam về nợ xấu
Bảng 2.2: Nghiên cứu thực nghiệm của Việt Nam về nợ xấu và những yếu tố tác
động đến nợ xấu
Mô
Nghiên cứu, Đối tƣợng
Biến
hình
Kết quả
Tác giả nghiên cứu nghiên
cứu

23
“Phân tích thực Các nhân tố - Biến phụ Mô hình - Lạm phát và
tiễn về những ảnh hưởng thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu tăng trưởng
yếu tố quyết đến nợ xấu tại xấu. bảng, kinh tế có ảnh
định đến nợ xấu các NHTM - Biến độc lập: FEM, hưởng đến tỷ
tại các ngân Việt Nam giai tăng trưởng REM, lệ nợ xấu.
hàng thương đoạn 2005 – GDP, lạm GMM. - Tỷ lệ nợ xấu
mại Việt Nam” 2011. phát, tỷ lệ nợ năm trước, quy
của Đỗ Quỳnh xấu năm trước, mô ngân hàng
Anh và Nguyễn tăng trưởng tín và tỷ lệ nợ trên
Đức Hùng dụng, quy mô tổng tài sản có
(2013) ngân hàng, mối tương
ROE, tỷ lệ nợ quan cùng
trên tổng tài chiều với tỷ lệ
sản. nợ xấu.
“Các yếu tố ảnh Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - RRTD tương
hưởng đến rủi ro ảnh hưởng thuộc: RRTD GMM quan âm với
tín dụng của hệ đến RRTD ngân hàng. với dữ tăng trưởng
thống ngân hàng của các - Biến độc lập: liệu từ GDP và tăng
thương mại Việt NHTM Việt RRTD năm 26 trưởng tín
Nam” của Võ Nam giai trước, tỷ lệ NHTM. dụng.
Thị Quý và Bùi đoạn 2009 – tăng trưởng tín - RRTD tương
Ngọc Toàn 2012. dụng, quy mô quan dương
(2014) ngân hàng, tỷ với RRTD của
lệ tăng trưởng năm liên trước.
GDP.
“Yếu tố tác Các yếu tố tác - Biến phụ Mô hình - Suất sinh lời
động đến nợ xấu động đến nợ thuộc: nợ xấu. FEM và và tăng trưởng
các ngân hàng xấu của hệ - Biến độc lập: GMM kinh tế là
thương mại Việt thống NHTM nợ xấu năm với dữ những nhân tố

24
Nam” của Việt Nam giai trước, ROE, liệu từ chủ yếu có tác
Nguyễn Thị đoạn 2007 – quy mô ngân 22 động ngược
Hồng Vinh 2014. hàng, VCSH, NHTM. chiều đến nợ
(2015) dư nợ cho vay xấu.
trên vốn huy - Nợ xấu trong
động, dư nợ quá khứ, quy
ngắn hạn, tốc mô ngân hàng,
độ tăng trưởng tăng trưởng tín
tín dụng, tăng dụng tác động
trưởng GDP, cùng chiều đến
lạm phát. nợ xấu.
“Ảnh hưởng của Nhóm yếu tố - Biến phụ Mô hình - Tăng trưởng
yếu tố đặc điểm ngân hàng thuộc: RRTD. hồi quy tín dụng, quy
đến rủi ro tín ảnh hưởng - Biến độc lập: OLS, mô ngân hàng
dụng ngân hàng đến RRTD tại tăng trưởng tin FEM, và tỷ lệ chi phí
thương mại Việt các NHTM dụng, tổng dư REM hoạt động so
Nam” của Việt Nam giai nợ tín dụng, tỷ với dữ với thu nhập
Nguyễn Thị đoạn 2010 – lệ giữa chi phí liệu từ hoạt động có
Ngọc Diệp và 2013. hoạt động và 32 ảnh hưởng đến
Nguyễn Minh thu nhập hoạt NHTM. RRTD.
Kiều (2015) động, tỷ lệ
giữa thu nhập
ròng từ hoạt
động kinh
doanh trước
chi phí dự
phòng RRTD
và tổng dư nợ
tín dụng.

25
“Ảnh hưởng của Các yếu tố - Biến phụ Mô hình - Nợ xấu chịu
các yếu tố nội nội tại có ảnh thuộc: tỷ lệ nợ dữ liệu tác động bởi
tại đến nợ xấu hưởng đến nợ xấu. bảng, các yếu tố nội
các ngân hàng xấu tại các - Biến độc lập: GMM tại của ngân
thương mại Việt NHTM Việt ROE, tỷ lệ chi với dữ hàng như: chất
Nam” của Bùi Nam giai phí trên doanh liệu từ lượng quản trị
Duy Tùng và đoạn 2004 – thu, khả năng 25 (-), rủi ro đạo
Đặng Thị Bạch 2014. thanh toán, thu NHTM. đức (-).
Vân (2015) nhập ngoài lãi, - Tỷ suất sinh
tỷ lệ sở hữu cổ lời thấp ở thời
phần. điểm trước là
một nguyên
nhân làm tăng
nợ xấu trong
tương lai.

26
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Trong chương 2, bài nghiên cứu đã tổng hợp các cơ sở lý thuyết, khái niệm về nợ
xấu; đồng thời, nêu ra 2 nhóm yếu tố vi mô và vĩ mô có tác động đến tỷ lệ nợ xấu
tại các NHTM Việt Nam dựa trên nhiều giả thuyết đã được xây dựng. Cuối cùng,
tác giả đưa ra một số nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và ở Việt Nam để từ đó
tạo ra nền tảng lựa chọn mô hình và phương pháp nghiên cứu phù hợp về nợ xấu và
những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007 –
2016 ở chương kế tiếp.

27
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu
Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của Ahlem Selma Messai, Fathi Jouini (2013)
và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), tác giả đã lựa chọn một số yếu tố chủ yếu có tác
động đến tỷ lệ nợ xấu bao gồm: Nợ xấu năm trước, khả năng sinh lời, vốn chủ sở
hữu, tốc độ tăng trưởng tín dụng, tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát.
Như vậy, mô hình nghiên cứu được xây dựng có phương trình như sau:
= +
+
+
+
+ + +
Trong đó:
 i = 1, …, N với N là số NHTM (15 NHTM)

 t = 1, …, T với T là số năm nghiên cứu (giai đoạn từ 2007 đến 2016 là 10
năm)

 = hệ số chặn

 = sai số

 Biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu

 Biến độc lập bao gồm:
- Biến vi mô: Nợ xấu năm trước ( ), khả năng sinh lời ( ), vốn chủ
sở hữu ( ), tốc độ tăng trưởng tín dụng ( ).
- Biến vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng ( ) và tỷ lệ lạm phát ( ).
3.1.1. Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là đại diện cho tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của NHTM i trong năm
t. Như đã giới thiệu ở chương 2, NPL (Non - performing loan) là nợ xấu

28
của ngân hàng và được xác định bởi hai yếu tố: thời gian quá hạn trả nợ và khả năng
trả nợ của khách hàng vay vốn. Đối với các NHTM Việt Nam, nợ xấu thuộc vào
nhóm nợ 3, 4 và 5 đã được quy định trong Thông tư 02/2013/TT – NHNN.
3.1.2. Biến độc lập
đại diện cho tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của ngân hàng i trong năm t – 1.
Biến độc lập này thể hiện rằng nợ xấu của năm trước - đại diện cho khả năng quản
trị nợ thiếu hiệu quả, tương ứng với giả thuyết “Quản lý kém” - nếu không được giải
quyết dứt điểm trong quá khứ mà lại chuyển sang năm tiếp theo thì có thể gây ra tác
động đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu ở thời điểm hiện tại. Nir Klein (2013) đã tiến hành
nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng trong vùng
Trung, Đông và Đông Nam Châu Âu (CESEE) từ giai đoạn 1998 – 2011 và kết quả
của nghiên cứu này đã chứng minh cho mối quan hệ đó khi tỷ lệ nợ xấu của năm cũ
tăng cũng sẽ kéo theo sự tăng lên trong tỷ lệ nợ xấu ở hiện tại. Tóm lại, tỷ lệ nợ xấu
trong quá khứ có quan hệ mật thiết với nợ xấu hiện tại. Vì lý do đó, tác giả sẽ lựa
chọn giả thuyết đầu tiên như sau:
Giả thuyết 1: Nợ xấu năm trước có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu năm hiện tại.
là đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng i trong năm t và được tính
bằng công thức lợi nhuận sau thuế chia vốn chủ sở hữu bình quân. Bên cạnh tỷ lệ nợ
xấu năm cũ, ROE là biến thứ hai thể hiện cho giả thuyết “Quản lý kém” của ngân
hàng. Cụ thể, chỉ số này đã phản ánh năng lực sử dụng và quản lý vốn của ngân
hàng như thế nào qua việc đo lường một đồng vốn bỏ ra đầu tư thì thu về bao nhiêu
đồng lời. Nếu chỉ số ROE của ngân hàng thấp chứng tỏ ngân hàng thiếu kỹ năng
trong quá trình quản trị từ đó dẫn đến nguy cơ nợ xấu. Trên thực tế, trong nghiên
cứu thực nghiệm tại các ngân hàng Hy Lạp trong giai đoạn 2003 – 2009, Dimitrios
Louzis, Aggelos T. Vouldis và Vasilios L. Metaxas (2010) đã chứng mình

29
rằng chỉ số ROE có tác động ngược chiều đến nợ xấu. Thêm vào đó, nghiên cứu của
Vasiliki Makr, Athanasios Tsagkanos, Athanasios Bellas (2014) cũng đưa ra kết
luận tương tự. Tóm lại, chỉ số ROE của ngân hàng thấp thể hiện cho chính sách
quản lý yếu kém và có thể làm tỷ lệ nợ xấu gia tăng. Vì vậy, tác giả lựa chọn giả
thuyết thứ hai như sau:
Giả thuyết 2: Khả năng sinh lời có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu.
là đại diện cho tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng i tại
thời điểm t và thể hiện cho mức độ kiểm soát vốn chủ sở hữu. Nếu ngân hàng có tỷ
lệ vốn chủ sở hữu thấp thì ban lãnh đạo của ngân hàng đó sẽ có xu hướng chấp nhận
nhiều rủi ro hơn. Trong nghiên cứu thực nghiệm nhằm kiểm tra giả thuyết “Rủi ro
đạo đức”, Keeton và Morris (1987) đã chỉ ra rằng mức độ vốn hóa, được đại diện
bởi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, cũng góp phần ảnh hưởng đến các hậu
quả của vấn đề rủi ro đạo đức và quyết định đến tỷ lệ nợ xấu sau khi tiến hành
nghiên cứu các NHTM Mỹ trong giai đoạn từ năm 1979 đến 1985. Các biến nghiên
cứu được nhóm tác giả lựa chọn bao gồm: tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, quy
mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tỷ lệ dư nợ cho vay trên
tổng tài sản nhằm kiểm chứng cho giả thuyết này. Kết quả cuối cùng của cuộc
nghiên cứu đã chỉ ra những ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản tương đối
thấp sẽ có tỷ lệ nợ xấu tăng. Vì vậy, tác giả sẽ lựa chọn giả thuyết thứ 3 như sau:
Giả thuyết 3: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu.
là đại diện cho tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng i tại năm t.
Tăng trưởng tín dụng là sự gia tăng giá trị khoản vay qua các năm và được tính bằng
sự thay đổi phần trăm hằng năm trong danh mục cho vay của ngân hàng.

30
Nghiên cứu “Credit growth, problem loans and credit risk provisioning in Spain”
của de Lis và cộng sự (2000) đã chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng thường có mối liên
hệ với chu kỳ phát triển kinh tế. Cụ thể, tốc độ tăng trưởng tín dụng sẽ tăng nhanh
hơn tốc độ tăng trưởng GDP nếu trong điều kiện kinh tế phát triển. Nhưng ngược
lại, tốc độ tăng trưởng tín dụng cũng sẽ giảm chậm hơn đà giảm của GDP trong bối
cảnh nền kinh tế bị suy thoái. Điều này ứng với giả thuyết “Chính sách tín dụng có
tính chu kỳ”. Hiện tượng này có thể được giải thích bằng quy luật cung – cầu. Trong
khi yếu tố cầu phụ thuộc nhiều vào khuynh hướng đầu tư, kinh doanh và tiêu dùng
của nền kinh tế thì yếu tố cung lại phụ thuộc chủ yếu vào chính sách tín dụng của
ngân hàng. Khi nền kinh tế tăng trưởng, trước áp lực cạnh tranh để phát triển, các
ngân hàng có xu hướng nới lỏng điều kiện xét duyệt tín dụng, từ đó tích lũy rủi ro
gây ra nợ xấu và bộc phát vào giai đoạn kinh tế suy thoái. Và trên thực tế, tăng
trưởng tín dụng thường được xác định là một trong những nhân tố tác động rất lớn
đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng. Nghiên cứu thực nghiệm của Vicente Salas và
Jesús Saurina (2002) đã đưa ra kết luận rằng tăng trưởng tín dụng thường gắn liền
với tỷ lệ nợ xấu.
Tuy nhiên, không phải lúc nào tốc độ tăng trưởng tín dụng cũng tác động cùng
chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Trong một vài trường hợp, tăng trưởng tín dụng tăng nhưng
lại có thể làm nợ xấu giảm nếu động lực của việc tăng tín dụng không xuất phát từ
nguồn cung mà bắt nguồn từ việc tăng cầu tín dụng. Do đó, tác giả đặt giả thuyết
nghiên cứu 4 như sau:
Giả thuyết 4: Tốc độ tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ cùng chiều hoặc ngược
chiều với nợ xấu.
là tốc độ tăng trưởng kinh tế. GDP là giá trị thị trưởng của tất cả các sản
phẩm được sản xuất ra trên một vùng lãnh thổ quốc gia trong một khoảng thời gian
nhất định, thường là một năm. Tăng trưởng GDP được tính bằng mức độ gia tăng
GDP của năm sau so với năm trước và được thể hiện dưới dạng phần trăm. Trên

31
thực tế, biến tăng trưởng GDP đã được sử dụng rất nhiều trong các nghiên cứu, ví
dụ như: Rajiv Rajan và Sarat Chandra Dhal (2003), Dimitrios P. Louzis, Angelos T.
Vouldis và Vasilios L. Metaxas (2010) như đã đề cập ở chương 2. Các nghiên cứu
này chứng minh rằng nền kinh tế tăng trưởng tích cực sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho
hoạt động của những khách hàng đã vay vốn của ngân hàng để đầu tư, sản xuất, từ
đó góp phần cải thiện khả năng trả nợ cho ngân hàng và làm giảm rủi ro nợ xấu,
điều đó cũng phù hợp với giả thuyết “Kém may mắn”. Như vậy, tác giả sẽ đặt giả
thuyết 5 như sau:
Giả thuyết 5: Tốc độ tăng trưởng GDP có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu.
là tỷ lệ lạm phát. Lạm phát được hiểu là sự gia tăng mức giá chung trong nền
kinh tế theo thời gian. Trong một nền kinh tế cụ thể, lạm phát còn là sự mất giá trị
thị trường của một đồng tiền và được thể hiện dưới dạng phần trăm. Trong nghiên
cứu của Vasiliki Makr, Athanasios Tsagkanos, Athanasios Bellas (2014) và nghiên
cứu của Đỗ Quỳnh Anh, Nguyễn Đức Hùng (2013), tỷ lệ lạm phát đều đã được
chứng minh là có tác động đến nợ xấu như được trình bày trong giả thuyết “Kém
may mắn”. Nói một cách chi tiết, tỷ lệ lạm phát cao có thể dẫn đến sự sụt giảm
nhanh chóng của vốn chủ sở hữu trong các NHTM nhưng lại dẫn đến sự tăng lên về
tỷ lệ nợ xấu. Cụ thể, lạm phát cao sẽ làm giảm thu nhập thực tế và làm tăng lãi suất,
từ đó tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ, dẫn đến nguy cơ nợ xấu tăng cao. Do
đó, tác giả lựa chọn tỷ lệ lạm phát làm biến vĩ mô thứ hai với giả thuyết:
Giả thuyết 6: Tỷ lệ lạm phát có mối quan cùng chiều với nợ xấu.

32
Bảng 3: Các biến độc lập sử dụng trong mô hình nghiên cứu
Tên biến Ký hiệu Mô tả
Giả thuyết Dấu kỳ
tƣơng ứng vọng
Nợ xấu
Quản lý kém (+)
năm trước
Khả năng
Quản lý kém (-)
sinh lời
Vốn chủ
sở
Rủi ro đạo đức (-)
hữu
Tốc độ
Chính sách tín
tăng
dụng có tính (+)/(-)
trưởng tín
chu kỳ
dụng
Tốc độ
Tốc độ tăng trưởng
tăng Kém may mắn (-)
kinh tế GDP
trưởng
Tỷ lệ lạm
Tỷ lệ lạm phát Kém may mắn (+)
phát
Chú thích: dấu (+) thể hiện mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc và dấu (-)
thể hiện mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc.
3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được vi mô sử dụng trong bài nghiên cứu được thu thập chủ yếu từ báo cáo
tài chính của 15 NHTM Việt Nam, bao gồm: Ngân hàng Á Châu (ACB), Ngân hàng
Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank), Ngân hàng Đầu tư và
Phát triển Việt Nam (BIDV), Ngân hàng Xuất nhập khẩu Việt Nam (Eximbank),

33
Ngân hàng Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh (HDBank), Ngân hàng Hàng hải Việt
Nam (Maritime Bank), Ngân hàng Quân đội (MB), Ngân hàng Sài Gòn thương tín
(Sacombank), Ngân hàng Sài Gòn (SCB), Ngân hàng Sài Gòn – Hà Nội (SHB),
Ngân hàng Kỹ thương Việt Nam (Techcombank), Ngân hàng quốc tế (VIB), Ngân
hàng Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), Ngân hàng Công thương Việt Nam
(VietinBank) và Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) trong giai đoạn 2007
– 2016. Còn đối với 2 yếu tố vĩ mô là tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát, số
liệu đều được lấy từ báo cáo chính thức của World Bank.
Lý do mà tác giả lựa chọn 15 ngân hàng này là vì đây là 15 ngân hàng lớn nhất của
Việt Nam, có thời gian tồn tại, hoạt động liên tục và thực hiện thống kê các số liệu
một cách đầy đủ, rõ ràng trong suốt giai đoạn nghiên cứu. Bên cạnh đó, đối với
những chỉ tiêu vĩ mô như tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam từ năm
2007 đến 2016, tác giả sẽ lấy số liệu chính thức từ World Bank nhằm đảm bảo sự
chính xác và thống nhất.
3.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
3.3.1. Hồi quy dữ liệu bảng
Dữ liệu bảng (Panel Data) là dạng dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất trong các
nghiên cứu cả về vi mô (trong phạm vi hộ gia đình, doanh nghiệp) và vĩ mô (trong
phạm vi thành phố hoặc quốc gia). Đây là dạng dữ liệu được kết hợp từ 2 loại dữ
liệu khác nhau là dữ liệu chuỗi thời gian (Time series: tập hợp các quan sát của một
biến số được thu thập theo thời gian gắn liền với một tần suất quan sát cụ thể) và dữ
liệu chéo (Cross – section data: tập hợp thông tin của nhiều biến tại một thời điểm
cụ thể). Sự kết hợp này đã tạo ra rất nhiều thuận lợi đáng kể trong quá trình nghiên
cứu, tiêu biểu nhất là trong việc phân tích mối liên hệ giữa các thành phần kinh tế
theo thời gian hoặc là trong phân tích sự khác biệt giữa các nhóm đối tượng nghiên
cứu xác định.

34
Cấu trúc của dữ liệu bảng được chia ra thành 02 loại: cân bằng (balanced) và không
cân bằng (unbalanced). Dữ liệu bảng được xem là cân bằng khi có đầy đủ các thông
tin, số liệu của các đối tượng trong tất cả những năm quan sát và không bị mất số
liệu trong bất cứ năm quan sát nào. Ngược lại, dữ liệu bảng không cân bằng khi
thiếu mất một số thông tin của một hoặc nhiều đối tượng nghiên cứu.
Hiện nay, kiểu dữ liệu bảng đang ngày càng được sử dụng rộng rãi vì các lý do sau:
- Dữ liệu bảng có chứa các thông tin liên quan đến đối tượng đơn vị bao gồm các
cá nhân, doanh nghiệp, thành phố, đất nước,… qua thời gian nên rất cần có tính
dị biệt (tính không đồng nhất) giữa các đơn vị này. Như vậy, kỹ thuật ước lượng
dữ liệu bảng có thể chính thức xem xét đến tính dị biệt đó bằng cách xem xét
các biến số có tính đặc thù theo từng đối tượng.
- Nhờ việc kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không gian, dữ
liệu bảng có thể cung cấp những dữ liệu có nhiều thông tin hơn, đa dạng hơn, ít
xảy ra đa cộng tuyến hơn giữa các biến số, đồng thời có nhiều bậc tự do hơn và
cũng hiệu quả hơn.
- Bằng cách nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng được
đánh giá là phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi. Cụ thể như dữ
liệu bảng sẽ phân tích tốt hơn trong các nghiên cứu về những thay đổi liên tục
của tỷ lệ thất nghiệp hoặc lưu chuyển lao động.
- Dữ liệu bảng có thể phát hiện cũng như đo lường tốt hơn những ảnh hưởng
không thể quan sát trong dạng dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy (thời gian
nghiên cứu là liên tục) hoặc dữ liệu chéo theo không gian thuần túy (không gian
nghiên cứu chỉ trong một phạm vi). Ví dụ với đề tài nghiên cứu “Ảnh hưởng
của luật tiền lương tối thiểu đối với việc làm và thu nhập” có thể đạt được kết
quả tốt hơn nếu tác giả xem xét các đợt gia tăng tiền lương liên tiếp nhau trong
mức lương tối thiểu của một thành phố hoặc một quốc gia.

35
- Dữ liệu bảng có thể hỗ trợ rất nhiều khi tiến hành nghiên cứu những mô hình có
hành vi phức tạp. Ví dụ, các hiện tượng như lợi thế kinh tế theo quy mô và thay
đổi kỹ thuật có thể được xem xét bằng dữ liệu bảng tốt hơn so với bằng dữ liệu
chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo không gian thuần túy.
- Vì thu thập được những số liệu có sẵn với số lượng lớn như vài nghìn đơn vị,
dữ liệu bảng có khả năng giảm thiểu sự chênh lệch có thể xảy ra khi tổng hợp
các cá nhân hay doanh nghiệp thành số liệu tổng. Mặt khác, dữ liệu bảng đi sâu
vào phân tích nhiều thời gian và không gian hơn nên cũng có thể giải quyết
được vấn đề phân phối chuẩn của các biến.
3.3.2. Các phƣơng pháp hồi quy dữ liệu
Những phương pháp ước lượng phổ biến nhất được sử dụng với dữ liệu bảng gồm
có: Pooled Regression model (Mô hình Pooled), Fixed Effect Model (FEM) và
Random Effect Model (REM). Nhưng nếu gặp phải các vấn đề như: hiện tượng tự
tương quan hoặc phương sai thay đổi thì kết quả của 03 phương pháp ước lượng này
đều bị thiên lệch (bias) nên không còn đảm bảo sự tin cậy nữa. Và trong những
trường hợp vi phạm như vậy, ước lượng bằng GLS (khi không xảy ra nội sinh) hoặc
bằng GMM (khi xảy ra nội sinh) sẽ là những mô hình phù hợp và chính xác hơn.
3.3.2.1. Phƣơng pháp Bình phƣơng tối thiểu tổng quát (GLS)
Phương pháp ước lượng GLS cũng giống như phương pháp OLS nhưng có các biến
số đã được biến đổi để thỏa mãn các giả thuyết bình phương tối thiểu tiêu chuẩn.
Trên thực tế, trong dữ liệu bảng sai số thường có phương sai không đồng nhất và
tương quan lẫn nhau thường do:
- Các đơn vị chéo không đồng nhất.
- Tương quan giữa các đơn vị chéo.
- Tương quan chuỗi (theo thời gian) của một đơn vị chéo.

36
Khi đó, nếu găp phải vấn đề phương sai không đồng nhất, có khả năng rất cao ước
lượng OLS sẽ không còn là ước lượng nhất quán nữa. Vì thế, để khắc phục tình
trạng này, chúng ta cần phải thay thế bằng phương pháp GLS. Nói cách khác,
phương pháp GLS được sử dụng để đảm bảo không có sự tương quan giữa các sai
số của một đơn vị chéo theo thời gian. Tuy nhiên, phương pháp GLS có một hạn
chế là không thể khắc phục được hiện tượng nội sinh.
3.3.2.2. Phƣơng pháp Mômen tổng quát (GMM)
Thực chất, những phương pháp ước lượng thường gặp như OLS, 2SLS, GLS đều là
những trưởng hợp đặc biệt của GMM nên phải đi kèm với nhiều ràng buộc rất phức
tạp và chặt chẽ. Do đó, GMM có tính bao quát hơn cả và hầu như có thể sử dụng
được trong mọi tình huống:
- Nếu sử dụng GMM đối với mô hình không bị nội sinh, không có phương sai sai
số thay đổi, không có hiện tượng tự tương quan thì kết quả theo phương pháp
GMM sẽ giống với kết quả theo OLS.
- Nếu sử dụng GMM đối với mô hình bị nội sinh nhưng không có phương sai sai
số thay đổi, không có hiện tượng tự tương quan thì kết quả theo phương pháp
GMM sẽ giống với kết quả theo 2SLS.
- Nếu sử dụng GMM đối với mô hình không bị nội sinh nhưng có phương sai sai
số thay đổi hoặc có hiện tượng tự tương quan thì kết quả theo phương pháp
GMM sẽ giống với kết quả theo GLS.
Bên cạnh đó, GMM còn có thể xử lý những hàm hồi quy phi tuyến. Ngoài ra,
phương pháp GMM luôn đảm bảo tính bền vững nếu sử dụng đúng biến công cụ,
bất kể về mức độ tương quan giữa các biến công cụ và biến bị nội sinh.

Một số kiểm định tính phù hợp của kết quả ƣớc lƣợng bằng GMM.

Để kiểm định tính phù hợp kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM, ta có thể sử
dụng một số kiểm định sau:

37
- Kiểm định Sargan (hay còn đƣợc biết đến là kiểm định Hansen): Kiểm định
Sargan/Hausen được dùng để xác định sự phù hợp của các biến công cụ trong
mô hình GMM. Thực chất, đây còn là kiểm định ràng buộc xác định quá mức
(Over – identifying restrictions).
Kiểm định Sargan/Hausen với giả thuyết : Biến công cụ là ngoại sinh - có nghĩa
là không tương quan với sai số của mô hình, thế nên giá trị P – value của thống
kê Hansen càng lớn thì càng có độ tin cậy. Kiểm định Sargan được xem xét đối
với trường hợp trong câu lệnh hồi quy không sử dụng tùy chọn Robust, còn đối
với trường hợp có sử dụng tùy chọn Robust thì kiểm định Hansen sẽ phù hợp
hơn.
- Kmmiểm định Arellano – Bond (AR): Kiểm định này được đề xuất bởi
Arellano – Bond (1991) nhằm kiểm tra tính tự tương quan của phương sai sai số
mô hình GMM dưới dạng sai phân bậc 1. Vì vậy, chuỗi sai phân khảo sát mặc
nhiên có tương quan bậc 1, AR(1) nên kết quả kiểm định được bỏ qua. Còn
tương quan bậc 2, AR(2) được sử dụng để phát hiện hiện tượng tự tương quan
của phần dư ở bậc 2 và thường cho kết quả tốt hơn AR(1).
Kiểm định Arellano – Bond (AR) có giả thuyết : Không có hiện tượng tự tương
quan cho phần dư, vì vậy nên giá trị P – value của kiểm định AR(2) càng lớn thì
càng chứng tỏ không có hiện tượng tự tương quan bậc 2 cho phần dư.
Ngoài ta, để đảm bảo rằng biến công cụ không quá yếu, tác giả cần chắc chắn số
lượng biến công cụ nhỏ hơn số lượng nhóm trong mô hình.

38
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Dựa vào nghiên cứu thực nghiệm của Ahlem Selma Messai và Fathi Jouini (2013),
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), tác giả đã tiến hành xây dựng mô hình với các biến
được lựa chọn gồm biến phụ thuộc là Tỷ lệ nợ xấu năm hiện tại và các biến
độc lập gồm Tỷ lệ nợ xấu năm cũ ( ), Khă năng sinh lời ( , Vốn chủ
sở hữu ( ), Tốc độ tăng trưởng tín dụng ( ), Tốc độ tăng
trưởng ) và Tỷ lệ lạm phát ( .
Bên cạnh đó, một số giả thuyết cũng được đưa ra để dự đoán mức độ tác động của
các biến độc lập đến tỷ lệ nợ xấu như thế nào, cụ thể như sau: nợ xấu năm trước, tốc
độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến nợ xấu. Trái
lại, khả năng sinh lời, vốn chủ sở hữu và tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược
chiều đến tỷ lệ nợ xấu.
Đối với dữ liệu được nghiên cứu trong bài, số liệu của các thông tin vi mô được thu
thập chủ yếu từ báo cáo tài chính hợp nhất của các NHTM Việt Nam trong giai
đoạn 2007 – 2016, còn số liệu vĩ mô sẽ được lấy từ Ngân hàng thế giới World Bank.
Ngoài ra, phương pháp ước lượng được tác giả sử dụng trong bài là phương pháp
Bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) và Mômen tổng quát (GMM) vì mô hình có
thể gặp phải hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ đưa ra kết quả của các kiểm định và kết quả ước
lượng mô hình bằng 2 phương pháp GLS và GMM rồi nhận xét xem kết quả theo
phương pháp nào là phù hợp hơn.

39
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.doc

Recommended

Recommended

More Related Content

More from Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói ☎☎☎ Liên hệ ZALO/TELE: 0973.287.149 👍👍

More from Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói ☎☎☎ Liên hệ ZALO/TELE: 0973.287.149 👍👍 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (10)

Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.doc