GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Tín dụng ra đời từ sự cần thiết sinh lợi của vốn tạm thời nhàn rỗi và nhu cầu vốn chưa tích lũy, hình thành quan hệ cung cầu giữa người vay và cho vay, ảnh hưởng trực tiếp đến nền kinh tế Mặc dù mang lại thu nhập cho ngân hàng thương mại, rủi ro tín dụng cũng là mối đe dọa lớn, gây thiệt hại cho hoạt động và uy tín của ngân hàng, giảm giá trị tài sản và ảnh hưởng đến khả năng thanh toán Do đó, quản lý và ngăn ngừa rủi ro tín dụng là nhiệm vụ phức tạp, cần nghiên cứu phù hợp với đặc điểm từng ngân hàng để tránh khủng hoảng tài chính trong tương lai, trong đó nợ xấu là chỉ tiêu quan trọng nhất để đo lường rủi ro tín dụng.
Nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Việt Nam không phải là vấn đề mới, mà đã tồn tại từ nhiều năm trước, đặc biệt gia tăng từ năm 2007 do tình hình kinh tế vĩ mô xấu đi Đến cuối năm 2011, nợ xấu đã tăng lên 85.000 tỉ đồng, chiếm 3,0% tổng dư nợ, gây khó khăn về thanh khoản và giảm khả năng sinh lời của các ngân hàng Năm 2012, tỷ lệ nợ xấu bùng nổ lên đến 4.08%, với một số nguồn thông tin cho thấy con số này có thể lên tới 8.6% Theo ước tính của Ngân hàng Thế giới, tỷ lệ nợ xấu có thể đạt 12% vào cuối năm 2012, cho thấy tình trạng nợ xấu tại các ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2007-2012 là rất đáng báo động.
Hình 1.1: Nợ xấu hệ thống ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn 2007-2017
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ sbv.gov.vn)
Với tình hình nợ xấu gia tăng, Công ty Trách nhiệm Hữu hạn Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) đã ra đời nhằm đảm bảo an toàn cho hệ thống tín dụng và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Kết quả từ việc mua và xử lý nợ xấu của VAMC và các tổ chức tín dụng đã có sự cải thiện đáng kể sau khi Nghị quyết 42 có hiệu lực, giúp xử lý một khối lượng lớn nợ xấu Tính đến ngày 30/4/2018, hệ thống ngân hàng đã xử lý 112 nghìn tỷ đồng nợ xấu theo Nghị quyết 42, trong đó nợ xấu nội bảng chiếm 59 nghìn tỷ đồng.
Cuối năm, dư nợ xấu đạt khoảng 14 nghìn tỷ đồng, trong khi Công ty Quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam (VAMC) đã xử lý khoảng 39 nghìn tỷ đồng Chỉ trong 10 tháng, tổng số nợ xấu được xử lý lên đến 112 nghìn tỷ đồng, chiếm hơn 20% tổng nợ xấu, cho thấy việc giải quyết nợ xấu theo Nghị quyết 42 diễn ra tương đối hiệu quả Tuy nhiên, quá trình triển khai vẫn gặp một số khó khăn chưa được khắc phục, ảnh hưởng đến tốc độ xử lý nợ xấu và tác động của nợ xấu đối với hoạt động của hệ thống ngân hàng TMCP Việt Nam vẫn còn kéo dài.
Việc xác định nguyên nhân gây ra nợ xấu là rất quan trọng để đưa ra biện pháp xử lý hiệu quả Dựa vào các nghiên cứu trước đây và dữ liệu hiện hành, các nhà quản lý ngân hàng có thể chủ động khắc phục nợ xấu, tìm ra giải pháp và chính sách phù hợp, từ đó giúp ngân hàng phát triển bền vững Tác giả chọn đề tài "Nhân tố tác động đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam" cho khóa luận của mình Nghiên cứu sẽ xác định các nhân tố thực sự tác động đến nợ xấu và mức độ tác động, đồng thời gợi ý các giải pháp liên quan, giúp hệ thống ngân hàng Việt Nam hạn chế nợ xấu trong tương lai.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các Ngân hàng TMCP Việt Nam Tác giả sẽ phân tích và đánh giá nguyên nhân gây ra tác động này dựa trên kết quả ước lượng Từ đó, bài viết sẽ đề xuất các giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao hiệu quả kiểm soát và quản lý nợ xấu của ngân hàng.
Bài viết này nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Việt Nam, thông qua việc làm rõ lý luận và cơ sở lý thuyết về nợ xấu Đồng thời, nghiên cứu cũng thực nghiệm từ các bài nghiên cứu trước đây trên thế giới và tại Việt Nam, từ đó lập bảng tổng hợp các nhân tố tác động đến nợ xấu.
Nghiên cứu này nhằm kiểm định mức độ tác động của các nhân tố đến nợ xấu bằng cách xây dựng mô hình hồi quy Phương pháp nghiên cứu sẽ phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng thông qua kết quả hồi quy và ước lượng.
Gợi ý các giải pháp, đề xuất kiến nghị nhằm quản trị rủi ro tín dụng, giúp giảm thiểu nợ xấu của các Ngân hàng TMCP Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Kế thừa các bài nghiên cứu trước, khóa luận tập trung trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:
Nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Việt Nam giai đoạn 2008-2017 chịu ảnh hưởng từ nhiều nhân tố, không chỉ bao gồm các yếu tố kinh tế vĩ mô mà còn có các nhân tố nội tại Những yếu tố này bao gồm chất lượng quản lý rủi ro tín dụng, quy trình cho vay, và khả năng phân tích tài chính của ngân hàng Việc hiểu rõ những nhân tố này là rất quan trọng để giảm thiểu nợ xấu và nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Các yếu tố tác động đến nợ xấu bao gồm tình hình kinh tế, quản lý tài chính và chính sách tín dụng Trong số này, tình hình kinh tế được xem là nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến sự thay đổi của nợ xấu, trong khi các yếu tố như quản lý tài chính cá nhân và chính sách tín dụng có thể không đóng vai trò quyết định trong sự biến động của nợ xấu.
(iii) Từ kết quả thu đƣợc, đâu là giải pháp giúp quản trị nợ xấu hiệu quả hơn và đang ngày một tăng cao?
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tƣợng nghiên cứu là nợ xấu, các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống Ngân hàng TMCP Việt Nam
Theo thống kê của NHNN Việt Nam, tính đến ngày 30/06/2018, cả nước có 31 Ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Tuy nhiên, sau khi loại trừ các ngân hàng đã được NHNN mua lại với giá 0 đồng hoặc sáp nhập vào các ngân hàng khác, cũng như những ngân hàng không công bố đầy đủ dữ liệu, tác giả chỉ tập trung nghiên cứu 24 Ngân hàng TMCP còn tồn tại và hoạt động đến hết năm 2018.
Về thời gian: tác giả nghiên cứu và sử dụng bộ dữ liệu trong giai đoạn 2008-
Vào năm 2017, tác giả đã thu thập dữ liệu có độ dài phù hợp với phương pháp nghiên cứu, đảm bảo rằng thông tin tìm kiếm là chính xác, được cập nhật và công bố đầy đủ.
Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu
Để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam, tác giả áp dụng phương pháp hệ thống để tổng hợp lý thuyết và nghiên cứu trước đó, kết hợp với phương pháp so sánh nhằm lựa chọn các yếu tố phù hợp với thực tiễn ngân hàng Việt Nam Để đo lường tính chính xác của mô hình và xác định các hệ số hồi quy, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng cho mô hình hồi quy với dữ liệu bảng Quá trình này bao gồm xử lý dữ liệu bảng qua thống kê mô tả và kiểm định các vấn đề như đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Cuối cùng, tác giả ước lượng ảnh hưởng của các mô hình hồi quy như Fooled OLS, FEM, REM và GMM để xác định mô hình phù hợp nhất.
(i) Bộ dữ liệu vĩ mô:
Dữ liệu vĩ mô trong khóa luận này bao gồm tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát hàng năm từ năm 2008 đến 2017 Do khó khăn trong việc thu thập dữ liệu lịch sử, tác giả đã chọn sử dụng số liệu từ Ngân hàng Thế giới (World Bank), được trình bày dưới dạng tỷ lệ phần trăm.
Dữ liệu vi mô được thu thâp từ Báo cáo thường niên và Báo cáo Tài chính của
24 Ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017 vì trong giai đoạn này chỉ có 24 ngân hàng công bố đủ dữ liệu mà bài nghiên cứu cần
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả đã tiến hành xử lý và ước lượng các mô hình hồi quy bằng phần mềm Stata 14.0 Kết quả ước lượng, sau khi đáp ứng các kiểm định cần thiết, sẽ được sử dụng để phân tích, suy diễn thống kê và làm cơ sở cho kết quả cuối cùng của khóa luận.
Nội dung nghiên cứu
Để hoàn thành bài khóa luận, tác giả thực hiện bài nghiên cứu dựa trên những nội dung sau:
Khi lựa chọn đề tài nghiên cứu, cần đảm bảo rằng nó có ý nghĩa khoa học rõ ràng, bao gồm cả ý nghĩa lý luận và thực tiễn Đồng thời, cần xem xét tính cấp thiết và tính khả thi của đề tài, đảm bảo sự phù hợp với chuyên ngành mà tác giả đang theo học.
(ii) Xây dựng đề cương nghiên cứu nhằm tóm tắt cái nhìn tổng quát về đề tài
(iii) Thu thập tài liệu và xử lý thông tin để xây dựng nội dung cho các chương khóa luận, bao gồm:
The theoretical framework of non-performing loans (NPLs) and their classification according to the World Bank, the Institute of International Finance (IIF), and in Vietnam highlights the significant impact of NPLs on banking systems and the overall economy Understanding these classifications is crucial for assessing the risks associated with NPLs and their repercussions on financial stability and economic growth.
Trong những năm gần đây, tình hình nợ xấu đã trở thành một vấn đề đáng lo ngại, và thực trạng giải quyết nợ xấu vẫn còn nhiều thách thức Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, tác giả đã thu thập và sàng lọc các bài nghiên cứu liên quan, nhằm tạo cơ sở tham khảo cho khóa luận Qua đó, tác giả lập bảng tổng hợp với các nội dung chính như tổng quan về nghiên cứu trước đây, các biến công cụ được sử dụng trong mô hình, và những lỗ hổng nghiên cứu, từ đó làm tiền đề cho hướng nghiên cứu tiếp theo.
(v) Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu để làm nền tảng cho việc ƣớc lƣợng mô hình thông qua 02 mô hình ƣớc lƣợng là FEM và S-GMM
Tác giả phân tích kết quả ước lượng để trả lời câu hỏi nghiên cứu và làm rõ các luận điểm đã nêu, từ đó kết luận về độ vững và độ tin cậy của mô hình trong ứng dụng học thuật và thực tiễn.
Chỉnh sửa nội dung bài nghiên cứu đảm bảo khóa luận bám sát với yêu cầu của đề tài.
Đóng góp của đề tài
Mô hình lý thuyết được xây dựng có độ phù hợp cao với thông tin thị trường và giá trị khoa học, nhờ vào việc thu thập dữ liệu 10 năm từ 24 ngân hàng thương mại cổ phần Nghiên cứu này không chỉ bổ sung vào hệ thống lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu mà còn tạo cơ sở tham khảo cho các nghiên cứu tiếp theo trong các lĩnh vực khác.
Nghiên cứu này đưa ra các ý nghĩa thực tiễn và kiến nghị cho các đối tượng như nhà quản trị ngân hàng thương mại và Ngân hàng Nhà nước, nhằm giảm thiểu nợ xấu và thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành ngân hàng.
Bố cục của khóa luận
Bài khóa luận tốt nghiệp có cấu trúc 5 chương gồm những nội dung cơ bản sau:
Chương này giới thiệu những vấn đề cơ bản như lý do lựa chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, giúp người đọc nắm bắt tổng quan về nội dung của đề tài.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 2 tập trung vào việc tổng hợp và hệ thống hóa các cơ sở lý thuyết về nợ xấu, bao gồm các khái niệm, phân loại nợ xấu và ảnh hưởng của nó đến khách hàng, hệ thống ngân hàng TMCP và nền kinh tế Việt Nam Đồng thời, chương này cũng tổng hợp các lý thuyết từ các nghiên cứu trước đây nhằm xác định các nhân tố vĩ mô và vi mô trong ngân hàng có tác động đến nợ xấu, từ đó tạo cơ sở cho việc đo lường.
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Chương này giới thiệu phương pháp và mô hình nghiên cứu được áp dụng trong các bài nghiên cứu nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu dự kiến Nó cũng phân tích những ưu và nhược điểm của các mô hình, từ đó xây dựng các mô hình và giả thuyết nghiên cứu Chương 4 sẽ trình bày và phân tích kết quả xử lý dữ liệu.
Chương này áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và định tính để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Sử dụng mô hình GMM, nội dung chương sẽ trình bày chi tiết về dữ liệu, phương pháp nghiên cứu và kết quả thực nghiệm đạt được.
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của nghiên cứu trong ngành ngân hàng, từ đó nhóm tác giả đưa ra các kiến nghị dựa trên các yếu tố vĩ mô và vi mô đặc thù Những kiến nghị này nhằm hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý nhà nước trong việc hạn chế nợ xấu và thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành ngân hàng Ngoài ra, tác giả cũng đề cập đến một số hạn chế và các vấn đề mở rộng cần được nghiên cứu trong tương lai.
Nghiên cứu này bao gồm các danh mục bảng, hình, mục lục và trích dẫn tài liệu theo hệ thống Harvard Phần phụ lục kèm theo cung cấp danh sách các ngân hàng TMCP tại Việt Nam và kết quả tính toán trong quá trình kiểm định, nhằm tăng cường tính minh chứng và độ tin cậy cho nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NỢ XẤU VÀ NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Nợ xấu ngân hàng thương mại
Nợ xấu là khái niệm có nhiều quan điểm khác nhau tùy thuộc vào quốc gia và đặc điểm kinh tế Các thuật ngữ phổ biến như "Non-performing loan (NPL)", "bad debt" và "doubtful debt" thường được sử dụng để chỉ các khoản nợ khó đòi Theo Caprio và Klingebiel (1999), nợ xấu thường đề cập đến các khoản vay không sinh lời trong thời gian dài hoặc các khoản vay quá hạn trên 90 ngày mà không thể thu hồi gốc và lãi Hiện tại, không có quy tắc hay chuẩn mực thống nhất khi thảo luận về nợ xấu.
Theo Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB), nợ xấu được định nghĩa là những khoản vay không thể thu hồi, bao gồm các khoản nợ đã hết hiệu lực hoặc không có khả năng đòi bồi thường, cũng như những khoản cho vay không được thu hồi đầy đủ Điều này có thể xảy ra khi người mắc nợ trốn tránh, mất tích hoặc không có tài sản để thanh toán Nợ xấu được xác định qua hai yếu tố chính: (i) khoản vay không có khả năng thu hồi và (ii) khoản vay được thu hồi không đầy đủ, cho thấy rằng quan điểm về nợ xấu của ECB dựa trên kết quả thu hồi nợ của ngân hàng.
Theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), một khoản cho vay được coi là nợ xấu khi các khoản thanh toán lãi và/hoặc gốc đã quá hạn 90 ngày, hoặc các khoản thanh toán lãi đã được tái cơ cấu hoặc gia hạn nợ sau 90 ngày Ngoài ra, ngay cả những khoản thanh toán dưới 90 ngày cũng có thể được xem là nợ xấu nếu có nghi ngờ về khả năng hoàn trả đầy đủ.
Theo quan điểm của IMF, nợ xấu được xác định dựa trên hai yếu tố chính: (i) khoản vay quá hạn trên 90 ngày và (ii) khả năng trả nợ không chắc chắn.
So với quan điểm của ECB, IMF bổ sung thêm yếu tố thời gian quá hạn trả nợ trong việc xác định nợ xấu Quan điểm này được công nhận rộng rãi trên thế giới Nhóm chuyên gia tư vấn (AEG) cũng đã thảo luận và xác định rằng 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 Ngoài ra, các khoản phải thanh toán quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do nghi ngờ về khả năng thanh toán đầy đủ cũng được xem là nợ xấu.
Uỷ ban Basel về Giám sát ngân hàng (2002) không đưa ra khái niệm cụ thể về nợ xấu, mà xác định nợ xấu là khoản nợ không có khả năng hoàn trả khi người vay không thể trả nợ hoặc đã quá hạn trên 90 ngày Chuẩn mực kế toán quốc tế (IAS) thường sử dụng thuật ngữ khoản nợ bị giảm giá trị thay vì nợ xấu, với IAS 39 nhấn mạnh khả năng hoàn trả mà không quan tâm đến thời gian quá hạn Theo quan điểm của NHNN Việt Nam, nợ xấu được phân loại theo Quyết định số 493/2005, bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn), chủ yếu dựa trên thời gian quá hạn của các khoản nợ.
Theo quy định, nợ được phân loại thành các nhóm dựa trên thời gian quá hạn và khả năng trả nợ của khách hàng Cụ thể, nhóm 3 bao gồm các khoản nợ có khả năng tổn thất một phần, nhóm 4 là các khoản nợ có khả năng tổn thất cao, và nhóm 5 là các khoản nợ không còn khả năng thu hồi Việc xác định nợ xấu dựa trên hai yếu tố: thời gian quá hạn từ 90 ngày trở lên và khả năng trả nợ của khách hàng, được coi là toàn diện và phù hợp với các tiêu chuẩn quốc tế cũng như thực tiễn tại Việt Nam.
Phân loại nợ là quá trình mà các tổ chức tín dụng (TCTD) sử dụng các tiêu chuẩn định tính và định lượng để đánh giá mức độ rủi ro của các khoản vay và cam kết ngoại bảng, nhằm phân loại chúng vào các nhóm nợ phù hợp Mục đích của việc này là giúp ngân hàng kiểm soát chất lượng danh mục cho vay và có biện pháp ngăn ngừa, xử lý kịp thời các vấn đề phát sinh trong chất lượng tín dụng Tuy nhiên, hiện nay không có tiêu chuẩn kế toán quốc tế thống nhất cho việc phân loại nợ (Laurin và cộng sự, 2002) Việc tiếp cận phân loại nợ thường được xem là trách nhiệm của người quản lý hoặc chỉ đơn thuần là vấn đề báo cáo giám sát.
Bảng 2.1 Phân loại nợ một số nước trên thế giới Nước Số lượng nhóm vay
Quy định về dự phòng trong kế toán Đức phân chia thành bốn nhóm chính: cho vay không rủi ro, cho vay có dấu hiệu rủi ro, nợ có dấu hiệu không thu hồi và nợ xấu Tuy nhiên, hiện tại không có quy định cụ thể nào về việc trích lập dự phòng cho các nhóm này.
Nhật 5 Dự phòng cụ thể Chi phí dự phòng cho 3 nhóm cuối với tỷ lệ lần lƣợt là 15%, 70%, 100%
Brazil 9 Dự phòng cụ thể 9 nhóm đƣa ra bao gồm AA
Mỹ 5 Không đƣa ra quy định cụ thể
Argentina 5 Dự phòng chung và dự phòng cụ thể
Tỷ lệ dự phòng cho 5 nhóm lần lƣợt là 1%, 3%, 12%, 25%, 50% Úc 5 Không có quy định cụ thể về trích lập dự phòng
5 Dự phòng chung và dự phòng cụ thể
Tỷ lệ dự phòng cho 5 nhóm lần lƣợt là 1%, 3%, 25%, 75%, 100% Ấn Độ 4 Dự phòng chung và dự phòng cụ thể
Chia cụ thể làm 2 loại có bảo đảm hoặc không có bảo đảm có tỷ lệ dự phòng khác nhau và linh hoạt
Mexico 7 7 nhóm đƣợc phân loại dựa trên rủi ro quốc gia, rủi ro tài chính, rủi ro ngành và lịch sử thanh toán Nhóm không trích lập dự phòng A-1 (0.5%), A-2 (0.99%), B-1 (20%), C-1 (20%-40%), C-2 (40%-60%), D(60%-90%) và nhóm E (100%)
Singapore 5 Dự phòng cụ thể Tỷ lệ trích lập dự phòng cho 3 nhóm cuối lần lƣợt là 10%, 50%, 100%
Nga 4 Dự phòng chung và Tỷ lệ trích lập dự phòng cho 3 dự phòng cụ thể nhóm cuối lần lƣợt là 20%, 50%,
100% Dự phòng nhóm 1 là 1% Tây Ban
6 Dự phòng chung và dự phòng cụ thể
Tỷ lệ dự phòng chung 0.51%, còn cho 3 nhóm cuối là 10%, 25%- 100%, 100%
(Nguồn: Laurin và cộng sự,2002)
Trong nhóm G10, Mỹ và Đức đã áp dụng phương pháp phân loại nợ rõ ràng, trong khi nhiều quốc gia khác thiếu cơ chế quản lý chi tiết Tại những nước này, các nhà quản lý ngân hàng thường tự phát triển quy định và quy trình phân loại nợ Vai trò của các cơ quan giám sát ngân hàng và kiểm toán bên ngoài chủ yếu là đánh giá tính đầy đủ và sự thực hiện quy định Ở Anh, không có yêu cầu cụ thể về phân loại nợ, nhưng ngân hàng phải có quy trình quản lý rủi ro tín dụng hợp lý Tại Hà Lan, các nhà quản lý tự phân loại nợ và được giám sát định kỳ Pháp yêu cầu các khoản vay có dấu hiệu xấu phải được phân loại, nhưng không cung cấp hướng dẫn chi tiết Tương tự, Ý đưa ra năm loại nợ với hướng dẫn chung về phân loại.
Ngân hàng thế giới (World Bank) đã tiến hành phân loại nợ nhƣ sau:
Bảng 2.2 Phân loại nợ của World Bank Khoản vay Những đặc thù và thời hạn Đạt tiêu chuẩn Không nghi ngờ gì về khả năng trả nợ;
Tài sản được đảm bảo hoàn toàn bằng tiền hoặc tương đương; Quá hạn dưới 90 ngày
Cần theo dõi Những điểm yếu tiềm tàng có thể ảnh hưởng tới khả năng trả nợ;
Các điều kiện kinh tế hoặc viễn cảnh tài chính khó khăn; Quá hạn dưới 90 ngày
Dưới tiêu chuẩn Các nhược điểm rõ ràng về tín dụng có thể ảnh hưởng tới khả năng trả nợ;
Những khoản nợ đã đƣợc thỏa thuận lại;
Quá hạn từ 90-180 ngày Đáng ngờ Không chắc thu hồi đƣợc toàn bộ nợ dựa trên các điều kiện hiện tại;
Có khả năng thất thoát;
Mất vốn Các khoản vay không thu hồi đƣợc;
Bên cạnh đó, Viện Tài chính Quốc tế IIF cũng phân loại nợ nhƣ sau:
Bảng 2.3 Phân loại nợ của Viện Tài chính Quốc tế (IIF)
Khoản vay Những đặc thù và thời hạn
Nợ đủ tiêu chuẩn là loại nợ mà cả gốc và lãi đều được thanh toán đúng hạn, không có dấu hiệu khó khăn trong việc trả nợ Dự báo khả năng thanh toán gốc và lãi đầy đủ theo cam kết là khả thi.
Nợ cần chú ý là loại nợ có nguy cơ không được thanh toán đầy đủ gốc và lãi nếu không có biện pháp xử lý kịp thời Do đó, đây là khoản nợ cần được theo dõi và quản lý chặt chẽ hơn so với các khoản nợ thông thường.
Nợ dưới tiêu chuẩn là những khoản nợ có khả năng thanh toán gốc và lãi không đảm bảo, thường là khi quá hạn trên 90 ngày hoặc tài sản bảo đảm bị giảm giá trị Nếu không được xử lý kịp thời, những khoản nợ này có nguy cơ làm giảm giá trị khoản vay.
Nợ nghi ngờ là khoản nợ không thể thu hồi đầy đủ gốc và lãi trong điều kiện hiện tại, hoặc có lãi và/hoặc gốc quá hạn trên 180 ngày Mặc dù giá trị của khoản nợ này đã bị giảm, nhưng vẫn chưa mất hoàn toàn vốn, vì còn tồn tại các yếu tố có khả năng cải thiện chất lượng khoản nợ.
Nợ mất vốn Là nợ đƣợc đánh giá không có khả năng thu hồi hoặc gốc hoặc/và lãi quá hạn trên 1 năm
Tổng quan các nghiên cứu trước
2.2.1 Các nghiên cứu ở nước ngoài
Nghiên cứu của Messai và Jouini (2013) đã chỉ ra rằng các yếu tố vi mô như tốc độ tăng trưởng tín dụng, dự phòng rủi ro tín dụng và suất sinh lời trên tổng tài sản, cùng với các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất thực, đều có ảnh hưởng đến nợ xấu Mẫu nghiên cứu bao gồm 85 ngân hàng từ Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha trong 5 năm, các quốc gia này đại diện cho những nơi chịu ảnh hưởng nặng nề từ khủng hoảng tài chính sau năm 2008 Kết quả cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) có tác động ngược chiều đến nợ xấu, trong khi các yếu tố khác có tác động cùng chiều và đều có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, nghiên cứu cũng gặp hạn chế khi chỉ sử dụng dữ liệu bảng tĩnh và chưa phân tích sâu về tác động của các nhân tố đến từng loại nợ.
Nghiên cứu của Makri, Tsagkanos và Bellas (2014) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại 120 ngân hàng ở 14 quốc gia châu Âu trong giai đoạn 8 năm trước khủng hoảng 2008 Tác giả sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng với phân phối trễ cho các yếu tố ngân hàng và kinh tế vĩ mô, nhằm xác định tác động của chúng đến nợ xấu một năm trước (t-1) Mô hình được ước lượng bằng phương pháp GMM để đảm bảo độ tin cậy và tránh thiên lệch Kết quả cho thấy hầu hết các biến đều có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến nợ xấu, ngoại trừ bốn biến: suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), dư nợ cho vay trên tổng vốn huy động (LTD) và lạm phát (INF) Tuy nhiên, hạn chế của nghiên cứu là không cập nhật dữ liệu sau khủng hoảng 2008.
Klein (2013) đã thiết kế và thử nghiệm một mô hình kinh tế sử dụng ba phương pháp: mô hình tác động cố định FEM, Mômen tổng quát S-GMM và D-GMM Nghiên cứu này tập trung vào việc xử lý dữ liệu bảng của 10 ngân hàng lớn nhất, bao gồm ngân hàng thương mại, ngân hàng tiết kiệm, ngân hàng hợp tác, ngân hàng bất động sản và ngân hàng thế chấp, từ 16 quốc gia Mục tiêu là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu trong khu vực Trung, Đông và Đông Nam châu Âu từ năm 1998.
Năm 2011, các chỉ số ngân hàng chiếm trên 60% tài sản của ngành ngân hàng ở hầu hết các quốc gia Tác giả phân loại thành ba nhóm nhân tố chính ảnh hưởng đến nợ xấu: chỉ số ngân hàng (ROE, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng LGR, tổng dư nợ trên tổng tài sản và vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản), các yếu tố vĩ mô quốc gia (tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp) và các yếu tố vĩ mô khu vực (tăng trưởng GDP khu vực Euro và chỉ số cổ phiếu S&P 500) Nghiên cứu cho thấy cả ba nhóm nhân tố đều có ảnh hưởng đáng kể đến sự biến động của nợ xấu, đặc biệt là khi tỷ lệ thất nghiệp tăng, tỷ giá hối đoái giảm và lạm phát cao Ngoài ra, tốc độ tăng trưởng GDP khu vực Euro và chỉ số cổ phiếu S&P 500 cũng tác động trực tiếp đến chất lượng tài sản ngân hàng Các yếu tố ngân hàng như ROE và vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có ảnh hưởng ngược chiều đến nợ xấu, phù hợp với giả thuyết về "rủi ro đạo đức" và "quản lý kém" Hơn nữa, tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản và tỷ lệ tăng trưởng dư nợ tín dụng cao thể hiện việc chấp nhận rủi ro quá mức, góp phần làm gia tăng nợ xấu Những tác động này rất rõ rệt trong giai đoạn tiền và hậu khủng hoảng, như tỷ lệ vốn hóa thấp làm tăng nợ xấu Cuối cùng, tác giả khẳng định mô hình S-GMM có thể khắc phục những hạn chế của FEM và D-GMM.
Salas và Suarina (2002) đã nghiên cứu tác động của các nhân tố vĩ mô và vi mô đến nợ xấu của ngân hàng thương mại và Quỹ tiết kiệm Tây Ban Nha trong giai đoạn 1985 – 1987 Kết quả cho thấy sự khác biệt trong tác động của các nhân tố giữa hai chủ thể Đối với ngân hàng thương mại, tăng trưởng tín dụng có ảnh hưởng tích cực, giúp các nhà quản trị dự đoán sự bất ổn về thanh khoản và xây dựng chính sách ngăn ngừa nợ xấu hiệu quả.
Quản lý kém dẫn đến nợ xấu cao trong quá khứ, do khả năng quản trị rủi ro cho vay của ngân hàng không hiệu quả, và hiện tại nợ xấu tiếp tục gia tăng Ngược lại, tăng trưởng kinh tế và quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tích cực, giúp giảm thiểu nợ xấu tại các ngân hàng thương mại.
Fofack (2005) đã tiến hành thu thập dữ liệu bảng không cân bằng từ 16 ngân hàng ở khu vực Châu Phi Hạ trong giai đoạn 1993 đến 2002 Nghiên cứu cho thấy lãi suất thực và tốc độ tăng trưởng GDP có ảnh hưởng đáng kể đến nợ xấu của các ngân hàng, trong khi lạm phát không có tác động mạnh đến sự thay đổi nợ xấu.
Ghosh (2015) đã tiến hành nghiên cứu dựa trên dữ liệu bảng cân bằng từ các ngân hàng thương mại và tổ chức tiết kiệm ở hơn 50 tiểu bang của Hoa Kỳ, bao gồm cả các quận thuộc Columbia, trong khoảng thời gian từ năm
Từ năm 1984 đến 2013, tác giả đã xử lý dữ liệu và sử dụng phương pháp FEM và GMM để ước lượng mô hình với hai biến độc lập vi mô và vĩ mô Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng lớn hơn mang lại lợi nhuận cao hơn, nhưng cũng dẫn đến gia tăng nợ xấu Ngoài ra, chất lượng tín dụng kém và chi phí dự phòng rủi ro tín dụng không hiệu quả cũng làm tăng tỷ lệ nợ xấu Về các yếu tố vĩ mô, GDP có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với nợ xấu, trong khi tỷ lệ thất nghiệp ở Mỹ lại có tác động cùng chiều với nợ xấu.
Nghiên cứu của Louzis và cộng sự (2012) đã phân tích dữ liệu từ 9 ngân hàng lớn tại Hy Lạp trong giai đoạn từ quý I 2003 đến quý III 2009, sử dụng kỹ thuật Mômen tổng quát (GMM) do Arellano và Bond (1991) đề xuất Mô hình phân tích động dữ liệu dạng bảng được áp dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng, phân loại theo 3 loại tín dụng: thế chấp, kinh doanh và tiêu dùng Kết quả cho thấy các yếu tố vĩ mô như GDP, tỷ lệ lạm phát và lãi suất cho vay có tác động mạnh mẽ đến nợ xấu Ngoài ra, chất lượng quản lý kém và các yếu tố liên quan đến rủi ro đạo đức cũng ảnh hưởng đến nợ xấu, với sự khác biệt giữa ba loại hình cho vay.
Bofondi và Ropele (2011) đã nghiên cứu các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến chất lượng cho vay của ngân hàng tại Ý từ quý I/1990 đến quý II/2010, sử dụng mô hình hồi quy chuỗi thời gian đơn Nghiên cứu tách biệt phân tích chất lượng khoản vay của hộ gia đình và doanh nghiệp dựa trên các biến số kinh tế vĩ mô Để đo lường chất lượng vay, tác giả áp dụng tỷ lệ nợ xấu mới (NPL) vào cuối năm trước và sử dụng ước lượng bình phương nhỏ nhất với phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn Newey-West Kết quả cho thấy tỷ lệ NPL được giải thích bởi một số biến số kinh tế vĩ mô, chi phí vay và gánh nặng nợ Cụ thể, tỷ lệ NPL cho vay hộ gia đình tỷ lệ nghịch với tốc độ tăng trưởng GDP và giá nhà, trong khi tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất danh nghĩa có mối quan hệ tỷ lệ thuận Đối với doanh nghiệp, tỷ lệ NPL tăng cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp và chi phí lãi ròng, nhưng giảm khi tiêu thụ hàng hóa tăng Các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến tỷ lệ NPL với độ trễ thời gian khác nhau.
Pasha và Khemraj (2009) đã nghiên cứu dữ liệu từ 06 ngân hàng thương mại ở Guyana trong giai đoạn 1994-2004 bằng mô hình hiệu ứng tác động cố định (FEM) Các biến trong mô hình bao gồm tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay, tăng trưởng GDP thực tế hằng năm, lãi suất thực, tỷ giá thực hữu hiệu, tỷ lệ lạm phát hằng năm, quy mô của ngân hàng, tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản và tăng trưởng dư nợ cho vay Kết quả cho thấy tỷ giá thực hữu hiệu có tác động tích cực đến nợ xấu, cho thấy rằng khi đồng nội tệ tăng giá, nợ xấu của các ngân hàng thương mại có thể gia tăng Ngược lại, tăng trưởng GDP lại tỷ lệ nghịch với nợ xấu, tức là kinh tế phát triển sẽ làm giảm nợ xấu Các ngân hàng cho vay với lãi suất cao và cho vay quá mức có khả năng đối mặt với nợ xấu cao Tuy nhiên, nghiên cứu này không đồng tình với quan điểm trước đó rằng các ngân hàng lớn có khả năng sàng lọc khách hàng vay tốt hơn so với các ngân hàng nhỏ.
2.2.2 Các nghiên cứu trong nước
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) phân tích các nhân tố tác động đến nợ xấu của
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu của 22 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam từ năm 2007 đến 2014, sử dụng ba mô hình ước lượng gồm FEM, D-GMM và S-GMM để đánh giá tác động của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến nợ xấu Kết quả cho thấy suất sinh lời và tăng trưởng GDP có ảnh hưởng ngược chiều đến nợ xấu, trong khi vốn chủ sở hữu và tỷ lệ lạm phát có tác động đáng kể Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013) đã tổng hợp lý thuyết và thực tiễn về nợ xấu, phân tích ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP và lạm phát, cùng các yếu tố vi mô như tỷ lệ nợ xấu năm trước và quy mô ngân hàng Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 10 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2005-2011, cho thấy các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng tức thời đến tỷ lệ nợ xấu, với mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu, trong khi lạm phát có xu hướng làm gia tăng nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu năm trước và quy mô ngân hàng có mối tương quan cùng chiều với nợ xấu, và tăng trưởng tín dụng chỉ tác động đến nợ xấu sau một năm.
Nguyễn Thùy Dương (2016) đã tiến hành nghiên cứu với dữ liệu từ 20 ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam trong giai đoạn 2005-2014, dựa trên báo cáo thường niên của các ngân hàng Các ngân hàng được phân loại thành ba nhóm: NHTM nhà nước, ngân hàng TMCP và NHTM nước ngoài hoặc liên doanh, với tiêu chí là hoạt động liên tục đến hết năm 2014 và có số liệu thống kê trong 6 năm Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật thống kê Mômen tổng quát GMM, cho thấy có mối tương quan mạnh và cùng chiều giữa tăng trưởng GDP kỳ trước và rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam Ngoài ra, rủi ro tín dụng kỳ trước, tỷ lệ chi phí trên tổng thu nhập kỳ trước, quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng đều có mối quan hệ cùng chiều, trong khi tỷ trọng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản kỳ trước lại có quan hệ ngược chiều với rủi ro tín dụng.
Bùi Duy Tùng và Đặng Thị Bạch Vân (2015) đã nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố nội tại và vĩ mô đến nợ xấu của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2004-2014, sử dụng phương pháp dữ liệu bảng động và ước lượng hồi quy theo phương pháp GMM Kết quả cho thấy rủi ro đạo đức có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu, trong khi mức độ kiểm soát của chủ sở hữu lại có tương quan cùng chiều với nợ xấu Đặc biệt, đa dạng hóa hoạt động không làm giảm nợ xấu, và chất lượng quản trị kém, thể hiện qua tỷ suất sinh lời thấp, là nguyên nhân chính làm tăng nợ xấu trong tương lai Điều này chỉ ra rằng chất lượng quản trị tại các ngân hàng có thể khuyến khích cho vay rủi ro, dẫn đến tình trạng nợ xấu gia tăng, đặc biệt ở những ngân hàng thương mại có vốn nhà nước.
Tổng hợp các nhân tố tác động đến nợ xấu của NHTM
Tác giả đã tổng hợp cơ sở lý thuyết về các nhân tố vi mô và vĩ mô có thể ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng thông qua việc khảo lược các bài nghiên cứu trước đó.
2.3.1 Nhóm nhân tố nội tại
Tỷ lệ nợ xấu năm trước
Theo Berger và Deyoung (1997), việc sử dụng chi phí kém hiệu quả trong ngân hàng là dấu hiệu của thực tiễn quản lý yếu kém, dẫn đến việc cho vay không đầy đủ, thiếu giám sát khách hàng vay và thẩm định tài sản đảm bảo Điều này làm gia tăng nợ xấu và khả năng nợ xấu trong tương lai Tương tự, Salas và Saurina (2002) cùng Klein (2013) cũng chỉ ra rằng có mối quan hệ tích cực giữa nợ xấu hiện tại và tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ; tỷ lệ nợ xấu cao trong quá khứ phản ánh sự yếu kém trong quản trị ngân hàng.
Theo nghiên cứu của Salas và Saurina (2002) cùng Louzis (2012), giả thuyết "Hiệu ứng quy mô" chỉ ra rằng các ngân hàng lớn có khả năng đa dạng hóa cao hơn, giúp cải thiện quy trình tín dụng và tăng lợi nhuận Quy mô lớn cũng hỗ trợ phát triển nguồn nhân lực chất lượng và nâng cao khả năng kiểm soát rủi ro tín dụng, từ đó giảm tỷ lệ nợ xấu Ngược lại, giả thuyết "Quá lớn để phá sản" của Boyd và Gertler (1994) cho rằng ngân hàng lớn có xu hướng dựa vào sự bảo vệ của chính phủ khi gặp khó khăn, dẫn đến việc chấp nhận rủi ro cao hơn và tăng cường cho vay với chất lượng khách hàng thấp hơn Bằng chứng thực nghiệm từ các ngân hàng Mỹ trong những năm qua đã xác nhận những mối quan hệ này.
1980 có xu hướng thực hiện danh mục đầu tư rủi ro cao hơn do được khuyến khích bởi chính sách ―Quá lớn để sụp đổ‖ của chính phủ Mỹ
Một giả thuyết khác về chất lượng quản lý ngân hàng nhấn mạnh rằng việc đo lường không chỉ dựa vào hiệu quả chi phí mà còn vào kết quả hoạt động (Louzis và cộng sự, 2012) Ngược lại với giả thuyết "Quản lý kém", ngân hàng có khả năng quản trị nợ tốt sẽ giảm đáng kể chi phí dự phòng rủi ro tín dụng, từ đó nâng cao khả năng sinh lời Lợi nhuận cao cho thấy chất lượng khoản vay được kiểm soát tốt, giúp thu hồi vốn và lãi đầy đủ, đồng thời giảm nợ xấu Hơn nữa, ngân hàng có khả năng sinh lời cao ít có động cơ tham gia vào các khoản đầu tư tín dụng rủi ro, trong khi ngân hàng hoạt động kém hiệu quả thường tìm cách cải thiện bằng cách cấp tín dụng không đạt chuẩn (Keeton và Morris, 1987).
Dự phòng rủi ro tín dụng
Dự phòng rủi ro tín dụng là phương pháp mà các ngân hàng áp dụng để bù đắp tổn thất do rủi ro tín dụng gây ra, đồng thời phản ánh chất lượng quản trị tín dụng và xu hướng đầu tư vào tài sản rủi ro của ngân hàng (Keeton và Morris, 1987) Sự gia tăng nợ xấu yêu cầu các nhà quản lý phải tăng chi phí để bù đắp rủi ro thanh khoản, dẫn đến việc tỷ lệ dự phòng rủi ro trên tổng dư nợ cũng phải tăng theo (Ghosh, 2015; Messai và Jouini, 2013).
Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
Theo giả thuyết "Rủi ro đạo đức" của Keeton và Morris (1987), mức vốn hóa của ngân hàng ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ nợ xấu Ngân hàng có quy mô vốn thấp thường đầu tư vào các tài sản rủi ro, dẫn đến khó khăn về thanh khoản Để cải thiện tình hình, ngân hàng phải tăng vốn huy động với lãi suất cao, khiến khách hàng vay phải chịu chi phí lãi vay cao hơn Khi khách hàng không thể trả nợ, rủi ro từ các khoản vay gia tăng, kéo theo nợ xấu tăng cao và chi phí quản lý nợ xấu cũng tăng Nghiên cứu của Klein (2013), Salas và Saurina (2002), Berger và Deyoung (1997) cho thấy ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản thấp thường gặp phải tình trạng nợ xấu gia tăng.
Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu có mối liên hệ chặt chẽ với tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh chóng Keeton (1999) đã chứng minh rằng sự gia tăng tín dụng tại các ngân hàng thương mại Mỹ dẫn đến nợ xấu Tương tự, Salas và Saurina (2002) cũng phát hiện ra rằng tăng trưởng dư nợ cho vay tại các ngân hàng Tây Ban Nha liên quan đến khoản vay không khả năng thanh toán Giả thuyết cho rằng rủi ro cho vay tăng cao trong thời kỳ phát triển kinh tế mạnh mẽ, khi lợi nhuận từ các dự án đầu tư được kỳ vọng cao hơn, đã khiến ngân hàng nới lỏng tiêu chuẩn bảo lãnh phát hành, trong khi thực tế cần siết chặt các tiêu chuẩn tín dụng, dẫn đến gia tăng nợ xấu cùng với sự gia tăng tín dụng (Weinberg, 1995).
2.3.2 Nhóm nhân tố kinh tế vĩ mô
Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ nghịch đảo giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ nợ xấu, như được nêu bởi Fofack (2005), Messai và Jouini (2013), cũng như Salas và Saurina.
Nền kinh tế tăng trưởng mang lại những kết quả tích cực cho hoạt động kinh doanh của cá nhân và tổ chức, giúp gia tăng dòng thu nhập và khả năng hoàn trả nợ vay Ngược lại, khi nền kinh tế trì trệ, sức mua giảm, lợi nhuận doanh nghiệp sụt giảm, ảnh hưởng đến khả năng chi trả vốn và lãi vay Tình trạng này tạo ra gánh nặng thanh khoản, khiến ngân hàng hạn chế tín dụng, dẫn đến khó khăn trong việc tiếp cận vốn, giảm sản xuất và tiêu dùng, và có thể làm nợ xấu gia tăng trong dài hạn.
Áp lực lạm phát đã làm gia tăng nợ xấu ở một số nước châu Phi (Fofack, 2005), khi tỷ lệ lạm phát cao làm giảm giá trị vốn chủ sở hữu và gia tăng mức độ nghiêm trọng của nợ xấu (Klein, 2013) Sự gia tăng lạm phát cũng làm giảm thu nhập thực tế của doanh nghiệp, dẫn đến lợi nhuận thấp hơn kỳ vọng và tình trạng thua lỗ, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ (Messai và Jouini, 2013) Hơn nữa, lạm phát tăng cao buộc Ngân hàng Nhà nước phải thắt chặt chính sách tiền tệ, làm giảm lượng tiền trong lưu thông, không đáp ứng được nhu cầu vay vốn của doanh nghiệp, gây trì trệ trong hoạt động kinh doanh và cản trở khả năng hoàn vốn và lãi suất các khoản vay.
Bảng 2.5: Bảng tổng hợp các nhân tố tác động đến nợ xấu NHTM Việt Nam
Yếu tố Chỉ tiêu Ký hiệu Tài liệu tham khảo
Nợ xấu năm trước Salas và Suarina (2002),
Ghosh (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015)
Khả năng sinh lời Makri, Tsagkanos và
Dự phòng rủi ro tín dụng Ghosh (2015), Messai và
Jouini (2013) Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản Klein (2013)
Tốc độ tăng trưởng tín dụng Klein (2013), Salas và
Nhân tố kinh tế vĩ mô
Tốc độ tăng trưởng kinh tế Fofack (2005), Messai và
Lạm phát Messai và Jouini (2013),
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp, 2019)
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM trong và ngoài nước Tuy nhiên, các nghiên cứu trong nước thường thiếu bộ dữ liệu mới và cập nhật Tác giả hy vọng rằng với khoảng thời gian nghiên cứu kéo dài 10 năm, sẽ xác định được chính xác mối quan hệ giữa các yếu tố này và đề xuất các giải pháp phù hợp với sự phát triển mạnh mẽ của tình hình kinh tế - xã hội hiện nay.
Trong chương này, tác giả tổng hợp lý thuyết về nợ xấu, xác định khái niệm nợ xấu dựa trên thời gian trả nợ quá 90 ngày và khả năng trả nợ, cũng như cách phân loại nợ Tác giả nhận định rằng tỷ lệ nợ xấu chịu ảnh hưởng chủ yếu từ hai nhóm yếu tố: yếu tố vĩ mô và yếu tố vi mô đặc trưng cho từng ngân hàng Dữ liệu từ các nghiên cứu trước được sử dụng làm cơ sở để lựa chọn và thu thập thông tin, phục vụ cho việc xây dựng mô hình ước lượng trong chương tiếp theo Chương 3 sẽ trình bày mô hình và phương pháp nghiên cứu, đồng thời đặt ra các giả thuyết và mô tả các biến trong khóa luận.
