intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của nhóm ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:14

Thêm vào BST
Báo xấu
10
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu này tìm hiểu về các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến tỉ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong khoảng thời gian 2015- 2022. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 25 ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên cả ba sàn chứng khoán ở Việt Nam.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của nhóm ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán Việt Nam

  1. Yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của nhóm ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán Việt Nam Nguyễn Thanh Phương, Đặng Thị Lan Phương Đại học Thương mại Ngày nhận: 19/06/2023 Ngày nhận bản sửa: 13/11/2023 Ngày duyệt đăng: 24/11/2023 Tóm tắt: Nghiên cứu này tìm hiểu về các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến tỉ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong khoảng thời gian 2015- 2022, gồm giai đoạn chịu tác động tiêu cực từ Đại dịch Covid-19. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 25 ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên cả ba sàn chứng khoán ở Việt Nam. Bộ dữ liệu này giúp người đọc có cách nhìn toàn diện hơn về các yếu tố tác động đến nợ xấu của nhóm ngân hàng có tổng tài sản chiếm gần 80% tổng tài sản của 32 ngân hàng thương mại hoạt động tại Việt Nam. Dựa trên việc xây dựng và kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính, nghiên cứu đã góp phần chứng minh tác động tích cực của tỉ lệ thu nhập lãi cận biên, dự phòng rủi ro tín dụng lên tỉ lệ nợ xấu; và ảnh hưởng tiêu cực của tỉ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỉ lệ tăng trưởng tín dụng đối với tỉ lệ nợ xấu Determinants of non performing loan ratio of listed commercial banks in the Vietnam stock exchange Abstract: This study explores micro and macro factors affecting the NPL ratio of Vietnamese commercial banks in 2015- 2022, including the period negatively affected by the COVID-19 pandemic. The research data was collected from 25 commercial banks whose shares were traded on all three stock exchanges in Vietnam. This dataset helps readers have a more comprehensive view of the factors affecting non performing loan ratio of the group of banks, with total assets accounting for nearly 80% of the total assets of 32 commercial banks operating in Vietnam. Based on the development and testing of a linear regression model, the study has contributed to demonstrating the positive impact of marginal interest income ratio, credit risk provision on lousy debt ratio, and the negative impact of return on equity and credit growth rates on non-performing loans of commercial banks studied in the period 2015- 2022 Keywords: Commercial bank, The non performing loan ratio, Net interest margin, Credit risk Doi: 10.59276/TCKHDT.2024.1.2.2555 Nguyen, Thanh Phuong1, Dang, Thi Lan Phuong2 Emai: ntpdhtm@gmail.com1, phuongdtl@tmu.edu.vn2 Organization of all: Thuong mai University, Vietnam © Học viện Ngân hàng Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng ISSN 1859 - 011X 147 Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
  2. Yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của nhóm ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán Việt Nam của các ngân hàng thương mại được nghiên cứu trong giai đoạn 2015- 2022. Từ khoá: Ngân hàng thương mại, Tỷ lệ nợ xấu, Thu nhập lãi cận biên, Rủi ro tín dụng 1. Giới thiệu nợ cho cá nhân, doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi đại dịch Covid-19 hết hiệu lực từ tháng Theo dõi sự biến động về nguồn thu trong 6/2022. Như vậy, nợ xấu đang vẫn là vấn giai đoạn 2015- 2022 được ghi nhận trên đề đối với các NHTM Việt Nam. Chưa có báo cáo kết quả kinh doanh của các ngân nghiên cứu chuyên sâu về tác động của các hàng thương mại (NHTM), mặc dù nguồn biến đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt thu từ phí có gia tăng tuy nhiên nguồn thu Nam trong giai đoạn trước, trong và sau quan trọng nhất vẫn là từ lãi hoạt động tín dịch Covid-19, giai đoạn đối mặt với sự dụng. Chất lượng tín dụng tốt đồng nghĩa biến động mạnh mẽ của môi trường kinh với thu nhập từ lãi của mỗi NHTM sẽ được doanh do tác động của dịch bệnh và giai đảm bảo, ngược lại, nếu phát sinh các khoản đoạn khắc phục những hậu quả của dịch nợ có vấn đề, nợ quá hạn, nợ xấu thì các bệnh mang lại. ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro, từ Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, nhóm đó ảnh hưởng đến lợi nhuận của các NHTM. nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu trong hệ Financial Soundness Indicators (2004) ấn thống báo cáo tài chính đã được kiểm toán phẩm của Quỹ Tiền tệ quốc tế đề xuất quan của 25 NHTM có cổ phiếu niêm yết trên cả điểm về nợ xấu là những khoản vay đã quá 3 sàn chứng khoán ở Việt Nam trong thời từ 90 ngày trở lên mà chưa được thanh toán gian từ 2015- 2022, thông qua kiểm định gốc hoặc lãi, khi các khoản lãi đã quá hạn mô hình hồi quy tuyến tính để tìm ra các 90 ngày hoặc hơn đã được vốn hoá, cơ cấu yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ nợ xấu của các lại, hoặc trì hoãn theo thoả thuận; khi các NHTM thuộc mẫu nghiên cứu. khoản thanh toán đến hạn dưới 90 ngày Bài viết được kết cấu gồm 5 phần, sau phần nhưng có thể nhận thấy những dấu hiệu rõ giới thiệu là tổng quan nghiên cứu, phương ràng cho thấy người vay sẽ không thể hoàn pháp nghiên cứu, kết quả nghiên cứu và trả nợ đầy đủ. Khi cấp tín dụng, các NHTM thảo luận; cuối cùng là kết luận và một số đều có nguy cơ phát sinh nợ xấu. đề xuất nhằm kiểm soát tỷ lệ nợ xấu. Trong giai đoạn 2015- 2022, số liệu thống kê từ hệ thống báo cáo tài chính và báo 2. Tổng quan tình hình nghiên cứu cáo nội bộ của nhóm ngân hàng trong mẫu nghiên cứu cho thấy nợ xấu trung bình ○ Các công trình nghiên cứu tác động của khoảng 1,8%, giá trị nhỏ nhất khoảng 0,5% tăng trưởng tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu giá trị lớn nhất hơn 6%. Cũng theo các số Nghiên cứu về chủ đề trên tại NHTM ở Mỹ liệu được nhóm nghiên cứu thống kê thì nợ giai đoạn 1984- 1987, Sinkey, Joseph. F& xấu đến cuối năm 2022 đã tăng 35% so với Mary.B Greenwalt (1991) khẳng định tăng thời điểm đầu năm. Số ngân hàng có nợ xấu trưởng tín dụng có tác động cùng chiều với chiếm 89% trong nhóm trên. Tỷ lệ này tiếp tỷ lệ nợ xấu. Ngoài ra, công trình của Keeton tục tăng trong nửa đầu năm 2023 và được (1999) ở Mỹ giai đoạn 1982- 1996, Salas dự báo vẫn gia tăng trong thời gian tới sau và Saurina (2002) thực hiện ở Tây Ban Nha khi Thông tư 14/2021/TT-NHNN về giãn giai đoạn 1985- 1997 đều tìm thấy mối liên 148 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
  3. NGUYỄN THANH PHƯƠNG - ĐẶNG THỊ LAN PHƯƠNG hệ chặt chẽ, có quan hệ đồng biến giữa tăng động khác nhau sẽ mang lại cho ngân hàng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu tại các quốc các nguồn thu nhập từ đó giảm dần hoạt gia được nghiên cứu. Các tác giả cho rằng động cho vay có mức độ rủi ro cao, dễ khi các ngân hàng gia tăng quy mô cho vay phát sinh nợ xấu. Đa dạng hoá thu nhập là sẽ làm suy yếu chất lượng của các khoản cách thức để mỗi ngân hàng phân tán rủi vay do nới lỏng các điều kiện cho vay. Một ro thay vì tập trung cao độ vào hoạt động số công trình trong nước cũng tìm thấy cho vay do đó hạn chế được nợ xấu. Nhưng mối liên hệ tương tự như trong công trình ở chiều hướng khác, mối quan hệ này là của Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc không rõ ràng Phạm Dương Phương Thảo Hồng Loan (2021), Lương Hữu Phúc và và Nguyễn Linh Đan (2018). Lê Nguyễn Đoan Khôi (2021). Tuy nhiên, mối quan hệ ngược chiều giữa hai biến này ○ Các nghiên cứu về ảnh hưởng của dự được khẳng định trong bài viết của Nguyễn phòng rủi ro tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu Thị Như Quỳnh (2020). Các công trình của Ozili (2019) với bộ dữ liệu của 134 quốc gia trên thế giới giai đoạn ○ Các công trình nghiên cứu ảnh hưởng 2003-2014, Jimenez và Saurina (2006) ở của tỷ suất sinh lời đến tỷ lệ nợ xấu Tây Ban Nha, Asamoah và Adjare (2015) ở Nghiên cứu về yếu tố ảnh hưởng đến nợ Ghana đều nhận thấy những bằng chứng về xấu của các NHTM ở Đài Loan tìm thấy sự tác động thuận chiều giữa mức độ trích lập tồn tại của mối quan hệ nghịch biến giữa dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu. tỷ lệ sinh lời và tỷ lệ nợ xấu (Hu, Li, Chiu, Các tác giả ở trong nước như Nguyễn Kim 2004). Tương tự mối quan hệ trên cũng Phước, Phan Ngọc Thuỳ Như, Ngô Thành được khẳng định trong các bài viết của Trung (2018), Phạm Dương Phương Thảo Jimenez và Saurina (2006), Sana Jellouli, và Nguyễn Linh Đan (2018) trong các công Neilla Taktak và Abdelkader (2010), trình của mình đều phát hiện được mối liên Dimitrios, Vouldis, Metaxas (2012). Hu, hệ thuận chiều giữa dự phòng rủi ro tín Li, Chiu (2004) đã chỉ ra rằng các ngân dụng và tỷ lệ nợ xấu của NHTM. hàng có tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản càng cao thì càng có ít động cơ tham gia vào các ○ Các công trình nghiên cứu ảnh hưởng hoạt động có rủi ro như cho vay vì các ngân của quy mô ngân hàng tới tỷ lệ nợ xấu hàng này không bị áp lực tạo ra lợi nhuận. Các công trình của Hu, Li, Chiu (2004), Ở trong nước, nghiên cứu cùng chủ đề của Espioza và Prasad (2010), Swamy (2012), Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Dimitrios, Vouldis, Metaxas (2012), Amit Linh Đan (2018), Trần Vương Thịnh và Ghosh (2015) đều ghi nhận ảnh hưởng có Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021) cũng ý nghĩa của quy mô ngân hàng tới tỷ lệ nợ tìm ra được mối liên hệ ngược chiều và có xấu. Hu, Li, Chiu (2004), Espioza và Prasad ý nghĩa giữa tỷ lệ lợi nhuận sau thuế của (2010) khẳng định mối quan hệ này là mối NHTM với tỷ lệ nợ xấu. quan hệ nghịch biến. Tuy nhiên trong bài viết của Dimitrios, Vouldis, Metaxas ○ Các công trình nghiên cứu tác động của (2012) mối quan hệ này lại là mối quan hệ việc đa dạng hoá thu nhập tới tỷ nợ xấu đồng biến. Ở trong nước, nghiên cứu của Winton (1999), Templeton và Severiens Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) cũng khẳng (1992) trong các bài viết đã được công bố định quy mô ngân hàng có tác động cùng đều đồng thuận rằng triển khai nhiều hoạt chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Quy mô ngân hàng Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 149
  4. Yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của nhóm ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán Việt Nam được mở rộng là một trong những yếu tố giữa quy mô cho vay trên vốn huy động với làm tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng gia tăng. tỷ lệ nợ xấu trong khi hệ số an toàn vốn và Trong khi đó, Lê Duy Khánh (2023) đã tỷ lệ thu nhập lãi cận biên dường như không chứng minh không có mối liên hệ rõ ràng tác động đến tỷ lệ nợ xấu. giữa 2 biến này trong nghiên cứu của mình. ○ Các nghiên cứu về tác động của tăng ○ Các công trình nghiên cứu tác động của trưởng GDP đến tỷ lệ nợ xấu của NHTM tỷ lệ thu nhập lãi cận biên tới tỷ lệ nợ xấu Salas và cộng sự (2002), Dimitrios, của các NHTM Vouldis, Metaxas (2012) đều đưa ra Các công trình đã được công bố của Laryea kết luận tỷ lệ tăng trưởng GDP tác động và Ntow-Gyamfi, Alu (2016), Panta. B ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Tuy nhiên (2018), Kumar và cộng sự (2018) đều phát Castro (2013) lại chỉ ra mối quan hệ cùng hiện sự tác động cùng chiều và có ý nghĩa chiều giữa 2 đại lượng trên. Ở trong nước, thống kê của tỷ lệ thu nhập lãi cận biên đến Lê Duy Khánh (2023) tìm thấy tác động tỷ lệ nợ xấu. ngược chiều của tăng trưởng GDP đến tỷ lệ nợ xấu của NHTM. Trong khi đó, nghiên ○ Quy mô cho vay trên vốn huy động và cứu của Nguyễn Thị Ánh Hoa (2021) lại tác động đến tỷ lệ nợ xấu của NHTM không tìm thấy tác động của yếu tố này đến Muhammad Khafid và Anisykurlilah (2020) tỷ lệ nợ xấu. thực hiện nghiên cứu về tác động của các yếu tố đến tỷ lệ nợ xấu ở Hợp tác xã người ○ Các nghiên cứu về tác động của tỷ lệ lạm lao động tại Indonesia đã phát hiện mối phát đến tỷ lệ nợ xấu của NHTM quan hệ thuận chiều và có ý nghĩa thống kê Mileris (2012), Nir (2013) khẳng định tỷ lệ Bảng 1. Tóm tắt tổng quan nghiên cứu về yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thương mại Yếu tố Tác giả Hướng tác động Sinkey, Joseph và Greenwalt (1991) + Keenton (1999) + Tăng trưởng tín dụng Salas và Saurina (2002) + (Dư nợ năm sau - Dư nợ năm trước) (Dư nợ năm trước)-1 Trần Vương Thịnh (2021) + Lương Hữu Phúc (2021) + Nguyễn Thị Như Quỳnh (2018) - Hu (2004) - Jimenez và Saurina (2006) - Tỷ lệ sinh lời của ngân hàng Sana Jellouli (2010) - (ROA, ROE) Phạm Dương Phương Thảo (2018) - Trần Vương Thịnh (2021) - Winton (1999) - Đa dạng hoá thu nhập Templeton (1992) - (Tổng thu ngoài lãi)(Tổng tài sản)-1 Phạm Dương Phương Thảo (2018) Không có ý nghĩa thống kê 150 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
  5. NGUYỄN THANH PHƯƠNG - ĐẶNG THỊ LAN PHƯƠNG Yếu tố Tác giả Hướng tác động Ozili (2019) + Jimenez và Saurina (2006) + Dự phòng rủi ro tín dụng Asamoah và Adjare (2015) + (Dự phòng rủi ro)(Tổng dư nợ)-1 Phước (2018) + Phạm Dương Phương Thảo (2018) + Hu (2004) - Espioza và Prasad (2010) - Quy mô ngân hàng Swamy (2012) - Log (tổng tài sản) Dimitros (2012) + Vinh (2015) + Lê Duy Khánh (2023) Không có ý nghĩa thống kê Laryea (2016) + Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (Thu lãi - Chi lãi)(Tổng tài sản sinh Panta (2018) + lời)-1 Kumar (2018) + Quy mô cho vay trên vốn huy động Muhammad Khafid (2020) + (Tổng dư nợ)(Tổng vốn huy động)-1 Salas (2002) - Dimitros (2012) - Tăng trưởng GDP Castro (2013) + (% tăng trưởng GDP hàng năm) Lê Duy Khánh (2023) - Nguyễn Thị Ánh Hoa (2021) Không có ý nghĩa thống kê Mileris (2012) + Nir (2013) + Tỷ lệ lạm phát Nkusu (2011) - (Tỷ lệ lạm phát hàng năm) Phạm Dương Phương Thảo (2018) + Nguyễn Thị Ánh Hoa (2021) + Lê Duy Khánh (2023) Không có ý nghĩa thống kê Mugahed Mahyoub, Rasidah Mohd + Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) Said (2021 Afriyanto, F. (2021) - Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp lạm phát tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Tuy nhiên, Lê Duy Khánh (2023) lại xấu. Tuy nhiên, Nkusu (2011) lại tìm thấy không tìm thấy mối liên hệ giữa tỷ lệ lạm mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu. phát và tỷ lệ nợ xấu. Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018), Nguyễn ○ Tỷ lệ an toàn vốn và tác động đến tỷ lệ Thị Ánh Hoa (2021) đều tìm thấy tác động nợ xấu của NHTM thuận chiều của tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ Tỉ lệ an toàn vốn (CAR) có mối quan hệ Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 151
  6. Yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của nhóm ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán Việt Nam Đa dạng hoá thu Rủi ro tín dụng (CR) Tốc độ tăng trưởng nhập (NII) dư nợ (TTDN) Tỉ suất sinh lời tổng Tỉ lệ thu nhập lãi tài sản (ROA) cận biên (NIM) Tỉ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam Tỉ suất sinh lời vốn Quy mô ngân hàng chủ sở hữu (ROE) (Size) Tốc độ tăng trưởng Tỉ lệ lạm phát (INF) GDP (GDP) Quy mô dư nợ trên Tỷ lệ an toàn vốn vốn huy động (LDR) (CAR) Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất dựa trên tổng quan nghiên cứu Hình 1. Mô hình hoá các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu trong công Mô hình (Hình 1) được viết dưới dạng trình nghiên cứu của Mugahed Mahyoub, phương trình như sau: Rasidah Mohd Said (2021), nhưng lại tác TLNXit = α + ꞵ1TTDNit + ꞵ2ROAit + động ngược chiều tới tỷ lệ nợ xấu trong ꞵ3ROEit + ꞵ4NIIit + ꞵ5CRit + ꞵ6SIZEit + công trình của tác giả Afriyanto, F. và cộng ꞵ7NIMit + ꞵ8GDPit + ꞵ9LDRit +ꞵ10CARit + sự (2021). ꞵ11INFit + εit Các công trình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ nợ xấu của NHTM được 3.2. Phương pháp thu thập dữ liệu tổng hợp trong Bảng 1. Dữ liệu nghiên cứu được tổng hợp từ 25 3. Phương pháp nghiên cứu NHTM niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam (HOSE, HNX và UPCOM). 3.1. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu Thông tin được lấy từ báo cáo thường niên, Bảng 2. Mô tả biến Ký hiệu Kỳ Tên biến Đo lường Nguồn tham khảo biến vọng Tỷ lệ nợ xấu TLNX TLNX = (Dư nợ xấu)(Tổng dư nợ)-1 Sinkey, Joseph và Greenwalt (1991), Keenton (1999), Salas Tốc độ tăng Loangrowth = (Dư nợ năm t − Dư nợ và Saurina (2002), Trần Vương trưởng dư TTDN + năm t-1)(Dư nợ năm t-1)-1 Thịnh (2021), Lương Hữu Phúc nợ (2021), Nguyễn Thị Như Quỳnh (2018) Tỷ suất sinh Hu (2004), Jimenez & Saurina ROA = (Lợi nhuận sau thuế )(Tổng tài lời tổng tài ROA - (2006), Sana Jellouli (2010), Trần sản)-1 sản Vương Thịnh (2021) Tỷ suất sinh Louzis (2012), Dimitros (2012), ROE = (Lợi nhuận sau thuế )(Vốn chủ lời vốn chủ ROE - PhạmDương Phương Thảo sở hữu)-1 sở hữu (2018) 152 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
  7. NGUYỄN THANH PHƯƠNG - ĐẶNG THỊ LAN PHƯƠNG Ký hiệu Kỳ Tên biến Đo lường Nguồn tham khảo biến vọng Đa dạng hoá Winton (1999), Templeton Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi = (Tổng thu thu nhập NII - (1992), Phạm Dương Phương ngoài lãi)(Tổng tài sản)-1 của NHTM Thảo (2018) Ozili (2019), Jimenez và Saurina Dự phòng CR = (Dự phòng rủi ro tín dụng)(Tổng (2006), Asamoah và Adjare rủi ro tín CR + dư nợ)-1 (2015), Phước (2018), Phạm dụng Dương Phương Thảo (2018), Quy mô dư LDR = (Quy mô cho vay)(Vốn huy nợ trên vốn LDR Muhammad Khafid (2020) động)-1 huy động Hu (2004), Espioza và Prasad Quy mô - SIZE SIZE = log(Tổng tài sản) (2010), Swamy (2012), Dimitros ngân hàng (2012) Thu nhập lãi NIM = (Thu nhập lãi − Chi phí lãi)(Tài Laryea (2016), Panta (2018), NIM + cận biên sản có sinh lãi)-1 Kumar (2018) Salas (2002), Dimitros (2012), Tăng trưởng GDP = (GDP năm nay − GDP năm GDP - Castro (2013) Vinh (2015), Lê GDP trước)(GDP năm trước)-1 Duy Khánh (2023) Mileris (2012), Nir (2013), Pasha INF = (Chỉ số giá năm nay − Chỉ số giá Lạm phát INF - và Khemraj (2009), Amid Ghosh năm trước)(Chỉ số giá năm trước)-1 (2015) Tỷ lệ an CAR = (Vốn tự có cấp 1 + Vốn tự có CAR - Afriyanto, F. (2021) toàn vốn cấp 2)(Tổng tài sản có rủi ro quy đổi)-1 Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp Bảng 3. Thống kê mô tả Tên biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất NIM 199 3,096959 1,579519 0,0159131 10,48703 SIZE 199 18,96576 1,065596 16,06829 21,61078 CAR 199 12,29151 2,350092 9 21,35 LDR 199 81,31643 12,6828 0,7483141 99,88422 CR 199 1,326234 0,4472986 0,0915837 2,783974 TTDN 199 0,2244835 0,1267156 0,0322908 0,25523 NII 199 1,728311 3,950638 0 21,63484 GDP 199 5,843866 2,010366 2,09 8,08 INF 199 2,894782 1,352772 0,312009 8,02 ROA 199 1,059331 0,9985284 0 7,375422 ROE 199 11,89715 7,813205 0,03 27,73 TLNX 199 1,820866 0,9165737 0,4666945 6,363242 Nguồn: Kết quả tính toán hệ thống báo cáo tài chính chính thức đã liệu, nhóm tác giả đã truy cập online vào hệ được các công ty kiểm toán có uy tín xác thống báo cáo này trên trang web của các nhận. Để đảm bảo tính chính xác của dữ ngân hàng, đồng thời đối chiếu với thông Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 153
  8. Yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của nhóm ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán Việt Nam tin được cập nhật từ phần mềm FiinPro của tương quan. Kết quả nghiên cứu cuối cùng Công ty chứng khoán MB. Số liệu GDP và sau khi thực hiện các bước kiểm định cho Lạm phát lấy từ Ngân hàng Thế giới. thấy mô hình REM là phù hợp nhất nhưng vì xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay 3.3. Phương pháp xử lý dữ liệu đổi nên nhóm tác giả sử dụng mô hình hồi quy bình phương bé nhất tổng quát khả thi Dữ liệu nghiên cứu được thu thập, phân (FGLS) để khắc phục hiện tượng này. loại, chọn lọc, mã hóa và nhập liệu vào phần mềm Stata 16 để xử lý và phân tích 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận dữ liệu, đánh giá tác động của các yếu tố tới TLNX của nhóm ngân hàng này. Sau 4.1. Thống kê mô tả khi kiểm tra dữ liệu để đảm bảo tính tin cậy của kết quả nghiên cứu, các kiểm định (bao Bảng 3 cung cấp thông tin cơ bản của các gồm: kiểm định F, Hausman, Breusch và biến trong thời gian từ 2015- 2022: Pagan Lagrangian) được thực hiện để chọn TLNX của nhóm các ngân hàng được nghiên ra ước lượng phù hợp cho mẫu nghiên cứu. cứu trong thời gian trên có giá trị trung bình Tiếp theo nhóm tác giả thực hiện kiểm định là 1,82% nằm trong khung giới hạn theo các khuyết tật của mô hình: đa cộng tuyến, chuẩn mực quốc tế (Quỹ tiền tệ quốc tế phương sai sai số thay đổi và hiện tương tự (2012) trong tài liệu FSIs key indicators đã Bảng 4. Ma trận hệ số tương quan TLNX NIM SIZE CAR LDR CR TTDN NII GDP INF ROA ROE TLNX 1,00 NIM 0,09 1,00 SIZE -0,07 0,30 1,00 CAR 0,03 0,11 -0,18 1,00 LDR 0,11 0,06 0,13 0,04 1,00 CR 0,15 0,20 0,25 -0,20 0,14 1,0 TTDN -0,14 0,12 -0,09 0,11 0,01 -0,01 1,00 NII -0,02 0,12 0,06 -0,03 0,06 0,09 0,10 1,00 GDP -0,04 0,02 -0,22 0,1 0,09 -0,09 0,24 0,009 1,00 INF -0,03 -0,12 -0,01 -0,18 0,14 0,03 -0,09 0,04 0,23 1,00 ROA -0,14 0,42 0,33 0,001 -0,0 0,17 0,09 0,16 -0,02 -0,02 1,00 ROE -0,23 0,54 0,52 -0,2 -0,006 0,31 0,03 0,29 -0,08 0,002 0,59 1,00 Nguồn: Kết quả tính toán Bảng 5. Kiểm định đa cộng tuyến VIF trung NIM SIZE CAR LDR CR TTDN NII GDP INF ROA ROE bình VIF 1,62 1,54 1,24 1,10 1,18 1,12 1,13 1,22 1,16 1,63 2,60 1,41 1/VIF 0,62 0,65 0,80 0,90 0,85 0,89 0,88 0,82 0,86 0,61 0,39 Nguồn: Kết quả tính toán 154 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
  9. NGUYỄN THANH PHƯƠNG - ĐẶNG THỊ LAN PHƯƠNG quy định tỷ lệ nợ xấu ở mức an toàn cho các được giao dịch trên các sàn chứng khoán, tổ chức tín dụng là dưới 3%). NIM có giá trị tuy nhiên mỗi ngân hàng có khẩu vị rủi ro trung bình ở mức 3,09% cho thấy nếu bù trừ khác nhau nên NIM và TLNX có tính phân tỷ lệ thu nhập lãi cận biên giữa các NHTM hoá cao giữa các ngân hàng. Trong nửa đầu trong mẫu nghiên cứu thì tỷ lệ trên là mức an năm 2023, hầu hết NIM của các ngân hàng toàn cho các ngân hàng. Tuy nhiên, độ lệch đều giảm do chênh lệch giữa tỷ lệ lãi suất chuẩn của 2 biến độc lập này tương đối lớn. cho vay và lãi suất huy động giảm, tỷ lệ nợ Độ lệch chuẩn của TLNX là 0,92%, tỷ lệ nợ xấu gia tăng do hết thời gian giãn nợ cho các xấu thấp nhất là 0,466%, tỷ lệ nợ xấu cao tổ chức và cá nhân theo Thông tư 14/2021/ nhất lên tới 6,36%. Độ lệch chuẩn của NIM TT-NHNN (NHNN Việt Nam ban hành là 1,57% giá trị thấp nhất và giá trị cao nhất ngày 7/9/2021 đế sửa đổi, bổ sung một số của biến trên lần lượt là 0,16% và 10,49%. điều của Thông tư số 01/2020/TT-NHNN Kết quả tính toán trên phản ánh tương đối ngày 13/3/2020 của Thống đốc NHNN Việt chính xác thực trạng tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ Nam về việc tổ chức tín dụng, chi nhánh thu nhập lãi cận biên của các NHTM trong ngân hàng nước ngoài cơ cấu lại thời hạn trả mẫu nghiên cứu. Mặc dù cùng có cổ phiếu nợ, miễn, giảm lãi, phí, giữ nguyên nhóm nợ Bảng 6. Kết quả hồi qui Biến Hồi quy OLS Hồi quy FEM Hồi quy REM Ước lượng FGLS NIM 0,182*** -0,05171 0,1234*** 0,02486*** (0,04421) (0,05982) (0,47002) (0,02486) SIZE -0,00559 -0,046364 -0,014228 -0,00334 (0,06385) (0,0748) (0,06606) (0,04543) CAR -0,1959 -0,01696 -0,015756 0,0039 (0,026) (0,028677) (0,0263) (0,01855) LDR 0,0043 0,00107 0,003558 0,0023 (0,00454) (0,00463) (0,0045) (0,0023) CR 0,362*** 0,24158* 0,3373** 0,1991** (0,13352) (0,13235) (0,13081) (0,09134) TTDN -1,034** -0,56573 -0,84573* -0,7595*** (0,45858) (0,4595) (0,44726) (0,28141) NII 0,01372 0,00587 0,009757 0,01216 (0,01474) (0,02495) (0,01663) (0,00942) GDP -0,01378 -0,01242 -0,0139 0,0003 (0,0302) (0,28665) (0,02882) (0,02001) INF -0,024897 -0,028687 -0,0275 -0,00128 (0,04529) (0,0526) (0,046114) (0,03042) ROA -0,02152 -0,021057 -0,00851 -0,0314 (0,70136) (0,07282) (0,07004) (0,03623) ROE -0,0517*** -0,02543* -0,0435*** -0,0327*** Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 155
  10. Yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của nhóm ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán Việt Nam Biến Hồi quy OLS Hồi quy FEM Hồi quy REM Ước lượng FGLS (0,01133) (0,013265) (0,01174) (0,0078) Constant 1,75564 3,2417** 2,0061 1,792** (1,25686) (1,51406) (1,31113) (0,8578) Observations 199 199 199 199 within = 0.0886 within = 0.0531 within = 0.0531 R-squared 0,4022 between = 0.0335 between = 0.4808 between = 0.4808 overall = 0.0590 overall = 0.1975 overall = 0.1975 Number of name 26 26 26 Prob > F/Prob > Wald 0,0000 0,1670 0,0013 0,0000 Chi2 Hausman test 0,7143 (Prob > chi2) Bresch test 0.0000 (Prob>F) Wooldridge test 0,2388 (Prob > F) (***, **, * là ký hiệu của yếu tố có ý nghĩa thống kê lần lượt là < 0.01, < 0.05, < 0.1) Nguồn: Kết quả tính toán nhằm hỗ trợ khách hàng chịu ảnh hưởng bởi Kết quả trong Bảng 6 phản ánh hồi quy dịch Covid-19). REM là phù hợp nhất với nghiên cứu này, tuy nhiên mô hình còn tồn tại khuyết tật là 4.2. Phân tích tương quan phương sai sai số thay đổi, do đó, để khắc phục khuyết tật trên, nhóm tác giả đã ước Kết quả từ Bảng 4 cho thấy, NIM có quan hệ lượng bình phương bé nhất tổng quát khả tương quan cùng chiều và có ý nghĩa thống thi để đạt được các kết quả tốt nhất. kê với tỷ lệ nợ xấu trong khi đó NII, SIZE Kết quả hồi quy cho thấy, NIM và TLNX và TTDN có quan hệ tương quan ngược có quan hệ đồng biến. Tuy nhiên, trong chiều có ý nghĩa thống kê với TLNX. thời gian từ 2015- 2019, nợ xấu của NHTM ít bị tác động bởi lãi suất. Từ đầu năm 2020 4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến đến năm 2022 người vay được hưởng lợi ích từ các chính sách hỗ trợ tín dụng, được Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy giảm lãi suất nên NIM của các NHTM có có tính dừng đối với số liệu của các biến xu hướng giảm sút. Bên cạnh đó, nợ xấu, trong mô hình nghiên cứu trên. Do đó, số nợ quá hạn của các NHTM không gia tăng liệu phù hợp cho bước nghiên cứu tiếp đáng kể do các món vay được giãn nợ. Xét theo. Nhóm tác giả thực hiện kiểm định trong giai đoạn 2015- 2022, NIM tác động hiện tượng đa cộng tuyến để đảm bảo các thuận chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Như vậy ngân ước lượng trong mô hình là chuẩn xác. hàng càng có NIM lớn thì tỷ lệ nợ xấu Kết quả trong Bảng 5 cho thấy không xuất của ngân hàng sẽ càng cao. Kết quả này hiện hiện tượng đa cộng tuyến, như vậy, phù hợp với kết quả của các nghiên cứu các biến trên đều được giữ lại để thực hiện trước đó của Panta, B.,, Laryea, E., Ntow- bước hồi quy tiếp theo. Gyamfi, M., & Alu, A. A. (2016), Kuman và cộng sự (2018). 4.4. Kết quả hồi quy ROE tác động có ý nghĩa thống kê đến 156 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
  11. NGUYỄN THANH PHƯƠNG - ĐẶNG THỊ LAN PHƯƠNG TLNX theo hướng nghịch biến. ROE càng 5. Một số khuyến nghị và kết luận lớn thì tỷ lệ nợ xấu càng thấp và ngược lại. Kết quả này tương tự với kết luận của 5.1. Một số khuyến nghị với ngân hàng Dimitrios (2012), Phạm Dương Phương thương mại Thảo (2018). Điều này cho thấy khi các ngân hàng đã đạt được mức sinh lời cao, đáp Trong nghiên cứu này, tỷ lệ nợ xấu của ứng được mục tiêu của các chủ sở hữu ngân nhóm ngân hàng được đề cập chịu tác động hàng thường không bị áp lực về lợi nhuận thuận chiều từ tỷ lệ thu nhập lãi cận biên, dự gia tăng (là động cơ để ngân hàng gia tăng phòng rủi ro tín dụng, chịu tác động cùng các khoản cho vay có rủi ro cao). chiếu từ tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu TTDN tác động nghịch biến với tỷ lệ nợ xấu và tốc độ tăng trưởng dư nợ. Từ cơ sở trên của các NHTM Việt Nam trong mẫu nghiên nhóm nghiên cứu đề xuất một số khuyến cứu trên. Kết quả trên có ý nghĩa thống kê. nghị dựa trên kết quả nghiên cứu như sau: Điều này cho thấy khi tốc độ tăng trưởng Một là, nhóm ngân hàng trên nên cân nhắc của dư nợ tín dụng càng cao, tuy nhiên tỷ kiểm soát tỷ lệ thu nhập lãi cận biên ở mức lệ nợ xấu có xu hướng giảm xuống, khi các độ hợp lý phù hợp với mức chịu đựng rủi ro NHTM giảm cho vay thì tỷ lệ nợ xấu lại của mình vì nếu tỷ lệ này tăng, thì tỷ lệ nợ tăng lên. Đây cũng là kết quả nghiên cứu xấu cũng sẽ tăng tương ứng. Mặc dù tỷ lệ của Sinkey, Joseph và Greenwalt (1991), này tăng là cơ sở để NHTM có thêm nguồn Keenton (1999), Salas và Saurina (2002), thu từ lãi tuy nhiên sẽ phải đối mặt với rủi ro Castro (2013), Trần Vương Thịnh (2021), cao hơn. Mỗi ngân hàng có thể đặt mục tiêu Lương Hữu Phúc (2021), Nguyễn Thị Như tỷ lệ nợ xấu trong ngưỡng cho phép theo Quỳnh (2020). Mặc dù kết quả chạy hồi quy thông lệ quốc tế (Tỷ lệ nợ xấu an toàn được ngược chiều với kỳ vọng ban đầu nhưng Quỹ Tiền tệ Quốc tế khuyến cáo không vượt thực tế cho thấy một số NHTM lớn (BIDV, quá 3%) và thực hiện đồng bộ các biện pháp Vietcombank, VietinBank) khi tăng quy mô để kiểm soát tỷ lệ nợ xấu trên để vừa đảm tín dụng nhưng do thực hiện quy trình cho bảo lợi nhuận vừa đủ khả năng chống đỡ rủi vay chặt chẽ, sàng lọc và kiểm soát khách ro nợ xấu gia tăng. Mặc dù mỗi ngân hàng hàng tốt, giám sát trước trong và sau khi cho có khẩu vị rủi ro khác nhau, mức độ chấp vay chặt chẽ nên vẫn bảo đảm chất lượng nhận rủi ro và mức lợi nhuận kỳ vọng khác của các hợp đồng cho vay mới nên tăng nhau, tuy nhiên, ngân hàng nào cũng cần có trưởng tín dụng không gia tăng nợ xấu. điểm cân bằng giữa an toàn và lợi nhuận để CR được ghi nhận các tác động cùng chiều tồn tại và phát triển bền vững. có ý nghĩa thống kê TLNX của các NHTM Hai là, nhóm các ngân hàng trên nên tiếp Việt Nam trong mẫu nghiên cứu trên. Như tục duy trì và đảm bảo sự chặt chẽ trong vậy, CR tăng thì TLNX cũng tăng tương sàng lọc khách hàng, sàng lọc các khoản ứng. Trước đó, Ozili (2019), Jimenez và vay. Các NHTM thực hiện nghiêm túc quy Saurina (2006), Asamoah và Adjare (2015), trình cho vay, trong công tác phê duyệt, Phước (2018), Phạm Dương Phương Thảo thẩm định hồ sơ vay vốn của doanh nghiệp (2018) cũng khẳng định mối quan hệ này. cần xem xét kỹ phương án sản xuất kinh Các biến còn lại trong mô hình là SIZE, doanh, khả năng trả nợ khả thi và đúng CAR, LDR, NII, GDP, INF và ROA không quy định của pháp luật, đồng thời theo dõi thể hiện mối quan hệ có ý nghĩa thống kê chặt chẽ hoạt động sản xuất kinh doanh với tỷ lệ nợ xấu. của khách hàng để cùng tháo gỡ khó khăn, Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 157
  12. Yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của nhóm ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán Việt Nam theo dõi lịch trình trả nợ của khách hàng, giám sát việc trích lập dự phòng rủi ro của đảm bảo khách hàng trả nợ đúng hạn, kiểm các NHTM để đảm bảo an toàn cho hệ soát chặt chẽ chất lượng của các món vay. thống. Ngân hàng Nhà nước tiếp tục theo Khi chất lượng các món vay được đảm bảo dõi chặt chẽ công tác minh bạch thông tin, không bị chuyển nhóm nợ sẽ vừa kiểm soát cung cấp số liệu của các NHTM cổ phần được quy mô dự phòng rủi ro, vừa hạn chế đồng thời tăng cường thanh tra việc phân nợ quá hạn đảm bảo duy trì NIM từ đó loại nợ, trích và sử dụng dự phòng rủi ro khống chế được TLNX. tín dụng, xử lý nghiêm đối với các NHTM Ba là, các ngân hàng tăng cường triển khai có tỷ lệ nợ xấu cao, các NHTM không tích các dịch vụ phi tín dụng để tăng nguồn thu cực và chủ động trong việc xử lý nợ xấu. phi lãi, tăng tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở Đối với các cơ quan chức năng có liên quan hữu. Theo kết quả nghiên cứu, ROE và tỷ lệ tiếp tục điều hành ổn định các biến số kinh nợ xấu có mối quan hệ nghich biến, nhưng tế vĩ mô như lãi suất, lạm phát, tăng trưởng nếu ROE tăng do nguồn thu từ lãi tăng sẽ GDP và xác định mức lãi suất hợp lí để đảm gia tăng rủi ro tín dụng, tăng nợ xấu. Để bảo tỷ lệ NIM cho các NHTM... Bên cạnh mở rộng và phát triển các dịch vụ phi tín đó, các cơ quan chức năng phối hợp để đẩy dụng các ngân hàng cần tăng cường công nhanh tốc độ giải ngân vốn đầu tư công kết tác chăm sóc khách hàng, nâng cao nền hợp với tăng lương cho công chức, người tảng công nghệ để đáp ứng nhu cầu ngày lao động để tăng tổng cầu tiêu dùng, tạo cơ càng tăng của khách hàng. Bên cạnh đó, hội kinh doanh cho các doanh nghiệp và hộ các ngân hàng cần đa dạng hoá các gói sản kinh doanh, kích cầu tín dụng, giảm tỷ nợ phẩm, thiết kế và mở rộng hơn tới các vùng xấu trên tổng dư nợ của các ngân hàng. miền, khu vực cho từng phân khúc khách hàng để tăng cường thu hút và nâng cao sự 5.3. Kết luận hài lòng của khách hàng. Nghiên cứu được thực hiện với bộ dữ liệu 5.2. Một số khuyến nghị với Chính phủ và thu thập được từ 25 NHTM có cổ phiếu Ngân hàng Nhà nước được giao dịch trên các sàn chứng khoán ở Việt Nam. Từ kết quả hồi quy cho thấy tỷ Ngân hàng Nhà nước cần tiếp tục tiếp tục lệ thu nhập lãi cận biên, dự phòng rủi ro tín công tác thanh tra và kiểm soát chặt chẽ dụng có quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ mức dư nợ tín dụng của các NHTM đảm xấu. Trong khi đó tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ bảo nằm trong giới hạn cho phép để phòng sở hữu và tốc độ tăng trưởng tín dụng có ngừa sớm những rủi ro có thể xảy ra khi các quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Kết ngân hàng tăng trưởng tín dụng quá mức. quả trên phù hợp với giai đoạn nghiên cứu Mặt khác, Ngân hàng Nhà nước tiếp tục chỉ 2015- 2022. Kết quả chạy hồi quy chưa giải đạo các NHTM hướng nguồn vốn tín dụng thích được thực tế hiện nay tỷ lệ nợ xấu của vào các lĩnh vực ưu tiên, các trụ cột tăng các NHTM tăng trong khi đó tỷ lệ thu nhập trưởng của nền kinh tế theo chủ trường của lãi cận biên giảm. Vì vậy, trong thời gian tới Chính phủ, giám sát chặt chẽ vốn tín dụng nhóm nghiên cứu tiếp tục cập nhật số liệu vào các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro, tạo điều mới và đánh giá lại tác động của các yếu tố kiện thuận lợi cho doanh nghiệp và người đến tỷ lệ nợ xấu của NHTM. ■ dân tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng. Bên cạnh đó, cần tích cực theo dõi, đôn đốc, 158 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
  13. NGUYỄN THANH PHƯƠNG - ĐẶNG THỊ LAN PHƯƠNG Tài liệu tham khảo Afriyanto, Fajar and Purnamawati, Hilda and Sukiman, Iyan. (2021). The effect of capital adequacy ratio (car) and loan to deposit ratio (LDR) on non performing loan (NPL) (Case study on conventional commercial banks in Indonesia on 2016-2020. Seminar Social Politik,Bisnis, Akunatansi dan Teknik. Indonesia: Bandung. Amit Ghosh (2015). Banking-industry specific and regional economic determinants of non-performing loans: Evidence from US states. Journal of Financial Stability, 2015, vol. 20, issue C, 93-104. Doi: 10.1016/j.jfs.2015.08.004 Asamoah, L., & Adjare, D. (2015). Determinants of credit risk of commercial banks in Ghana. Retrieved May 10, 2021, from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2679100. Báo cáo thường niên, báo cáo tài chính, bảng cân đối kế toán trong giai đoạn 2015-2022 của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu Dimitrios P. Louzis; Angelos T. Vouldis; Vasilios L. Metaxas. (2012). Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking & Finance, 2012, vol 36, issue 4, 1012-1027, Doi 10.1016/j.jbankfin.2011.10.012 Espinoza, R., and A. Prasad. (2010). Nonperforming Loans in the GCC Banking Systems and their Macroeconomic Effects. IMF Working Paper, 10/224. Doi 10.5089/9781455208890.001 Hu, J. L., Li, Y., & Chiu, Y. H. (2004). Ownership and nonperforming loans: Evidence from Taiwan’s banks. The Developing Economies, 42(3), 405-420. Doi:10.1111/j.1746-1049.2004.tb945.x Jimenez, G., Salas, V. and Saurina, J. (2006). Determinants of Collateral. Journal of Financial Economics, 81, 255-28. Doi: 10.4236/oje.2023.137028 IMF, Financial Soundness Indicators( 2004). Compilation Guide IMF (2012), FSIs key indicators Keeton, W. R. (1999). Does faster loan growth lead to higher loan losses? Federal Reserve Bank of Kansas City. Economic Review, 84(2) 57-75. Khafid, M., F., & Anisykurlillah, I. (2020). Investigating the Determinants of Non-Performing Loan: Loan Monitoring As a Moderating Variable. KnE Social Sciences, 4(6), 126–136. Khemraj, T., & Pasha, S. (2009). The Determinants of Non-Performing Loans: An Econometric Case Study of Guyana. MPRA Paper, University Library of Munich. Laryea, E., Ntow-Gyamfi, M., & Alu, A. A. (2016). Nonperforming loans and bank profitability: evidence from an emerging market. African Journal of Economic and Management Studies, 7(4), 462–481. Doi:10.1108/ẠJEMS-07-2015-0088 Lê Duy Khánh (2023). Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng: trường hợp các NHTM Việt Nam. Tạp chí khoa học Đại học Mở thành phố Hồ Chí Minh. Doi:10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.18.2.2198.2023 Lương Hữu Phúc, Lê Nguyễn Đan Khôi (2021). Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tín dụng của NHTM cổ phần đầu tư và phát triển Việt Nam- chi nhánh Tây Nam. Tạp chí nghiên cứu khoa học và phát triển kinh tế trường Đại học Tây Đô, số 13/2021 Mileris, R. (2012). Macroeconomic determinants of loan portfolio credit risk in banks. Engineering Economics, 23(5), 496-504. Doi: 10.5755/j01.ee.23.5.1890 Mugahed Mahyoub , Rasidah Mohd Said . (2021). Factors influencing non-performing loans: empirical evidence from commercial banks in Malaysia. Pressacademic RJBM, 8(3), p.160-166. Doi: 10.17261/Pressacademia.2021.1148 Ngân hàng Nhà nước (2021). Thông tư 14/2021 /TT-NHNN: Về việc sửa đổi bổ sung một số điều của thông tư số 01/2020/TT_NHNN ngày 13 tháng 3 năm 20202 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về việc tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài cơ cấu lại thời hạn trả nợ, miễn, giảm lãi, phí, giữ nguyên nhóm nợ nhằm hỗ trơ khách hàng chịu ảnh hưởng bởi dịch Covid 19. Tham khảo tại: https://luatvietnam.vn Nguyễn Kim Phước, Phan Ngọc Thuỳ Như, Ngô Thành Trung (2018). Tác động của các yếu tố nội bộ đến nợ xấu của các NHTM. Tạp chí khoa học Đại học Mở thành phố Hồ Chí Minh. Doi:10.46223/HCMCOUJS econ.vi.13.2.1613.2018 Nguyễn Thị Ánh Hoa. (2021). Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Bà Rịa Vũng Tàu, số 01/09/2021 Nguyễn Thị Như Quỳnh (2020). Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương thương mại Việt Nam. Tạp chí khoa học Đại học Mở thành phố Hồ Chí Minh. Doi: 10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.13.3.524.2018 Nguyễn Thị Hồng Vinh (2017). Nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận án tiến sỹ kinh tế, Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM. Nir Klein. (2013). “Non-Performing Loans in CESEE: Determinants and Macroeconomic Performance”. International Monetary Fund. Nkusu, M. M. (2011). Nonperforming loans and macrofinancial vulnerabilities in advanced economies (No. 11-161). International Monetary Fund. Ozili, P. K. (2019). Impact of Digital Finance on Financial Inclusion and Stability. Borsa Instanbul Review , vol.18, issue 4, 329-340. Doi: 10.1016/j.bir.2017.12.003 Panta, B. (2018). Non-Performing Loans & Bank Profitability: Study of Joint Venture Banks in Nepal. International Số 260+261- Tháng 1&2. 2024- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 159
  14. Yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của nhóm ngân hàng thương mại có cổ phiếu giao dịch trên sàn chứng khoán Việt Nam Journal of Sciences: Basic and Applied Research, Volume 42 , No 1, pp 151-16 Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan. (2018). Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam S.194 (2018) from https://hvnh.edu.vn/tapchi/vi/thang-7-2018/pham-duong-phuong- thao-nguyen-linh-dan-cac-yeu-to-anh-huong-den-ty-le-no-xau-cua-cac-ngan-hang-thuong-mai-co-phan-viet- nam-202.html Ronald Ravinesh Kumar, Peter Josef Stauvermann, Arvind Patel, Selvin Sanil Prasad (2018). Determinants of non- performing loans in banking sector in small developing island states: A study of Fiji. Accounting Research Journal ISSN: 1030-9616, vol 31, issue 2, pp 192-213 Salas, Vincente and Jesus Saurina. (2002). Credit Risk in Two Institutional Regimes: Spanish Commercial and Savings Banks. Journal of Financial Services Research, 22(3), 203-224 Sana Jellouli, Abdelkader Buodriga, Neila Buoulila Taktak (2010). Bank Specific, Business and Institutional Environment Determinants of Banks Nonperforming Loans: Evidence from MENA Countries. The Economic Research Forum (ERF), Working Paper 547. Sinkey, Joseph. F. and Mary B. Greenwalt (1991). Loan-Loss Experience and RiskTaking Behavior at Large Commercial Banks. Journal of Financial Services Research, volume 5, pp 43-59. Swamy, V. (2012). Impact of Macroeconomic and Endogenous Factors on Non-Performing Bank Assets. International Journal of Banking and Finance: Vol. 9: Iss. 1, Article 2. Templeton, WK, & Severiens, J. (1992). The effect of nonbank diversification on bank holding companies. Quarterly Journal of Business and Economics, 31 (4), 3-16. Trần Vương Thịnh, Nguyễn Ngọc Hồng Loan. (2021). Các yếu tố tác động đến nợ xấu tại NHTM Việt Nam. Tạp chí Công thương, 12/12/2021 Winton, A. (1999). Don’t Put All Your Eggs in One Basket: Diversification and Specialization in Lending-Center for Financial Institutions Working Paper from Wharton School Center for Financial Instituions, University of Minnesota. 160 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 260+261- Tháng 1&2. 2024
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2