Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

Nội dung text: Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

1. Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 18 (2021) CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Nguyễn Thị Hồng Ánh1, Phan Phạm Bảo Hân2, Đậu Như Mây3, Trần Thị Nhật Tiên4 Tóm tắt Mục tiêu của bài nghiên cứu là phân tích các yếu tố vĩ mô và các yếu tố đặc thù tác động đến nợ xấu của hệ thống Ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong giai đoạn 2011-2019, thông qua mẫu nghiên cứu gồm 25 NHTM cổ phần tại Việt Nam. Số liệu được ước lượng bằng mô hình Pooled OLS, Fixed Effects (FEM) và Random Effects (REM) và mô hình REM được đánh giá là phù hợp. Bài nghiên cứu tiến hành thực hiện các kiểm định cần thiết trên mô hình và phát hiện mô hình bị phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Để khắc phục tình trạng này, nhóm tác giả sử dụng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS). Kết quả nghiên cứu cho thấy, dự phòng rủi ro tín dụng và tỉ lệ cho vay trên tổng tài sản tác động cùng chiều với tỉ lệ nợ xấu. Đồng thời, các yếu tố tốc độ tăng trưởng GDP và quy mô ngân hàng thì có mối tương quan ngược chiều với tỉ lệ nợ xấu. Từ đó nghiên cứu đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm giải quyết vấn đề nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam. Từ khóa: Ngân hàng thương mại, Tỷ lệ nợ xấu, Mô hình FGLS. FACTORS AFFECTING NON-PERFORMING LOAN OF COMMERCIAL BANKS IN VIETNAM Abstract This study aims to analyze macro factors and bank-specific factors effecting non-performing loans (NPL) of Vietnamese commercial banks in the period from 2011 to 2019, using the data of 25 commercial banks in Viet Nam. The data was estimated by Pooled OLS, fixed Effect (FEM), Random Effect (REM) models and the REM model is considered suitable. The study carried out necessary tests on the model and found that the model was subject to heteroskedasticity and autocorrelation. To overcome this problem, the study used the Feasible Generalized Least Squares (FGLS). These results of empirical research revealed that reserves and the ratio of lending/total assets had positive effects on the NPL. Economic growth and the scale of banks are negatively correlated with the NPL. The study proposed some suitable solutions to solve the NPL problem of Vietnam’s commercial banking system. Keywords: Commercial banks, non-performing loans, FGLS model. JEL classification: G21. 1. Đặt vấn đề Nền kinh tế Việt Nam bước vào năm 2011 Việc cung ứng vốn của NHTM nhằm phục vụ trong bối cảnh vừa ra khỏi giai đoạn khó khăn nhất hoạt động sản xuất kinh doanh cũng như tiêu dùng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, suy thoái của khách hàng góp phần tích cực nâng cao đời sống kinh tế thế giới và bước đầu phục hồi. Những bất ổn xã hội, phát triển kinh tế. Tuy nhiên, hoạt động tín của nền kinh tế đã ảnh hưởng tiêu cực đến hệ thống dụng có những tác động tiêu cực không hề nhỏ nếu Ngân hàng Việt Nam. Theo báo cáo của NHNN, tỷ không được kiểm soát một cách cẩn trọng. Một lệ nợ xấu của toàn hệ thống Ngân hàng qua các năm trong những hệ quả tiêu cực tác động trực tiếp đến 2011, 2012, 2013, 2014 lần lượt là 3,07%, 4,08%, nền kinh tế đó là “Nợ xấu”, do đó đã có rất nhiều 3,61%, 3,25%. Theo đó, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống bài nghiên cứu về nợ xấu đã được tiến hành trên thế NHTM giai đoạn 2011-2014 vượt mức an toàn trên giới và cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu của các NHTM 3% tổng dư nợ, không đạt yêu cầu mà chính phủ đề chịu sự tác động của các nhân tố vĩ mô và các nhân ra. Trong giai đoạn 2013 – 2019, nợ xấu của các tố đặc thù của ngân hàng. Theo Rajan & Dhal NHTM Việt Nam có xu hướng giảm, nhưng ảnh (2003) thì quy mô ngân hàng tác động tích cực đến hưởng của nợ xấu đến hoạt động của hệ thống tỷ lệ nợ xấu hay Boudrige và cộng sự (2009) cho NHTM Việt Nam vẫn còn kéo dài và chưa được giải thấy rằng sự tăng lên của dự phòng rủi ro tín dụng quyết triệt để. Xuất phát từ thực tiễn về nợ xấu của sẽ làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Xét về yếu tố vĩ mô, theo các NHTM Việt Nam và ảnh hưởng của nợ xấu đối Khemraj & Pasha (2009) tăng trưởng GDP tỷ lệ với ngành ngân hàng, đối với nền kinh tế, bài nghiên nghịch với nợ xấu, kết quả này cũng được chứng cứu này phân tích và chỉ ra những nguyên nhân thực minh trong các nghiên cứu của Shu (2002), Ahlem sự tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Selma Messai -Fathi Jouini (2013). Nam. Với kỳ vọng từ kết quả nghiên cứu, nhóm tác 90
2. Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 18 (2021) giả đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm giúp các Mảng thứ nhất tập trung giải thích mối quan hệ nhà quản trị có thể lường trước và phòng ngừa các giữa nợ xấu và môi trường kinh tế vĩ mô (gồm: tốc tác nhân gây ra nợ xấu. độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát hàng năm ). 2. Tổng quan lý thuyết, lược khảo nghiên cứu Mảng thứ hai thể hiện mối quan hệ giữa các trước và phát triển giả thuyết yếu tố đặc thù của ngân hàng và nợ xấu. Các yếu tố 2.1. Tổng quan lý thuyết, lược khảo các nghiên đặc thù của ngân hàng là quy mô của ngân hàng cứu trước (SIZE), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LOAN), tỷ lệ Từ các bài nghiên cứu thực nghiệm trước đây dự phòng rủi ro tín dụng (LLP), tỷ lệ cho vay trên ở bảng 1 đã chỉ ra các nhân tố tác động đến nợ xấu tổng tài sản. của các NHTM được chia thành hai mảng chính: Bảng 1: Tổng hợp các nghiên cứu trên thế giới và trong nước STT Đề tài nghiên cứu Năm Tác giả Kết quả nghiên cứu Các nghiên cứu trước đây ở các nước trên thế giới Tốc độ tăng kinh tế tác động ngược chiều với Nghiên cứu các yếu tố quyết định đến Khemraj & 1 2009 nợ xấu và quy mô ngân hàng có tác động nợ xấu ở Guyana 1994 -2004. Pasha cùng chiều với nợ xấu. Tốc độ tăng kinh tế tác động ngược chiều với Phân tích nợ xấu của ngân hàng 2 2003 Rajan & Dhal nợ xấu và quy mô ngân hàng có tác động thương mại ở Ấn Độ. cùng chiều với nợ xấu. GDP tác động ngược chiều lên nợ xấu, tỷ lệ Nghiên cứu những nhân tố tác động lạm phát làm tăng tỷ lệ nợ xấu. ROA và lãi 3 đến nợ xấu ở các nước Châu Phi cận 2005 Fojack từ các khoản vay liên ngân hàng là yếu tố Sahara những năm 1990. quyết định đến nợ xấu. Nghiên cứu tác động của môi trường Chỉ số giá tiêu dùng, tăng trưởng GDP, tăng kinh tế vĩ mô đến chất lượng tài sản giá bất động sản có ảnh hưởng ngược chiều 4 2002 Shu của hệ thống ngân hàng Hong Kong với khối lượng nợ xấu; còn lãi suất danh giai đoạn 1995-2002. nghĩa thì có quan hệ cùng chiều với nợ xấu. Tăng trưởng kinh tế GDP thực tế, quy mô Nghiên cứu các yếu tố quyết định đến ngân hàng tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu, Loiuzis và cộng 5 nợ xấu của 9 ngân hàng Hy Lạp trong 2010 chỉ số thất nghiệp, chỉ số cho vay, tăng sự giai đoạn 2001 – 2009. trưởng tín dụng có tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu. Nợ xấu có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ Nghiên cứu các khoản nợ mất vốn của Bofondi và thất nghiệp, lãi suất danh nghĩa ngắn hạn, và 6 các ngân hàng Italy với chuỗi dữ liệu 2011 Ropele có quan hệ ngược chiều với tốc độ tăng thời gian 1990 – 2010. trưởng GDP. Nghiên cứu các yếu tố vĩ mô và vi mô Nợ xấu có mối tương quan âm giữa tốc độ tác động đến tỷ lệ nợ xấu của 85 Ahlem Selma tăng trưởng GDP và có mối tương quan 7 NHTM thuộc 3 quốc gia Italia, Hy 2013 Messai và Fathi dương với tỷ lệ thất nghiệp, dự phòng rủi ro Lạp và Tây Ban Nha giai đoạn 2004 – Jouini tín dụng. 2008. Nợ xấu có mối tương quan âm với tốc độ Nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ tăng trưởng GDP, tỉ lệ thất nghiệp. Đồng 8 lệ nợ xấu tại các quốc gia Trung và 2014 Bruna Skarica thời, cho thấy mối tương quan dương giữa tỷ Đông Âu. lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu. Phân tích mối quan hệ giữa cấu trúc Quy mô ngân hàng có quan hệ ngược chiều 9 sở hữu và nợ xấu của 40 NHTM tại 2004 Hu và cộng sự với tỷ lệ nợ xấu. Đài Loan giai đoạn 1996-1999. Các yếu tố quyết định đến đến khoản dự phòng rủi ro cho vay với dữ liệu Mối tương quan dương giữa dự phòng rủi ro 10 2004 Hasan và Wall của các ngân hàng thuộc 24 quốc gia tín dụng và tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. trong giai đoạn 1993-2000. Các nhân tố tác động đến nợ xấu của Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và tăng trưởng 11 sau NHTM ở Ấn Độ giai đoạn 1998- 2010 Dash và Kabra tín dụng tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu 2008. 91
3. Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 18 (2021) STT Đề tài nghiên cứu Năm Tác giả Kết quả nghiên cứu Quy mô lớn hơn sẽ có nợ xấu ít hơn, tăng Nghiên cứu các nhân tố tác động đến trưởng tín dụng nhiều sẽ dẫn tới nợ xấu 12 2002 Salas và Saurina nợ xấu của ngân hàng Tây Ban Nha. nhiều hơn. Mối tương quan nghịch chiều giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu. Nợ xấu có xu hướng gia tăng khi thất nghiệp Nghiên cứu về các khoản nợ xấu ở tăng cao, tỷ giá hối đoái mất giá, lạm phát 13 Trung, Đông và Đông Nam Âu 2013 Nir Klein cao, tốc độ tăng trưởng GDP giảm. Tỷ lệ vốn (CESEE) trong giai đoạn 1998–2011. vay trên tài sản và tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng làm cho nợ xấu cao hơn. Nghiên cứu về sự tác động của các Chất lượng tín dụng kém, quy mô ngân hàng yếu tố vĩ mô và yếu tố đặc thù ngân lớn, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp sẽ làm hàng đến nợ xấu của tất cả các NHTM 14 2005 A Ghosh tăng nợ xấu. Ngoài ra, sự tăng lên của lợi và tổ chức tiết kiệm trên 50 tiểu bang nhuận ngân hàng, tốc độ tăng trưởng GDP của Hoa Kỳ và Columbia trong giai làm giảm nợ xấu. đoạn 1984-2013. Nợ xấu và nhược điểm tài chính vĩ mô Sự suy thoái trong môi trường kinh tế vĩ mô trong nền kinh tế tiên tiến mẫu nghiên như tăng trưởng kinh tế suy giảm, tỷ lệ lạm 15 2011 Skusu cứu gồm 26 quốc gia tiên tiến trong phát tăng và tỷ lệ thất nghiệp tăng cao và giá giai đoạn 1998 – 2009. tài sản giảm sẽ phản ảnh nợ xấu sẽ tăng. Nghiên cứu kiểm tra các yếu tố ảnh Tăng trưởng tín dụng và quy mô của ngân Tehulu và cộng 16 hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân 2004 hàng có tác động ngược chiều và có ý nghĩa sự hàng thương mại Ethiopia. thống kê đến rủi ro tín dụng. Sự tác động quan trọng của các biến số kinh Nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ Sinkey và tế vĩ mô đối với tỷ lệ nợ xấu. Ngoài ra, kết 17 1991 lệ nợ xấu ở Hoa Kỳ. Greenwalt quả cũng tìm thấy quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản với nợ xấu. Các nghiên cứu trước đây ở trong nước Phân tích thực tiễn những yếu tố Phát hiện mối tương quan âm giữa tỷ lệ nợ Đỗ Quỳnh Anh quyết định nợ xấu tại 10 NHTM lớn xấu với tăng trưởng GDP; mối tương quan 18 2013 và Nguyễn Đức hoạt động trong giai đoạn 2005 – dương giữa tỷ lệ nợ xấu với tỷ lệ nợ xấu kỳ Hùng 2011. trước, tỷ lệ lạm phát, quy mô ngân hàng. Tăng trưởng kinh tế tác động tích cực làm Phân tích các yếu tố vĩ mô và vi mô Nguyễn Tuấn giảm nợ xấu, tăng trưởng tín dụng, ROE có 19 tác động đến các NHTM Việt Nam 2015 Kiệt và Đinh mối tương quan âm với tỉ lệ nợ xấu và quy giai đoạn 2007 – 2013. Hồng Phú mô ngân hàng tác động tiêu cực làm tăng nợ xấu. Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng Đào Thị Thanh Quy mô ngân hàng có ý nghĩa thống kê, thể 20 đến nợ xấu với mẫu 14 NHTM Việt 2013 Bình và Đỗ Vân hiện mối quan hệ đồng biến với nợ xấu. Nam từ 2008-2012 Anh Trần Trọng Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước, quy mô của ngân hàng Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu Phong, Trần và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản đều ảnh 21 của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2015 Văn Bằng và hưởng cùng chiều tới nợ xấu; còn tỷ lệ lạm 2007 - 2014. Nguyễn Song phát tăng lại làm giảm nợ xấu của ngân hàng. Phương Có mối tương quan âm giữa tỷ lệ nợ xấu với Nghiên cứu yếu tố vĩ mô và vi mô tác ROE, tốc độ tăng trưởng tín dụng, có mối Đoàn Thị Thanh 22 động đến nợ xấu tại các NHTM Việt 2015 tương quan dương giữa tỷ lệ nợ xấu với tỷ lệ Thủy Nam giai đoạn 2005-2014. thất nghiệp, lạm phát, quy mô ngân hàng và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng. ROE, lạm phát và tăng trưởng kinh tế có tác Phân tích yếu tố tác động đến nợ xấu Nguyễn Thị động ngược chiều đến nợ xấu, quy mô ngân 23 các NHTM Việt Nam giai đoạn 2007- 2015 Hồng Vinh hàng, tăng trưởng tín dụng, chủ sở hữu/tổng 2014 tài sản có tác động cùng chiều với nợ xấu. 92
4. Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 18 (2021) 2.2. Phát triển giả thuyết 2.2.1. Nhóm giả thuyết các nhân tố vĩ mô nghiệm cũng không thống nhất với nhau, trong khi Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP: Trong bài một số nghiên cứu cho thấy mối tương quan cùng nghiên cứu của Louzis và cộng sự (2010) giải thích chiều giữa nợ xấu và quy mô ngân hàng như A khi nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng mạnh mẽ, thu Ghosh (2005), Rajan & Dhal (2003), Đỗ Quỳnh nhập của các doanh nghiệp, các cá nhân tăng cao sẽ Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013), Đoàn Thị Thanh có thể cải thiện khả năng trả nợ, dẫn đến nợ xấu thấp Thủy (2015), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), hơn. Ngược lại, khi nền kinh tế suy thoái (chẳng hạn Nguyễn Tuấn Kiệt và Định Hồng Phú (2016). như tốc độ tăng trưởng kinh tế thấp hoặc âm), các Giả thiết H3: quy mô ngân hàng có mối tương hoạt động kinh tế nhìn chung sẽ suy giảm, thu nhập quan âm (-) với tỷ lệ nợ xấu. của doanh nghiệp và các cá nhân sẽ giảm theo, từ đó Tăng trưởng tín dụng: Theo giả thuyết chu kỳ làm giảm khả năng trả nợ của người đi vay, các ngân tín dụng đề cập đến mối quan hệ giữa tăng trưởng tín hàng sẽ không thu hồi được các khoản nợ đến hạn, dụng và nợ xấu, Keeton (1999) giải thích rằng các dẫn đến nợ xấu sẽ tăng cao. Với các bài nghiên cứu NHTM thường áp dụng chính sách tín dụng mở rộng khác như Salas và Suarina (2002), Rajan và Dhal trong thời kỳ tăng trưởng kinh tế và các tiêu chuẩn (2003), Jimenez và Saurina (2006), và Fofack cấp tín dụng thường được nới lỏng, từ đó dễ dẫn đến (2005), Khemraj và Pasha (2009) cũng chỉ ra bằng nợ xấu gia tăng. Ngược lại, các NHTM áp dụng chính chứng cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tốc sách tăng trưởng tín dụng thắt chặt trong giai đoạn độ tăng trưởng GDP và nợ xấu. kinh tế suy giảm, nợ xấu từ đó sẽ giảm. Đồng thời, Giả thuyết H1: tăng trưởng GDP có mối tương các nghiên cứu khác như Dash và Kabra (2010), quan âm (-) với tỷ lệ nợ xấu. Louzis và cộng sự (2010), Salas và Saurina (2002) Tỷ lệ lạm phát: Theo Nkusu (2011), Klein cũng cho thấy tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ (2013) lạm phát tăng sẽ làm giảm các khoản thu cùng chiều với nợ xấu. Trong khi mối quan hệ ngược nhập thực của khách hàng đi vay. Hơn thế nữa, khi chiều giữa tăng trưởng tín dụng và nọ xấu được tìm lãi suất cho vay là thả nổi thì ngân hàng có thể điều thấy trong các nghiên cứu của Dash và Kabra (2010), chỉnh lãi suất cho vay nhằm duy trì mức lãi suất thực Nir Klein (2013), Louzis và cộng sự (2010). để áp dụng cho các khách hàng. Từ đó, khả năng trả Giả thiết H4: tăng trưởng tín dụng có mối nợ của khách hàng bị hạn chế, kết quả là sẽ làm gia tương quan dương (+) với tỷ lệ nợ xấu tăng tỉ lệ nợ xấu đối với các NHTM. Ngoài ra, các Dự phòng rủi ro tín dụng: Theo nghiên cứu của nghiên cứu của Louzis và cộng sự (2010), Fojack Hasan và Wall (2004), Messai và Jouini (2013), đã (2005), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng phát hiện mối tương quan dương giữa dự phòng rủi (2013), Đoàn Thị Thanh Thủy (2015) cũng cho thấy ro khoản vay với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Theo kết quả về mối tương quan dương giữa tỷ lệ nợ xấu Messai và Jouini (2013), các ngân hàng trích lập dự và tỷ lệ lạm phát. phòng theo đánh giá mức độ rủi ro của các khoản tín Giả thiết H2: tỷ lệ lạm phát có mối tương quan dụng, nếu rủi ro càng cao thì trích lập dự phòng càng dương (+) với tỷ lệ nợ xấu. lớn. Nghiên cứu của Đoàn Thị Thanh Thủy (2015) 2.2.2. Nhóm giả thuyết các nhân tố vi mô thuộc đặc cũng có kết quả dự phòng rủi ro tín dụng cao sẽ làm thù ngân hàng NPL tăng cao. Quy mô ngân hàng: Theo Hu và các cộng sự Giả thiết H5: dự phòng rủi ro tín dụng có mối (2004), các ngân hàng có quy mô lớn sẽ có nguồn tương quan dương (+) với tỷ lệ nợ xấu. nhân lực dồi dào, có nhiều kinh nghiệm trong công Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản đề cập đến sự chấp tác xử lý và phân tích các vấn đề về sự lựa chọn đối nhận rủi ro của các ngân hàng đối với các khoản nợ nghịch và rủi ro đạo đức. Trong khi đó các ngân xấu. Các ngân hàng có tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản hàng có quy mô nhỏ không thể giải quyết tốt vấn đề cao có thể dẫn tới các khoản nợ xấu cao hơn. Các sự lựa chọn đối nghịch do thiếu năng lực và kinh nghiên cứu của Sinky và Greenwalt (1991); Dash và nghiệm để đánh giá chất lượng tín dụng của người Kabra (2010), nhóm tác giả Trần Trọng Phong và cs đi vay. Do đó có thể thấy được sự tương quan ngược (2015) đã tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ chiều giữa quy mô ngân hàng với nợ xấu của các cho vay trên tổng tài sản với nợ xấu. ngân hàng, đó cũng là kết quả được phát hiện bởi Giả thiết H6: tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có các nghiên cứu của Rajan & Dhal (2003), Salas và mối tương quan dương (+) với tỷ lệ nợ xấu. Saurina (2002), Louzis và cộng sự (2010), Tehulu – cộng sự (2014). Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu thực 93
5. Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 18 (2021) 3. Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu tỷ lệ lạm phát trong năm t, SIZEi,t: quy mô của ngân 3.1. Mô hình nghiên cứu hàng i trong năm t, LOANi,t: tốc độ tăng trưởng tín Căn cứ vào lý thuyết một số nhân tố tác động dụng của ngân hàng i trong năm t, LLPi,t: tỷ lệ dự đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM và quá trình lược phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng i trong năm t, khảo các bài nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài LAi,t: tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng i nước trước đây, nhóm tác giả xây dựng mô hình trong năm t, εi,t: các sai số ngẫu nhiên. nghiên cứu như sau: Do đó, dựa vào các nghiên cứu trước đây và NPLi,t = β0 + β1 GDPt + β2 INFt + β3SIZEi,t + β4 tình hình thực tiễn tại Việt Nam, trong bảng 2 nhóm LOANi,t + β5LLPi,t + β6 LAi,t+ εi,t tác giả sử dụng các biến phụ thuộc và kỳ vọng dấu Trong đó: trong mô hình nghiên cứu. NPLi,t: tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i trong năm t, GDPt: tốc độ tăng trưởng GDP trong năm t, INFt: Bảng 2 : Mô tả các biến được sử dụng trong mô hình nghiên cứu Kỳ vọng Tên biến Cách đo lường Nghiên cứu trước dấu Salas-Suarina (2002), Rajan-Dhal (2003), Jimenez- Saurina (2006), Fofack (2005), Khemraj-Pasha (2009), Tăng trưởng GDPt − GDPt − 1 Ahlem Selma Messai-Fathi Jouini (2013), Đỗ Quỳnh (-) GDP GDPt − 1 Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013) Nguyễn Tuấn Kiệt- Định Hồng Phú (2016), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Trần Trọng Phong – cộng sự (2015). Nkusu(2011), Klein (2013), Bruna Skarica (2013), Tỷ lệ lạm Được đo lường bằng chỉ số giá (+) Filip(2015), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng phát tiêu dùng (2013), Đoàn Thị Thanh Thủy (2015). Quy mô ngân Tehulu và cộng sự (2014), Salas và Saurina (2002), Hu Ln (Tổng tài sản) (-) hàng và cộng sự (2004), Louzis và cộng sự (2010). 퐿 푡 − 퐿 푡 − 1 Tăng trưởng Dash và Kabra (2010), N.Klein (2013), Louzis và cộng (+) tín dụng 퐿 푡 − 1 sự (2010). Dự phòng rủi ự ℎò푛𝑔 푡í푛 ụ푛𝑔 Hasan và Wall (2004), Messai và Jouini (2013), Đoàn (+) ro tín dụng ổ푛𝑔 ư 푛ợ Thị Thanh Thủy (2015). Tỷ lệ cho vay ư 푛ơ ℎ표 푣 Sinky và Greenwalt (1991); Dash và Kabra (2010), trên tổng tài (+) Trần Trọng Phong – cộng sự (2015) sản ổ푛𝑔 푡à𝑖 푠ả푛 3.2. Phương pháp nghiên cứu Mô hình nghiên cứu sử dụng phương pháp cứu sẽ tiếp tục xử lý bằng cách sử dụng phương nghiên cứu định lượng, sử dụng kỹ thuật hồi quy dữ pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả liệu bảng với số liệu của 25 Ngân hàng TMCP Việt thi (FGLS) để cho ra kết quả hồi quy chính xác hơn. Nam trong vòng 9 năm, giai đoạn từ năm 2011 – Số liệu về các biến kinh tế vĩ mô: Biến “tăng 2019. Kết quả nghiên cứu được ước lượng theo 3 trưởng GDP”, biến “tỷ lệ lạm phát” được thu thập mô hình gồm mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), từ dữ liệu công bố của Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF) và mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) và mô hình Ngân hàng thế giới (WB) cùng giai đoạn. hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM). Để kiểm tra Các biến đặc thù của ngân hàng được thu thập từ phương pháp hồi quy nào phù hợp nhất trong ba Báo cáo tài chính đã kiểm toán (gồm bảng cân đối phương pháp trên, nhóm tác giả sử dụng các kiểm kế toán, bảng kết quả hoạt động kinh doanh và định là Likelihood ratio– LR test, Lagrangian thuyết minh báo cáo tài chính) của 25 ngân hàng Multiplier (LM test, Breusch và Pagan, 1980) và TMCP đang hoạt động tại Việt Nam từ năm 2011 kiểm định Hausman (1978). Sau đó tiến hành thực đến năm 2019. Các báo cáo này được tổng hợp từ hiện các kiểm định cần thiết trên mô hình như kiểm các trang web chính thức của các NHTM và trang định đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan, kiểm báo điện tử Vietstock.vn. định phương sai thay đổi. Trong trường hợp nếu xảy Kết quả thống kê mô tả cho các biến được sử ra hiện tượng tự tương quan hay phương sai sai số dụng trong nghiên cứu được thể hiện ở bảng 3. thay đổi có khả năng làm sai lệch kết quả, nghiên 94
6. Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 18 (2021) Bảng 3: Thống kê mô tả giá trị các biến trong mô hình nghiên cứu Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max NPL 225 0,022 0,012 0,005 0,088 SIZE 225 18,509 1,115 16,502 21,122 LOAN 224 0,206 0,182 -0,299 1,082 LLP 225 0,013 0,004 0,007 0,028 LA 225 0,559 0,132 0,147 0,754 GDP 225 0,063 0,006 0,053 0,071 INF 225 0,057 0,051 0,006 0,187 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ phần mềm Stata 14 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận như LOAN, LA thì lớn hơn mức ý nghĩa 5%. Do đó, 4.1. Phân tích tương quan và lựa chọn mô hình không có sự tương quan giữa biến NPL với các biến hồi quy phù hợp LOAN và LA. Ngoài ra, hệ số Sig giữa các cặp biến Kennedy (2008) chỉ ra rằng hiện tượng đa cộng độc lập hầu hết bé hơn mức ý nghĩa 5%. Đồng thời, tuyến xuất hiện khi tương quan cao hơn 0,8 hay nhỏ không có cặp biến nào có giá trị tương quan lớn hơn hơn -0,8. Ngoài ra, hệ số tương quan chỉ có ý nghĩa 0,8 hay nhỏ hơn -0,8 do đó xảy ra hiện tượng đa khi và chỉ khi mức ý nghĩa quan sát Significant (Sig) cộng tuyến không nghiêm trọng, vì vậy không có nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Qua kết quả ở bảng 4 ta biến quan sát nào bị loại bỏ ra khỏi mô hình. thấy hệ số Sig giữa biến NPL với các biến độc lập Bảng 4: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến quan sát SIZE LOAN LLP LA GDP INF NPL SIZE 1,0000 LOAN -0,0187 1,0000 LLP 0,1336 -0,1385 1,0000 LA 0,2511 -0,0819 -0,2836 1,0000 GDP 0,2677 -0,0706 -0,3226 0,3708 1,0000 INF -0,2094 -0,1285* 0,1631 -0,3874 -0,3864 1,0000 NPL -0,2408 0,0275 0,4345 -0,1125* -0,3851 0,1701 1,0000 * p F= 0,0000 | t | [ 95% Conf. Interval ] SIZE -0.0023051 0.0024457 -0.94 0.347 -0.0071287 0.0025186 LOAN 0.0133228 0.0040137 3.32 0.001 0.0054064 0.0212392 LLP 1.385922 0.1893688 7.32 0.000 1.012424 1.75942 LA 0.009134 0.0084545 1.08 0.281 -0.0075411 0.0258092 GDP -0.3269133 0.1527396 -2.14 0.034 -0.6281663 -0.0256602 INF 0.0122547 0.0158046 0.78 0.439 -0.0189172 0.0434266 _cons 0.0585528 0.0402499 1.45 0.147 -0.0208334 0.1379389 sigma_u 0.00577375 sigma_e 0.00879176 rho 0.30132713 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(24, 193) = 3.35 Prob > F = 0.0000 *Trong đó: NPL: tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, SIZE: quy mô của ngân hàng, LOAN: tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng, LLP: tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng, LA: tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng GDP: tốc độ tăng trưởng GDP, INF: tỷ lệ lạm phát. Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata 14 95
7. Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 18 (2021) Nhóm tác giả chạy mô hình REM và sử dụng hợp. Dựa vào kết quả của bảng 6, ta thấy Prob > chibar2 phương pháp Breusch – Pargan test để kiểm định giữa = 0,0000 bé hơn mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ H0 chấp mô hình Pooled OLS và REM xem mô hình nào phù nhận H1: REM phù hợp hơn Pooled OLS. Bảng 6: Kết quả chạy kiểm định Breusch – Pargan test Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects NPL[Bank,t] = Xb + u[Bank] + e[Bank,t] Estimated results : Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 31.94 Prob > chibar2 = 0.0000 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata 14 Để lựa chọn giữa FEM và REM, nhóm tác giả FEM. Điều này có nghĩa là các nhân tố tác động đến sử dụng kiểm định Hausman. Kết quả ở bảng 7 cho tỷ lệ nợ xấu của các NHTM là được xác định một thấy: Prob> chi2 = 0,6121 lớn hơn mức ý nghĩa 5% cách ngẫu nhiên. nên chấp nhận H0, REM là mô hình phù hợp hơn Bảng 7: Kết quả kiểm định Hausman Coefficients (b) fem (B) rem (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. SIZE -0.0023051 -0.0032535 0.0009484 0.0022269 LOAN 0.0133228 0.0106112 0.0027115 0.0013509 LLP 1.385922 1.345296 0.0406262 0.0709692 LA 0.009134 0.0150613 -0.0059273 0.004827 GDP -0.3269133 -0.3412 0.0142867 0.0911493 INF 0.0122547 0.0127581 -0.0005034 0.007123 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B) ' [ ( V_b-V_B ) ^ (-1) ] (b-B) = 4.48 Prob>chi2 = 0.6121 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata 14 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Để kiểm kiểm tra mô hình có bị phương sai thay đổi. Kết quả tra mô hình có bị đa cộng tuyến, bài nghiên cứu sử ở bảng 8 cho thấy, với độ tin cậy là 95%, ta có Prob dụng lệnh Collin để kiểm tra hiện tượng đa cộng > chibar2 = 0,0000 bé hơn 5% (mức ý nghĩa) nên tuyến của mô hình. Dựa vào chỉ số phóng đại bác bỏ H0, chấp nhận H1 mô hình phát hiện phương phương sai (Variance Inflation Factor – VIF), khi hệ sai thay đổi. số VIF trong khoảng từ 2 đến 10 sẽ có ít khả năng Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Nhóm tác xảy ra đa cộng tuyến. Nếu hệ số VIF>10 sẽ xảy ra giả sử dụng kiểm định Wooldridge (2002) để kiểm hiện tượng đa cộng tuyến. Dựa vào kết quả bảng 8, tra mô hình có bị tự tương quan. Kết quả ở bảng 8 tất cả hệ số VIF của các biến đều bé hơn 2. Như vậy cho thấy với độ tịn cậy là 95%, ta có Prob > F = mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. 0,0232 bé hơn 5% (mức ý nghĩa) nên bác bỏ H0, Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi: Bài chấp nhận H1 mô hình có tự tương quan bậc nhất. nghiên cứu sử dụng kiểm định Breusch - pagan để Bảng 8: Bảng tóm tắt kết quả của các kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan Kiểm định hiện Kiểm định phương sai thay đổi Kiểm định hiện tượng tự tương quan tượng đa cộng tuyến Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random ffects Wooldridge test for autocorrelation in panel Variable VIF NPL[Bank,t] = Xb + u[Bank] + e[Bank,t] data. NPL 1.54 Test: Var(u) = 0 H0: no first-order autocorrelation. SIZE 1.39 chibar2(01) = 31.94 F(1, 24) = 5.878 LOAN 1.11 Prob > chibar2 = 0.0000 Prob > F = 0.0232 LLP 1.69 LA 1.48 GDP 1.51 INF 1.36 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata 14 96
8. Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 18 (2021) Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, nghĩa là 10%. Trong thực tế với giá trị p | z | SIZE -0,0034558 0,0004947 0,000 LOAN 0,0042155 0,0023033 0,067 LLP 1,162332 0,1192733 0,000 LA 0,0155676 0,004628 0,001 GDP -0,2575933 0,0737747 0,000 INF 0,015194 0,0089464 0,089 NPL 0,0756877 0,0093475 0,000 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ phần mềm Stata 14 Sau khi khắc phục hiện tương phương sai hộ gia đình tăng sẽ khiến họ tiêu dùng nhiều hơn, thay đổi và tự tương quan, với mức ý nghĩa 5% ta tạo điều kiện cho các doanh nghiệp hoạt động có có kết quả hồi quy theo FGLS được trình bày ở hiệu quả, doanh thu tăng cao từ đó khả năng thanh bảng 10, nhóm tác giả có mô hình như sau: toán các khoản nợ dễ dàng hơn. Ngược lại, khi nền NPL = 0,0756877 – 0,2575993 GDP – kinh tế kém phát triển, thu nhập của cá nhân, hộ 0,0034558 SIZE + 1,162332 LLP + 0,0155676 gia đình giảm nhu cầu sẽ giảm theo, từ đó hoạt LA động kinh doanh của các doanh nghiệp cũng bị Thông qua mô hình nghiên cứu trên, ta thấy: đình trệ, doanh thu sẽ bị giảm dẫn đến việc trả nợ Tốc độ tăng trưởng GDP có mối tương quan trở nên khó khăn. âm với NPL ở mức ý nghĩa 1%. Trong điều kiện Quy mô ngân hàng có mối tương quan ngược các yếu tố khác không thay đổi, tốc độ tăng trưởng chiều với NPL ở mức ý nghĩa 1%. Trong điều kiện GDP tăng (giảm) 1 đơn vị, NPL của ngân hàng sẽ các yếu tố khác không thay đổi, quy mô ngân hàng giảm (tăng) 0,2575993 đơn vị. Đây là biến có tác tăng (giảm) 1 đơn vị, NPL của ngân hàng sẽ giảm động mạnh trong mô hình nghiên cứu. Kết quả (tăng) 0,0034558 đơn vị. Điều này hoàn toàn phù nghiên cứu hoàn toàn phù hợp với giả thuyết H1 hợp với giả thuyết H3 của nhóm tác giả đưa ra đồng mà nhóm tác giả đưa ra đồng thời phù hợp với các thời phù hợp với các nghiên cứu trước đây của nghiên cứu của Louzis- cộng sự (2010), Jimenez Tehulu và cộng sự (2014), Salas và Saurina (2002), và Saurina (2006), và Fofack (2005), Khemraj và Hu và cộng sự (2004), Louzis và cộng sự (2010). Pasha (2009), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Trong giai đoạn nghiên cứu, hầu hết quy mô của Hùng (2013). Đồng thời, điều này hoàn toàn phù các NHTM đều gia tăng qua các năm, với quy mô hợp với thực tiễn Việt Nam, nhìn chung tỷ lệ nợ được mở rộng, hệ thống quản lí rủi ro và trình độ xấu cuả các NHTM gia tăng trong giai đoạn 2011- chuyên môn của cán bộ nhân viên được nâng cao, 2013 là khi tốc tăng trưởng GDP ở mức thấp nhất. đồng thời với quy mô lớn các ngân hàng có thể lựa Khi nền kinh tế tăng trưởng, thu nhập của cá nhân, 97
9. Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 18 (2021) chọn các danh mục cho vay ít rủi ro hơn từ đó có thấp. Tuy nhiên, trên thực tế các doanh nghiệp lớn thể hạn chế nợ xấu. ở Việt Nam luôn được dễ dàng tiếp cận các khoản Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) có mối tương vay tại các ngân hàng có quy mô lớn, dựa vào uy quan dương với NPL ở mức ý nghĩa 1%. Khi các tín, hiệu quả hoạt động tốt của doanh nghiệp, ngân yếu tố khác không đổi, dự phòng rủi ro tín dụng hàng thường đơn giản hóa quy trình cho vay. Do tăng (giảm) 1 đơn vị, NPL của ngân hàng sẽ tăng đó, ngân hàng đòi hỏi có đội ngũ cán bộ có kinh (giảm) 1,162332 đơn vị. Điều này phù hợp với giả nghiệm trong việc thẩm định, đồng thời phải có thuyết H5 mà nhóm tác giả đưa ra, đồng thời phù phẩm chất đạo đức tốt, tinh thần trách nhiệm cao hợp với các nghiên cứu của của Hasan và Wall trong công việc. Định kỳ các ngân hàng nên tổ chức (2004), Messai và Jouini (2013), Đoàn Thị Thanh thi nghiệp vụ cho toàn bộ cán bộ nhân viên để bổ Thủy (2015). sung và củng cố thêm kiến thức chuyên môn. Tỷ lệ cho vay trên tổng tài (LA) có mối tương Thứ hai, với kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan dương với NPL ở mức ý nghĩa là 1%. Khi tương quan dương giữa dự phòng rủi ro tín dụng các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ cho vay trên tổng và tỷ lệ nợ xấu. Nghĩa là, nếu ngân hàng trích lập tài sản tăng (giảm) 1 đơn vị, NPL của ngân hàng dự phòng càng nhiều thì nợ xấu ngân hàng càng sẽ tăng (giảm) 0,0155676 đơn vị. Kết quả phù hợp cao, hơn thế nữa chi phí dự phòng rủi ro sẽ làm với giả thuyết H6 mà nhóm tác giả đưa ra và đồng giảm lợi nhuận của ngân hàng. Các NHTM cần ưu thời phù hợp với các nghiên cứu của Sinky và tiên các khoản vay có TSĐB, giá trị TSĐB càng Greenwalt (1991); Dash và Kabra (2010), nhóm lớn thì chi phí dự phòng cần trích lập cho các tác giả Trần Trọng Phong và cs (2015). Khi dư nợ nhóm nợ sẽ giảm xuống, từ đó khả năng kiểm soát cho vay chiếm tỉ lệ càng cao trong tổng tài sản rủi ro tín dụng sẽ có hiệu quả hơn. phản ánh được NPL của các NHTM sẽ tăng. Thứ ba, theo kết quả nghiên cứu, tỷ lệ cho vay 5. Kết luận và hàm ý chính sách trên tổng tài sản có mối tương quan dương với tỷ lệ 5.1. Kết luận nợ xấu. Nghĩa là tỷ lệ này càng cao thì nợ xấu sẽ Dựa trên các lý thuyết về nợ xấu và các tăng, tuy nhiên, hoạt động cho vay là hoạt động kinh nghiên cứu trong và ngoài nước về các nhân tố tác doanh chủ yếu của ngân hàng để có thể hạn chế nợ động đến nợ xấu của các NHTM, bài nghiên cứu xấu các NHTM cần chú trọng đến ngành nghề cho đã cho thấy một số nhân tố tác động đến nợ xấu vay. Các ngân hàng cân nhắc và cho vay phù hợp cũng như chiều hướng và mức độ tác động của với các ngành nghề kinh doanh, bởi vì mỗi ngành những nhân tố này. nghề sẽ phát triển và phù hợp với từng giai đoạn của Với 6 nhân tố nhóm tác giả đưa vào mô hình nền kinh tế. Bên cạnh đó, ngoài hoạt động cho vay nghiên cứu, kết quả cho thấy có 4 nhân tố tác động truyền thống thì các NHTM có thể phát triển các đến nợ xấu của ngân hàng. Theo đó một biến vĩ mô hoạt động cung ứng dịch vụ thanh toán nhằm đa là tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều dạng hóa các nguồn thu nhập của ngân hàng. đến tỷ lệ nợ xấu, ba biến đặc thù bao gồm quy mô Thứ tư, theo kết quả nghiên cứu, tốc độ tăng ngân hàng tác động ngược chiều, dự phòng rủi ro trưởng GDP tác động mạnh mẽ đến nợ xấu của các tín dụng và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tác động NHTM với mối tương quan ngược chiều. Theo đó, cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Từ kết quả đạt được, Chính phủ cũng như NHNN cần chú trọng đến việc nhóm tác giả đã trả lời hai câu hỏi được đặt ra, có quản lý nợ xấu của các NHTM bằng cách sử dụng thể khẳng định nhóm nhân tố vĩ mô (cụ thể là tốc linh hoạt các công cụ của chính sách tài khóa và độ tăng trưởng GDP) và nhóm các nhân tố đặc thù chính sách tiền tệ nhằm điều tiết nền kinh tế. Nền của ngân hàng (quy mô ngân hàng, dự phòng tín kinh tế tăng trưởng tốt góp phần nâng cao chất lượng dụng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản) có ảnh hưởng các khoản vay sẽ hạn chế nợ xấu của các NHTM. đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam. Ngoài ra, nâng cao và phát huy vai trò của 5.2. Hàm ý chính sách VAMC (công ty quản lý tài sản của các TCTD Thứ nhất, theo kết quả nghiên cứu cho thấy, Việt Nam) trong việc xử lý nợ xấu quy mô của ngân hàng càng lớn tỷ lệ nợ xấu càng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Ahlem Selma Messai and Fathi Jouini. (2013). Micro and Macro Determinants of Non-performing Loan. International Journal of Economics and Financial Issues, Econjournals, vol. 3(4), pages 852-860. [2]. A Ghosh. (2005). Banking-industry specific and regional economic determinants of non-performing loans: Evidence from US states. Journal of Financial Stability, volume 20, October 2015, pages 93-104. [3]. Bofondi, M and Ropele, T. (2011). Macroeconomic Determinants of Bad Loans: Evidence from Italian Banks, Occasional Papers, 89. 98
10. Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 18 (2021) [4]. Bruna Skarica. (2014). Determinants of non-performing loans in Central and Eastern European countries. Econpapers.repec.org, pages 27-59. [5]. Dash, M. and Kabra, G. (2010). The determinants of non-performing assets in Indian comercail bank. An econometric study. Middle Eastern Finance and Economics, 7:94-106. [6]. Đỗ Quỳnh Anh, Nguyễn Đức Hùng. (2013). Phân tích thực tiễn về yếu tố quyết định nợ xấu tại các ngân hàng, Chuỗi Seminar nghiên cứu kinh tế và chính sách. [7]. Đào Thị Thanh Bình và Đỗ Vân Anh (2013), Phân tích các yếu tố vĩ mô và vi mô tác động đến các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008 – 2012. [8]. Đoàn Thị Thanh Thủy. (2015). Phân tích các yếu tố vĩ mô và vi mô tác động đến các NHTM Việt Nam giai đoạn 2005 – 2014. [9]. Fojack, H. (2005). Non-perfoeming loans in sub-Saharan Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implications. World Bank Policy Research Working, Papern ° 3769. [10]. Garcia-Marco, T. and Robles-Fernandez, M. D. (2008). Risk-taking Behaviour and Ownership in the Banking Industry: The Spanish Evidence. Journal of Economics and Business, 60(4), 332-354. [11]. Hu, J., Yang, Li., and Yung-Ho, C. (2004). Ownership and non-performing loans: evidence from Taiwan’s banks. The Developing Economies, 42(3), 405-420. [12]. Jimenez, G. and Saurina J. (2006). Credit cycles, credit risk and prudential regulation. International Journal of Central Banking, 2(2), 65-98. [13]. Keeton. (1999). Does faster loan growth lead to higher loan losses? Federal Reserve Bank of Kansas City, vol. 84(Q II), 57-75. [14]. Khemraj, T. and Pasha, S. (2009). The determinants of non-performing loans: An econometric case study of Guyana. The Caribbean Centre for Banking and Finance Biannual Conference on Banking and Finance, St. Augustine, Trinidad. [15]. Klein, N. (2013). Non-Performing Loans in CESEE: Determinants and Impact on Macroeconomic Performance. IMF Working Paper, WP/13/72. [16ư. Louzis, D., Vouldis, A. and Metaxas, V. (2012). Macroeconomic and bank-specific determinants of nonperforming loans in Greece: a comparative study of mortgage, business andconsumer loan portfolios. Journal of Banking and Finance, 36 (4), 1012-1027. [17]. Messai, A. S and Jouini, F. (2013). Micro and Macro Determinants of Non - Performing Loans. International Journal of Economics and Financial Issues, Vol.3, No.4, 852-860. [18]. Nguyễn Thị Hồng Vinh và cs (2018). Nghiên cứu tác động của các yếu tố vĩ mô và đặc thù ngân hàng đến nợ xấu: Bằng chứng thực nghiệm của các NHTM Đông Nam Á giai đoạn 2010-2015. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, 29(7), 37-51. [19]. Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hồng Phú. (2015). Phân tích các yếu tố vĩ mô và vi mô tác động đến các NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 - 2013. Tạp chí Kinh tế & Phát triển Đại học Kinh tế Quốc dân, số 229, 9-16. [20]. Rafikul, I. & Selim, A. (2014). Do managers and employees perceive motivating factors differently in Malaysia?. International Islamic University Malaysia. [21]. Pavar, M.R.F, Allameh, S.M., & Ansari, R. (2013). Effect of Quality of Work Life on Organizational Commitment by SEM (Case Study: OICO Company). International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 3, 135-144. [22]. Pei, Y.L. (2007). The correlation between management and employee motivation in Sasol Polyrolene business. University of Pretoria, South Africa. Thông tin tác giả: 1. Nguyễn Thị Hồng Ánh Ngày nhận bài: 28/4/2021 - Đơn vị công tác: Khoa TC – NH - Trường ĐH Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh Ngày nhận bản sửa: 17/5/2021 - Địa chỉ email: nguyenthihonganh@iuh.edu.vn Ngày duyệt đăng: 30/05/2021 2. Phan Phạm Bảo Hân - Đơn vị công tác: Khoa TC – NH - Trường ĐH Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 3. Đậu Như Mây - Đơn vị công tác: Khoa TC – NH - Trường ĐH Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 4. Trần Thị Nhật Tiên - Đơn vị công tác: Khoa TC – NH - Trường ĐH Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 99