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

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

1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP Tạp chí Khoa học số 35 (12-2018) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM y Nguyễn Thành Đạt(*) Tĩm tắt Nghiên cứu phân tích số liệu của 23 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam từ năm 2009 - 2017, để kiểm định tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần. Sử dụng phương pháp hồi quy tác động cố định (FE) và tác động ngẫu nhiên (RE). Nghiên cứu thấy rằng tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng ở năm trước càng cao sẽ làm cho tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng hiện tại càng gia tăng. Đồng thời, ngân hàng cĩ chi phí trích lập dự phịng càng cao thì nợ xấu càng cao. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số ý kiến nhằm cải thiện tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần. Từ khĩa: Đặc điểm ngân hàng, kinh tế vĩ mơ, nợ xấu, phương pháp FE và RE. 1. Đặt vấn đề Việt Nam, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng Hệ thống ngân hàng đĩng vai trị quan trọng thương mại là dưới 3% tổng dư nợ, đã đạt yêu cầu đối với sự phát triển của nền kinh tế, là cầu nối cho mà Chính phủ đặt ra. Tuy nhiên, việc xử lý nợ xấu vốn được luân chuyển từ nơi thừa vốn đến nơi cĩ chưa cĩ nhiều triển vọng, chỉ giảm nhẹ từ 2,9% nhu cầu sử dụng. Do đĩ, sự ổn định của ngành ngân năm 2015 xuống 2,8%. Dù tiếp tục giảm nhẹ và hàng được xem là yếu tố then chốt đối với sự phát một lượng lớn nợ được xử lý nhưng Ủy ban Giám triển của nền kinh tế. Tuy nhiên, trong thời gian gần sát Tài chính Quốc gia đánh giá, nợ xấu chờ xử lý đây, các ngân hàng trở nên thận trọng hơn trong và nợ xấu tiềm ẩn trong tái cơ cấu vẫn lớn. Sang cơng tác cho vay do vấn đề nợ xấu. Hoạt động cho năm 2017, nợ xấu lại cĩ xu hướng tăng. Xuất phát vay mang đến rủi ro tín dụng cho ngân hàng được từ thực tiễn về nợ xấu của ngân hàng Việt Nam và xem là rủi ro nghiêm trọng nhất khi mà các khoản ảnh hưởng của nợ xấu đối với ngành ngân hàng, đối nợ xấu trực tiếp làm giảm lợi nhuận của ngân hàng với nền kinh tế, bài nghiên cứu này phân tích tác và hiệu quả hoạt động trong dài hạn. Khi nợ xấu gia động của các yếu tố kinh tế vĩ mơ và đặc điểm ngân tăng lên một cách đáng kể trong danh mục cho vay hàng đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương của ngân hàng thì sẽ gây ra các ảnh hưởng nghiêm mại cổ phần (NHTMCP). Với kỳ vọng từ kết quả trọng đối với quá trình hoạt động kinh doanh của nghiên cứu, tác giả đề xuất một số ý kiến nhằm cải ngân hàng. Một mức nợ xấu càng cao cho thấy sự thiện tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam. tồn tại của các hạn chế tài chính và sự ảnh hưởng Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng “việc mở rộng đến hoạt động quản lý ngân hàng và cơ quan quản tín dụng cũng là một nguyên nhân gây ra nợ xấu lý. Nợ xấu cịn ảnh hưởng đáng kể đến các chức cao, do việc kiểm tra và lựa chọn người vay kém năng của ngân hàng thơng qua sự suy yếu tài sản chất lượng” [4]. Golden và cộng sự đã kết luận ngân hàng và sự suy giảm trong thu nhập khi các rằng, “thơng tin tín dụng cĩ ảnh hưởng đến việc khoản nợ khơng thu hồi được ngày càng lớn. Việc ra quyết định cho vay của ngân hàng, nghĩa là, giải quyết các khoản nợ xấu thường được xử lý bởi nếu ngân hàng cĩ nhiều thơng tin hơn về khách các doanh nghiệp quản lý tài sản được lập ra dưới hàng, chất lượng thơng tin tốt sẽ giúp giảm rủi ro sự quản lý của nhà nước. Nhiệm vụ chính của các tín dụng, từ đĩ giảm các khoản nợ xấu của ngân doanh nghiệp này là tiếp nhận và xử lý các khoản hàng” [2]. “Nghiên cứu yếu tố quyết định cho vay nợ xấu của các tổ chức tài chính. Hậu quả là nguồn của ngân hàng thương mại Tây Ban Nha, bằng cách thu ngân sách của chính phủ sẽ bị giảm, việc xử sử dụng một mơ hình dữ liệu bảng trong giai đoạn lý nợ xấu của các ngân hàng sẽ chiếm từ 10% đến 1985- 1997” [10]. Phát hiện của nghiên cứu này là 20% tổng GDP của quốc gia. Trong năm 2016 tại sự thay đổi trong nợ xấu của các ngân hàng được giải thích bởi các yếu tố như: Tăng trưởng GDP, (*) Trường Đại học Kiên Giang. mở rộng tín dụng, kích thước ngân hàng, tỷ lệ vốn 25
2. TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP Tạp chí Khoa học số 35 (12-2018) và sức mạnh thị trường. Trong quá trình nghiên cứu nợ xấu theo các khoản vay của hệ thống ngân cứu các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu của các hàng ở Hy lạp đã chỉ ra rằng, “lãi suất cho vay cĩ NHTM ở châu Âu, “cũng đã phát hiện tốc độ tăng tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân trưởng tín dụng (credit growth) và nợ xấu cĩ mối hàng, các tác giả cũng chỉ ra rằng cĩ thể nhìn vào tương quan thuận” [2]. Nghiên cứu về các yếu tố hiệu quả hoạt động của ngân hàng, thơng qua ROA ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân và ROE, để đánh giá xu hướng nợ xấu trong tương hàng tại 16 quốc gia thuộc vùng cận Sahara từ năm lai vì chúng cĩ tương quan nghịch với nợ xấu” [6]. 1993 - 2002, “đã chứng minh rằng, ROE cĩ tác Qua lược khảo các nghiên cứu trước làm nền tảng, động trái chiều đến nợ xấu” [1]. Nghiên cứu về rủi nghiên cứu này tiếp cận cả khía cạnh yếu tố vĩ mơ ro của hệ thống ngân hàng ở Italia trong giai đoạn và yếu tố nội bộ tác động đến nợ xấu của các ngân từ 1985-2002, “đã chỉ ra mối tương quan thuận hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2009-2017. giữa nợ xấu với tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng” 2. Phương pháp nghiên cứu [7]. Louzis, Vouldis và Metaxas (2010) nghiên 2.1. Cơ sở chọn biến nghiên cứu Bảng 1. Cơ sở chọn biến TÊN BIẾN MƠ TẢ CƠNG THỨCDẤU TÁC ĐỘNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC Suất sinh lời trên vốn Lợi nhuận sau thuế/ ROE - [5] chủ sở hữu vốn chủ sở hữu (%) Lợi nhuận dự phịng LnRISK Dự phịng rủi ro + [7] rủi ro tín dụng Lợi nhuận tổng tài LnASSETS Tổng tài sản - [3], [10] sản của ngân hàng AGENT_ Số nhân viên/chi BRANCH Nhân viên-chi nhánh nhánh (người/chi + [10] nhánh) INTEREST Lãi suất cơ bản Lãi suất cơ bản (%) + [6] Chỉ số xếp hạng Ứng dụng cơng nghệ ICT ứng dụng cơng nghệ - [2] của ngân hàng trong ngân hàng Tốc độ tăng trưởng GDP Tốc độ tăng trưởng - [1], [4], [5], [10] (%) INF Tỷ lệ lạm phát Tỷ lệ lạm phát (%) +,- [1], [9] UNEMPLOY Tỷ lệ thất nghiệpTỷ lệ thất nghiệp (%) + [6] Nguồn: tác giả tổng hợp. 2.2. Mơ hình nghiên cứu đủ báo cáo tài chính cũng như số liệu về nợ xấu Mơ hình nghiên cứu được đề xuất dựa theo cơ của ngân hàng trong giai đoạn xem xét, t là thời sở lý luận và đặc thù của các ngân hàng thương mại gian của các ngân hàng được tính bằng năm. Mơ Việt Nam, cũng như tính phù hợp của dữ liệu thu hình nghiên cứu chi tiết như sau: thập được. Mơ hình nghiên cứu cĩ dạng như sau: NPLit=+ςα it12 ROE it + α LnRISK it + α 3 LnASSETS it + α 4 AGENT− BRANCH it + α 5 INTEREST it ++ααICT GDP + αα INF + UNEMPLOY + ε. 67it it 89 it it it πςαχεit=+ it j it + it . NPL: Bad debt (%) - biến phụ thuộc. Tỷ lệ nợ Trong đĩ, π là biến phụ thuộc được đo lường xấu của các ngân hàng được nêu trong báo cáo tài bằng tỷ số NPL, ς là hệ số chặn, α là hệ số hồi quy, chính (đã kiểm tốn) hằng năm. χ đại diện cho các biến đặc trưng bên trong ngân 2.3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu hàng. Kí hiệu i đại diện cho thứ tự các ngân hàng Mẫu nghiên cứu sau khi đã loại trừ ra các ngân sau khi loại trừ các NHTMCP khơng cơng bố đầy hàng khơng cơng bố đầy đủ và các ngân hàng đã 26
3. TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP Tạp chí Khoa học số 35 (12-2018) sáp nhập, thì mẫu nghiên cứu cuối cùng, bao gồm Kỹ thuật hồi quy bảng được sử dụng để phân 23 ngân hàng với tổng cộng 207 quan sát theo năm tích tác động của các biến đối với NPL. Trong cho dữ liệu bảng trong 9 năm từ 2009-2017. Dữ liệu nghiên cứu này tác giả sẽ lần lượt thực hiện hồi nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính, bảng quy mơ hình tác động cố định FE, và mơ hình tác cân đối kế tốn, bảng thuyết minh của các ngân động ngẫu nhiên RE. Tiếp theo dùng kiểm định hàng thương mại Việt Nam từ 2009 - 2017. Chỉ số Hausman giúp lựa chọn giữa mơ hình FE và RE, GDP, lạm phát, thất nghiệp được thu thập từ báo cáo nếu giá trị Prob của kiểm định Hausman > α = 0,05 của Tổng cục thống kê. Chỉ số lãi suất cơ bản được thì bác bỏ giả thuyết H0 tức mơ hình RE phù hợp, thu thập từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Riêng ngược lại thì FE phù hợp. chỉ số ICT thu thập từ hiệp hội tin học Việt Nam. 3. Kết quả nghiên cứu Bảng 2. Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình Variable Obs Mean Std.Dev Min Max NPL 207 2,298599 0,984497 0,62 8,4 ROE 207 9,591787 6,869601 0,07 28,79 RISK 207 921,7571 2354,093 1,073 14847 ASSETS 207 215,7449 682,3497 7,478 9467,212 AGENTBRANCH 207 34,94216 30,05503 2,42 143,55 ICT 207 7,463768 7,163648 0 26 GDP 207 6,037778 0,5913412 5,25 6,81 INTEREST 207 8,77778 0,6300631 7 9 INF 207 6,447053 5,154854 0,6 18,13 UNEMPLOY 207 2,352222 0,304925 1,99 2,9 Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata. Kết quả Bảng 1 cho thấy tỷ lệ nợ xấu (NPL) bình là 2,29%. Tỷ lệ nợ xấu nhỏ nhất là 0,62% và của các ngân hàng từ 2009-2017 cĩ giá trị trung cao nhất là 8,4%, độ lệch chuẩn là 0,98%. Bảng 3. Kết quả phân tích hồi quy MODEL REGRESSION INDEPENDENT FE RE VARIABLES Coef. Sta.Err Coef. Sta.Err ROE -0,0450052 0,013763 -0,0374028 0,0100469 RISK 0,0000338 0,0000564 0,0000861 0,0000396 ASSETS -0,0001342 0,0000962 -0,0001181 0,0000879 AGENT-BRANCH -0,0065715 0,0075796 -0,0059537* 0,0030687 ICT -0,0029455 0,0101666 -0,0173229* 0,0089533 GDP -0,7930547 0,178008 -0,7933395 0,174301 INTEREST 0,3864402* 0,2097428 0,4093099 0,2074231 INF 0,0102158 0,0160136 0,0024208 0,0152348 UNEMPLOY 0,0400027 0,4135736 0,0329578 0,4114247 Number of obs 207 207 R-squared 0,3558 0,3432 Prob>F 0,0000 0,0000 Mức ý nghĩa: *: P<0,1; : P<0,05; : P<0,01. Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata. 27
4. TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP Tạp chí Khoa học số 35 (12-2018) ROE cĩ giá trị trung bình là 9,5%, độ lệch Kết quả phân tích hồi quy biến phụ thuộc (tỷ chuẩn 6,86%, giá trị lớn nhất là 28,79% và nhỏ lệ nợ xấu (%) NPL) theo các biến độc lập bằng nhất là 0,07%. Risk cĩ giá trị cao nhất là 1,48% phương pháp ước lượng FE, RE. và thấp nhất là 1,07%. Assets cĩ giá trị trung bình Từ kết quả hồi quy FE, RE thì ta thấy các là 215,74, độ lệch chuẩn 682,34, giá trị lớn nhất là biến ROE, GDP, INTEREST luơn cĩ tác động 9467,2 và thấp nhất 7,478. AgentBranch cĩ giá trị đến NPL. Mơ hình hồi quy đều cĩ ý nghĩa thống trung bình là 35, độ lệch chuẩn 30,1 và giá trị thấp kê và cĩ R-square từ 34% trở lên. Kiểm định nhất 2,42 và cao nhất 143,6. Ict cĩ giá trị trung bình Hausman để lựa chọn giữa mơ hình FE và RE, là 7,46, độ lệch chuẩn 7,16 và giá trị thấp nhất là kết quả kiểm định cho ra giá trị Prob > Chi 2 = 0 và cao nhất là 26. Bên cạnh đĩ GDP cĩ giá trị 0,2410 > = 0,05. Nên ta bác bỏ giả thuyết H0, trung bình 6,03%, giá trị thấp nhất là 5,25% và cao mơ hình RE phù hợp hơn FE. Kiểm định Breusch nhất là 6,81% với độ lệch chuẩn là 0,5%. Lãi suất - Pagan cho mơ hình RE cho kết quả Prob > Chi cĩ giá trị trung bình là 8,7%, giá trị nhỏ nhất là 7% 2 = 1,000 > = 0,05 nên mơ hình khơng cĩ xảy và lớn nhất là 9% với độ lệch chuẩn là 0,63%. Lạm ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Đồng phát cĩ giá trị trung bình 6,44%, giá trị thấp nhất thời kiểm định tự tương quan theo Worldridge 0,6% và cao nhất là 18,13%, độ lệch chuẩn 5,15%. cho Prob > Chi 2 = 0,0634 > = 0,05 nên mơ hình Thất nghiệp cĩ giá trị trung bình là 2,35%, tỷ lệ khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan. Kiểm thất nghiệp thấp nhất 1,99% và cao nhất là 2,9%. định đa cộng tuyến bằng ma trận tương quan. Bảng 4. Ma trận tự tương quan giữa các biến Nguồn: tác giả tính tổng hợp từ phần mềm Stata. “Hệ số tương quan giữa các cặp biến khơng động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân cĩ trường hợp nào vượt quá 0,8” [8]. “Độ lớn của hàng trong mẫu nghiên cứu ở mức ý nghĩa 5%, ta các hệ số tương quan chỉ ra rằng khả năng xuất hiện cĩ thể giải thích cho việc trích lập dự phịng cao thì đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy là thấp” [8]. lượng vốn lớn bị giữ lại khơng đưa vào thị trường. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình, giá trị kiểm Dự phịng rủi ro được hạch tốn đưa vào chi phí định F cho kết quả Prob (F-statistic) = 0,000 < = hoạt động để đề phịng những rủi ro. Cho nên các 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả ngân hàng trích lập dự phịng càng cao thì nợ xấu thuyết H1 mơ hình nghiên cứu là phù hợp. Các biến của ngân hàng càng lớn. độc lập giải thích được khoảng 34,32% cho sự biến Roe cũng cho thấy mối quan hệ ngược chiều thiên của NPL. Như vậy mơ hình khơng cĩ khuyết với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng trong mẫu tật đảm bảo độ tin cậy cao. nghiên cứu ở mức ý nghĩa 1%. Các ngân hàng càng 4. Kết luận và giải pháp cĩ lợi nhuận cao sẽ ít cĩ động cơ tham gia vào các 4.1. Kết luận hoạt động rủi ro bởi các ngân hàng này ít bị áp lực Phân tích kết quả cho thấy, tại Việt Nam chi việc tạo ra lợi nhuận. Đồng thời các ngân hàng cĩ phí trích lập dự phịng rủi ro tín dụng thể hiện tác lợi nhuận càng cao thì sẽ cĩ cơ hội để lựa chọn ra 28
5. TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP Tạp chí Khoa học số 35 (12-2018) các khách hàng cĩ khả năng tài chính tốt và rủi ro cùng chiều với nợ xấu. Kết quả này cho thấy khi thấp. Do đĩ, khi lợi nhuận của các ngân hàng gia lãi suất tăng lên sẽ dẫn đến việc trả nợ của người đi tăng, xác suất mà các nhà quản trị ngân hàng tham vay sẽ khĩ khăn. Điều này dẫn đến mất khả năng gia vào các dự án đầu tư rủi ro khơng nhiều, các trả nợ của người đi vay và nợ xấu sẽ gia tăng. khoản vay của ngân hàng chuyển sang nợ xấu cũng Bên cạnh đĩ các yếu tố vĩ mơ khác như lạm giảm tương ứng. phát và thất nghiệp trong bài nghiên cứu khơng cho Nhân viên chi nhánh cĩ mối quan hệ ngược thấy cĩ mức ý nghĩa thống kê. chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng với mức 4.2. Giải pháp ý nghĩa 10%. Điều này trái với kỳ vọng của Salas Các ngân hàng thương mại cĩ thể kiểm sốt và Saurina (2002), nhưng cũng cĩ thể giải thích nợ xấu thơng qua việc quản lí nhiều cách khác rằng việc các ngân hàng gia tăng chi nhánh và nhân nhau như trích lập dự phịng rủi ro theo đúng quy viên sẽ giúp ngân hàng quản lý được tốt hơn, từ định, sử dụng hiệu quả thơng tin tín dụng để cĩ thể đĩ hạn chế được những sai sĩt tiêu cực gĩp phần kiểm sốt được những rủi ro, từ đĩ gĩp phần đưa làm giảm nợ xấu. ra những quyết định tín dụng phù hợp. Bên cạnh Ứng dụng cơng nghệ thơng tin vào ngân hàng đĩ bản thân các ngân hàng thương mại phải chú ý qua kết quả nghiên cứu cho thấy cĩ mối quan hệ cải thiện các tác nhân xuất phát từ đặc điểm hoạt ngược chiều với nợ xấu và cĩ mức ý nghĩa 10%. động của chính mình thì mới cĩ thể cải thiện tỷ lệ Với khả năng ứng dụng cơng nghệ càng cao thì nợ xấu và khơng cho tỷ lệ này gia tăng trong tương việc quản lý thu thập thơng tin khách hàng càng lai. Đĩ chính là phải tăng cường phịng ngừa rủi ro đảm bảo gĩp phần hạn chế được rủi ro tín dụng từ tín dụng, khơng chỉ bằng cách tăng số tiền vật chất, đĩ nợ xấu cũng sẽ được giảm theo. tăng trích lập dự phịng rủi ro tín dụng mà cịn phải Tốc độ tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng ngược nâng cao ý thức thận trọng đối với các khoản cho chiều đến tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng trong vay các khách hàng. Thực sự quan tâm vào cơng mẫu nghiên cứu ở mức ý nghĩa 1%. Điều này cĩ tác kiểm sốt các khoản vay sau khi giải ngân một nghĩa khi nền kinh tế Việt Nam tăng trưởng sẽ cách thiết thực như rà sốt và cải tiến các quy trình giúp các NHTMCP giảm thiểu nợ xấu trong danh giám sát chéo trong nội bộ ngân hàng đối với các mục dư nợ cho vay. Do đĩ, tốc độ tăng trưởng khoản cho vay, sử dụng tốt cơng nghệ thơng tin, kinh tế sẽ cĩ tương quan cùng chiều với thu nhập từ đĩ cĩ thể giúp ngân hàng nhận diện được các của các cá nhân lẫn tổ chức trong nền kinh tế, kết khoản vay cĩ vấn đề. quả cải thiện khả năng thanh tốn lãi vay và nợ Ngồi ra Chính phủ cần duy trì tăng trưởng của người đi vay, do đĩ làm giảm tỷ lệ nợ xấu kinh tế ổn định. Vì tăng trưởng kinh tế sẽ giúp tạo ra của các ngân hàng. Ngược lại, khi nền kinh tế suy thành quả hoạt động cho doanh nghiệp, tạo ra sinh thối những yếu tố này sẽ làm giảm khả năng trả lợi cho nhà đầu tư và gia tăng thu nhập cá nhân lẫn nợ của người đi vay, và dẫn đến gia tăng nợ xấu tổ chức trong nền kinh tế, kết quả là cải thiện khả của ngân hàng. năng thanh tốn lãi vay và nợ của người đi vay, do Lãi suất cĩ mức ý nghĩa 5% và cĩ tác động đĩ giảm tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng./. Tài liệu Tham khảo [1]. Fofack, H. (2005), “Non-performing loans in sub-Saharan Africa: Causal Analysis and Macroeconmics Impication”, World Bank Policy Research Working Paper, (3769), p. 17-27. [2]. Golden, S., Walker, H. M. (1993), “The Ten Commandments of Commerical Credit. The Cs of good and bad loans”, Journal of Commerial Banking Leading, 9 (13), p. 42-46. [3]. Hu, J. L., Li, Y., & Chiu, Y. H. (2004), “Ownership and nonperforming loans: Evidence from Taiwan’s banks”, The Developing Economies, 42 (3), p. 405-420. [4]. Jimenez, G. and Saurina, J. (2006), “Credit Cycles, Credit Risk and Prudential Regulation”, International Journal of central Banking, 2 (2), p. 65-98. 29
6. TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP Tạp chí Khoa học số 35 (12-2018) [5]. Louzis, D., Vouldis, A., & Metaxas, V. (2012), “Macroeconomic and bank -specifi c determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios”, Journal of Banking & Finance, 36 (4), p. 1012-1027. [6]. Louzis, D., Vouldis, A., & Metaxas, V. (2010), “Macroeconomic and bank -specifi c determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios”, Bank of Greece working paper, (110), p. 1-41. [7]. Mario, Q. (2006), “Bank’s Riskiness over the bussiness cycle: A panel Analysis on Intaian Intermediaries”, Bank of Italy working papers, (559), p. 119-138. [8]. Mai Văn Nam và cộng sự (2005), Giáo trình Kinh tế lượng, NXB Đại học Cần Thơ, Cần Thơ. [9]. Nkusu (2011), “Nonperforming loans and macrofi nancial vulnerabilities in advanced economies”, International Monetary Fund, 11-161. p. 17-22. [10]. Salas, V. & Saurina. J. (2002), “Credit risk in two institutional regimes: Spanish commercial and savings banks”, Journal of Financial Services Research, 22 (3), p. 203-224. DETERMINANTS OF BAD DEBTS AT VIETNAM JOINT-STOCK COMMERCIAL BANKS Summary The study analyzed the data of 23 joint stock commercial banks in Vietnam from 2009 to 2017 to examine the impact of factors affecting their bad debt rate. The fi xed-effect regression (FE) and random effects (RE) were used. The study found that the higher bad debt rate in the previous years, the much higher it was in the current year. Also, the higher provisioning fund the bank had, the much higher the bad debt was. Thereby, suggestions are made to deal with bad debts at joint stock commercial banks. Keywords: Bank-specifi cs, macroeconomy, bad debt, fi xed-effects (FE) and random-effects (RE). Ngày nhận bài: 16/11/2018; Ngày nhận lại: 03/12/2018; Ngày duyệt đăng: 12/12/2018. 30