phân tích các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam

BỘ TÀI CHÍNH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH-MARKETING

--------------TRẦN NGỌC NHÃ UYÊN

PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ
TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA HỆ THỐNG
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ

CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

MÃ SỐ: 60340201

TPHCM - 2015


BỘ TÀI CHÍNH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH-MARKETING

--------------TRẦN NGỌC NHÃ UYÊN

PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ
TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA HỆ THỐNG
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ

CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

MÃ SỐ: 60340201

Hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Lê Thị Mận

TPHCM - 2015


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan:
-

Luận văn này là sản phẩm nghiên cứu của riêng tôi,

-

Số liệu trong luận văn là trung thực,

-

Tôi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu của mình.
Học viên

i


LỜI CẢM TẠ
Trước tiên, tôi xin được gửi lời cảm ơn đến tất cả quý Thầy cô đã giảng dạy
trong chương trình Cao học Tài chính Ngân hàng – trường Đại học Tài chính
Marketing, những người đã truyền đạt cho tôi những kiến thức hữu ích về tài chính
làm cơ sở cho tôi thực hiện tốt luận văn này.

Tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TS. Lê Thị Mận đã tận tình hướng dẫn cho tôi
trong thời gian thực hiện luận văn. Mặc dù trong quá trình thực hiện luận văn có giai
đoạn không được thuận lợi nhưng những gì Cô đã hướng dẫn , chỉ bảo cho tôi nhiều
kinh nghiệm trong thời gian thực hiện đề tài.
Sau cùng tôi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến gia đình đã luôn tạo điều kiện tốt
nhất cho tôi trong quá trình học cũng như thực hiện luận văn.
Mặc dù đã nghiên cứu tài liệu và vận dụng lý thuyết vào từng tình huống cụ thể,
nhưng do trình độ và thời gian có hạn nên không tránh khỏi những sai sót. Kính mong
quý Thầy cô trong hội đồng và PGS.TS.Lê Thị Mận cho ý kiến để bản thân tôi nâng
cao được kỹ năng nghiên cứu trong thời gian tới.
Xin chân thành cảm ơn!

ii


DANH MỤC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ
Hình 2.1: Mô hình hồi quy vector
Hình 3.1: Quy mô tổng tài sản của hệ thống ngân hàng Việt Nam năm 2014
Hình 3.2: Tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng huy động của hệ thống ngân hàng Việt
Nam năm 2013- 2014
Hình 3.3: Tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam
Hình 3.4: Mối quan hệ NPL và GDP
Hình 3.5: Mối quan hệ NPL- CPI
Hình 3.6: Lãi suất huy động và lãi suất cho vay
Hình 3.7: Mối quan hệ NPL- EXPORT
Hình 3.8: Chỉ số IIP, chỉ số tiêu thụ và chỉ số tồn kho năm 2014 so với cùng kỳ năm
2013
Hình 3.9: Mối quan hệ NPL – REER
Hình 5.1 : Đồ thị phân bố của 2 chuỗi thời gian gốc NPL và GDP là không dừng
Hình 5.2: Đồ thị phân bố của 2 chuỗi sai phân D.npl và D.gdp là dừng

Hình 5.3: Dự báo về NPL khi bị cú sốc của GDP
Hình 5.4: Biểu đồ IRF cú sốc của GDP với NPL
Hình 5.5: Biểu đồ FEVD cú sốc của GDP với NPL
Hình 5.6: Dự báo về NPL khi bị cú sốc của REER
Hình 5.7: Biểu đồ IRF cú sốc của REER với NPL
Hình 5.8: Biểu đồ FEVD cú sốc của REER với NPL
Hình 5.9: Dự báo về NPL khi bị cú sốc của IP
Hình 5.10: Biểu đồ IRF cú sốc của IP với NPL
Hình 5.11: Biểu đồ FEVD cú sốc của IP với NPL
Hình 5.12: Dự báo về NPL khi bị cú sốc của EXPORT
Hình 5.13: Biểu đồ IRF cú sốc của EXPORT với NPL
Hình 5.14: Biểu đồ FEVD cú sốc của EXPORT với NPL
Hình 5.15: Dự báo về NPL khi bị cú sốc của INRATE
Hình 5.16: Biểu đồ IRF cú sốc của INRATE với NPL
Hình 5.17: Biểu đồ FEVD cú sốc của INRATE với NPL

vi


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1: Kết quả chạy mô hình của tác giả Fawad Ahmad và Taquadus Bashir
Bảng 2.2: Các biến kinh tế vĩ mô sử dụng trong phân tích kịch bản
Bảng 3.1: Vốn điều lệ của hệ thống ngân hàng Việt Nam năm 2014
Bảng 3.2 Kết quả lợi nhuận kinh doanh của một số ngân hàng
Bảng 3.3: Tăng trưởng tín dụng năm 2014 của một số ngân hàng
Bảng 4.1: Mô tả mô hình
Bảng 4.2: Tổng hợp kết quả tính dừng của các biến kinh tế vĩ mô ở chuỗi thời gian gốc
Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả tính dừng của các biến kinh tế vĩ mô khi sai phân bậc 1
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy OLS
Bảng 4.5: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy sau khi loại biến CPI
Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi
Bảng 4.8: Kết quả kiểm tra tự tương quan của phần dư
Bảng 4.9: Kết quả kiểm tra đồng kết hợp giữa biến NPL với các biến kinh tế vĩ mô
Bảng 4.10: Kết quả kiểm tra độ trễ tối ưu
Bảng 4.11: Kết quả ước lượng mô hình VAR của NPL- GDP
Bảng 4.12: Kết quả kiểm tra tính ổn định của NPL- GDP
Bảng 4.13: Kết quả kiểm tra sự tự tương quan của phần dư của NPL- GDP
Bảng 4.14: Kết quả kiểm tra độ tin cậy của NPL- GDP
Bảng 4.15: Kết quả phân tích nhân quả của NPL- GDP
Bảng 4.16: Kết quả phân tích nhân quả của NPL- REER
Bảng 4.17: Kết quả phân tích nhân quả của NPL- IP
Bảng 4.18: Kết quả phân tích nhân quả của NPL- EXPORT
Bảng 4.19: Kết quả phân tích nhân quả của NPL- INRATE

vii


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

STT Từ viết tắt

Giải thích bằng tiếng

Giải thích bằng tiếng Anh

Việt
1

ADF

Kiểm nghiệm đơn vị

2

BCTC

Báo cáo tài chính

3

CPI

Chỉ số giá tiêu dùng

Consumer Price Index

4

FDI

Đầu tư trực tiếp nước

Foreign Direct Investment

Agumentd Dicker Fuller

ngoài
5

GFC

Khủng hoảng tài chính

Global Financial Crisis

toàn cầu
6

GDP

Tổng sản phẩm quốc nội

Gross Domestic Product

7

IMF

Quỹ tiền tệ Quốc tế

The International Monetary Fund

8

NHNN

Ngân hàng Nhà nước

9

NHTM

Ngân hàng Thương mại

10

OLS

Phương pháp ước lượng

Ordinary least squares

bình phương nhỏ nhất
11

NPL

Tỷ lệ nợ xấu

Non-performing loan

12

TCTD

Tổ chức tín dụng

13

TVS

Công ty Cổ phần chứng
khoán Thiên Việt

14

VAMC

Công ty quản lý tài sản

Vietnam Asset Management Company

15

VAR

Mô hình hồi quy vector

Vector autoregression

16

VIF

Hệ số phóng đại

Variance inflation factor

viii

TÓM TẮT LUẬN VĂN
Kinh tế thế giới nói chung và nền kinh tế Việt Nam đang trải qua những năm
tháng khó khăn do cuộc khủng hoảng xuất phát từ huyết mạch của nền kinh tế. Hệ
thống NHTM Việt Nam cũng không nằm ngoài vòng xoáy đó. Do đó nếu có bất kỳ cú
sốc nào dù là nhỏ hay lớn tác đông đến hệ thống tài chính có sức khỏe yếu đang trong
giai đoạn phục hồi, thì rất dễ dẫn đến những hậu quả nghiệm trọng, nhất là những rủi
ro trong hoạt động kinh doanh. Vì vậy, công tác quản lý rủi ro tại NHTM là vấn đề
cấp thiết hiện nay.
Từ năm 2011, Việt Nam bắt đầu có những chính sách nhằm nâng cao ổn định
kinh tế vĩ mô, tăng tính bền vững và hiệu quả trong cách thức tăng trưởng và phát triển
kinh tế bằng cách phân bổ các nguồn lực cơ bản như vốn, lao động, tài nguyên đất đai,
… trong đó tập trung vào ba vấn đề: doanh nghiệp nhà nước, hệ thống ngân hàng,và
đầu tư công. Đến nay, Chính phủ đã từng bước tái cơ cấu ngân hàng gắn liền với quá
trình ổn định kinh tế vĩ mô để xử lý một số ngân hàng yếu kém, xử lý nợ xấu.
Luận văn này được thực hiện với mục đích tìm hiểu một cách sâu sắc về kinh
tế vĩ mô tác động đến tỷ lệ nợ xấu của NHTM như thế nào. Với hai phần chính sau:
Thứ nhất, phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTM Việt
Nam và các yếu tố kinh tế vĩ mô của nền kinh tế trong khoảng thời gian từ quý I năm
2003 đến quý IV năm 2014.
Thứ hai, áp dụng mô hình VAR để đánh giá tác động của các nhân tố trước các
cú sốc kinh tế vĩ mô, bên cạnh đó cũng dự báo được tỷ lệ nợ xấu trong tương lai như
thế nào với các cú sốc đó.
Cuối cùng, đưa ra một số kiến nghị đối với NHNN và Chính phủ để giúp giảm
nợ xấu của NHTM.

ix

CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
1.1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Việt Nam là một quốc gia đã hội nhập với nền kinh tế trên thế thế giới, nên
những rủi ro từ thị trƣờng tài chính toàn cầu cũng ảnh hƣởng ít nhiều đến nền kinh tế
Việt Nam, mà nền kinh tế ảnh hƣởng rất mạnh mẽ đến hệ thống ngân hàng cụ thể hơn
là tình hình nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam.
Nhƣng Việt Nam cũng nhƣ các quốc gia khác trong khu vực Châu Á đang trong
giai đoạn tăng trƣởng chậm, hầu hết các ngành đều bị ảnh hƣởng tiêu cực bởi tốc độ
tăng trƣởng chậm và ngành ngân hàng không phải là ngoại lệ. Với một tỷ lệ nợ xấu
cao nhƣ hiện nay, rõ ràng các NHTM Việt Nam đã và đang phải gồng mình hoạt động
trong một môi trƣờng đầy khó khăn thách thức.
Nhiều chuyên gia kinh tế gọi nợ xấu là “cục máu đông trong mạch máu” của
nền kinh tế, hay nó còn đƣợc coi nhƣ “nút thắt ở cổ chai” kéo lùi tăng trƣởng của nền
kinh tế.
Khi nền kinh tế rơi vào tình trạng khủng hoảng, các yếu tố kinh tế tác động làm
giảm khả năng trả nợ của ngƣời vay khiến chất lƣợng của tài sản cũng từ đó mà suy
giảm mạnh. Khi nợ xấu càng kéo dài thì chi phí phải bỏ ra về mặt hữu hình và vô hình
là vô cùng lớn. Về mặt hữu hình, các tài sản cầm cố tại ngân hàng sẽ ngày càng bị hao
mòn, hƣ hỏng, giá trị sử dụng cũng bị mất dần. Về mặt vô hình, quá trình xử lý nợ xử
lý nợ xấu kéo dài dẫn tới hệ số tín nhiệm sẽ khó mà duy trì ở mức tín nhiệm cao, gây
ảnh hƣởng không nhỏ đến vần đề đầu tƣ. Trong giai đoạn 2008-2010, nền kinh tế Việt
Nam đã gặp phải tình trạng lạm phát tăng cao, đồng thời chịu tác động tiêu cực của
cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu từ đó kéo theo nền kinh tế
của những năm sau suy giảm trầm trọng. Chính điều đó dẫn đến khả năng tiêu thụ sản
phẩm cũng nhƣ sức cầu tiêu dùng của nền kinh tế yếu kém, tình trạng tồn đọng trong
sản xuất kinh doanh ngày càng nhiều và làm cho nợ xấu trong các NHTM tăng cao.
Xu thế hội nhập quốc tế đòi hỏi các ngân hàng Việt Nam phải đáp ứng các yêu
cầu quản trị rủi ro nói chung và quản trị rủi ro tín dụng nói riêng theo chuẩn mực quốc
tế. Cụ thể, đoàn đánh giá chung của Ngân hàng Thế giới (WB) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế
(IMF) đã đến Việt Nam để thực hiện đánh giá hệ thống tài chính của Việt Nam theo

chƣơng trình đánh giá khu vực tài chính (Financial Stability Assessment Program1


FSAP) vào tháng 10/2012 và tháng 01/2013, và thực hiện triển khai hệ thống ngân
hàng theo chuẩn mực Basel II ( tiến tới Basel III).
Theo Ngân hàng Thế giới, việc không biết chính xác quy mô nợ xấu đang gây
cản trở cho quá trình phục hồi của nền kinh tế Việt Nam, qua đó cũng đƣa ra nhận
định rằng những thành quả của kinh tế Việt Nam vẫn còn mong manh và đang đối mặt
với những rủi ro liên quan đến tổng cầu của khu vực kinh tế tƣ nhân vẫn còn yếu.
Trong bối cảnh nền kinh tế đang gặp nhiều khó khăn nhƣ hiện nay thì vấn đề
giải quyết nợ xấu của các NHTM là một bài toán nan giải. Có ý kiến cho rằng nợ xấu
là nguyên nhân cơ bản gây tắc nghẽn sự lƣu thông lành mạnh của nền kinh tế, gây mất
an toàn cho hệ thống NHTM và cũng phản ánh tình hình sản xuất ngày càng khó khăn
của doanh nghiệp. Mà để giải quyết đƣợc bài toán khó này đầu tiên phải hiểu đƣợc các
nguyên nhân dẫn đến nợ xấu. Có rất nhiều nguyên nhân dẫn đến nợ xấu nhƣ do chính
nội tại ngân hàng, do phía các doanh nghiệp, do các yếu tố kinh tế vĩ mô,…
Bài nghiên cứu này thực hiện đi sâu vào để xem xét tác động của các yếu tố
kinh tế vĩ mô đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam nhƣ thế nào và đƣa ra các
giải pháp thích hợp nhằm giảm thiểu tác động của các yếu vĩ mô bất lợi.
1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
Chƣơng trình đánh giá khu vực tài chính (FSAP) do Ngân hàng Thế giới (WB)
và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) khởi xƣớng thực hiện từ năm 1999. Chƣơng trình sẽ
phân tích tổng quát sự ổn định và việc phát triển của hệ thống tài chính dựa trên việc
phân tích các điều kiện kinh tế vĩ mô qua đó thiết kế các cải cách cần thiết giúp cho hệ
thống tài chính trở nên ổn định hơn và có khả năng chống lại các rủi ro phát sinh.
Kể từ đó, có nhiều nghiên cứu về mối liên hệ giữa nợ xấu của hệ thống NHTM
và các yếu tố kinh tế của các tác giả trên thế giới. Cụ thể, Marcucci và Quagliariello
(2008) “Kiểm tra mức độ căng thẳng của hệ thống ngân hàng: các phương pháp và
ứng dụng” nghiên cứu này phân tích hành vi mang tính chu kỳ của tỷ lệ nợ của các
khách hàng trong hệ thống ngân hàng Ý và điều tra những tác động đến chất lƣợng của

khoảng vay bằng mô hình Var, họ đã chứng minh rằng tỷ lệ nợ xấu theo xu hƣớng.
Saurian (2002) “Rủi ro tín dụng trong hai chế độ thể chế: Ngân hàng tiết kiệm thương
mại Tây Ban Nha” sử dụng dữ liệu của ngân hàng Tây Ban Nha trong giai đoạn 19851997, họ đã chứng minh đƣợc rằng sự tăng trƣởng của tổng sản phẩm quốc nội (GDP),
2


quy mô ngân hàng, sức mạnh thị trƣờng, mở rộng tín dụng nhanh và tỷ lệ vốn đã tác
động đến tỷ lệ nợ xấu.Arpa, Giulini, Ittner và Pauer (2001) “Sự ảnh hưởng của sự phát
triển kinh tế vĩ mô của ngân hàng nước Áo” đã phân tích hồi quy và thấy rằng dự
phòng rủi ro cổ phiếu trong tổng dƣ nợ ngân hàng thay đổi tiêu cực với lãi suất thực và
tăng trƣởng GDP thực tế, trong khi thay đổi tích cực với giá động sản, lạm phát và chỉ
số giá tiêu dùng (CPI).Havrylchyk, Olena (2010) “Mô hình rủi ro tín dụng của kinh tế
vĩ mô để kiểm tra căng thẳng khu vực ngân hàng Nam Phi” trong nghiên cứu này đã
chứng minh những cú sốc kinh tế vĩ mô có tác động lớn về tổn thất tín dụng, tuy nhiên
có số lƣợng vốn lớn nên ngành ngân hàng Nam Phi đã vƣợt qua các cú sốc nghiêm
trọng. Đồng thời, các ngân hàng cũng khá nhạy cảm với những thay đổi trong lãi suất
và giá bất động sản. Ayhan Yüksel (2005) “Mô hình kiểm tra mức độ căng thẳng tín
dụng của danh mục đầu tư ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ” đã sử dụng dữ liệu từ năm 19992005 theo 31 ngành trong 8 ngân hàng của Thổ Nhĩ Kỳ và sử dụng 11 biến kinh tế vĩ
mô chứng minh đƣợc sự tác động của các yếu tố vĩ mô đến nợ xấu của ngân hàng.
Fawad Ahmad và Taquadus (2013)“Giải thích sức mạnh của các yếu tố vĩ mô đến nợ
xấu” đã sử dụng dữ liệu từ năm 1999-2011 và 9 biến kinh tế vĩ mô chứng minh đƣợc
GDP, lãi suất, lạm phát, CPI, xuất khẩu đã tác động đến nợ xấu của ngân hàng
Pakistan.…Các công trình nghiên cứu trên thế giới sử dụng nhiều phƣơng pháp cả
định tính và định lƣợng với mục đích tìm ra mô hình hiệu quả và các yếu tố ảnh hƣởng
đến tỷ lệ nợ xấu của từng ngân hàng khác nhau.
Tuy nhiên, ở Việt Nam những nghiên cứu về yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến
nợ xấu ngân hàng còn hạn chế, có tác giả sau: Nguyễn Hoàng Thụy Trâm (2013)
“Kiểm tra rủi ro tín dụng cho các NHTM niêm yết tại Việt Nam” đã xem xét tác động
vĩ mô lên rủi ro tín dụng của các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam thời gian từ quý IV
năm 2007 đến quý II năm 2013.

Tất cả các nghiên cứu đều liên quan đến việc tác động của các yếu tố vĩ mô đến
hệ thống ngân hàng, tuy nhiên chƣa có đề tài nào nghiên cứu về vấn đề “ Phân tích
các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam”

3


1.3 MỤC TIÊU- CÂU HỎI NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI
1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu
- Xác định các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hƣởng đến nợ xấu của hệ thống NHTM
Việt Nam.
- Đo lƣờng mức độ tác động ảnh hƣởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hƣởng
đến nợ xấu.
- Đề xuất các giải pháp nhằm phòng ngừa tổn thất tín dụng.
1.3.2 Câu hỏi
- Các yếu tố kinh tế vĩ mô nào ảnh hƣởng đến nợ xấu?
- Khi xảy ra các cú sốc vĩ mô thì tỷ lệ nợ xấu của NHTM bị ảnh hƣởng nhƣ thế
nào?
- Những giải pháp nào để phòng ngừa tổn thất tín dụng.
1.4 PHẠM VI VÀ ĐỐI TƢỢNG NGHIÊN CỨU
1.4.1 Phạm vi nghiên cứu
Hệ thống NHTM Việt Nam theo quý I năm 2003 đến quý IV năm 2014
1.4.2 Đối tƣợng nghiên cứu
- Các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hƣởng đến nợ xấu của hệ thống NHTM.
1.5 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Sử dụng phƣơng pháp định tính và định lƣợng:
- Phƣơng pháp định tính: bảng và đồ thị để phân tích, đối chiếu và so sánh số
liệu của các yếu tố kinh tế vĩ mô và nợ xấu của hệ thống NHTM từ năm 2003 đến năm
2015.
- Phƣơng pháp định lƣợng: hồi quy- kiểm định VAR để phân tích sự ảnh hƣởng

của các yếu tố kinh tế vĩ mô và nợ xấu của hệ thống NHTM.

1.6 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
Ý nghĩa khoa học
Sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng theo mô hình VAR để phân tích các yếu tố
kinh tế vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu, từ đó đƣa ra giải pháp nâng cao chất lƣợng tín dụng
của hệ thống NHTM Việt Nam.

4


Ý nghĩa thực tiễn
Kết quả nghiên cứu giúp cho các nhà nghiên cứu, các nhà quản lý có cái nhìn
đầy đủ và toàn diện về phƣơng pháp tiếp cận và đo lƣờng các yếu tố kinh tế vĩ mô
tác động đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam. Đồng thời cũng làm tài liệu
tham khảo cho các học viên khóa sau.
1.7 BỐ CỤC CỦA LUẬN VĂN
Ngoài các phần danh mục viết tắt, phụ lục, tài liệu tham khảo, các bảng biểu số
liệu; luận văn gồm 6 chƣơng:
-

Chƣơng 1: Giới thiệu nghiên cứu

-

Chƣơng 2: Tổng quan về các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến nợ xấu của hệ
thống ngân hàng thƣơng mại.

-

Chƣơng 3: Thực trạng về nợ xấu của hệ thống ngân hàng thƣơng mại Việt Nam
và thiết kế nghiên cứu

-

Chƣơng 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận.

-

Chƣơng 5: Kết luận và kiến nghị.

5


CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ
VĨ MÔ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA HỆ THỐNG
NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI
2.1 TỔNG QUAN VỀ NỢ XẤU CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƢƠNG
MẠI
2.1.1 Rủi ro tín dụng
Theo điều 2.1 quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, ngày 22/4/2005 của Thống đốc
Ngân hàng Nhà nƣớc thì “Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức Tín
dụng là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức Tín dụng do
khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình
theo cam kết”
Theo điều 2.1 quyết định 165/QĐ-HĐQT, ngày 06/6/2005 của Hội đồng Quản
trị Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam thì “Rủi ro trong hoạt
động của các Chi nhánh là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động kinh doanh, do
khách hàng không thực hiện, hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình
theo cam kết ”.

Nhƣ vậy, rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của
ngân hàng, khi đến hạn thanh toán bao gồm cả phần gốc là lãi thì khách hàng không
trả đúng hạn hoặc là không trả đƣợc nợ, dẫn đến nguy cơ là mất vốn hoặc mất lãi, hoặc
mất cả vốn và lãi. Rủi ro tín dụng có thể mang những tổn thất nghiêm trọng, đó là lý
do tại sao tỉ lệ nợ xấu rất cao, khả năng kiểm soát thì rất thấp.
2.1.2 Nợ xấu
Nợ xấu đƣợc hiểu là một món nợ phải thu khó đòi. Việc xác định tính chất “khó
đòi” của nợ xấu đƣợc xác định khác nhau ở mỗi quốc gia. Phòng Thống kê – Liên
Hiệp Quốc xác định “một khoản nợ đƣợc coi là nợ xấu khi quá hạn trả lãi và/ hoặc gốc
trên 90 ngày; hoặc các khoản lãi chƣa trả từ 90 ngày trở lên đã đƣợc nhập gốc, tái cấp
vốn hoặc chậm trả theo thỏa thuận; hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dƣới 90
ngày nhƣng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ đƣợc thanh toán
đầy đủ”.

6


Theo thuật ngữ “Nợ xấu” (NPL- Non performing loans, theo Fofack(2005) có
thể thay thế bằng nợ khó đòi nhƣ Fofack (2005), hoặc các khoản vay có vấn đề nhƣ
Berger và De Young (1997).
Nợ xấu hay nợ khó đòi là các khoản nợ dƣới chuẩn, đã quá hạn và bị nghi ngờ
về khả năng trả nợ lẫn khả năng thu hồi vốn của chủ nợ, điều này thƣờng xảy ra khi
các con nợ đã làm ăn thua lỗ liên tục, tuyên bố phá sản hoặc đã tẩu tán tài sản. Nợ xấu
gồm các khoản nợ quá hạn trả lãi và/hoặc gốc thƣờng quá ba tháng, căn cứ vào khả
năng trả nợ của khách hàng để hạch toán các khoản vay vào các nhóm nợ thích hợp.
Định nghĩa nợ xấu của Việt Nam tại Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22
tháng 4 năm 2005 của Ngân hàng Nhà nƣớc nhƣ sau: “Nợ xấu (NPL) là các khoản nợ
thuộc các nhóm 3,4,5 quy định tại Điều 6 hoặc Điều 7 Quy định này. Tỷ lệ nợ xấu trên
tổng dƣ nợ là tỷ lệ đánh giá chất lƣợng tín dụng của tổ chức tín dụng.”
Theo Thông tƣ 02/2013/TT-NHNN ngày 21 tháng 01 năm 2013 của Ngân hàng

Nhà nƣớc nhƣ sau: “Tỷ lệ nợ xấu là tỷ lệ giữa nợ xấu so với tổng nợ từ nhóm 1 đến
nhóm 5.” Và tỷ lệ nợ xấu là chỉ tiêu quan trọng nhất để đo lƣờng rủi ro tín dụng. Nó
cho biết quy mô và tỷ lệ vốn khó có thể thu hồi khi cho vay, đó là một khoản tổn thất
của ngân hàng, sau đó ngân hàng có thể sử dụng nguồn dự phòng rủi ro đã trích lập,
hoặc lợi nhuận hoặc vốn chủ sở hữu để bù đắp.
Cụ thể nhóm 3 (Nợ dƣới tiêu chuẩn), nhóm 4 (Nợ nghi ngờ), nhóm 5(Nợ có khả
năng mất vốn) là các khoản nợ quá hạn, các khoản nợ cơ cấu lại trên 90 ngày, ngoài ra
tại Điều 7 của Quyết định nói trên cũng quy định các khoản nợ đƣợc các ngân hàng
thƣơng mại căn cứ vào khả năng trả nợ của khách hàng để hạch toán các khoản vay
vào các nhóm thích hợp.
Nhƣ vậy, nợ xấu là khoản nợ đƣợc xác định dựa theo 2 yếu tố chính: đã quá hạn
trên 90 ngày và khả năng thanh toán các khoản nợ đáng lo ngại. Đây đƣợc coi là định
nghĩa của VAS (chuẩn mực chung báo cáo tài chính). Còn theo định nghĩa nợ xấu của
phòng Thống kê - Liên hiệp quốc IAS (quy định chung báo cáo tài chính) cũng có
những yếu tố nhƣ VAS đang đƣợc áp dụng hiện hành trên thế giới. Và khi khách hàng
bị nợ xấu từ nhóm 3 trở lên sẽ khó đƣợc ngân hàng phê duyệt vay lại ít nhất 5 năm.

7


2.2 CÁC YẾU TỐ VĨ MÔ ẢNH HƢỞNG ĐẾN NỢ XẤU
2.2.1 Khái quát
Hoạt động tín dụng là hoạt động cơ bản của NHTM, trong đó bao gồm các
nghiệp vụ: cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng
và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác. Chất lƣợng tín dụng là kết quả của một quá trình
tính từ khi khoản tín dụng đƣợc ngân hàng xét duyệt cho đến khi đƣợc thu hồi. Có rất
nhiều yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng tín dụng, trong đó có yếu tố chủ quan và yếu tố
khách quan.
Yếu tố chủ quan
 Chính sách tín dụng của ngân hàng

 Quy trình tín dụng
 Công tác tổ chức ngân hàng
 Phẩm chất và trình độ cán bộ
 Kiểm soát nội bộ
 Tình hình huy động vốn
Yếu tố khách quan
 Năng lực của khách hàng
 Uy tín, đạo đức của người vay
 Tài sản đảm bảo
Yếu tố khác
 Môi trường kinh tế
 Môi trường chính trị
 Môi trường tự nhiên
2.2.2 Một số yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến nợ xấu
2.2.2.1 Tổng sản phẩm quốc nội
Trong kinh tế học, tổng sản phẩm nội địa, tức tổng sản phẩm quốc nội hay GDP
(viết tắt của Gross Domestic Product) là giá trị thị trƣờng của tất cả hàng hóa và dịch
vụ cuối cùng đƣợc sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định (thƣờng là quốc
gia) trong một thời kỳ nhất định (thƣờng là một năm).1

1



8


Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là một chỉ tiêu có tính cơ sở phản ánh sự tăng
trƣởng kinh tế, quy mô kinh tế, trình độ phát triển kinh tế bình quân đầu ngƣời, cơ cấu
kinh tế của một quốc gia, là một công cụ quan trọng, thích hợp đƣợc dùng phổ biến

trên thế giới để khảo sát sự phát triển và sự thay đổi trong nền kinh tế quốc dân. Nếu
tổng sản phẩm quốc nội giảm thể hiện nền kinh tế bị suy giảm, từ đó cho thấy hoạt
động kinh doanh của các doanh nghiệp trong nƣớc doanh thu sẽ không bù đắp đủ chi
phí, việc duy trì bộ máy hoạt động đã khó thì việc trả các khoản nợ vay đúng hạn, đầy
đủ lại càng khó. Do đó, dẫn đến nợ xấu sẽ tăng. Cho thấy tổng sản phẩm quốc nội ảnh
hƣởng rất lớn đến rủi ro tín dụng của ngân hàng.
2.2.2.2 Lạm phát
Theo J.P Luthebing, L.V.Chandeler, D.C.Cliner “ lạm phát là sự tăng giá của tất
cả các loại hàng hóa kể cả hàng hóa sức lao động, tức cả giá cả và chi phí đều tăng”.
Theo G.G. Mtrukhin “lạm phát đó là hình thức tràn trề tƣ bản một cách tiềm tàng, là sự
phân phối lại sản phẩm xã hội và thu nhập quốc dân thông qua giá cả giữa các khu vực
của quá trình tái sản xuất xã hội, các ngành kinh tế và các giai cấp, các nhóm dân cƣ
xã hội”.
Nhƣ vậy, lạm phát là hiện tƣợng tiền trong lƣu thông vƣợt qua nhu cầu cần thiết
làm cho tiền bị mất giá, khiến giá cả của hầu hết các loại hàng hóa tăng lên đồng loạt,
liên tục và kéo dài, kết quả làm cho thu nhập quốc dân bị phân phối lại, gây thiệt hại
đến toàn bộ đời sống kinh tế xã hội.2
Thƣớc đo lạm phát phổ biến nhất là chỉ số giá tiêu dùng (CPI – Consumtion
price Indices) đo lƣờng giá cả của các loại hàng hóa và dịch vụ khác nhau.
Từ các khái niệm trên cho thấy, nếu lạm phát xảy ra thì tất cả mọi thành phần
của nền kinh tế đều bị ảnh hƣởng, và nó cũng có mối quan hệ đến khả năng trả nợ của
tất cả các đối tƣợng trong nền kinh tế, ảnh hƣởng trực tiếp đến rủi ro tín dụng.
2.2.2.3 Lãi suất
Lãi suất hiểu theo nghĩa chung nhất là giá cả của tín dụng, giá của quyền sử
dụng vốn vay mà ngƣời sử dụng phải trả cho ngƣời cho vay. Lãi suất là giá mà ngƣời
vay phải trả để đƣợc sử dụng đồng tiền không thuộc quyền sở hữu và cũng là lợi tức

2

Nguyễn Quốc Khánh, Nguyễn Thị Mỹ Dung, Nhập môn tài chính tiền tệ, Nhà xuất bản Giáo dục Việt Nam,

2012

9


mà ngƣời cho vay có đƣợc do việc trì hoãn chi tiêu. Nói khác đi khi sử dụng bất kì
khoản tín dụng nào, ngƣời vay cũng phải trả thêm một phần giá trị ngoài phần vốn gốc
ban đầu. Tỉ lệ phần trăm của phần tăng thêm này so với phần vốn vay ban đầu đƣợc
gọi là lãi suất.3
2.2.2.4 Xuất khẩu
Xuất khẩu hàng hóa là hoạt động kinh doanh buôn bán ở phạm vi quốc tế. Nó
không phải là hành vi buôn bán riêng lẻ mà là cả một hệ thống các quan hệ mua bán
trong nền thƣơng mại có tổ chức cả bên trong và bên ngoài nhằm bán sản phẩm trong
nƣớc ra nƣớc ngoài thu ngoại tệ, qua đẩy mạnh sản xuất hàng hóa phát triển, chuyển
đổi cơ cấu từng bƣớc nâng cao đời sống nhân dân.
Đối với những nƣớc có nền kinh tế đang phát triển, cơ sở kỹ thuật còn thấp kém
thì việc đẩy mạnh xuất khẩu thu ngoại tệ cải thiện đời sống và phát triển kinh tế là cực
kỳ quan trọng.
2.2.2.5 Chỉ số sản xuất công nghiệp
Hiện nay, kinh tế nƣớc ta đã và đang chuyển nhanh sang nền kinh tế thị trƣờng,
ngành công nghiệp Việt Nam đang phát triển nhanh, doanh nghiệp sản xuất nhiều sản
phẩm mới với số lƣợng lớn, mặt hàng rất đa dạng, phong phú không còn đơn điệu và
ổn định theo kế hoạch.
Chỉ số sản xuất Công nghiệp (IIP) là “ chỉ tiêu nhanh” của các hoạt động công
nghiệp, mà từ đó, chúng ta có thể xem xét tổng quan về hoạt động công nghiệp. IIP
không bị ảnh hƣởng bởi sự biến động giá và vì vậy chúng ta có thể xem xét hoạt động
công nghiệp thuần túy thông qua IIP. Chỉ số có thể coi nhƣ “một sản phẩm” phản ánh
tất cả các sản phẩm đƣợc tính trong chỉ số.
Theo Tổng cục thống kê định nghĩa về chỉ số sản xuất công nghiệp nhƣ sau: “là
tỷ lệ phần trăm giữa khối lƣợng sản xuất công nghiệp tạo ra trong kỳ hiện tại với khối

lƣợng sản xuất công nghiệp kỳ gốc. Chỉ số sản xuất công nghiệp có thể tính với nhiều
kỳ gốc khác nhau tùy thuộc mục đích nghiên cứu. Ở nƣớc ta hiện nay thƣờng chọn kỳ
gốc so sánh là cùng kỳ năm trƣớc và kỳ trƣớc liền kề; ít sử dụng gốc so sánh là một
tháng cố định của một năm trƣớc đó.” Với mục đích “ Chỉ tiêu đánh giá tốc độ phát
3

Nguyễn Quốc Khánh, Nguyễn Thị Mỹ Dung, Nhập môn tài chính tiền tệ, NHÀ XUấT BảN Giáo dục Việt
Nam, 2012

10


triển sản xuất ngành công nghiệp hàng tháng, quí, năm; là một chỉ tiêu quan trọng
phản ánh khái quát tình hình phát triển toàn ngành công nghiệp nói chung và tốc độ
phát triển của từng sản phẩm, nhóm ngành sản phẩm nói riêng.”
Nhƣ vậy, chỉ số sản xuất công nghiệp thể hiện khả năng tiêu dùng cũng nhƣ là
mức độ sản xuất phục hồi của nền kinh tế. Từ đó cho thấy có gặp khó khăn trong khâu
tiêu thụ sản phẩm, và ảnh hƣởng nghiêm trọng đến quyết định vay vốn để mở rộng sản
xuất kinh doanh.
2.2.2.6 Đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài
Theo khái niệm của Luật Đầu tƣ nƣớc ngoài tại Việt Nam ngày 12 tháng 11 năm
1996 đƣợc sửa đổi và bổ sung năm 2000: “Đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài là việc nhà đầu
tƣ nƣớc ngoài đƣa vào Việt Nam vốn bằng tiền hoặc bất kỳ tài sản nào để tiến hành
các hoạt động đầu tƣ theo quy định của luật này.”
Theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (International Monetary Fund, IMF), Đầu tƣ trực tiếp
nƣớc ngoài (Foreign Direct Investment, FDI) là một công cuộc đầu tƣ ra khỏi biên giới
quốc gia, trong đó ngƣời đầu tƣ trực tiếp đạt đƣợc một phần hay toàn bộ quyền sở hữu
lâu dài một doanh nghiệp đầu tƣ trực tiếp trong một quốc gia khác. Quyền sở hữu này
tối thiểu phải là 10% tổng số cổ phiếu mới đƣợc công nhận là FDI.
Nhƣ vậy, đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài tại một quốc gia là việc nhà đầu tƣ ở một

nƣớc khác góp vốn bằng tiền hoặc tài sản vào công ty tại quốc gia đó để đƣợc quyền
quản lý hoặc kiểm soát hoạt động của công ty đó với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận của
mình.
2.2.2.7 Tỷ lệ thất nghiệp
Thất nghiệp là hiện tƣợng kinh tế xã hội tồn tại ở nhiều thời kỳ, nhiều xã hội.
Thất nghiệp là vấn đề trung tâm của các xã hội hiện đại. Tỷ lệ thất nghiệp cao trực tiếp
hay gián tiếp tác động đến mọi mặt trong nền kinh tế xã hội.
Theo Tổng cục Thống kê định nghĩa “ thất nghiệp” căn cứ vào ba tiêu chuẩn
sau: (i) hiện không làm việc; (ii) đang tìm kiếm việc làm; và (iii) sẵn sàng làm việc.
Các yếu tố này phải đƣợc thảo mãn đồng thời. Những ngƣời không làm việc, sẵn sàng
hoặc có nhu cầu làm việc , nhƣng hiện không tìm việc do giãn việc, thời tiết xấu, công
việc thời vụ, đang chuẩn bị để bắt đầu công việc mới, hoặc các hoạt động kinh doanh
sau tuần nghiên cứu, bận việc gia đình, ốm đau tạm thời cũng đƣợc phân loại là ngƣời
11


thất nghiệp.Tỷ lệ thất nghiệp là phần trăm (%) số ngƣời thất nghiệp so với tổng số
ngƣời trong lực lƣợng lao động.
Tỷ lệ thất nghiệp là chỉ tiêu phản ánh khái quát tình trạng thất nghiệp của một
quốc gia. Cũng vì thế mà có những quan điểm khác nhau về nội dung và phƣơng pháp
tính toán để có khả năng biểu thị đúng và đầy đủ đặc điểm nhiều vẻ của tình trạng thất
nghiệp thực tế, đặc biệt là những nƣớc đang phát triển.
Tỷ lệ thất nghiệp cao thƣờng đi đôi với cắt giảm sản xuất của nhiều doanh
nghiệp, nhiều ngành, do đó sản lƣợng, doanh thu, thu nhập giảm sút. Xét ở phạm vi
toàn bộ nền kinh tế, thất nghiệp làm cho tăng trƣởng kinh tế thấp hoặc không có tăng
trƣởng, đôi khi giảm sút nghiêm trọng và khó khăn trong quan hệ tín dụng ngân hàng –
khách hàng ( do doanh nghiệp gặp khó khăn trong sản xuất và tiêu thụ sản phẩm).
2.2.2.8 Tỷ giá thực hiệu lực
Tỷ giá thực hiệu lực (real effective exchange rate, REER) hay còn gọi là tỷ giá
thực song phƣơng đƣợc tính toán nhằm định giá trị thực của đồng nội tệ và một đồng

ngoại tệ khác, tuy nhiên nó liên quan đến tỷ trọng thƣơng mại và chỉ số lạm phát của
một quốc gia so với quốc gia khác.
Thuật ngữ “real” thể hiện sự tác động của giảm giá đồng nội tệ đến lạm phát
trong nƣớc, nếu đồng nội tệ giảm giá 10% và lạm phát trong nƣớc sẽ tăng cao hơn
10% so với mức của thế giới, “real” có thể hiểu nhƣ “lạm phát đƣợc điều chỉnh” tức là
nhân tỷ giá danh nghĩa với một chỉ số lạm phát.
Thuật ngữ “effective” thể hiện cho tỷ trọng thƣơng mại, nó đƣợc tính dựa trên tỷ
lệ giá trị kim ngạch xuất khẩu hoặc giá trị thƣơng mại của hàng hóa đối với tổng giao
dịch song phƣơng.
Tỷ giá thực hiệu lực có tƣơng quan ngƣợc chiều với nên kinh tế. Tức là khi tỷ
giá thực tăng, chứng tỏ hàng xuất khẩu trở nên đắt hơn và giá hàng nhập khẩu trở nên
rẻ hơn một cách tƣơng đối, từ đó làm giảm giá trị kim ngạch xuất khẩu của quốc gia
đó, đồng thời cũng làm giảm khả năng cạnh tranh thƣơng mại quốc tế. Chính khả năng
cạnh tranh thƣơng mại ảnh hƣởng trực tiếp đến hoạt động sản xuất kinh doanh của một
doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp hoạt động tốt thì khả năng trả nợ vay tốt, và ngƣợc
lại sẽ biến các khoản nợ vay thành khoản nợ quá hạn.

12


2.3 MÔ HÌNH HỒI QUY VECTOR
2.3.1 Khái quát
Christopher Albert “Chris” Sim là một nhà khoa học kinh tế ngƣời Mỹ đã đƣợc
trao giải Nobel kinh tế năm 2011 cùng Thomas J. Sargent. Sims đã xuất bản nhiều tác
phẩm quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu: kinh tế lƣợng và lý thuyết về chính sách
kinh tế vĩ mô. Ông là ngƣời cổ vũ sử dụng mô hình tự hồi quy vector kinh tế vĩ mô
thực nghiệm, phát triển phƣơng pháp sử dụng ƣớc lƣợng Bayer trong mô hình tự hồi
quy vector.
Mô hình VAR (Vector autoregression) còn đƣợc dịch là mô hình tự hồi quy
vector, là mô hình tƣơng đối sử dụng dữ liệu thời gian, theo đó các giá trị quan sát

trƣớc đó đƣợc dung để đi tới dự báo chính xác nhất có thể.
Mô hình VAR là một mô hình kinh tế lƣợng dùng để xem xét động thái và sự
phụ thuộc bằng một phƣơng trình chứa các giá trị trễ của chính biến số và các giá trị
trễ của chính biến số và các giá trị trễ của chính biến số và các giá trị trễ của các biến
số khác. Khi xem xét quan hệ của một số biến số kinh tế theo thời gian, các nhà kinh tế
muốn tìm số các quan hệ cân bằng trong dài hạn. Vấn đề này có ý nghĩa ở chỗ nếu biết
đƣợc số quan hệ đó, ngƣời ta sẽ duy trì các quan hệ này ở trạng thái cân bằng. Khi đó
quan hệ của các biến số khác sẽ đƣợc thỏa mãn.
2.3.2 Khái niệm
Mô hình VAR là mô hình vector các biến số tự hồi quy. Mỗi biến số phụ thuộc
tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác.
Theo Svetlozar, Mittnik, Fabozzi, Focardi và Teo Jacsic (2007) mô hình VAR
có dạng tổng quát sau:
Yt = A1 Yt-1+ A2Yt-2+….+ ApYt-p +st+ut
Trong đó,
Yt =

;

ut =

Ai là ma trận vuông cấp m*m, i=1,2,..,p ; st=(s1t, s2t,…, smt)
Y bao gồm biến ngẫu nhiên dừng, u vector các nhiễu trắng, st vector các yếu tố
xác định, có thể bao gồm hằng số, xu thế tuyến tính hoặc đa thức.

13


2.3.3 Điểm mạnh mô hình hồi quy vector
Là phƣơng pháp đơn giản: không cần xác định biến nào là biến nội sinh và biến

nào là ngoại sinh. Do nó là phƣơng trình đồng thời nên trong đó tất cả các biến đƣợc
coi là nội sinh.
Là phép ƣớc lƣợng đơn giản: phƣơng pháp OLS thông thƣờng có thể áp dụng
cho từng phƣơng trình riêng rẽ mà không cần sử dụng bất cứ phƣơng pháp hệ thống
nào nhƣ bình phƣơng tối thiểu hai giai đoạn(2SLS) hay (SUR).
Dự báo tính đƣợc bằng phƣơng pháp IRF tốt hơn các dự báo đƣợc tính từ các
mô hình đồng thời phức tạp hơn.
2.3.4 Điểm hạn chế mô hình hồi quy vector
Do trọng tâm mô hình đƣợc đặt vào dự báo nên VAR ít phù hợp cho phân tích
chính sách.
Khi xét đến mô hình VAR thì yêu cầu tất cả các biến phải có tính dừng, nếu
trong trƣờng hợp các biến này chƣa dừng thì phải lấy sai phân để đảm bảo chuỗi dừng.
Nhƣ Harvey đã lƣu ý, các kết quả dữ liệu đã biến đổi có thể không thỏa đáng, do vậy
phƣơng pháp thƣờng đƣợc những ngƣời ủng hộ mô hình VAR áp dụng là để thực hiện
ở các mức độ, thậm chí nếu một số chuỗi thời gian không có tính dừng. Và điều quan
trọng là nhận ra các nghiệm đơn vị đối với sự phân phối của các ƣớc lƣợng.
Khó khăn trong việc lựa chọn khoảng trễ thích hợp. Ví dụ mô hình VAR có ba
biến và mỗi biến sẽ có 8 độ trễ đƣa vào từng phƣơng trình, kết quả là có đến 25 tham
số trong phƣơng trình bao gồm 1 sô hạng không đổi. Do đó, ƣớc lƣợng nhiều tham số
sẽ sử dụng rất nhiều bậc tự do.
2.3.5 Quy trình ƣớc lƣợng mô hình
Kiểm tra
tính dừng

Xác định
độ trễ tối
ƣu

Không
VAR

Đồng
kết
hợp
Có

VEC
M

Kiểm
định
1.Tính ổn định
2. Tự tƣơng quan
3. Độ tin cậy
4. Nhân quả

Hình 2.1: Mô hình hồi quy vector
14

Dự báo


2.4 MỘT SỐ NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY
2.4.1 Mô hình kiểm tra mức độ căng thẳng tín dụng của danh mục đầu tƣ
Ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ
Bài nghiên cứu về phát triển một mô hình kiểm tra mức độ căng thẳng rủi ro tín
dụng cho hệ thống ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ của tác giả Ayhan Yüksel- Đại học kỹ thuật
Trung Đông
Bài viết áp dụng một phiên bản sửa đổi của tín dụng danh mục đầu tƣ theo mô
hình dữ liệu tín dụng của Thổ Nhĩ Kỳ trong đó bao gồm cho các doanh nghiệp vay của

toàn bộ hệ thống ngân hàng. Trong các mô hình thực nghiệm xây dựng, các tỷ lệ cho
vay không hiệu quả trong tám lĩnh vực khác nhau đã đƣợc giải thích bởi một số biến
kinh tế vĩ mô. Sau đó, diễn biến của các biến vĩ mô đã đƣợc ƣớc tính bằng cách sử
dụng mô hình ARIMA. Cả hai bƣớc đã đƣợc sử dụng để xây dựng các ma trận hiệp
phƣơng sai cho các hệ phƣơng trình. Bằng cách sử dụng các hệ phƣơng trình và cấu
trúc hiệp phƣơng sai của họ, mô phỏng Monte Carlo đƣợc thực hiện để mô phỏng lỗ
danh mục đầu tƣ có điều kiện. Nhấn mạnh kiểm tra đƣợc thực hiện bằng cách sử dụng
những cú sốc lịch sử cho các biến vĩ mô và danh mục đầu tƣ có điều kiện thiệt hại
đƣợc tính toán. Các khoản lỗ dự kiến và bất ngờ đƣợc tính từ sự mất mát phân phối và
khả năng chịu rủi ro của hệ thống ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ đƣợc phân tích.
Các dữ liệu lịch sử đƣợc sử dụng trong mô hình thực nghiệm trong giai đoạn từ
1999 đến 2005 của 19 ngân hàng tại Thổ Nhĩ Kỳ. Sau khủng hoảng từ năm 2001, thắt
chặt tài khóa và chính sách tiền tệ đã đƣợc thực hiện và nền kinh tế đã trải qua một giai
đoạn chuyển tiếp. Trong giai đoạn này, các chỉ số vĩ mô cơ bản đã bắt đầu cải thiện,
chẳng hạn nhƣ suy giảm lãi suất và tỷ lệ lạm phát cũng nhƣ tăng trƣởng GDP. Sự cải
tiến trong nền kinh tế vĩ mô cũng dẫn đến sự cải tiến trong hệ thống ngân hàng Thổ
Nhĩ Kỳ. Hệ thống này, bị thua lỗ rất lớn từ chứng khoán của chính phủ cũng nhƣ các
khoản nợ xấu (NPL), bắt đầu phục hồi tự bắt đầu với năm 2002. Trong giai đoạn
chuyển tiếp, cũng có một số là thay đổi cơ cấu trong hệ thống ngân hàng. Ví dụ, tỷ lệ
vay trong tổng tài sản tăng từ mức thấp của nó là 20% đến khoảng 30% .Và những
khoản cho vay tiêu dùng trong tổng dƣ nợ tăng từ 11% năm 2001, lên khoảng 30% vào
năm 2005.

15


Ngoài ra, một chƣơng trình tái cấp vốn đã đƣợc tiến hành bởi BRSA vào năm
2002, trong đó các ngân hàng là đối tƣợng của quá trình kiểm toán. Mục đích chính
của chƣơng trình là đánh giá nhu cầu vốn của các ngân hàng và vào cuối của chƣơng
trình có những thay đổi đáng kể trong số tiền nợ xấu cho các ngân hàng.

Trong các mô hình thực nghiệm, 11 biến vĩ mô đƣợc kiểm tra cho sức chịu
đựng. Đó là tổng sản phẩm quốc gia (GNP), Istanbul Cổ Exchange100 Index (ISE),
Euro / Thổ Nhĩ Kỳ, Tỷ lệ Lira (EUR) và USD / Thổ Nhĩ Kỳ, tỷ lệ Lira (USD), lãi suất
(IR), Tỷ lệ thất nghiệp (UR), cán cân vãng lai (CUR), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tổng
số vốn vay trong nƣớc của hệ thống ngân hàng (CRD), chỉ số sản xuất công nghiệp
(IPI) và cung tiền (M3Y). Những dữ liệu thu đƣợc từ các trang web của Quy chế giám
sát ngân hàng, Ngân hàng Trung ƣơng, Viện Kế hoạch Nhà nƣớc và Viện thống kê
Thổ Nhĩ Kỳ. Sử dụng công thức sau để tính tỷ lệ nợ xấu:
NPLj,t=

=> yj,t= ln

Để ƣớc lƣợng tổn thất do nợ xấu do ảnh hƣởng của các biến kinh tế vĩ mô, bài
nghiên cứu đã sử dụng:
yj,t = βj,0+βj,1yj,t-1 + βj,2X1,t+ ….+ βj,n+1Xn,t + µj,t
Trong đó

:là tập hợp các chuyển biến vĩ mô đối với từng lĩnh vực.

Sau khi mô hình hóa các tỷ lệ nợ xấu đối với từng lĩnh vực, sự phát triển của
các biến số vĩ mô đƣợc mô hình hóa bằng cách sử dụng cấu trúc ARIMA.
Ψ(L)Φ(L)

= μ +Θ(L)

Các bƣớc tiếp theo trong mô hình rủi ro tín dụng là mô phỏng các khoản lỗ.
Trong bƣớc này, bằng cách sử dụng mô hình thực nghiệm trƣớc đó cho các chỉ số
ngành và các biến vĩ mô, nghiên cứu tạo ra mô phỏng giá trị của tỷ lệ nợ xấu. Bƣớc
Monte Carlo này có thể đƣợc coi là tạo ra 'mất vô điều kiện phân phối "cho danh mục
đầu tƣ vì không có hạn chế (điều kiện) về sự tiến hóa của ngẫu nhiên đổi mới.

Sau khi thực hiện mô phỏng Monte Carlo là thực hiện thử nghiệm căng thẳng.
Căng thẳng thử nghiệm là một công cụ quan trọng mà cho phép xem kết quả có thể có
của 'xác suất thấp hay cao sự kiện nghiêm trọng (hoặc các sự kiện đuôi). Trong thử
nghiệm căng thẳng, ngƣời ta phải nhập một số kịch bản đƣợc xác định trƣớc để mô
hình và ƣớc tính hiệu quả của những kịch bản.
16


Kết quả ƣớc lƣợng cho thấy rằng hầu hết những thay đổi trong tỷ lệ nợ xấu, và
do đó tín dụng thiệt hại, có thể đƣợc giải thích bằng cách sử dụng các biến kinh tế vĩ
mô. Mức độ phụ thuộc và các giải thích các biến vĩ mô có thể thay đổi đối với các
ngành khác nhau. Nhƣng những rủi ro tín dụng theo ngành là liên quan với nhau thông
qua các biến vĩ mô, cũng nhƣ sự tƣơng quan giữa các biến này. Theo các giả thuyết
nghiêm ngặt, các mô phỏng Monte Carlo và các bài kiểm tra căng thẳng cho thấy mức
lỗ mà có thể đƣợc bù đắp bởi lợi nhuận và vốn đƣợc cấp.
2.4.2 Sức mạnh của các yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu
Bài nghiên cứu nhằm mục đích để giải thích các biến số kinh tế vĩ mô là yếu tố
quyết định nợ xấu. Nghiên cứu sử dụng số liệu chuỗi thời gian của tỷ lệ nợ xấu và chín
biến kinh tế vĩ mô trong giai đoạn 1990-2011 tại Pakistan của tác giả Fawad Ahmad và
Taquadus Bashir (2013- Tạp chí Khoa học Thế Giới).
Có một quy luật phổ biến rằng trƣớc khi sự phục hồi của nền kinh tế toàn cầu,
ngƣời tiêu dùng và nhà đầu tƣ tin tƣởng vào thị trƣờng phải đƣợc phục hồi, tuy nhiên
quá trình này rất chậm khiến nhiều nền kinh tế nhỏ, các ngành công nghiệp và thậm
chí các công ty nhỏ đang gặp khó khăn để đƣợc hòa vốn. Tác động của khủng hoảng
tài chính toàn cầu (GFC) và suy thoái kinh tế ở các nƣớc đang phát triển năm 2009 là
rõ rệt nhất. Cũng nhƣ các nƣớc Châu Á khác, GFC thể hiện ảnh hƣởng của nó đối với
nền kinh tế của Pakistan. Những thách thức lớn nhất mà nền kinh tế Pakistan phải đối
mặt chủ yếu là sự sụt giảm trong xuất khẩu do suy thoái kinh tế và khủng hoảng thanh
khoản trên thị trƣờng tài chính toàn cầu dẫn đến việc thu hồi vốn đầu tƣ nƣớc ngoài
vào Pakistan. Tƣơng tự nhƣ vậy việc tăng giá toàn cầu, khủng hoảng năng lƣợng, công

suất sản xuất không đủ, chi phí cao, dòng tiền vào và mức tăng trƣởng suy giảm, thâm
hụt ngân sách và tăng trƣởng tham nhũng đóng vai trò quan trọng trong việc làm chậm
sự phục hồi của nền kinh tế. Tất cả những áp lực về kinh tế dẫn đến sự tăng trƣởng của
nền kinh tế. Mô hình các biến kinh tế vĩ mô tác động đến nợ xấu:
NPLst = β0+ β1GDPt+ β2UNEMPt +β3ITRt+β4 INFt +β5REERt+β6CPIt + β7EXPt + β8IPt
+ β9FDIt + µt
Trong đó,
NPLst : là biến phụ thuộc, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thời gian t.
GDPt: tổng sản phẩm quốc nội thời gian t.
17