Đánh giá sự tác động các yếu tố tới nợ xấu tại hệ thống NHTM Việt Nam

Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

ĐÁNH GIÁ SỰ TÁC ĐỘNG CÁC YẾU TỐ TỚI NỢ XẤU
TẠI HỆ THỐNG NHTM Việt Nam
TS. Nguyễn Thị Hồi Phương1
Viện Ngân hàng - Tài chính, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
Tóm tắt
Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đã và đang phải đối mặt với
một trong những vấn đề khó khăn nhất trong chiến lược kinh doanh và phát triển bền
vững của mình: đó là việc phải đương đầu với những khoản nợ xấu. Bài viết đã thực hiện
ước lượng tác động của 11 yếu tố bao gồm các yếu tố vĩ mô và vi mô tới tỷ lệ nợ xấu các
NHTM, đồng thời kết hợp với thực trạng xử lý nợ xấu ngân hàng để đưa ra các hàm ý
chính sách cho hệ thống NHTM Việt Nam và các cơ quan quản lý như: Phối hợp thực
hiện chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ một cách phù hợp nhằm mục tiêu tăng
trưởng kinh tế và kiểm soát lạm phát ở mức vừa phải; giảm chi phí dự phịng rủi ro của
các NHTM; kiểm sốt tốc độ tăng trưởng tín dụng...
Từ khóa: rủi ro tín dụng, nợ xấu, tỷ lệ nợ xấu, xử lý nợ xấu
1. Đặt vấn đề
Theo báo cáo của Ủy ban giám sát tài chính quốc gia giai đoạn 2010 - 2017, bất chấp
nỗ lực quản lý của cả hệ thống ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu đã tiến sát ngưỡng 6% vào năm
2012. Từ năm 2013 nợ xấu có xu hướng giảm nhưng tỷ lệ các khoản nợ mất vốn vẫn có
xu hướng tăng cao tại các ngân hàng. Bên cạnh số liệu công bố trong nước, số liệu do các
tổ chức tài chính nước ngồi đưa ra như Moody’s hay Fitch lại tiếp tục phản ánh một tỷ
lệ nợ xấu rất cao cho các NHTM Việt Nam. Năm 2015, các tổ chức xếp hạng trên thế giới
đã đưa ra con số 15% cho nợ xấu tại các NHTM Việt Nam, con số này cao hơn gấp ba
lần số liệu trong nước. Những số liệu nói trên đã phản ánh sự phát triển thiếu bền vững
của hệ thống NHTM và sự kém hiệu quả trong việc triển khai các giải pháp kiểm soát
nợ xấu của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và chính phủ. Bởi vậy, việc quản lý để ngăn
ngừa những khoản nợ xấu phát sinh cũng như có những biện pháp để xử lý đã và đang

trở thành vấn đề cấp thiết hiện nay trong hoạt động tài chính ngân hàng. Thực tế này đặt
ra mục tiêu nghiên cứu mới là phải tăng tính hiệu quả trong cơng tác xử lý nợ xấu, trong
đó đặc biệt phải phát hiện và đánh giá được các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM,
1

Email của tác giả:

373


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

đồng thời đo lường sự tác động của các yếu tố này tới tỷ lệ nợ xấu ngân hàng. Bài viết sẽ
phân tích thực trạng xử lý nợ xấu tại hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2008 - 2017
đồng thời thực hiện ước lượng tác động của các yếu tố tới tỷ lệ nợ xấu ngân hàng, từ đó
đưa ra các khuyến nghị chính sách cần thiết.
2. Tổng quan nghiên cứu về sự tác động của các yếu tố tới nợ xấu
NHTM
2.1. Các yếu tố vĩ mơ
Lạm phát
ü
Nghiên cứu của (Klein, 2013), Chang (2002) giải thích RRTD tại các ngân hàng của
Hong Kong giai đoạn 1995 - 2002 và chỉ ra rằng lạm phát có xu hướng làm giảm các
khoản phải trả cho ngân hàng. Shingjergji (2013) tìm thấy kết quả tương tự hệ thống
ngân hàng Albani, đó là khi lạm phát tăng thì nợ xấu ngân hàng lại giảm. Còn theo
Greenidge và Grosvenor (2009) khi nghiên cứu về nợ xấu ở các ngân hàng Barbados giai
đoạn 1996 - 2008 đã chỉ ra lạm phát có tác động cùng chiều với nợ xấu. Fofack (2005),
cho rằng lạm phát góp phần tạo nên các khoản nợ xấu ở các nước Sahara - châu Phi.

Theo nghiên cứu này, lạm phát gây ra sự xói mịn nhanh chóng tài sản các NHTM và gia
tăng rủi ro tín dụng ở các nước châu Phi. Trong khi đó Trần Thị Mộng Tuyết, Nguyễn
Thúy Duy (2017) chỉ ra mối quan hệ trái chiều giữa tỷ lệ lạm phát và nợ xấu tại các
NHTM Việt Nam.
Tốc độ tăng trưởng GDP
ü
Louzis và cộng sự (2012) khẳng định tốc độ tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng
ngược chiều đến các khoản nợ xấu ngân hàng. Ngoài ra các nghiên cứu của Messai và
Jouini (2013) cũng cho rằng nợ xấu và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ gián tiếp với
nhau. Jimenez và Saurina (2005) cho rằng có mối quan hệ thuận chiều giữa tăng trưởng
kinh tế và RRTD. Tuy nhiên quan điểm này lại trái ngược với quan điểm của Koopman
và Lucas (2005). Theo Koopman và Lucas (2005), trạng thái của chu kỳ kinh tế có ảnh
hưởng ngược chiều với RRTD. Điều này có nghĩa là khi nền kinh tế suy thoái, RRTD sẽ
tăng lên vì trong giai đoạn này, khả năng phá sản của các doanh nghiệp cao. Trần Thị
Mộng Tuyết, Nguyễn Thúy Duy (2017) chỉ ra mối quan hệ trái chiều giữa tăng trưởng
GDP và nợ xấu tại các NHTM Việt Nam.
Lãi suất
ü
Lãi suất là yếu tố tác động trực tiếp đến lượng cung và lượng cầu vốn. Lãi suất tăng
374


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

làm gia tăng gánh nặng nợ, và kết quả làm giảm khả năng trả nợ của người vay, tỷ lệ nợ
xấu tăng (Castro, 2013); (Louzis và cộng sự, 2012); (Nkusu, 2011).
ü
Tỷ giá

Có bằng chứng giữa nợ xấu và tỷ giá hối đoái. Fofack (2005) cho biết những thay
đổi trong tỷ giá có tác động đến nợ xấu tại một số tiểu vùng Sahara châu Phi. Khemraj,
Pasha (2009), đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy và bảng dữ liệu trong 10 năm
(1994 - 2004) tại các NHTM Guyana. Bằng chứng cho thấy tỷ giá có ảnh hưởng mạnh
mẽ nhất tới tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Guyana, rằng bất cứ khi nào có một sự suy giảm
về khả năng cạnh tranh quốc tế của nền kinh tế Guyana thì tỷ lệ nợ xấu sẽ cao hơn.
ü
Tỷ lệ thất nghiệp
Nghiên cứu của Vatanserve và Hepsen (2013) được tiến hành tại Thổ Nhĩ Kỳ giai
đoạn 2007 - 2013 đã chỉ ra tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu.
Vogiazad và Nikolaidou (2011) phân tích số liệu của hệ thống NHTM Romania từ tháng
12/2001 đến tháng 11/2010 và cũng đưa ra kết luận tương tự. Koopman và Lucas (2005).
Messai và Jouini (2013) cũng chỉ ra mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và nợ xấu là mối
quan hệ thuận chiều.
2.2. Các yếu tố vi mơ
ü
Tăng trưởng tín dụng
Gavin và Hausman (1996) chỉ ra khi tín dụng bị nới lỏng quá mức sẽ làm gia tăng nợ
xấu của ngân hàng. Fries (2002) có kết luận về mối quan hệ thuận chiều giữa nợ xấu và
tăng trưởng tín dụng. Clair (1992) nghiên cứu trên các ngân hàng Texas trong giai đoạn
từ 1976 - 1990 phát hiện có một tác động tiêu cực của tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ
xấu. Laeven và Majnoni (2003) cũng đưa ra kết quả tương tự về tác động tăng trưởng tín
dụng và nợ xấu.
Dự phịng rủi ro tín dụng
ü
Nếu ngân hàng dự tính tổn thất lớn sẽ xây dựng quỹ dự phòng RRTD lớn để giảm
biến động thu nhập trong tương lai. Vì vậy dự phòng RRTD cao ám chỉ tỷ lệ nợ xấu cao
(Hasan và Wall, 2003). Perez (2006) cho rằng dự phòng chung thường tăng lên trong
thời gian kinh tế phát triển, vì các ngân hàng cho vay nhiều hơn và nhu cầu tín dụng cao
trong giai đoạn này. Trong thời kỳ suy thối, các khoản vay của các cơng ty sẽ chịu rủi

ro nhiều hơn do dự phòng cụ thể cũng tăng cao hơn. Sự sẵn lòng của ngân hàng trong
việc dự phòng các tổn thất được xem như niềm tin mạnh mẽ của các ngân hàng về kế
375


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

hoạch tương lai (Ahmad và cộng sự, 1999). Keeton (1999) cho thấy, tốc độ tăng trưởng
tín dụng nhanh chóng kết hợp với các tiêu chuẩn tín dụng được hạ thấp đã gây ra thiệt
hại nặng nề khi cho vay ở một số bang trên nước Mỹ.
ü
Khả năng sinh lợi của ngân hàng
Kết quả kinh doanh tốt có thể phản ánh chất lượng quản lý tốt (Louzis và cộng sự,
2012), dẫn đến tỷ lệ nợ xấu thấp. Messai và Jouini (2013) giải thích mối quan hệ ngược
chiều giữa ROA và tỷ lệ nợ xấu là khi ROA cao các NHTM sẽ giảm động lực tạo ra thu
nhập và do đó giảm các hành vi rủi ro như tạo ra các khoản vay rủi ro cao. Ngược lại, các
ngân hàng làm ăn không hiệu quả sẽ buộc phải tạo ra các khoản tín dụng với rủi ro đáng
kể. Makri, Tsakanos và Bellas (2014) cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa ROE và
tỷ lệ nợ xấu tại các quốc gia châu Âu. Điều này chỉ ra rằng việc quản lý kém dẫn đến hành
vi rủi ro hơn và kết quả kinh doanh kém đi.
Quy mô ngân hàng
ü
Trong bài viết, quy mô ngân hàng đề cập đến tổng tài sản ngân hàng. Stern và Feldman
(2004) cho rằng quy mô ngân hàng đóng vai trị quan trọng trong một vài cuộc khủng
hoảng gần đây. Nghiên cứu giải thích các ngân hàng lớn thường có xu hướng chấp nhận
nhiều rủi ro hơn bởi vì ln kỳ vọng sự bảo vệ của chính phủ trong các trường hợp
thất bại của ngân hàng. Theo như Louzis và cộng sự (2012), có ảnh hưởng thuận chiều
giữa nợ xấu và quy mô ngân hàng. Trong khi đó, Zribi và Boujelbene (2011) chỉ ra rằng

ngân hàng lớn thì đa dạng hơn, chun mơn hóa về quản lý rủi ro, xử lý khách hàng xấu
một cách hiệu quả hơn. Như vậy mối quan hệ giữa quy mô và RRTD có thể là âm hoặc
dương. Tại Ấn Độ, Das và Ghosh (2007) chỉ ra quy mô ngân hàng tác động tiêu cực đến
khả năng trả nợ. Galloway và cộng sự (1997) cho rằng quy mơ ngân hàng có mối quan
hệ thuận chiều trong giai đoạn phát triển bình thường nhưng lại ngược chiều trong thời
gian chính phủ đưa ra những chính sách thay đổi lớn. Hu và cộng sự (2006) cũng cho
thấy quy mơ ngân hàng có mối quan hệ nghịch chiều với các khoản nợ xấu. Hassan và
cộng sự (1994) chỉ ra tổng tài sản có quan hệ ngược chiều với RRTD. Trương Thị Hồng,
Võ Khánh Duy (2017) đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa tổng tài sản ngân hàng và
tỷ lệ nợ xấu, điều này cho thấy những ngân hàng có quy mơ lớn sẽ có chiến lược quản
trị rủi ro tốt hơn.
Vốn chủ sở hữu
ü
Marki và cộng sự (2014) đã chỉ ra vốn chủ sở hữu là một trong các yếu tố quan
trọng quyết định hành vi chấp nhận rủi ro của các ngân hàng. Berger và DeYoung

376


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

(1997), Shrieves và Dahl (1992) phát hiện có mối quan hệ thuận chiều với RRTD, trong
khi đó Cummins và Sommer (1996) lại đưa ra kết quả ngược lại. Trương Thị Hồng, Võ
Khánh Duy (2017) cũng chỉ ra quy mơ vốn chủ sở hữu có mối quan hệ thuận chiều với
tỷ lệ nợ xấu. Điều này được giải thích là khi các ngân hàng có vốn chủ sở hữu càng cao
thì càng tăng động cơ sử dụng vốn vay một cách mạo hiểm từ đó tăng tỷ lệ nợ xấu.
ü
Số năm hoạt động của ngân hàng

Các ngân hàng hoạt động càng lâu năm thì càng có uy tín trên thị trường, đồng
thời cũng được đánh giá là những ngân hàng có nhiều kinh nghiệm trong việc quản lý
rủi ro. Chính bởi vậy việc lựa chọn khách hàng vay và quản lý các món vay cũng tốt hơn
so với những ngân hàng mới đi vào hoạt động. Từ đó nợ xấu có xu hướng giảm. Arrow
(1962), Jovanovic (1982), Ericson và Pakes (1995) chi ra quan hệ nghịch chiều giữa số
năm hoạt động của doanh nghiệp với tỷ lệ nợ xấu còn Leonard - Barton (1992), Agarwal
và Gort (1996, 2002) lại phủ định điều này.
3. Thực trạng xử lý nợ xấu các ngân hàng thương mại Việt Nam
3.1. Tình hình nợ xấu NHTM Việt Nam giai đoạn 2015 - 2017
Năm 2015 là năm đánh dấu bước ngoặt của ngành ngân hàng khi tỷ lệ nợ xấu được
đưa về dưới mức 3%. Tuy tỷ lệ nợ xấu đang có chiều hướng xuống thấp hơn nữa so với
mức yêu cầu 3% vào cuối năm 2016, song nợ nhóm 5 lại trên đà tăng mạnh.

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ báo cáo tài chính các NHTM

Hình 1: Tỷ lệ nợ xấu của một số ngân hàng từ năm 2015 - Quý II 2017
377


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ trong thời kỳ 2015 - quý II/2017 được các ngân hàng
giữ tương đối ổn định, khơng có đột biến quá lớn. Hầu hết các ngân hàng loại vừa và nhỏ
giữ được tỷ lệ nợ xấu rất tốt, chỉ nằm dao động xung quanh ngưỡng 1% như TPBank,
BacABank, KienLongBank, MB, ACB, trong đó có cả ngân hàng lớn như Vietinbank.
3.2. Thực trạng xử lý nợ xấu tại các NHTM Việt Nam
Quốc hội đã ban hành Nghị quyết số 24/2016/QH14 ngày 08/11/2016 về kế hoạch
cơ cấu lại nền kinh tế giai đoạn 2016 - 2020. Trong đó việc đẩy nhanh quá trình xử lý nợ

xấu và áp dụng tiêu chuẩn Basel II tại các TCTD được chú trọng nhằm lành mạnh hóa
thị trường tài chính. Mục tiêu xử lý nợ xấu là “đến năm 2020, giảm tỷ lệ nợ xấu của hệ
thống TCTD xuống mức dưới 3%”.
Theo Hình 2, tính đến tháng 01/2017, toàn hệ thống các TCTD đã xử lý được 616,7
nghìn tỷ đồng nợ xấu. Trong đó, nợ xấu do các TCTD tự xử lý là 349,7 nghìn tỷ đồng
(chiếm 56,7% tổng số nợ xấu được xử lý), còn lại là bán nợ cho các tổ chức, cá nhân khác
(chiếm 43,3%). Nợ xấu đã được kiềm chế, tỷ lệ nợ xấu nội bảng đến ngày 31/3/2017 ở
mức 2,56% tổng dư nợ tín dụng.

Nguồn: Ngân hàng Nhà nước

Hình 2. Kết quả xử lý nợ xấu ngành ngân hàng giai đoạn 2012 - 2016
Xét về hình thức, hiện nay các NHTM đang áp dụng hai nhóm biện pháp xử lý nợ
xấu chủ yếu, đó là: nhóm biện pháp các ngân hàng tự xử lý nợ xấu bao gồm các hình thức
thu đòi nợ từ khách hàng, bán phát mại TSĐB hoặc thu đòi từ người bảo lãnh, khởi kiện
khách hàng, phát mại doanh nghiệp và xử lý nợ xấu bằng biện pháp sử dụng nguồn quỹ

378


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

DPRR. Nhóm giải pháp thứ hai là bán nợ, các NHTM có thể bán nợ cho VAMC hoặc các
công ty mua bán nợ khác như DATC. Theo thống kê trong bảng 1, kết quả xử lý nợ xấu
ngành ngân hàng theo các hình thức cho thấy từ năm 2012 đến năm 2015 khối lượng xử
lý nợ xấu của các NHTM tăng theo từng năm: Năm 2012 chỉ xử lý được 74,67 nghìn tỷ
đồng thì đến năm 2015 đã xử lý được khối lượng nợ xấu gấp 3 lần lên tới 186,86 nghìn
tỷ đồng. Điều này góp phần làm giảm tỷ lệ nợ xấu của năm 2015 xuống dưới 3%. Trong

giai đoạn 2012 - 2015 ba biện pháp xử lý nợ là thu đòi nợ từ khách hàng, sử dụng quỹ
DPRR và bán nợ cho VAMC là 3 biện pháp được các ngân hàng sử dụng chủ yếu, với
tổng khối lượng xử lý nợ xấu của 3 biện pháp này lên tới 431,30 nghìn tỷ đồng, chiếm tỷ
trọng 87,54%. Hình thức bán nợ cho VAMC đứng đầu trong các biện pháp xử lý nợ được
các NHTM sử dụng với tỷ trọng 42,24%, đứng thứ hai là biện pháp sử dụng quỹ DPRR
chiếm 26,7% và đứng thứ ba là biện pháp thu địi nợ từ phía khách hàng chiếm 18,6%.
Bảng 1: Kết quả xử lý nợ xấu ngành ngân hàng theo các hình thức 2012 - 2016
Đơn vị: tỷ đồng
Tổng (2012 - 2015)

Hình thức xử lý
nợ xấu

Khối lượng

Khách hàng trả nợ

91.878

18,6%

25.322

15.944

21.610

29.002

Bán phát mại TSBĐ

13.886

2,8%

4.077

2.533

3.374

3.902

Sử dụng quỹ DPRR

131.519

26,7%

35.176

30.387

30.556

35.400

31.531

Bán nợ cho VAMC

207.909

42,24%

0

29.578

79.612

98.719

24.893

Bán nợ khác

15.829

3,2%

3.743

6.572

3.836

1.678

---

Hình thức khác

32.039

6,3%

6.358

2.962

4.562

18.157

---

493.052

100%

74.667

87.976

143.550

186.858

118.490

Tổng cộng

Tỷ trọng

2012

2013

2014

2015

2016
62.351

Nguồn: Ngân hàng Nhà nước

Tuy nhiên trong năm 2016, trong tổng số nợ xấu được xử lý là 118,49 nghìn tỷ đồng
thì nhóm biện pháp thu đòi nợ khách hàng và bán TSĐB được các NHTM sử dụng nhiều
nhất với nợ xấu được xử lý chiếm khoảng 52,6%, tiếp đó là biện pháp xử lý nợ xấu sử
dụng quỹ DPRR với tỷ trọng nợ xấu được xử lý là 26,6% và biện pháp bán nợ cho VAMC
được các NHTM sử dụng để xử lý nợ xấu với tỷ trọng 21%. Điều này cho thấy trong năm
2016 tình hình xử lý nợ xấu ở các NHTM đang đi vào thực chất hơn, xử lý nợ xấu từ gốc,
giảm số nợ xấu được xử lý bằng các phương pháp chuyển giao như bán nợ.

379


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

Mặc dù đã đạt được nhiều kết quả nhất định, nhưng quá trình xử lý nợ xấu còn tồn
tại nhiều hạn chế. Trong số nợ phải xử lý tại VAMC, phần lớn nợ thuộc phần bán lại
trước đây từ các ngân hàng lớn như Agribank và BIDV chứ không chỉ tập trung ở các
ngân hàng yếu kém, bị kiểm sốt đặc biệt. Nhiều TCTD phải trích lập DPRR lớn khiến
hiệu quả kinh doanh không cao. Báo cáo của Ngân hàng Nhà nước (2017) cho thấy: nợ
xấu có xu hướng tăng trở lại về quy mô, tỷ lệ nợ xấu nội bảng, nợ xấu do VAMC quản lý
và nợ tiềm ẩn thành nợ xấu có khả năng lên đến 8,86% tổng dư nợ (tính đến 31/12/2016).
Tại VAMC, tốc độ thu hồi nợ so với tổng dư nợ đã mua còn hạn chế, tỷ lệ khách hàng tự
trả nợ chiếm 70%, còn lại 30% là bán nợ, bán TSĐB.
Trong tổng số 548,5 nghìn tỷ đồng nợ xấu được xử lý, phần do các TCTD tự xử lý là
chủ yếu (chiếm 57,2%), còn lại là bán nợ (bao gồm bán cho VAMC và tổ chức, cá nhân
khác) chiếm 42,8%. Dù VAMC đã sử dụng các biện pháp xử lý nợ xấu linh hoạt như
phát mại, đấu giá, bán tài sản, bán khoản nợ thơng qua hình thức xử lý trực tiếp hoặc ủy
quyền cho các TCTD... song tổng số nợ thu hồi được chiếm tỷ trọng khá nhỏ so với số nợ
đã mua về. Tính đến 31/12/2016, nợ cịn phải xử lý tại VAMC khoảng 190.000 tỷ đồng;
nợ tồn đọng tại khâu thi hành án tính đến 30/9/2016 là khoảng 58.998 tỷ đồng. Thêm vào
đó, một số ngân hàng vẫn chưa xử lý dứt điểm các khoản nợ xấu kéo dài, việc đo lường
và đánh giá rủi ro danh mục tín dụng, áp dụng chính sách khách hàng chưa linh hoạt...
Việc xử lý TSĐB bị chậm ảnh hưởng rất lớn tới nợ xấu của ngân hàng như làm tăng chi
phí hoạt động trong q trình thu hồi nợ. Ngồi ra, các tài sản bảo đảm sẽ bị sụt giảm giá
trị nghiêm trọng nếu việc phát mại bị kéo dài.
4. Ứng dụng mơ hình đánh giá tác động các yếu tố đến nợ xấu các
NHTM Việt Nam
4.1. Cơ sở dữ liệu mơ hình
Mẫu nghiên cứu
ü
Nhóm tác giả tiến hành chọn mẫu nghiên cứu gồm 21 NHTM Việt-Nam trong đó

có 3 NHTM Nhà nước và 18 NHTM CP có tổng tài sản ở quy mô vừa và nhỏ. Khoảng
thời gian nghiên cứu được thực hiện là trong 9 năm, từ năm 2008 đến năm 2016. Như
vậy mẫu được xem xét nghiên cứu sẽ có tất cả 189 quan sát.
ü
Các biến được sử dụng trong nghiên cứu
Bài viết xem xét tác động của các biến đến nợ xấu các NHTM bao gồm: các biến số
vĩ mô (GDP, Lạm phát, Tỷ lệ thất nghiệp, CPI) và các biến số vi mô (Số năm hoạt động
của ngân hàng, quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, ROE, ROA, dự phòng RRTD, tốc độ
380


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

tăng trưởng dư nợ tín dụng). Các biến này là biến độc lập, biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu
của các NHTM. Thông qua việc nghiên cứu về mối quan hệ kinh tế giữa các biến độc lập
và biến phụ thuộc, nhóm nghiên cứu đưa ra đánh giá sơ bộ về chiều hướng tác động của
các biến độc lập này.
Bảng 2: Các biến độc lập trong mơ hình
STT

Biến số

Kí hiệu

Cách đo lường

Dấu kỳ vọng

1

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (Growth)

GDP

Tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế

-

2

Lạm phát (Inflation)

INF

(CPI năm nay - CPI năm trước)/CPI năm
trước

+

3

Thất nghiệp (Unemployment)

UNE

Tỷ lệ thất nghiệp

+

4

Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer
Price Index)

CPI

Chỉ số giá tiêu dùng

-

5

Số năm hoạt động

YEA

Số năm hoạt động của ngân hàng

-

6

Quy mô ngân hàng (Size)

SIZE

Logarit cơ số tự nhiên của tổng tài sản

+

7

Vốn chủ sở hữu (Equity)

EQT

Vốn chủ sở hữu của ngân hàng

+

8

Khả năng sinh lời vốn chủ sở hữu
(ROE)

ROE

Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu

-

9

Khả năng sinh lời của tài sản bình
quân (ROA)

ROA

Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình
qn

-

10

Dự phịng rủi ro (Credit Loss
Provision)

CLP

Dự phịng rủi ro được trích lập

-

11

Tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng
(Credit Growth)

CRG

(Dư nợ năm nay - Dư nợ năm trước)/Dư
nợ năm trước

+

ü
Thống kê mơ tả mơ hình

Mẫu nghiên cứu gồm 21 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam từ năm 2008
đến năm 2016:

381


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

Bảng 3: Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình
Variable
GDP
CPI
LP
TN
SNHD
QMNH
VCSH
ROA
ROE
DPRR
NX
TTTD

Mean
5.9875
10.1500
9.7687
2.8800

21.1500
166000008
13036356
1.1597
11.8498
3782369
2.1830
26.5655

Maxium
6.7800
 19.8900
22.9700
4.6600
58.0000
857000008
176000008
5.9600
37.1000
63664871
9.7900
116.7200

Minimum
5.2500
5.6000
0.6300
1.9900
0.0000
2418624

1020727
-1.2700
-12.7000
705.5950
0.00000
-32.0900

Std. Dev.
0.5654
5.4563
6.9744
1.0578
11.7447
193000008
17604769
0.8857
8.1665
10590118
 1.5771
27.0938

Skewness
-0.0147
0.8830
0.7371
0.9856
1.5364
1.8276
5.5142
2.0284

0.4820
4.3685
1.8588
1.2995

Kurtosis
1.5231
2.0367
2.3850
2.1598
5.7026
5.7017
47.7780
11.4462
3.7710
22.5417
 8.6339
4.8883

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Các kết quả thống kê mô tả cho thấy hệ số Kurtosis của biến vốn chủ sở hữu và dự
phòng ở mức khá cao (44.8 và 22.54). Còn các chỉ tiêu khác GDP, CPI, lạm phát, thất
nghiệp, tốc độ tăng trưởng tín dụng, quy mơ ngân hàng, ROA, ROE, vốn chủ sở hữu, dự
phòng rủi ro, số năm hoạt động lớn cho thấy đặc điểm riêng của từng biến trong mẫu
nghiên cứu là tương đối khác biệt.
4.2. Đánh giá ước lượng mơ hình hồi quy
ü
Phân tích đánh giá sự tương quan giữa các biến
Mơ hình thực nghiệm tiến hành trên cơ sở dữ liệu mảng của 21 NHTM trong giai

đoạn 2008 - 2016 với các chỉ số vĩ mô và vi mô quan trọng như GDP, CPI, QMNH, NX...
chúng tôi dựa vào đây để đề xuất mô hình FEM:
NX = β0 + β1 GDPit + β2CPIit + β3LPit + β4TNit + β5NHĐit + β6SIZEit + β7VCSHit +
β8ROAit + β9ROEit +β10TĐTTit + β11DPRRit + uit với i = 1,2,..., 21và t = 2008, 2009,...,
2016.
Trong đó i được quy ước cho đơn vị ngân hàng thứ i (theo thứ tự i), theo khơng gian
cịn t được quy ước cho đơn vị thời gian (năm t) theo đơn vị thời gian. Do mỗi một bộ
số liệu theo không gian và thời gian đều có đủ các con số N đơn vị chéo và T đoạn thời
gian nên đây là dữ liệu mảng đầy đủ. Với 21 ngân hàng cùng 12 bộ số liệu trong giai đoạn

382


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

từ 2008-2016.
Các biến độc lập: QMNH, SNHD,VCSH,DPRR, GDP, LP, TN,CPI, TTTD, ROA,
ROE. Biến phụ thuộc: NX. Đánh giá sự tương quan giữa các biến số trong mô hình ta
thu được bảng dưới đây:
Bảng 4: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
CPI
1.00
CPI
DPRR -0.10
GDP 0.41
LP
0.93
NXNT -0.10

QMNH -0.17
ROA 0.25
ROE
0.20
SNHD -0.12
TN
0.38
TTTD -0.08
VCSH -0.18

DPRR
-0.10
1.000
0.00
-0.11
0.08
0.29
0.02
0.06
0.09
-0.14
-0.05
0.18

GDP
0.42
0.00
1.00
0.09
-0.20

0.05
0.09
0.12
0.01
-0.05
0.00
0.00

LP
0.94
-0.11
0.09
1.00
-0.03
-0.21
0.25
0.17
-0.14
0.43
-0.10
-0.21

NXNT
-0.10
0.08
-0.20
-0.03
1.00
0.15
-0.28

-0.28
0.12
-0.13
-0.05
0.12

QMNH
-0.17
0.29
0.05
-0.21
0.15
1.00
-0.17
0.06
0.63
-0.24
-0.20
0.64

ROA
0.25
0.02
0.09
0.25
-0.28
-0.17
1.00
0.54
-0.17

0.36
0.16
-0.12

ROE
0.20
0.06
0.12
0.17
-0.28
0.06
0.54
1.00
0.12
0.19
0.15
-0.01

SNHD
-0.12
0.09
0.01
-0.14
0.12
0.63
-0.17
0.12
1.00
-0.160
-0.20

0.42

TN
0.38
-0.14
-0.05
0.43
-0.13
-0.25
0.36
0.18
-0.166
1.00
0.31
-0.25

TTTD
-0.08
-0.05
0.00
-0.10
-0.05
-0.20
0.16
0.15
-0.20
0.31
1.00
-017

VCSH
-0.18
0.18
0.00
-0.21
0.12
0.64
-0.12
-0.01
0.42
-0.25
-0.17
1.00

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Về tương quan giữa các biến độc lập, kết quả Bảng 4 cho thấy chỉ có hai biến Lạm
phát và CPI có quan hệ tương đối chặt chẽ với nhau khi có hệ số tương quan là 0.94>
0.8 cịn lại các biến độc lập khác khơng có quan hệ chặt với nhau (hệ số tương quan <
0.64). Từ đó có thể thấy khả năng xảy ra đa cộng tuyến nếu đưa hai biến lạm phát và
CPI vào một phương trình hồi quy. Cịn lại nếu đưa các biến cịn lại vào một phương
trình hồi quy sẽ khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến do vậy nhóm nghiên cứu sẽ bỏ
biến CPI ra khỏi dữ liệu nghiên cứu và chỉ đánh giá tác động của 10 biến còn lại tới nợ
xấu ngân hàng.
ü
Kết quả hồi quy và các kiểm định có liên quan
* Hồi quy pool với các biến chung:

383

Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

Bảng 5: Kết quả hồi quy mơ hình Pooled OLS
Biến
Const
LP
TN
GDP
TTTD
DPRR
ROA
ROE
VCSH
QMNH
SNHD
Hệ số xác định R2
Hệ số xác định điều chỉnh
Thống kê F kiểm định sự phù hợp của mơ hình
hồi quy
p-value(thống kê F)

Hệ số C
5.5928
0.0321
-0.1394
-0.5194
0.0055

1.09E-08
-0.2354
-0.0427
2.85E-09
6.23E-10
0.0113

Sai số chuẩn
0.2670
0.0039
0.0276
0.0420
0.0009
2.33E-09
0.0342
0.0035
1.74E-09
1.91E-10
0.0026
0.5691
0.1669

p-value
0.0000***
0.0000***
0.0700*
0.0000***
0.0000***
0.0600*
0.0660*

0.0450**
0.0016***
0.0011***
0.0000***

0.5691
0.0000

***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5%, 10%
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Từ bảng nghiên cứu ta thấy các yếu tố đều ảnh hưởng đến nợ xấu là lạm phát, tốc độ
tăng trưởng tín dụng, dự phịng rủi ro, vốn chủ sở hữu, năm hoạt động của ngân hàng vì
các biến này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (prob < 5%), bên cạnh đó thất nghiệp,
ROA, ROE cũng ảnh hưởng tới nợ xấu vì các biến này có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
do (prob <10%). Ở mơ hình này R2 = 56.9% ở mức thấp, điều này có nghĩa rằng các biến
độc lập trong mơ hình giải thích được 56.9% sự thay đổi của biến phụ thuộc; 43.1% sự
biến động của biến độc lập không được giải thích bởi các biến độc lập đề xuất. Đối với
mơ hình thực nghiệm, một mức độ giải thích như vậy có thể chấp nhận được.

384


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

Bảng 6: Kết quả hồi quy mơ hình FEM
Biến

Hệ số C

Sai số chuẩn

p-value

Const

8.2724

3.1192

0.0090***

LP

0.0068

0.0244

0.7785

TN

-0.3970

0.1715

0.0722*

GDP

-0.4457

0.1750

0.0120**

TTTD

0.0065

0.0044

0.1405

DPRR

1.46E-08

2.02E-08

0.4706

ROA

-0.1277

0.1641

0.4377

ROE

-0.0440

0.0173

0.0124**

VCSH

6.93E-09

7.46E-09

0.0444**

QMNH

-3.20E-09

1.54E-09

0.0402**

SNHD

-0.0691

0.1251

0.5814

Hệ số xác định R2

0.5657

Hệ số xác định điều chỉnh

0.4689

Thống kê F kiểm định sự phù hợp của mơ hình
hồi quy

5.8411

p-value(thống kê F)

0.0000

***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5%, 10%
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Từ Bảng 6, kết quả hồi quy của mơ hình FEM cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến nợ
xấu là thất nghiệp, GDP, ROE, vốn chủ sở hữu, quy mơ ngân hàng và năm hoạt động của
ngân hàng vì các biến này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hoặc 10% (prob < 5% hoặc
prob < 10%). Ở mơ hình này R2 = 56.6% ở mức thấp điều này có nghĩa rằng các biến độc
lập trong mơ hình giải thích được 56.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc; 43.4% sự biến
động của biến độc lập không được giải thích bởi các biến độc lập đề xuất. Đối với mơ

hình thực nghiệm, một mức độ giải thích như vậy có thể chấp nhận được.
Đối với cả hai mơ hình Pool và FEM nhóm đưa ra kết luận về các nhân tố ảnh
hưởng tới nợ xấu của ngân hàng thương mại gồm lạm phát, thất nghiệp, GDP, quy mô
ngân hàng, vốn chủ sở hữu, số năm hoạt động, tốc độ tăng trưởng tín dụng, ROA, ROE.
Nhóm nghiên cứu lựa chọn mơ hình Pool do có hệ số xác định R2 ở mơ hình Pool cao
385


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

hơn mơ hình FEM.
Ø
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy: Sử dụng thống kê LR
Cặp giả thuyết:

Prob(LR statistic)=0.0000<0.05 => Bác bỏ Ho, chấp nhận H1 hay mơ hình hồi quy
là hợp lý.
Ø
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy:
Cặp giả thuyết:  H o : βi = 0
 H1 : β i ≠ 0
Thông qua kết quả hồi quy Bảng 4 ta thấy đa số các hệ số hồi quy đều có prob ( βi ) < 0, 05
hoặc prob ( βi ) < 0,10 => Bác bỏ H0 chấp nhận H1 hay các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống
kê ở mức ý nghĩa 5% hoặc 10%, các biến thất nghiệp, dự phịng rủi ro tín dụng và ROA
là các biến có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%, điều này có nghĩa là biến độc lập
trong mơ hình nghiên cứu đều tác động đến nợ xấu. Lần lượt kiểm định cho các hệ số
biến độc lập ta có danh sách các biến có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% như sau:
Bảng 7: Các biến có ý nghĩa thống kê của mơ hình

Biến độc lập Hệ số Sai số chuẩn
LP
0.0321
0.0039
TN
-0.1394
0.0276
GDP
-0.5194
0.0420
TTTD
0.0055
0.0009
DPRR
1.09E-08
2.33E-09
ROA
-0.2354
0.0342
ROE
-0.0427
0.0035
VCSH
2.85E-09
1.74E-09
QMNH
6.23E-10
1.91E-10
SN
0.0113

0.0026

p-value
0.0000
0.0700
0.0000
0.0000
0.0600
0.0660
0.0450
0.0016
0.0011
0.0000

Dấu kì vọng
+
+
+
+
+
+
+
-

Dấu thực tế
+
+
+
+
+

+

Thực tế so với kì vọng
Giống
Khác
Giống
Giống
Khác
Khác
Khác
Giống
Giống
Giống

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

386


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

4.3. Kết quả nghiên cứu
Như vậy, kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các biến trong mơ hình nghiên cứu đều
có tác động đến nợ xấu, trong đó:
Thứ nhất, các biến lạm phát, tăng trưởng tín dụng, dự phịng rủi ro tín dụng, vốn
chủ sở hữu, quy mô ngân hàng và số năm hoạt động là các biến có tác động thuận tới nợ
xấu, tức là khi các biến này gia tăng thì tỷ lệ nợ xấu theo đó gia tăng. Điều này khá phù
hợp với thực tế nợ xấu đang diễn ra tại Việt Nam. Hầu hết các ngân hàng có quy mơ lớn

và vừa thì đều có nợ xấu và tỷ lệ nợ xấu cao.
ü
Tỷ lệ lạm phát trong kết quả ước lượng mô hình tác động cùng chiều với nợ xấu ở
mức ý nghĩa 1%. Theo Tổng cục Thống kê, tỷ lệ lạm phát trung bình của Việt Nam trong
giai đoạn nghiên cứu là khoảng 10%, với mức tăng cao nhất vào năm 2008 tương ứng
23,11%, do đó tác động tới tình hình nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai
đoạn này.
Tăng trưởng tín dụng tác động thuận chiều tới nợ xấu với mức ý nghĩa 1% là phù
ü
hợp với thực tế tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Do áp lực cạnh tranh giữa các
ngân hàng dẫn đến việc tăng trưởng tín dụng liên tục tăng cao qua các năm. Theo số liệu
của NHNN, tăng trưởng tín dụng trung bình của cả hệ thống giai đoạn 2008 - 2016 là
khoảng 20%. Do mục tiêu lợi nhuận, các NHTM đã hạ thấp các tiêu chuẩn cấp tín dụng
để chú trọng tăng trưởng tín dụng, kết quả là nợ xấu của các NHTM gia tăng và gây ra
tổn thất nặng nề cho hệ thống ngân hàng Việt Nam trong thời gian qua.
ü
Dự phịng rủi ro tín dụng và vốn chủ sở hữu theo kết quả ước lượng có tác động
thuận chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%, kết quả này trái với giả thuyết “Rủi ro đạo đức”
của Keeton và Morris (1987). Tuy nhiên kết quả này lại phù hợp với các nghiên cứu của
Jacques & Nigro (1997), khi nợ xấu trong ngân hàng gia tăng thì dự phịng rủi ro và vốn
chủ sở hữu gia tăng, điều này có được là do cơng tác giám sát thị trường đạt hiệu quả
hơn buộc các NHTM phải gia tăng vốn chủ sở hữu để đáp ứng các tiêu chuẩn của các cơ
quan quản lý.
ü
Quy mô ngân hàng theo kết quả hồi quy có tác động thuận chiều với nợ xấu ở
mức ý nghĩa 1%. Tại Việt Nam, các NHTM có quy mô lớn thông thường sở hữu nhiều
hệ thống chi nhánh và cơng ty con nhưng trình độ quản trị yếu kém, khả năng kiểm sốt
nợ xấu khơng bắt kịp với quy mô nên nợ xấu chiếm tỷ lệ cao. Bên cạnh đó, các NHTM
Nhà nước có quy mơ lớn như Vietcombank, BIDV, Vietinbank còn cho các DNNN vay
với quy mơ tín dụng lớn, chiếm đến hơn nửa tổng dư nợ tín dụng của tồn hệ thống vào

387


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

năm 2011- 2012, trong khi đó các DNNN thường có hiệu quả kinh doanh thấp, và thủ
tục thẩm định cho vay các doanh nghiệp này không chặt chẽ đã dẫn tới tỷ lệ nợ xấu gia
tăng đỉnh điểm vào năm 2012.
ü
Số năm hoạt động của các ngân hàng tác động thuận chiều tới nợ xấu ở mức ý
nghĩa 1%. Kết quả nghiên cứu phù hợp với các ngân hàng ở Việt Nam: các ngân hàng
có số năm hoạt động càng nhiều thì tỷ lệ nợ xấu càng cao. Thông qua diễn biến nợ
xấu của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2016, ta có thể thấy rằng đa
phần những ngân hàng có số năm hoạt động trên 20 năm thì có tỷ lệ nợ xấu cao. Có thể
lấy ví dụ như các ngân hàng BIDV, Techcombank, Sacombank, PG Bank, Ocean Bank,
Southern Bank, DongA Bank, ACB, Eximbank, Ngân hàng Xây dựng có tỷ lệ nợ xấu rất
cao trong một vài năm. Đã có những ngân hàng thành lập gần 30 năm nhưng phá sản do
nợ xấu quá lớn như Southern Bank hay Ngân hàng Xây dựng. Điều này được giải thích
là do số năm hoạt động càng tăng thì quy mơ ngân hàng cũng có xu hướng gia tăng theo,
quy mơ ngân hàng tăng thì công tác quản trị hoạt động của ngân hàng cũng sẽ kém hiệu
quả, từ đó dẫn tới nợ xấu tăng cao.
Thứ hai, các biến thất nghiệp, GDP, ROA, ROE là các biến có tác động nghịch tới nợ
xấu, có nghĩa là khi các biến này gia tăng thì nợ xấu sẽ giảm và ngược lại.
GDP có tác động ngược chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%, điều này hồn tồn
ü
phù hợp với lý thuyết kinh tế vì khi kinh tế tăng trưởng, các doanh nghiệp tạo ra nhiều
lợi nhuận thì tỷ lệ nợ xấu sẽ giảm xuống. Nợ xấu ở Việt Nam tăng cao trong giai đoạn

suy thoái 2011 - 2013 khi tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP chỉ đạt 5,89% vào năm 2011 và
giảm xuống còn 5,03% vào năm 2012, 5,42% vào năm 2013 lần lượt tương ứng với mức
nợ xấu tăng cao trong ba năm là 3,3%, 6% và 3,8%.
ü
Đối với biến số thất nghiệp thì kết quả ước lượng mơ hình hồi quy cho thấy có tác
động ngược chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 10%, điều này không phù hợp với các kết
quả rút ra từ nghiên cứu của Messai và Jouini (2013). Hai tác giả này đã lý giải rằng khi
khách hàng thất nghiệp sẽ khiến họ mất khả năng thanh toán những khoản nợ đúng hạn
cho các ngân hàng và do đó làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu. Mặc dù vậy, mơ hình trong nghiên
cứu này cho kết luận sự nghịch biến giữa thất nghiệp và nợ xấu, điều này có thể lý giải
thơng qua thực tế nền kinh tế Việt Nam trong thời gian qua. Trong giai đoạn lạm phát
tăng nhanh thì nền kinh tế ln phải đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp, lạm phát
tăng thì tỷ lệ thất nghiệp giảm nên biến thất nghiệp có tác động nghịch đối với nợ xấu.
Hơn nữa, mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa lạm phát và thất nghiệp phù hợp với lý thuyết
kinh tế được đề xuất bởi nhà kinh tế học William Philips. Philips cho rằng để tận dụng

388


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

nhân cơng, giảm tỷ lệ thất nghiệp thì các doanh nghiệp phải tích cực mở rộng sản xuất để
tạo thêm nhiều việc làm, điều này dẫn tới sự gia tăng của tổng sản lượng và khi đó đồng
nghĩa với việc phải chấp nhận lạm phát ở mức cao.
ü
ROA và ROE có tác động ngược chiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 10% và 5% là phù
hợp với nghiên cứu của Messai và Jouini (2013) và giả thuyết “Quản lý kém” của Berger
và DeYoung (1997) cũng như nghiên cứu của Makri, Tsakanos và Bellas (2014). Nguyên

nhân cũng là do công tác quản trị ngân hàng kém, công việc kinh doanh của các ngân
hàng không thuận lợi là động cơ dẫn đến việc các ngân hàng tạo ra nhiều hoạt động rủi
ro và làm nợ xấu gia tăng. Ngược lại ngân hàng nào có suất sinh lời cao, kiểm sốt nợ xấu
và chi phí kinh doanh một cách hiệu quả, khi đó động lực tạo ra thu nhập của các ngân
hàng sẽ giảm, kéo theo các hành vi rủi ro như tạo ra các khoản vay có rủi ro cao cũng
giảm xuống và nợ xấu được hạn chế.
Thứ ba, các biến vĩ mơ bên ngồi tác động tới nợ xấu mạnh nhất như GDP, thất
nghiệp. Bên cạnh đó, nhân tố đến từ nội tại ngân hàng là ROA cũng có ảnh hưởng đáng
kể đến nợ xấu. Trong giai đoạn nền kinh tế Việt Nam suy thoái, tốc độ tăng trưởng đạt ở
mức thấp thì tỷ lệ nợ xấu gia tăng nhanh chóng: năm 2011 GDP của Việt Nam đạt 5,89%
và tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng là 3,3% cao hơn nhiều so với giai đoạn trước, năm
2012 GDP của Việt Nam giảm mạnh chỉ còn 5,04% thì khi này tỷ lệ nợ xấu tăng đến mức
trần là 6,0% là cao nhất trong giai đoạn, năm 2013 GDP của Việt Nam tăng nhẹ so với năm
2012 đạt mức 5,42% thì tỷ lệ nợ xấu cũng có chiều hướng giảm chỉ còn 3,8%, và vào năm
2014 GDP đạt mức 5,98% thì tỷ lệ nợ xấu tiếp tục giảm chỉ còn 3,3%. Cho đến nay, tốc độ
tăng trưởng của Việt Nam có nhiều cải thiện thì tỷ lệ nợ xấu được kìm hãm chỉ cịn ở mức
dưới 3,0%. Như vậy, ta có thể thấy rằng muốn hạn chế nợ xấu một cách đáng kể thì việc cải
thiện các biến số kinh tế vĩ mô là vô cùng cần thiết. Bên cạnh GDP có tác động mạnh tới
nợ xấu thì nhân tố nội tại từ phía ngân hàng ROA cũng là nhân tố có tác động đáng kể tới
tình hình nợ xấu. ROA tăng lên, khiến cho động cơ thực hiện những hoạt động rủi ro giảm
xuống một cách đáng kể và từ đó làm ổn định nợ xấu của các ngân hàng.
5. Các khuyến nghị chính sách
5.1. Về phía Chính phủ và các cơ quan quản lý
Thứ nhất: Phối hợp thực hiện chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ một cách phù
hợp nhằm mục tiêu tăng trưởng kinh tế và kiểm soát lạm phát ở mức vừa phải.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, GDP có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu, còn tỷ
lệ lạm phát lại có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu. Kết quả này đưa ra khuyến
389

Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

nghị rằng chính phủ và NHNN cần phối hợp chặt chẽ với nhau, trong đó sử dụng linh
hoạt các cơng cụ của chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa nhằm bảo đảm sự điều tiết
nguồn vốn có hiệu quả trong nền kinh tế. Khi các lĩnh vực, ngành nghề được bơm đủ
vốn sẽ kích thích gia tăng sản xuất và tiêu dùng, từ đó gia tăng sản lượng trong nền kinh
tế, thúc đẩy tăng trưởng đồng thời kiểm soát được lạm phát. Tuy nhiên, bên cạnh đó kết
quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, trong bối cảnh tăng trưởng kinh tế, việc tín dụng tăng
trưởng quá mức cũng sẽ làm gia tăng nợ xấu. Vì vậy, việc tính tốn và chấp nhận một tỷ
lệ tăng trưởng tín dụng hợp lý nhằm thúc đẩy kinh tế phát triển đồng thời kiểm soát nợ
xấu là việc làm hết sức cần thiết.
Thứ hai: Tạo điều kiện thuận lợi để các tổ chức kinh tế - tài chính có năng lực và kinh
nghiệm nhanh chóng tham gia thị trường mua bán nợ xấu.
Trong điều kiện ngân sách hạn hẹp, việc tạo môi trường pháp lý thuận lợi để thu hút
các nguồn lực tài chính cũng như năng lực, kinh nghiệm xử lý nợ xấu của các tổ chức
tài chính nước ngoài trong thời gian tới là hết sức cần thiết. Nếu các tổ chức và cá nhân
nước ngoài tham gia mua bán nợ xấu, giá trị thực của các khoản nợ sẽ được đánh giá xác
thực, là điều cần thiết cho việc xác định chính xác mặt bằng giá nợ xấu của các TCTD.
Nhưng quan trọng hơn, việc có được “tiền thật” từ nước ngoài để đẩy nhanh quá trình
xử lý nợ xấu các TCTD Việt Nam là giải pháp hữu hiệu lúc này.
Bên cạnh khuyến khích các tổ chức tài chính, nhất là tổ chức tài chính nước ngồi
tham gia hoạt động mua bán nợ xấu, việc có chính sách rõ ràng, minh bạch để các doanh
nghiệp, các tập đoàn kinh tế tham gia hoạt động mua bán, sáp nhập doanh nghiệp cũng
là giải pháp hữu hiệu cần chú trọng triển khai. Chủ doanh nghiệp mới sau mua bán, sáp
nhập sẽ thực hiện trả nợ cho ngân hàng hoặc cùng ngân hàng thống nhất để tái cơ cấu lại
khoản nợ xấu tại ngân hàng. Lúc đó, khoản nợ xấu sẽ trở thành nợ tốt hơn do năng lực
quản lý và tài chính của con nợ cũ đã được thay thế bởi con nợ mới tốt hơn.
Từ quý 3/2017, Nghị quyết 42/2017/NQ-QH14 cho phép tổ chức mua bán, xử lý nợ

xấu được bán nợ xấu cho pháp nhân, cá nhân, bao gồm cả doanh nghiệp khơng có chức
năng kinh doanh mua, bán nợ, nên bước đầu đã tạo môi trường pháp lý thuận lợi để hoạt
động mua, bán và xử lý nợ xấu phát triển. Để xây dựng và phát triển thị trường mua bán
nợ hiệu quả nhằm đạt được mục tiêu đề ra, cần có khung pháp lý hoàn thiện và tạo điều
kiện thuận lợi cho thị trường hoạt động.
Thứ ba: Chứng khốn hóa các khoản nợ khó địi.
Để hoạt động chứng khốn hóa được thành cơng, các NHTM cần tích cực nâng cao
tính cộng đồng, phối hợp cùng nhau để xử lý nợ xấu. Các NHTM cần tích cực cùng các
390


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

cơng ty quản lý mua bán nợ, cơng ty chứng khốn, cơng ty quản lý quỹ tham gia chủ
động tích cực vào tiến trình chứng khốn hóa. Cụ thể cần chú ý các vấn đề sau:
- Về hàng hố là các loại chứng khốn được hình thành từ q trình chứng khốn
hố. Thực tế ở Việt Nam, các khoản nợ xấu mà VAMC mua lại và đang thực hiện chứng
khoán hoá cần phải xác định cơ sở đảm bảo đối với các chứng khoán này.
- Các nhà đầu tư tham gia trên thị trường mua bán nợ cần phải được bảo vệ về lợi
ích khi tham gia giao dịch. Ngoài ra, các nhà đầu tư giao dịch trên thị trường mua bán
nợ thứ cấp là các nhà đầu tư tổ chức, do đó, cần phải có những chính sách khuyến khích
phát triển các mơ hình quỹ đầu tư Việt Nam hoặc kêu gọi sự tham gia của các quỹ đầu
tư nước ngoài.
- Quyền chủ nợ hợp pháp của các TCTD để xử lý TSĐB cần phải được quy định rõ
ràng để các NHTM, TCTD hay nói chung là chủ sở hữu các khoản nợ tín dụng có quyền
ưu tiên, nhanh chóng xử lý TSĐB, thu hồi nợ khi RRTD xảy ra.
- Cần có sự hiện diện của các ngân hàng đầu tư để thực hiện các nghiệp vụ như
bảo lãnh phát hành, nghiên cứu, phát triển sản phẩm, tham gia đầu tư, thực hiện các

hoạt động mua bán trên thị trường. Như vậy, cần phải có chính sách và mơ hình khuyến
khích sự phát triển của các ngân hàng đầu tư chuyên nghiệp.
5.2. Về phía các NHTM
Thứ nhất: Các NHTM cần giảm chi phí DPRR để xử lý nợ xấu theo quy định của pháp luật.
Chi phí hoạt động cao là một trong những nguyên nhân khiến lợi nhuận suy giảm,
đặc biệt trong bối cảnh nợ xấu đang là gánh nặng với các NHTM hiện nay. Công tác xử lý
nợ xấu dai dẳng qua nhiều năm sẽ gây tốn kém cho ngân hàng, bao gồm các chi phí liên
quan đến kiện tụng, xử lý TSĐB. Do vậy các ngân hàng phải xử lý dứt điểm các khoản
nợ tồn đọng bằng các biện pháp không sử dụng nhiều chi phí. Kết quả nghiên cứu đã
chỉ ra rằng dự phịng RRTD có tác động thuận nhiều với nợ xấu ở mức ý nghĩa 1%. Điều
này cho thấy nếu ngân hàng trích lập DPRR càng nhiều thì nợ xấu càng có xu hướng
gia tăng. Như vậy, để giảm chi phí dự phòng RRTD mà vẫn đảm bảo các quỹ dự phịng
được trích theo quy định, đồng thời kiểm sốt rủi ro có hiệu quả, các ngân hàng nên ưu
tiên các khoản vay có TSĐB. Hoặc tăng cường bổ sung TSĐB đối với các khoản vay tín
chấp hoặc chỉ đảm bảo một phần tài sản. Giá trị TSĐB lớn thì chi phí DPRR cho tất cả
các nhóm nợ cũng giảm xuống, lợi nhuận ngân hàng tăng lên, khả năng kiểm soát và xử
lý nợ xấu đạt hiệu quả tốt hơn.

391


Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

Thứ hai: Kiểm sốt tốc độ tăng trưởng tín dụng.
Các kết quả nghiên cứu đã chỉ ra tốc độ tăng trưởng tín dụng và quy mơ ngân hàng
có mối liên hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu. Do vậy để kiểm sốt nợ xấu thì cần phải kiểm
sốt chất lượng dịch vụ tín dụng ngay từ ban đầu. Để xử lý nợ xấu phát sinh cho những
năm sau thì các ngân hàng cần kiểm sốt tốt nợ xấu trong năm nay, bên cạnh đó cần có

phương thức xử lý hiệu quả để tránh gia tăng nợ xấu cho năm tiếp theo.
Cần xây dựng chính sách tín dụng, đặc biệt chú ý đến dư nợ và tốc độ tăng trưởng
tín dụng. Đồng thời duy trì mức tăng trưởng hợp lý cho từng NHTM căn cứ vào nhu
cầu thị trường tín dụng, kết hợp với chính sách lãi suất hợp lý. Tuy nhiên nếu duy trì
tăng trưởng tín dụng quá mức vượt quá nhu cầu cùng với sự yếu kém của quản trị RRTD
trong điều kiện kinh tế vĩ mơ bất ổn thì có thể sẽ xảy ra tác động ngược lại làm gia tăng
nợ xấu như trong thời gian vừa qua. Chính sách tín dụng hợp lý sẽ mang đến kết quả tốt
cho vấn đề xử lý nợ xấu, hạn chế chi phí phát sinh do xử lý nợ xấu.
Tài liệu tham khảo
1. Ahmad, N.H. (2007), “Multi-country study of bank credit risk determinants”,
International Journal of Banking and Finance.
2. Keeton, R. W., (1999), “Does Faster Loan Growth Lead to Higher Loan Losses?”,
Economic Review Second Quarter 1999, Federal Reserve Bank of Kansas City.
3. Jimenez, G. and Saurina, J. (2005), “Credit cycles, credit risk, and prudential
regulation”, Banco de Espana, Spain
4. Lucas. A. and Koopman, J. S. (2005), “Business and default cycles for credit risk”,
Journal of Applied Econometrics.
5. Messai và Jouini (2013), “Micro and Macro Determinants of Non-performing
Loans”, International Journal of Economics and Financial.
6. Makri, Tsakanos và Bellas (2014), “Determinants of Non-Performing Loans: The
Case of Eurozone”, PANOECONOMICUS.
7. Fofack (2005), “Nonperforming loans in Sub-Saharan Africa : causal analysis and
macroeconomic implications”, Policy Research Working Paper, World Bank
8. Jakubík, P. và Reininger, T. (2013), “Determinants of Nonperforming Loans
in Central, Eastern and Southeastern Europe”, Focus on European Economic
Intergration Q3/13

392

Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA

"CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG"

9. Rajan, Rajiv và Dhal (2003), “Non-Performing Loans and Terms of Credit of Public
Sector Banks in India”, Reserve Bank of India
10. Das, Abhiman and Ghosh, Saibal (2007), “Determinants of Credit Risk in Indian
State-owned Banks: An Empirical Investigation”, Economic Issues.
11. Shehzad, C.T., Haan, J. and Scholten,B. (2010), “The impact of bank ownership
concentration on impaired loans and capital adequacy”, Journal of Banking and
Finance.
12. Fischer, K.P., Gueyie,J.P and Ortiz,E.(2000), “Risk taking and charter value of
commercial banks from the NAFTA countries’, 1st International Banking and Finance
Conference, Malaysia, 2000.
13. Rajan, Rajiv và Dhal (2003), “Non-Performing Loans and Terms of Credit of Public
Sector Banks in India”, Reserve Bank of India.
14. Trần Thị Mộng Tuyết, Nguyễn Thúy Duy (2017), “ Đo lường các yếu tố tác động đến
nợ xấu tại các NHTM Việt Nam”, Hội thảo quốc gia - Đại học Kinh tế Thành phố
Hồ Chí Minh, 2017.
15. Trương Thị Hồng, Võ Khánh Duy (2017), “Thực trạng và các yếu tố ảnh hưởng đến
nợ xấu của NHTM Việt Nam”, Hội thảo quốc gia - Đại học Kinh tế Thành phố Hồ
Chí Minh, 2017.
16. Ngân hàng Nhà nước (2016), Thông tư số 08/2016/TT-NHNN, ngày 16/06/2016 sửa
đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 19/2013/TT-NHNN, ngày 06/09/2013 quy
định về việc mua, bán và xử lý nợ xấu của Công ty Quản lý tài sản các TCTD.
17. Ngân hàng Nhà nước (2016), Quyết định số 618/QĐ-NHNN, ngày 12/04/2016 việc
xây dựng và triển khai phương án mua nợ xấu theo giá trị thị trường của Công ty
quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam.
18. Ngân hàng Nhà nước (2017), Báo cáo tại Hội nghị triển khai nhiệm vụ ngành Ngân
hàng năm 2017.

19. Báo cáo tài chính của các NHTM Việt Nam.
20. Báo cáo thường niên của NHNN Việt Nam.
Ngày gửi bài: 19/5/2018
Ngày gửi lại bài: 30/5/2018
Ngày duyệt đăng: 02/06/2018 

393