PHÂN TÍCH THỰC TIỄN VỀ NHỮNG YẾU TỐ QUYẾT
ĐỊNH NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
VIỆT NAM
Đỗ Quỳnh Anh, Nguyễn Đức Hùng
Hà Nội, tháng 1 năm 2013
Hanoi, 1/2013
Nội dung
 Lý do chọn đề tài
 Tổng quan nghiên cứu
 Phương pháp nghiên cứu, dữ liệu và biến
 Phân tích thực nghiệm
 Gợi ý chính sách
Hanoi, 1/2013
1. Lý do chọn đề tài
1. Lý do chọn đề tài
 Nợ xấu đang là vấn đề nổi cộm và được quan tâm nhất trong
lĩnh vực ngân hàng.
0.00%
1.00%
2.00%
3.00%
4.00%
5.00%
6.00%
7.00%
8.00%
2002
2003
2004
2005
2007

không trả được (defaulted loans) mà ngân hàng không
thể thu lợi từ nó (Ernst & Young, 2004).
Hanoi, 1/2013
Định nghĩa nợ xấu
 Tiêu chí định lượng: bất kỳ khoản vay nào quá hạn
90 ngày đều được xem là nợ xấu.
 Tiêu chí định tính: một khoản vay được xem là nợ
xấu nếu có lý do để nghi ngờ về khả năng trả nợ
của khách hàng. Phương pháp này dựa vào thông
tin về tình hình tài chính của khách hàng cũng như
xếp hạng tín dụng bên trong các thể chế tín dụng.
Hanoi, 1/2013
Định nghĩa nợ xấu
 Việt Nam: Nợ xấu là các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4, 5 quy
định trong Điều 6 và 7 tại Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ra
ngày 22/04/2005 của NHNN.
=> Các khoản vay được coi là nợ xấu được xác định bằng cả
phương pháp định lượng và định tính.
Phân loại nợ
 Hiện chưa có một quy chuẩn quốc tế về phân loại nợ.
 Hầu hết các quốc gia phát triển đều áp dụng phương pháp
phân loại nợ thành 5 nhóm: nợ đủ tiêu chuẩn, nợ cần chú ý, nợ
dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ, nợ có khả năng mất vốn.
 Tại Việt Nam, mặc dù việc phân loại các khoản vay được quy
định trong Điều 6 (phương pháp định lượng) và Điều 7
(phương pháp định tính) nhưng phần lớn các ngân hàng hiện
đang phân loại các khoản vay của họ dựa trên phương pháp
định lượng mà không xem xét các yếu tố định tính. Chỉ có 3
NH thực hiện phương pháp phân loại theo định tính gồm:
BIDV, Vietcombank, Agribank.

 Nhiều những nghiên cứu thực nghiệm xem xét tác động của
các yếu tố vĩ mô đến các khoản nợ xấu (Rinaldi và Sanchis-
Arellano, 2006; Segoviano et al., 2006; Berge and Boye,
2007; Cifter et al., 2009; and Nkusu, 2011).
 Các yếu tố vĩ mô thường được nhấn mạnh như: tốc độ tăng
trường GDP, sự mở rộng tín dụng, lãi suất thực, lạm phát, tỷ lệ
thất nghiệp, cung tiền (M2),….
 2 biến được nghiên cứu trong bài: tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm
phát.
Hanoi, 1/2013
Tăng trưởng GDP
 Có bằng chứng cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tăng
trưởng GDP và nợ xấu trong nhiều bài nghiên cứu trước như
Salas và Suarina (2002); Rajan & Dhal (2003); Jimenez và
Saurina(2005); Fofack(2005); và Quagliarello(2007).
 Lis et al. (2009) giải thích trong suốt cuộc khủng hoảng, nợ
xấu mở rộng nguyên nhân là do sự khó khăn về tài chính của
các hộ gia đình và các công ty. Khi nền kinh tế phát triển một
cách mạnh mẽ, thu nhập của các công ty và hộ gia đình được
tăng lên có thể cải thiện khả năng trả nợ dễ dàng hơn, nợ xấu
thấp hơn.
=> Giả thuyết 1. Mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu
là ngược chiều.
Hanoi, 1/2013
Lạm phát
 Fofack (2005) cho thấy tỷ lệ lạm phát góp phần làm tăng số
nợ xấu ở những nước Châu Phi cận Sahara. Tỷ lệ lạm phát cao
dẫn tới sự suy giảm nhanh chóng vốn sở hữu của các ngân
hàng thương mại và mức độ nợ xấu lớn hơn.
 Chase et al. (2005) cũng tìm thấy mối tương quan đáng kể

 Sự thiếu hiệu quả (INEF) được định nghĩa là sự quản lý kém
với những kỹ năng nghèo nàn trong việc xếp hạng tín dụng,
thẩm định tài sản thế chấp và giám sát khách hàng.
 Có nhiều cách đo lường sự thiếu hiệu quả:
INEF = Chi phí hoạt động/Tổng tài sản
Hoặc INEF = Chi phí hoạt động/Thu nhập hoạt động
 Tác động cùng chiều và ngược chiều của INEF lên nợ xấu đều
được tìm thấy.
=> Giả thuyết 4. Sự thiếu hiệu quả làm gia tăng mức
độ của nợ xấu
Hanoi, 1/2013
Quy mô ngân hàng
 Có nhiều phương pháp để đo lường quy mô ngân hàng:
Quy mô NH = Tài sản ngân hàng i/ Tổng tài sản các ngân hàng
Hoặc Quy mô NH = Log (tài sản ngân hàng)
 Quy mô NH có thể tác động lên nợ xấu theo cả chiều hướng tích
cực (Rajan & Dhal, 2003; Dash & Kabra, 2010) và tiêu cực (Salas
& Saurina, 2002; Hu et al., 2006).
 Những ngân hàng lớn có thể là hiệu quả hơn trong việc quản lý nợ
xấu nhờ đa dạng hóa danh mục cho vay của họ. Tuy nhiên, những
ngân hàng lớn có thể sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao do sự mong đợi
vào sự bảo vệ của chính phủ khi những ngân hàng này gặp nạn 
tỷ lệ nợ xấu có thể cao hơn.
=> Giả thuyết 5. Mức độ nợ xấu tỷ lệ thuận với quy mô ngân hàng.
Hanoi, 1/2013
Tăng trưởng tín dụng
 Lis et al.(2001), trong quá trình phát triển kinh tế, nhiều ngân
hàng cạnh tranh mạnh mẽ ở thị phần cho vay, điều này mang
lại mức tăng trưởng tín dụng cao
 Các NHTM cho vay quá mức thường được xem là chỉ số quan

Hanoi, 1/2013
3. Phương pháp, dữ liệu và các
biến
3. Phương pháp, dữ liệu và các biến
3.1. Mô hình
 Dữ liệu mảng (panel data) được sử dụng trong nghiên cứu;
 Dựa trên những thảo luận trên, ta có thể xây dựng phương
trình cho tỷ lệ những khoản nợ xấu của ngân hàng i trong năm
t (NPL
i,t
):
 lnNPL
i,t
= β
0
lnNPL
i,t-1
+ β
1
SIZE
i,t
+ β
2
∆LOANS
i,t
+β
3
∆LOANS
i,t-1
+ β

 Trong đó , i = 1, N, t = 1, T;
Hanoi, 1/2013