BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

DƯƠNG TUẤN THẠNH

GIẢI PHÁP HẠN CHẾ VÀ XỬ LÝ NỢ XẤU TẠI
NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN
NÔNG THÔN VIỆT NAM – CHI NHÁNH QUẬN 5

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2018


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

DƯƠNG TUẤN THẠNH

GIẢI PHÁP HẠN CHẾ VÀ XỬ LÝ NỢ XẤU TẠI
NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN
NÔNG THÔN VIỆT NAM – CHI NHÁNH QUẬN 5
Chuyên ngành:

Quản trị kinh doanh (Hướng ứng dụng)

Mã số:

8340101

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

1.1.2. Phân loại nợ ................................................................................................6
1.1.3. Một số chỉ tiêu cơ bản để đánh giá nợ xấu tại các NHTM .........................9
1.1.4. Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu .....................................................................9
1.1.5. Tác động của nợ xấu đến hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương
mại và nền kinh tế xã hội....................................................................................10
1.2. Tổng quan về hạn chế và xử lý nợ xấu tại các NHTM ...................................11
1.2.1. Phòng ngừa, hạn chế nợ xấu.....................................................................11
1.2.2. Xử lý nợ xấu .............................................................................................12
1.3. Mô hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM ...........13
1.3.1. Giới thiệu mô hình hồi quy Binary Logistic ............................................13
1.3.2. Mô hình hồi quy Binary Logistic trong phân tích các yếu tố tác động đến
nợ xấu .................................................................................................................15
Tóm tắt chương 1 .....................................................................................................19
CHƯƠNG 2. THỰC TRẠNG VỀ HẠN CHẾ VÀ XỬ LÝ NỢ XẤU TẠI
AGRIBANK QUẬN 5 ......................................................................20
2.1. Tổng quan về Agribank Quận 5......................................................................20


2.1.1 Quá trình hình thành, chức năng nhiệm vụ và cơ cấu tổ chức ..................20
2.1.2. Tình hình hoạt động kinh doanh của Agribank Quận 5 ...........................21
2.1.3. Tình hình huy động vốn ...........................................................................23
2.2. Thực trạng hoạt động tín dụng Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017 ......26
2.3. Thực trạng nợ xấu, công tác hạn chế và xử lý nợ xấu tại Agribank Quận 5 ..29
2.3.1. Thực trạng nợ xấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017 ..............29
2.3.2. Thực trạng giải pháp hạn chế nợ xấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013
– 2017 .................................................................................................................32
2.3.3. Thực trạng giải pháp xử lý nợ xấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 –
2017 ....................................................................................................................37
2.4. Mô hình Binary Logistic trong phân tích các yếu tố tác động nợ xấu tại
Agribank Quận 5 ....................................................................................................38


QUẬN 5

nhánh Quận 5

AEG

Nhóm chuyên gia tư vấn

AMC

Công ty quản lý tài sản

BCBS

Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng

CIC

Trung tâm Thông tin Tín dụng

DNNN

Doanh nghiệp Nhà nước

IMF

Quỹ tiền tệ thế giới

NHNN


TNHH

Trách nhiệm hữu hạn

TSĐB

Tài sản đảm bảo

USD

Đồng Việt Nam

VAMC

Công ty mua bán nợ xấu quốc gia

VND

Đồng Việt Nam


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1.

Mô tả các biến đo lường được sử dụng trong mô hình và mối tương
quan kỳ vọng .......................................................................................17

Bảng 2.1.



Cơ cấu nợ xấu theo mục đích vay tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013
- 2017 ...................................................................................................31

Bảng 2.9.

Tình hình dư nợ cơ cấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017 .32

Bảng 2.10.

Tình hình lãi suất vay vốn của doanh nghiệp ......................................39

Bảng 2.11.

Tình hình số tiền vay vốn của doanh nghiệp.......................................39

Bảng 2.12.

Tình hình tỷ lệ vay vốn trên giá trị TSĐB ..........................................40

Bảng 2.13.

Tình hình lợi nhuận bình quân hàng năm của doanh nghiệp ..............41

Bảng 2.14.

Tình hình năng lực tài chính của doanh nghiệp ..................................42

Bảng 2.15.


Biểu đồ 2.1. Cơ cấu tổ chức của Agribank Chi nhánh Quận 5……………………20


1

PHẦN MỞ ĐẦU
1. SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Trong hoạt động kinh doanh của ngành ngân hàng, bên cạnh sự đóng góp
đáng kể của nguồn thu nhập từ hoạt động dịch vụ như: dịch vụ thanh toán trong
nước, thanh toán quốc tế, thu từ dịch vụ thẻ, ngân hàng điện tử… thì nguồn thu
chính vẫn là từ hoạt động tín dụng.
Mặc dù vậy, trong lĩnh vực kinh doanh của ngành ngân hàng luôn tiềm ẩn
nhiều loại rủi ro như: rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất, rủi ro ngoại hối và đặc biệt
là rủi ro tín dụng. Trong tất cả các rủi ro trên, rủi ro tín dụng là loại rủi ro chiếm tỷ
trọng lớn nhất và phức tạp nhất. Rủi ro tín dụng xảy ra làm phát sinh nợ xấu
Nợ xấu là nguyên nhân gây ra thiệt hại rất lớn cho ngân hàng. Vì khi món
vay quá hạn chuyển nợ xấu, ngân hàng sẽ giảm cơ hội nhận được nguồn thu từ lãi
và gốc đúng hạn, mất thêm chi phí trích lập dự phòng (tỷ lệ trích lập: 20% đối với
nợ nhóm 3, 50% đối với nợ nhóm 4, 100% đối với nợ nhóm 5). Tổn thất do nợ xấu
gây ra trước hết tác động đến lợi nhuận và về lâu dài là giảm khả năng tài chính của
ngân hàng. Ngoài ra, nguồn vốn cho vay của ngân hàng chủ yếu là vốn huy động từ
tiền gửi của khách hàng. Do đó, khi nợ xấu tăng cao, hiệu quả hoạt động kinh doanh
của ngân hàng không còn, buộc ngân hàng phải tận dụng các nguồn vốn của mình
để trả cho khách hàng và rất dễ dẫn đến mất khả năng thanh toán, khiến cho ngân
hàng phải giải thể hoặc sáp nhập.
Thực tiễn hoạt động cấp tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển
Nông thôn Việt Nam (Agribank) trong thời gian qua cho thấy, mặc dù có sự nỗ lực
kiểm soát và thu hồi nhưng diễn biến nợ xấu, nợ tiềm ẩn xấu vẫn còn phức tạp. Tại
Agribank Quận 5 (Chi nhánh), đến 31/12/2017 dư nợ đạt 4,153 tỷ đồng; nợ xấu là
31.4 tỷ đồng chiếm 0.76%, nợ có khả năng mất vốn là 22.5 tỷ đồng. Mặc dù vậy, dư

- Nguồn dữ liệu sử dụng trong phân tích:
+ Số liệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo hàng năm, các báo cáo tổng
kết hoạt động kinh doanh…để phân tích định tính
+ Số liệu thứ cấp tổng hợp từ 192 khách hàng doanh nghiệp vay vốn còn dư
nợ đến 31/12/2017 tại Agribank Quận 5 để chạy mô hình Binary Logistic


3

- Phương pháp nghiên cứu: luận văn kết hợp phương pháp nghiên cứu định
tính và phương pháp nghiên cứu định lượng
+ Nghiên cứu định tính: sử dụng phương pháp thống kê mô tả, so sánh, phân
tích, tổng hợp và đánh giá để nhận định về tình hình nợ xấu tại Agribank Quận 5
+ Nghiên cứu định lượng: sử dụng dữ liệu thứ cấp tổng hợp từ 192 khách
hàng doanh nghiệp vay vốn còn dư nợ đến 31/12/2017 tại Agribank Quận 5, tác giả
sử dụng mô hình Binary Logistic trên phần mềm SPSS để rút ra kết luận về các
nhân tố tác động đến nợ xấu
5. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN
Luận văn có kết cấu các phần và các chương như sau:
Phần mở đầu: sự cần thiết của đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và
phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, kết cấu của luận văn
Chương 1: Cơ sở lý luận về Nợ xấu và hoạt động xử lý nợ xấu tại Ngân hàng
thương mại
Chương 2: Thực trạng về hạn chế và xử lý nợ xấu tại Agribank Quận 5
Chương 3: Giải pháp hạn chế và xử lý nợ xấu tại Agribank Quận 5
Kiến nghị và kết luận
Tài liệu tham khảo
Phụ lục



5

BCBS cũng cho rằng, khi khả năng thu hồi các khoản thanh toán từ khoản
vay không còn, đồng nghĩa với việc khoản vay sẽ bị giảm giá trị. Phần giá trị tổn
thất sẽ được ghi nhận bằng cách giảm trừ giá trị khoản vay thông qua một khoản dự
phòng và sẽ được phản ánh trên báo cáo thu nhập của ngân hàng. (Basel Committee
on Banking Supervision, 2002).
Khái niệm nợ xấu của Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF)
Định nghĩa về nợ xấu đã được IMF đưa ra như sau: Một khoản vay được coi
là không sinh lời (nợ xấu) khi tiền thanh toán lãi và/hoặc tiền gốc đã quá hạn từ 90
ngày trở lên, hoặc các khoản thanh toán lãi đến 90 ngày hoặc hơn đã được tái cơ cấu
hay gia hạn nợ, hoặc các khoản thanh toán dưới 90 ngày nhưng có nguyên nhân
nghi ngờ việc trả nợ sẽ được thực hiện đầy đủ (IMF’s Compilation Guide on
Financial Soundness Indicators, 2004).
Về cơ bản, nợ xấu theo quan điểm của IMF được định nghĩa dựa trên hai yếu
tố: quá hạn trên 90 ngày hoặc khả năng trả nợ bị nghi ngờ. Với quan điểm của IMF
nợ xấu được tiếp cận dựa trên thời gian quá hạn trả nợ và khả năng trả nợ của khách
hàng. Khả năng trả nợ có thể là khách hàng hoàn toàn không trả được nợ hoặc việc
trả nợ của khách hàng là không đầy đủ (IMF’s Compilation Guide on Financial
Soundness Indicators, 2004).
Từ những định nghĩa của các định chế tài chính trên, ta có thể thấy được về
cơ bản khoản nợ được coi là nợ xấu khi nó xuất hiện một hoặc đồng thời 2 dấu hiệu
sau: Quá hạn trả gốc và lãi trên 90 ngày; khi khách hàng vay bị tổ chức tín dụng
đánh giá là không có khả năng trả nợ.
Khái niệm nợ xấu tại Việt Nam
Theo quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 “Quy định về
việc ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi
ro tín dụng trong hoạt động Ngân hàng của TCTD” thì nợ xấu được định nghĩa như
sau: Nợ xấu là các khoản nợ được phân vào các nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm
4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nhóm có khả năng mất vốn) quy định tại Điều 6 và điều

ngày; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên
theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ


7

lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai; Các khoản nợ
cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn;
Các khoản nợ khoanh, nợ chờ xử lý
 Tiêu chí phân loại nợ định tính: TCTD có đủ khả năng phân loại nợ theo
phương pháp định tính dựa trên hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ được NHNN
chấp thuận bằng văn bản
Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm: Các khoản nợ được TCTD đánh giá là
có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn
Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm: Các khoản nợ được TCTD đánh giá là có
khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi nhưng có dấu hiệu khách hàng suy giảm
khả năng trả nợ
Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm: Các khoản nợ được TCTD đánh giá
là không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn. Các khoản nợ này được
TCTD đánh giá là có khả năng tổn thất một phần nợ gốc và lãi
Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm: Các khoản nợ được TCTD đánh giá là khả
năng tổn thất cao
Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm: Các khoản nợ được TCTD đánh
giá là không còn khả năng thu hồi, mất vốn
Theo quyết định 493 và thông tư 18 thì nợ xấu là nợ thuộc nhóm 3, 4, 5 được
phân loại như trên. Để hoàn thiện và phản ánh chính xác chất lượng tín dụng của
TCTD hơn, NHNN đã ban hành thông tư số 02/2013/TT-NHNN ban hành ngày
21/01/2013 có hiệu lực kể từ ngày 01/6/2013 quy định về phân loại tài sản có, mức
trích và phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý
rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài và

cấu lại lần thứ hai; Nợ cơ cấu lại thời gian trả nợ (điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn
nợ) và giữ nguyên nhóm nợ lần thứ ba trở lên còn trong hạn hoặc đã quá hạn theo
thời hạn trả nợ đã được cơ cấu lại.
Điểm nổi bật của Nghị quyết 42 của Quốc hội là phân loại các khoản nợ
được cơ cấu giữ nguyên nhóm nợ theo quyết định 780/QĐ-NHNN vẫn là các khoản
nợ xấu với các nhóm nợ tương ứng với số lần cơ cấu nợ và thời hạn quá hạn sau khi
cơ cấu. Nhằm tạo điều kiện cho các TCTD bán và xử lý nợ xấu nhằm nâng cao chất
lượng tín dụng và lành mạnh hóa năng lực tài chính của TCTD.


9

1.1.3. Một số chỉ tiêu cơ bản để đánh giá nợ xấu tại các NHTM
Để đánh giá nợ xấu của hệ thống NHTM tại Việt Nam, các chỉ số thường
được sử dụng như sau:
- Tổng dư nợ xấu: bao gồm tổng các khoản nợ nhóm 3, 4, 5 được phân loại
nợ theo tiêu chí định lượng và định tính của ngân hàng. Đây là chỉ tiêu tuyệt đối
phản ánh toàn bộ số dư nợ xấu của một ngân hàng.
- Tỷ lệ nợ xấu

Tổng các khoản nợ xấu
=

Tổng dư nợ

x

100%

Tỷ lệ nợ xấu cho thấy được trong 100 đồng vốn mà ngân hàng mang đi cho

thông tin khách hàng cung cấp thường sai lệch
Nguyên nhân thuộc về ngân hàng cho vay: sự cạnh tranh của ngành ngân
hàng là quá gay gắt, ngân hàng chạy theo thành tích số lượng hoặc chỉ tiêu kế hoạch
mà xem nhẹ chất lượng khoản tín dụng, cho vay đa dạng hóa các ngành nghề vốn
không thuộc thế mạnh của mình; chưa linh hoạt trong lãi suất và ưu đãi lãi suất để
giảm áp lực trả lãi cho khách hàng; ngân hàng quá tin tưởng và tài sản thế chấp,
cầm cố, coi đó là vật bảo đảm chắc chắn cho sự thu hồi vốn vay; Ngoài ra còn sự
yếu kém về trình độ chuyên môn, đạo đức của cán bộ thẩm định, phê duyệt cho vay;
Sự lơi lỏng trong quá trình giám sát, trước trong và sau khi cho vay làm cho ngân
hàng không kịp thời dù vốn vay đã bị sử dụng sai mục đích (Nguyễn Đăng Dờn,
2011)
1.1.5. Tác động của nợ xấu đến hoạt động kinh doanh của Ngân hàng
thương mại và nền kinh tế xã hội
1.1.5.1. Tác động đến hoạt động kinh doanh của NHTM
Khi nợ xấu xảy ra, ngân hàng cho vay không thu được nguồn vốn tín dụng đã
cấp và lãi cho vay nhưng ngân hàng phải trả vốn và lãi cho khoản tiền huy động khi
đến hạn, điều này sẽ làm cho ngân hàng mất cân đối trong việc thu chi, vòng quay
vốn tín dụng giảm làm cho ngân hàng kinh doanh không hiệu quả, chi phí của ngân
hàng tăng lên so với dự kiến


11

Nợ xấu tăng cao khiến cho ngân hàng mát khả năng thanh toán, có thể dẫn
đến nguy cơ gặp rủi ro thanh khoản. Và kết quả là làm hẹp quy mô kinh doanh,
năng lực tài chính suy giảm, uy tín, sức cạnh trang giảm không những trong thị
trường nội địa mà còn lan rộng ra các nước, kết quả kinh doanh của ngân hàng ngày
càng xấu, có thể dẫn ngân hàng đến thua lỗ hoặc đưa đến bờ vực phá sản nếu không
có biện pháp xử lý, khắc phục kịp thời (Nguyễn Đăng Dờn, 2011)
1.1.5.2. Tác động đến nền kinh tế xã hội

chức bộ máy, tăng cường công tác đào tạo cán bộ để đáp ứng yêu cầu kinh doanh
ngân hàng trong điều kiện hội nhập quốc tế
Xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ phù hợp với hoạt động kinh
doanh, đối tượng khách hàng, tính chất rủi ro của khoản nợ của tổ chức tín dụng
Thực hiện chính sách quản lý rủi ro tín dụng, mô hình giám sát rủi ro tín
dụng, phương pháp xác định và đo lường rủi ro tín dụng có hiệu quả, trong đó bao
gồm cách thức đánh giá về khả năng trả nợ của khách hàng, hợp đồng tín dụng, các
tài sản bảo đảm, khả năng thu hồi nợ và quản lý nợ của tổ chức tín dụng
Thực hiện các quy định đảm bảo kiểm soát rủi ro và an toàn hoạt động tín
dụng: xây dựng và thực hiện đồng bộ một hệ thống quy chế, quy trình nội bộ về
quản lý rủi ro; trong đó đặc biệt chú trọng việc xây dựng chính sách khách hàng vay
vốn, sổ tay tín dụng, quy định về đánh giá, xếp hạng khách hàng vay, đánh giá chất
lượng tín dụng và xử lý các khoản nợ xấu; mở rộng tín dụng trung và dài hạn ở mức
thích hợp, đảm bảo cân đối thời hạn cho vay với thời hạn của nguồn vốn huy động;
thực hiện đúng quy định về giới hạn cho vay, bảo lãnh, cho thuê tài chính, chiết
khấu, bao thanh toán đối với một khách hàng và tỷ lệ an toàn trong hoạt động kinh
doanh
Phân tán rủi ro cho vay: không dồn vốn cho vay quá nhiều đối với một khách
hàng, nhóm khách hàng liên quan hoặc không tập trung cho vay quá nhiều vào một
ngành, lĩnh vực kinh tế có rủi ro cao (Trần Huy Hoàng, 2011)
1.2.2. Xử lý nợ xấu
Các giải pháp xử lý nợ xấu chủ yếu:
Khi nợ xấu xảy ra có tính hệ thống thị có ba hình thức giải quyết thông dụng
như sau: (1) tự chịu trách nhiệm (self-reliance), (2) chuyển nợ xấu từ các NHTM
sang một công ty quản lý tài sản đặc biệt (AMC), và (3) xoá nợ (Mitchell, 2001)


13

Giải pháp tự giải quyết (self-reliance): giải pháp tự giải quyết theo đó các

14

có được chấp nhận hay không, người vay trả được nợ hay không, mua hay không
mua... Những biến nghiên cứu có hai biểu hiện như vậy gọi là biến thay phiên, hai
biểu hiện này sẽ được mã hóa thành hai giá trị 0 và 1 và ở dưới dạng này gọi là biến
nhị phân. Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì không thể phân tích với dạng hồi
quy thông thường vì nó sẽ xâm phạm các giả định, rất dễ thấy là khi biến phụ thuộc
chỉ có hai biểu hiện thì thật không phù hợp khi giả định rằng phần dư có phân phối
chuẩn, mà thay vào đó nó sẽ có phân phối nhị thức, điều này sẽ làm mất hiệu lực
thống kê của các kiểm định trong phép hồi quy tuyến tính thông thường là giá trị dự
đoán được của biến phụ thuộc không thể được diễn dịch như xác suất (giá trị ước
lượng của biến phụ thuộc trong hồi quy Binary logistic phải rơi vào khoảng (0,1)).
Với mô hình hồi quy Binary Logistic, thông tin chúng ta cần thu thập về biến
phụ thuộc là một sự kiện nào đó có xảy ra hay không, biến phụ thuộc Y lúc này có
hai giá trị 0 và 1, với 0 là không xảy ra sự kiện ta quan tâm và 1 là có xảy ra, và tất
nhiên là cả thông tin về các biến độc lập X. Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một
thủ tục sẽ được dùng để dự đoán xác suất sự kiện xảy ra theo quy tắc nếu xác suất
được dự đoán lớn hơn 0,5 thì kết quả dự đoán sẽ cho là “có” xảy ra sự kiện, ngược
lại thì kết quả dự đoán sẽ cho là “không”.
Ta sẽ nghiên cứu mô hình hàm Binary Logistic trong trường hợp đơn giản nhất
là khi chỉ có một biến độc lập X.
Ta có mô hình hàm Logistic như sau:
E(Y/Xi) =

P
= e B0 + BiXi
1-P

(1.1)



(1.4)

Lấy Log cơ số e hai vế của phương trình trên rồi thực hiện biến đổi vế phải ta
được kết quả:
Loge [

P (Y = 1)
] = loge ez
P (Y = 0)

(1.5)

Vì Loge ez = z nên kết quả cuối cùng:
Loge [

P (Y = 1)
] = B0 + B1 X
P (Y = 0)

(1.6)

Đây là dạng hàm hồi quy Binary Logistic. Và ta có thể mở rộng mô hình
Binary Logistic cho hai hay nhiều biến độc lập Xi như sau:
Loge [

P (Y = 1)
] = B0 + B1Xi (i=1,n)
P (Y = 0)


giá

trị

như

sau


16

Y là mức độ rủi ro của khoản vay được đo lường theo hai khả năng là có nợ
xấu (nhận giá trị 1) và không có nợ xấu (nhận giá trị 0).
Xi (các biến độc lập) là các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu.
Bi: hệ số hồi quy, thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập,
đo lường sự thay đổi trong tỷ lệ của khả năng xảy ra sự kiện (điều kiện các nhân tố
khác không đổi), với 1 đơn vị thay đổi trong biến độc lập Xi.
Dựa trên một số nghiên cứu trước đây và thực tế hoạt động cho vay, thực
trạng phát sinh về nợ xấu trong thời gian qua, đề tài xây dựng mô hình nghiên cứu
và kiểm định tác động của các nhân tố đến nợ xấu như sau:
Y = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + B5X5 + B6X6 + B7X7 + B8X8 (1.9)
Trong đó, các biến sử dụng trong mô hình theo bảng 1.1, dựa vào sự tổng
hợp của tác giả từ các mô hình nghiên cứu trước đây