Bài viết Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng: Trường hợp các ngân hàng thương mại Việt Nam được thực hiện nhằm mục đích đánh giá các yếu tố có thể tác động đến rủi ro tín dụng, được đo lường bằng tỷ lệ nợ xấu, của hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 16 ngân hàng trong giai đoạn 2009 - 2019, áp dụng phương pháp ước lượng Moment tổng quát hệ thống 02 bước đối với dữ liệu bảng động cân bằng. | Lê Duy Khánh. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh 18 1 - Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Trường hợp các ngân hàng thương mại Việt Nam Factors affecting credit risk Case of Vietnam commercial banks Lê Duy Khánh1 1 Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Việt Nam Tác giả liên hệ Email THÔNG TIN TÓM TẮT DOI HCMCOUJS. Nghiên cứu được thực hiện nhằm mục đích đánh giá các yếu tố có thể tác động đến rủi ro tín dụng được đo lường bằng tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 16 ngân hàng trong giai đoạn 2009 - 2019 áp dụng phương pháp ước lượng Moment tổng quát hệ thống 02 bước đối với dữ liệu bảng động cân bằng. Kết quả nghiên cứu cho thấy đối với những yếu tố bên trong thì quy mô ngân hàng và Ngày nhận 30 07 2021 thu nhập ngoài lãi là những yếu tố có tác động nghịch trong khi tỷ Ngày nhận lại 20 10 2021 lệ trích lập dự phòng rủi ro và tỷ lệ nợ xấu năm trước là những yếu Duyệt đăng 10 11 2021 tố có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu của năm nay. Bên cạnh đó tăng trưởng kinh tế là yếu tố bên ngoài có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro tín dụng. Tuy vậy tác động của đòn bẩy nợ hiệu quả hoạt động và tỷ lệ lạm phát lên tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng thì không rõ ràng. Kết quả này có thể đem lại những hàm ý quan trọng cho những người làm quản lý ngân hàng ở Việt Nam. Từ khóa ABSTRACT ngân hàng thương mại nợ xấu rủi ro tín dụng SGMM 02 bước The study aims to assess the factors that can affect credit risk as measured by the non-performing loan ratio of the commercial banking system in Vietnam. Using a research sample of 16 banks in the period 2009 - 2019 applying the 2-step SGMM estimation method to dynamic balanced panel data. The results show that for the internal elements the bank size and non-interest income have the negative relations but loan loss provision and lagged non- performing loan ratio have the positive relations with the non- Keywords .
