tín dụng vào khu vực sản xuất. Cụ thể, có thể xem xét điều chính tăng hệ số dự phòng chung, hệ số rủi ro với các khoản cho vay lĩnh vực không ưu tiên.
Thứ ba: NHNN cần nâng cao vai trò định hướng trong quản lý và tư vấn cho các ngân hàng thương mại thông qua việc thường xuyên tổng hợp, phân tích thông tin thị trường, đưa ra các nhận định và dự báo khách quan, mang tính khoa học để các ngân hàng thương mại có cơ sở tham khảo, định hướng trong việc hoạch định chính sách thanh khoản của mình sao cho vừa đảm bảo phát triển hợp lý, vừa phòng ngừa được rủi ro, đảm bảo tăng trưởng tín dụng bền vững.
5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài
Trong quá trình thực hiện đề tài, tác giả đã gặp phải các hạn chế sau:
- Dữ liệu từ báo cáo tài chính: hạn chế của nghiên cứu là sử dụng dữ liệu thứ cấp được công bố từ báo cáo tài chính của các Ngân hàng TMCP Việt Nam từ năm 2011 đến năm 2017 nên chắc chắn khó có thể tránh được những thiếu sót trong thu thập dữ liệu nghiên cứu và ảnh hưởng đến kết quả.
- Một số biến độc lập trong mô hình bị đổi dấu so với kỳ vọng của tác giả và của một số nghiên cứu khác. Điều này xuất phát từ phía mẫu dữ liệu và điều kiện thực tế tại các Ngân hàng TMCP Việt Nam. Hạn chế của tác giả là chưa thực hiện thêm hồi quy để xem xét tính vững của mô hình.
Trong các nghiên cứu tiếp theo, tác giả xin đề xuất một số hướng như sau:
- Sử dụng thêm các biến khác để làm biến độc lập đại diện cho các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng được sử dụng trong luận văn.
- Thực hiện thêm một số hồi quy để kiểm tra tính vững của mô hình.
- Thu thập thêm đầy đủ dữ liệu nhằm phân tích hoàn chỉnh thực trạng tăng trưởng tín dụng của các Ngân hàng TMCP Việt Nam.
- Mở rộng phạm vi nghiên cứu cho tất cả Ngân hàng TMCP Việt Nam và một số ngân hàng TMCP trong khu vực, rút ra bài học kinh nghiệm cho Việt Nam.
5.4 Tóm tắt chương 5
Trong chương 5, căn cứ từ kết quả nghiên cứu tại chương 4 đề tài đưa ra các kêt luận về các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng TMCP Việt Nam đề đưa ra các kiến nghị một số giải pháp về phía Ngân hàng Nhà Nước và về phía ngân hàng TMCP đề có các chính sách tăng trưởng tín dụng một cách hiệu quả, an toàn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
A. Tài liệu tiếng Việt
1. Báo cáo thường niên hàng năm của các ngân hàng.
2. Báo cáo tình hình kinh tế năm 2014 và triển vọng năm 2015 ngày 27/12/2014 của Ủy Ban Giám Sát Tài chính Quốc Gia.
3. Báo cáo thường niên hàng năm của Ngân hàng nhà nước.
4. Cao sỹ kiêm (2015), “Tăng trưởng tín dụng và những mối lo”, Nguyên Thống đốc NHNN.
5. Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng, 2013. Phân tích thực tiễn về những yếu tố quyết định nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách. http://dl.ueb.edu.vn/handle/1247/10499.
6. Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2012), “Các nhân tố tác động đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng tại Việt Nam năm 2011: Bằng chứng định lượng”; Khoa Ngân hàng, Học viện Ngân hàng.
7. Nguyễn Văn Tiến (2015), “Toàn tập quản trị ngân hàng thương mại”, NXB Lao Động.
8. Nguyễn Quốc Anh (2016), “Tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam”.
9. Trần Huy Hoàng (2007), “Quản trị ngân hàng thương mại”, NXB Lao động xã hội,TP.HCM.
10. Trần Hùng Sơn, Nguyễn Tôn Nhân và Hoàng Trung Nghĩa (2015), “Phân tích các bất ổn tài chính của Việt Nam theo khung phân tích bảng cân đối tài sản”.
11. VEPR: “Báo cáo kinh tế vĩ mô Việt Nam quý 4 năm 2015”.
B. Tài liệu Tiếng Anh
1. Abedifar, P., Molyneux, P., & Tarazi, A. (2013), Risk in Islamic banking. Review of Finance, 17(6), 2035-2096.
2. Boudriga, A., Boulila Taktak, N., Jellouli, S. (2009). Bank specific, business and institutional environment determinants of nonperforming loans: Evidence from MENA countries, ERF, 16th Annual Conference, November 7-9, 2009
3. Chernykh, L., & Theodossiou, A. (2011), Determinants of Bank Long-term Lending Behavior: Evidence from Russia. Multinational Finance Journal, 15(3/4), 193-216.
4. Castro, V., (2013), Macroeconomic determinants of the credit risk in the banking system: The case of the GIPSI. Econ. Model. 31, 672–683.
5. Guo, K., & Stepanyan, V. (2011), Determinants of Bank Credit in Emerging Market Economies. International Monetary Fund Working Paper, European Department, No. WP/11/51.
6. Imran, K., & Nishatm, M. (2013), Determinants of Bank Credit in Pakistan: A Supply Side Approach. Economic Modeling, 35(C), 384-390. http://dx.doi.org/10.1016/j.econmod.2013.07.022.
7. Mwafag Rabab’ah (2015),Factors Affecting the Bank Credit: An Empirical Study on the Jordanian Commercial Banks.
8. Olokoyo, F. (2011), Determinants of Commercial Banks’ Lending Behavior in Nigeria. International Journal of Financial Research, 2(2), 61-72. http://dx.doi.org/10.5430/ijfr.v2n2p61.
9. Sharma, P., & Gounder, N. (2012), Determinants of bank credit in small open economies: The case of six Pacific Island Countries. Discussion Paper Finance,
Griffith Business School, Griffith University, No. 2012-13. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2187772.
10. Salas, V., Saurina, J., 2002. Credit risk in two institutional regimes: Spanish commercial and savings banks. J. Financ. Serv. Res. 22, 203–224.
11. Tamirisa N. and D. Igan (2006), “Credit Growth and Bank Soundness in New MemberStates”, IMF Working Paper, Washington D.C.
12. Tehulu, T. A., & Olana, D. R. (2014). Bank-specific determinants of credit risk: Empirical evidence from Ethiopian banks. Research journal of finance and accounting, 5 (7), 80-85.
PHỤ LỤC
Thống kê mô tả các biến
. summarize LGR DEPTA NPL CAP LIQ SIZE INR GDP INF
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+--------------------------------------------------------
| | 105 | 23.78703 | 18.88299 | -22.18225 | 106.8156 | |
DEPTA | | | 105 | .6572191 | .1215069 | .2922748 | .8860412 |
NPL | | | 105 | 2.116857 | 1.216844 | .34 | 8.51 |
CAP | | | 105 | .0824695 | .0283128 | .034617 | .1936243 |
LIQ | | | 105 | 13.53304 | 7.968323 | .9026427 | 35.15283 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Phương Pháp Xử Lý Số Liệu Và Các Kiểm Định Thực Hiện -
Tăng Trưởng Tín Dụng Tại Các Ngân Hàng Tmcp Qua Các Năm -
Khắc Phục Hiện Tượng Tự Tương Quan Bằng Phương Pháp Generalized Least Square (Gls) -
Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam - 10
Xem toàn bộ 86 trang tài liệu này.
-------------+--------------------------------------------------------
| | 105 | 5.216929 | .4238824 | 4.251614 | 6.080007 | |
INR | | | 105 | 8.857143 | 2.36736 | 7 | 13 |
GDP | | | 105 | 6.084286 | .5463742 | 5.25 | 6.81 |
INF | | | 105 | 4.97 | 5.930363 | .04 | 18.13 |
Kết quả phân tích tự tương quan của các biến
. pwcorr LGR DEPTA NPL CAP LIQ SIZE INR GDP INF
| LGR DEPTA NPL CAP LIQ SIZE INR
-------------+---------------------------------------------------------------
| | 1.0000 | ||
DEPTA | | | -0.0073 1.0000 | |
NPL | | | 0.3876 -0.3075 | 1.0000 |
| | -0.1096 | -0.2686 | 0.1962 | 1.0000 | ||||
LIQ | | | -0.0681 | -0.5488 | 0.0663 | 0.1384 | 1.0000 | ||
SIZE | | | -0.0762 | 0.2553 | -0.2294 | -0.7234 | -0.1016 | 1.0000 | |
INR | | | 0.0144 | -0.6586 | 0.3474 | 0.2089 | 0.5756 | -0.2352 | 1.0000 |
GDP | | | 0.0125 | 0.1551 | -0.4124 | -0.2432 | -0.2296 | 0.2005 | -0.4467 |
INF | | | 0.0017 | -0.6929 | 0.2603 | 0.1722 | 0.5919 | -0.2166 | 0.8842 |
| GDP INF
-------------+------------------ GDP | 1.0000
INF | -0.2536 1.0000
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
. vif
Variable | VIF 1/VIF
-------------+----------------------
| | 6.30 | 0.158625 | |
INF | | | 5.74 | 0.174210 |
DEPTA | | | 2.33 | 0.429247 |
CAP | | | 2.21 | 0.453135 |
SIZE | | | 2.18 | 0.459726 |
LIQ | | | 1.76 | 0.566984 |
GDP | | | 1.67 | 0.600279 |
NPL | | | 1.39 | 0.718869 |
-------------+----------------------
Mean VIF | 2.95
. xtset STT Nam
panel variable: STT (strongly balanced) time variable: Nam, 2011 to 2017
delta: 1 unit
Kết quả kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tương quan với nhau
. xtserial LGR DEPTA NPL CAP LIQ SIZE INR GDP INF
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 14) = 5.025
Prob > F = 0.0417
Phân tích hồi quy theo Pooled Regressions:
. regress LGR DEPTA NPL CAP LIQ SIZE INR GDP INF
Source | SS df MS Number of obs = 105
-------------+------------------------------ F( 8, 96) = 3.98
Model | 9229.97646 8 1153.74706 Prob > F = 0.0004
Residual | 27853.0169 96 290.135593 R-squared = 0.2489
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1863 Total | 37082.9934 104 356.567244 Root MSE = 17.033
------------------------------------------------------------------------------
LGR | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]