Một phân tích Bayes các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thị Thu Thảo Phạm

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Kinh tế và Ngân hàng châu Á, 2024

Mô tả vật lý: tr.67-79

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 394407

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của các yếu tố chọn lọc đến rủi ro tín dụng (RRTD) của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam sử dụng phân tích Bayes. Giai đoạn nghiên cứu bao phủ thời kỳ phục hồi kinh tế của Việt Nam sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008-2009 và cho đến năm 2020, thời điểm đại dịch Covid-19 lan rộng trên toàn thế giới. Bằng việc sử dụng thuật toán Hydrid Metropolis-Hastings trong cách tiếp cận Bayes, nghiên cứu cho thấy tỷ lệ dự phòng RRTD năm trước, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng năm trước, nợ xấu, thu nhập lãi ròng cận biên, quy mô của ngân hàng, tăng trưởng GDP thực, và Covid-19 có ảnh hưởng thuận chiều đến RRTD
trong khi thu nhập trên tổng tài sản, tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động, tỷ lệ lạm phát lại có ảnh hưởng ngược chiều đến RRTD của NHTM. Kết quả nghiên cứu cung cấp kiến thức quan trọng về các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM
đồng thời giúp các cơ quan quản lý và nhà quản trị ngân hàng đề xuất chính sách quản lý RRTD hiệu quả.The article uses Bayesian analysis to analyze specific factors influencing commercial banks' credit risk in Vietnam. The research period spans from Vietnam's post-Great Recession economic recovery until 2020, coinciding with the global spread of the Covid-19 epidemic. Employing the Hybrid Metropolis-Hastings algorithm within a Bayesian framework, the study yielded the following outcomes: credit risk provision ratio from the previous year, credit growth rate, previous year's credit growth rate, non-performed debt ratio, marginal net interest income, bank size and the impact of Covid-19: all positively affect credit risk
Conversely, income as a percentage of total to assets, outstanding debt to mobilized asset ratio, real economic growth, and inflation rate have negative effects on credit risk of commercial banks. This research provides crucial insights into the factors that influence credit risk management within commercial banks. These insights can assist regulatory agencies and bank administrators in evaluating the impact of these factors and formulating effective credit risk management policies.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR