Ngân hàng

Tỷ lệ nợ xấu (NPL): công thức và nguồn số liệu

Ký hiệu: NPL
Tiếng Anh: Non-performing loan ratio
Áp dụng cho: Ngân hàng
Tài liệu (DOI): 3

Định nghĩa

Tỷ lệ nợ xấu là dư nợ nhóm 3 (dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nghi ngờ) và nhóm 5 (có khả năng mất vốn) trên tổng dư nợ cho vay khách hàng, theo quy định phân loại nợ của Ngân hàng Nhà nước (Thông tư 11/2021/TT-NHNN, trước đó Thông tư 02/2013/TT-NHNN). Đây là thước đo rủi ro tín dụng chính.

Công thức

NPL = (Nợ nhóm 3 + nhóm 4 + nhóm 5) / Tổng dư nợ cho vay khách hàng

Chỉ tiêu	Báo cáo	Mã số
Phân tích chất lượng nợ cho vay theo nhóm nợ	Thuyết minh	—
Cho vay khách hàng (dư nợ gộp, trước dự phòng)	Bảng cân đối kế toán của tổ chức tín dụng	—

Mã số theo mẫu báo cáo tài chính của Thông tư 200/2014/TT-BTC (doanh nghiệp). Báo cáo của tổ chức tín dụng theo Thông tư 49/2014/TT-NHNN không dùng chung hệ mã này, nên chỉ ghi tên chỉ tiêu. Dùng BCTC hợp nhất nếu doanh nghiệp có công ty con, và dùng thống nhất cho mọi năm.

Tính NPL cho nhiều doanh nghiệp, nhiều năm

Các biến thể thường gặp

Dự phòng trên dư nợ: Dự phòng rủi ro cho vay khách hàng / Cho vay khách hàng Thước đo rủi ro tín dụng thay thế.
Nợ xấu mở rộng: Cộng thêm trái phiếu VAMC và nợ đã bán chưa xử lý Cần thuyết minh chi tiết.

Dấu kỳ vọng trong nghiên cứu trước

Quan hệ với	Dấu	Ghi chú
Hiệu quả chi phí	Ngược chiều (−)	Giả thuyết quản lý kém (Berger & DeYoung, 1997).
Tăng trưởng tín dụng năm trước	Cùng chiều (+)	Foos và cộng sự (2010); Dao và cộng sự (2020) cho Việt Nam.

Dấu kỳ vọng là tóm tắt của nghiên cứu trước để viết giả thuyết; kết quả trên mẫu của bạn có thể khác.

Lỗi hay gặp

Lấy nợ xấu của BCTC riêng chia cho dư nợ hợp nhất.
Bỏ qua thay đổi quy định phân loại nợ giữa các năm.

Chưa chắc nên ước lượng bằng Pooled OLS, FEM/REM hay GMM? Công cụ chọn phương pháp phân tích dữ liệu gợi ý theo cấu trúc dữ liệu và câu hỏi nghiên cứu. Cần biến vĩ mô làm biến kiểm soát (tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất)? Lấy từ dữ liệu kinh tế vĩ mô Việt Nam qua các năm.

Code Stata và R

Tên biến theo file dữ liệu bảng xuất từ công cụ tính chỉ số tài chính (firm,year, ta, ni…). Biến trễ chỉ hợp lệ khi năm liền trước có số liệu.

Stata

gen npl_r = npl / loans

R

df$npl_r <- df$npl / df$loans

Tài liệu tham khảo

Berger, A. N., & DeYoung, R. (1997). Problem loans and cost efficiency in commercial banks. Journal of Banking & Finance, 21(6), 849–870. https://doi.org/10.1016/S0378-4266(97)00003-4
Louzis, D. P., Vouldis, A. T., & Metaxas, V. L. (2012). Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking & Finance, 36(4), 1012–1027. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2011.10.012
Dao, L. K. O., Nguyen, T. Y., Hussain, S., & Nguyen, V. C. (2020). Factors affecting non-performing loans of commercial banks: The role of bank performance and credit growth. Banks and Bank Systems, 15(3), 44–54. https://doi.org/10.21511/bbs.15(3).2020.05

DOI của từng tài liệu đã được đối chiếu với Crossref (api.crossref.org).