Số 239 | Tháng 02/2026
Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng tại Việt Nam giai đoạn 2015–2024
Nguyễn Trần Anh Dũng
Tóm tắt:
Mục tiêu nghiên cứu: Bài báo nhằm phân tích các yếu tố vĩ mô và vi mô có ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng (TTTD) của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2015–2024. Qua đó, nghiên cứu làm rõ vai trò của từng nhóm yếu tố trong bối cảnh kinh tế nhiều biến động.
Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng của 16 ngân hàng thương mại niêm yết trên sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2015–2024. Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng gồm tác động cố định (FEM), tác động ngẫu nhiên (REM) và bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được áp dụng trên phần mềm Stata 17. Cách tiếp cận này để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và khắc phục những khuyết tật của dữ liệu bảng.
Kết quả nghiên cứu chính: Kết quả thực nghiệm cho thấy rủi ro thanh khoản (FGAP), vốn chủ sở hữu (CAP), tỷ lệ tiền gửi (DEP) và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có mối quan hệ cùng chiều và đạt ý nghĩa thống kê với TTTD ngân hàng (LGR). Bên cạnh đó, các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP và lạm phát (INF) cũng có ảnh hưởng cùng chiều đến TTTD. Trong ba mô hình ước lượng, mô hình FGLS cho kết quả phù hợp nhất với hệ số R-squared đạt 44,1%.
Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm mới nhất về các nhân tố có ảnh hưởng đến TTTD ngân hàng tại Việt Nam; đồng thời, đưa ra những khuyến nghị chính sách nhằm hỗ trợ hoạt động tín dụng và thúc đẩy cho vay bền vững của các ngân hàng thương mại trong bối cảnh kinh tế biến động.
Tài liệu tham khảo:
- Anwar, C. J., Suhendra, I., Didu, S., Sayektiyani, A., & Kholishoh, L. N. (2023). The impact of monetary policy and credit risk on bank credit behavior: An analysis of banks listed on the Indonesian stock exchange. Cogent Economics & Finance, 11(1), 2220250. https://doi.org/10.1080/23322039.2023.2220250.
- Chun, S.-H., & Ardaaragchaa, N. (2024). Analysis of factors affecting the loan growth of banks with a focus on non-performing loans. Journal of Risk and Financial Management, 17(5), 203. https://doi.org/10.3390/jrfm17050203.
- Farrar, D. E., & Glauber, R. R. (1967). Multicollinearity in regression analysis: The problem revisited. The Review of Economics and Statistics, 49(1), 92-107.
- Guo, K., & Stepanyan, V. (2011). Determinants of bank credit in emerging market economies. International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9781455218035.001.
- Gomes Reginato, V., Silva da Cunha, M., & Vasconcelos, M. R. (2020). Determinants of South American bank credit: an approach to panel data. Estudios económicos, 37(74), 37-70.
- Hor, B., & Lim, S. (2025). The impact of non-performing loans on credit growth of commercial banks in Cambodia. Journal of Risk and Financial Management, 18(11), 635. https://doi.org/10.3390/jrfm18110635.
- Ivanović, M. (2016). Determinants of credit growth: The case of Montenegro. Journal of Central Banking Theory and Practice, 5(2), 101-118. https://doi.org/10.1515/jcbtp-2016-0013.
- Lê Tấn Phước. (2017). Một số yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Tài chính. https://tapchitaichinh.vn/mot-so-yeu-to-tac-dong-den-tang-truong-tin-dung-ngan-hang-thuong-mai-viet-nam.html.
- Lương Thị Nga, & Đào Thị Thu Hiền. (2015). Xác định quy mô tăng trưởng tín dụng tối ưu cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Nội san Sinh viên nghiên cứu khoa học – Học viện ngân hàng, 39-53.
- Ngô Thị Diễm Lệ. (2022). Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam (Luận văn Thạc sỹ, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh).
- Ngô Thị Mai Trinh (2019). Các nhân tố ảnh hưởng tới tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng thương mại Việt Nam (Luận văn Thạc sĩ, Trường Đại học Kinh tế TP.HCM).
- Nguyễn Thanh Nhàn, Nguyễn Thị Minh Nguyệt, & Nguyễn Thị Hồng Hải. (2014). Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của hệ thống ngân hàng giai đoạn 2001–2012. Tạp chí Ngân hàng, 3, 20-31.
- Pham, T. H. A., Nguyen, T. D., & Nguyen, M. N. (2026). How do financial systems influence the determinants of credit growth? New evidence from the Southeast Asian banking sector. Asian Economic and Financial Review, 16(2), 1-10. https://doi.org/10.55493/5002.v16i2.5888.
- Pham, N. H., Thach, N. N., Van Ngo, T., & Hoang, T. M. (2024). Credit growth: An investigation of Vietnamese commercial banks. In N. N. Thach, V. Kreinovich, D. T. Ha, & N. D. Trung (Eds.), Optimal transport statistics for economics and related topics (Studies in Systems, Decision and Control, Vol. 458). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35763-3_38.
- Sharma, P., & Gounder, N. (2012). Determinants of bank credit in small open economies: The case of six Pacific Island Countries. Available at SSRN 2187772.
- Van Dan, N., Van Dung, H., Nhan, D. T. T., & Nam, P. H. (2024). Factors affecting the credit growth of Vietnamese commercial banks in the post-global economic crisis. In N. N. Thach, N. D. Trung, D. T. Ha, & V. Kreinovich (Eds.), Partial identification in econometrics and related topics (Studies in Systems, Decision and Control, Vol. 531, pp. 545–557). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-59110-5_38.
- Yu, C. (2025). The impact of digital transformation on the credit scale of commercial banks. Journal of Theory and Practice in Economics and Management, 2(2), 26-34.
Factors Affecting Bank Credit Growth in Vietnam in the Period 2015–2024
Abstract:
Purpose: This paper aims to analyse the macroeconomic and bank-specific factors affecting credit growth of commercial banks in Vietnam during the period 2015–2024, thereby clarifying the role of each group of determinants in a volatile economic environment.
Design/methodology/approach: The study employs panel data from 16 commercial banks listed on the HOSE and HNX over the period 2015–2024. Panel regression techniques, including the fixed effects model (FEM), random effects model (REM), and feasible generalised least squares (FGLS), are applied using Stata 17 to test the research hypotheses and address common panel data issues.
Findings: The empirical results indicate that liquidity risk (FGAP), equity capital (CAP), deposit ratio (DEP), and loan loss provision ratio (LLR) are positively and statistically significantly associated with bank credit growth (LGR). In addition, macroeconomic factors such as GDP growth and inflation (INF) also exert significant effects on credit growth. Among the estimated models, the FGLS specification provides the most appropriate results, with an R-squared of 44.1%.
Originality/value: This study provides updated empirical evidence on the determinants of bank credit growth in Vietnam for the period 2015–2024. The findings offer valuable policy implications for commercial banks and regulators to support credit activity and promote sustainable lending amid economic fluctuations.