Tác động của nợ hộ gia đình đến ổn định tài chính vĩ mô
04/03/2022 4.598 lượt xem
Tóm tắt:
 
Bài viết nghiên cứu tác động của vay nợ hộ gia đình trong hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) đến ổn định vĩ mô và ổn định hệ thống tài chính. Sử dụng dữ liệu quý trong giai đoạn 2011 - 2020, kết quả nghiên cứu cho thấy: (i) Qua mô hình véc-tơ tự hồi quy (VAR) và hàm phản ứng, tăng trưởng tín dụng của hộ gia đình dẫn đến tăng trưởng GDP thực trong khoảng 01 năm; (ii) Qua mô hình tự hiệu chỉnh sai số (VECM), tín dụng hộ gia đình có quan hệ ngược chiều đối với Độ lệch tín dụng/GDP trong dài hạn, tác động lên tăng trưởng GDP thực trong dài hạn không rõ rệt. Bài viết đưa ra một số hàm ý chính sách để kiểm soát vay nợ của cá nhân/hộ gia đình nhằm duy trì an toàn, lành mạnh của hệ thống TCTD.
 
Từ khóa: Nợ hộ gia đình, ổn định vĩ mô, ổn định hệ thống tài chính.
 
1. Giới thiệu
 
Ổn định hệ thống tài chính luôn là mục tiêu quan trọng mà các quốc gia hướng tới. Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu vào năm 2008 đã chỉ ra một trong những nguyên nhân chính dẫn tới bất ổn tài chính vĩ mô và khủng hoảng tài chính có liên quan chặt chẽ đến vay nợ hộ gia đình. Hoạt động cho vay thế chấp nhà ở dưới chuẩn của các ngân hàng Mỹ đã dẫn đến sự gia tăng nhanh chóng và bùng nổ dư nợ cho vay thế chấp bất động sản. Dư nợ cho vay thế chấp bất động sản của Mỹ đã tăng với tốc độ nhanh chóng từ 160 tỷ USD năm 2001 lên 540 tỷ USD năm 2004 và bùng nổ lên 1.300 tỷ USD năm 2007. Đến cuối quý III/2008, hơn một nửa giá trị thị trường nhà đất ở Mỹ là tiền đi vay với 1/3 các khoản này là nợ khó đòi (Sanders, 2008). Tỷ lệ thanh toán chậm đã tăng 36%, đạt kỷ lục cao nhất trong 16 năm qua. Các khoản vay thế chấp dưới chuẩn chiếm 16% tổng số vốn vay thế chấp, nhưng chiếm tới 50% các khoản vỡ nợ (P.T.Thiện, 2009). Điều này dẫn đến sự đổ vỡ dây chuyền trong ngành tài chính Mỹ bắt đầu từ giữa tháng 9/2008, sau đó đã lan tới châu Âu, châu Á và gây ra khủng hoảng kinh tế toàn cầu. Do đó, theo dõi, giám sát vay nợ hộ gia đình và tác động của nợ hộ gia đình đến ổn định tài chính vĩ mô là một trong những vấn đề quan trọng rút ra từ khủng hoảng tài chính năm 2008. 
 
Những năm gần đây, vay nợ của cá nhân và hộ kinh doanh trong hệ thống TCTD1 gia tăng nhanh chóng; tỷ trọng dư nợ của cá nhân và hộ kinh doanh trong tổng dư nợ tín dụng của nền kinh tế cũng ngày càng tăng. Từ kinh nghiệm, bài học quốc tế, việc duy trì tình trạng vay nợ hộ gia đình ở mức cao và đang tiếp tục tăng nhanh hiện nay có thể gây tác động đến kinh tế vĩ mô và hệ thống các TCTD của Việt Nam trong tương lai. Trên cơ sở đó, bài viết nghiên cứu tác động thực tiễn của nợ hộ gia đình tại Việt Nam giai đoạn 2011 - 2020 đến ổn định tài chính vĩ mô nhằm đưa ra một số hàm ý chính sách cho vấn đề liên quan đến quản lý, giám sát hoạt động nợ hộ gia đình. 
 
2. Tác động của nợ hộ gia đình đến ổn định tài chính vĩ mô 
 
2.1. Khái quát về nợ hộ gia đình
 
Hộ gia đình là một nhóm những người có quan hệ thân thích hoặc không có quan hệ thân thích hoặc kết hợp cả hai. Một hộ gia đình có thể là một người (cá nhân) tự cung cấp cho bản thân thực phẩm và các thứ thiết yếu cho cuộc sống hoặc có thể là nhóm nhỏ những người chia sẻ với nhau điều kiện sống, đóng góp chung thu nhập, của cải và tiêu dùng một vài loại hàng hóa, dịch vụ nhất định, chủ yếu là nhà ở và thực phẩm (SNA, 2008).
 
Về cấu trúc, nợ hộ gia đình trong khu vực tài chính trên thực tế và trong các nghiên cứu quốc tế thường đề cập chủ yếu đến nợ thế chấp và nợ tiêu dùng. Ngân hàng Trung ương (NHTW) Úc phân nợ hộ gia đình thành bốn nhóm gồm: Nợ của người mua nhà để ở (nợ thế chấp nhà), nợ của người đầu tư bất động sản, nợ thẻ tín dụng và nợ liên quan đến cá nhân khác (Meng, X. & Mounter, S. 2009). Theo NHTW Canada, nợ hộ gia đình được xác định là nợ thế chấp đối với tất cả nhà ở, bất động sản và nợ tiêu dùng (gồm nợ thẻ tín dụng, tín dụng cá nhân, tín dụng được bảo đảm và không có bảo đảm từ ngân hàng và các tổ chức khác và các hóa đơn chưa thanh toán (Chawla, R.K. & Uppal, S. 2012). Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED) chi nhánh St.Louis  phân loại nợ hộ gia đình gồm cho vay thế chấp, cho vay sinh viên, cho vay mua ô tô, cho vay qua thẻ tín dụng và một số loại khác. Trong nghiên cứu về nợ hộ gia đình tại Trung Quốc, Ding và cộng sự (2017) sử dụng thống kê nợ hộ gia đình gồm: (i) Nợ liên quan đến nhà ở (thế chấp nhà tại ngân hàng và vay mua nhà tại Quỹ tiết kiệm nhà ở); (ii) Vay tiêu dùng (trong đó gồm nợ thẻ tín dụng); (iii) Khoản vay cho hộ gia đình vay nhằm mục đích kinh doanh (chủ yếu là doanh nghiệp nhỏ và vừa). Có thể thấy, các nghiên cứu liên quan đến nợ hộ gia đình sử dụng phạm vi thống kê nợ hộ gia đình khác nhau, có thể gồm nợ của các hộ gia đình (như một nhóm cá nhân), tổ chức phi tài chính phục vụ hộ gia đình, các cá nhân, thậm chí doanh nghiệp nhỏ và vừa. Đồng thời, các chỉ tiêu thành phần nợ hộ gia đình cũng không hoàn toàn thống nhất. Tuy nhiên, hai thành phần được đề cập đến trong nhiều nghiên cứu là nợ liên quan đến bất động sản (nợ thế chấp) và nợ tiêu dùng. Theo đó, trong phạm vi bài viết, nhóm tác giả tiếp cận nợ hộ gia đình gồm nợ thế chấp, nợ tiêu dùng và nợ cá nhân khác trong hệ thống TCTD.
 
2.2. Tác động nợ hộ gia đình đến kinh tế vĩ mô
 
Quy mô và cấu trúc của nợ hộ gia đình ảnh hưởng đến khả năng phản ứng của hộ gia đình với các cú sốc, chẳng hạn như giảm thu nhập hộ gia đình, giá tài sản xuống thấp hơn hoặc lãi suất tăng cao hơn. Các cú sốc này sẽ làm giảm tiêu dùng của hộ gia đình, từ đó tác động đến tổng cầu của nền kinh tế. Các hộ gia đình có một số lựa chọn để tránh cắt giảm tiêu dùng quá nhiều như giảm bớt mức tiết kiệm hoặc điều chỉnh giảm nợ nhưng tác động cuối cùng vẫn làm giảm tiêu dùng và tổng cầu (Hình 1).
 

Nguồn: IMF (2017)
 
Mức độ suy giảm tiêu dùng và tổng cầu sẽ phụ thuộc vào một số yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn các biện pháp phản ứng của hộ gia đình đối với các cú sốc tiêu cực. Thứ nhất, mức độ đòn bẩy của hộ gia đình. Một hộ gia đình có tỷ lệ đòn bẩy cao, được cho là gần với giới hạn vay nợ (ví dụ, các khoản vay thế chấp thường áp dụng mức trần cho vay dựa trên tỷ lệ dư nợ vay/giá trị tài sản thế chấp) thì khó có khả năng vay nợ thêm. Các bằng chứng sau khủng hoảng toàn cầu năm 2008 cho thấy, các hộ gia đình với tỷ lệ nợ trên thu nhập (DTI) cao hơn - một tỷ lệ đại diện cho đòn bẩy - đã cắt giảm chi tiêu nhiều hơn những hộ gia đình có tỷ lệ này thấp hơn (Zabai, 2017). Từ năm 2007 đến năm 2009, các hộ gia đình có tỷ lệ DTI trên 400% ở Anh cắt giảm chi tiêu cao hơn 10 lần so với các hộ gia đình có tỷ lệ dưới 100% (Bunn và Rostom, 2015). Thứ hai, trong cấu trúc nợ hộ gia đình, các hộ gia đình có tài sản mà được tài trợ bằng nợ càng kém thanh khoản thì mức cắt giảm tiêu dùng càng cao (Kaplan và cộng sự, 2014). Thứ ba, độ nhạy lãi suất của gánh nặng nợ (phần gốc và lãi vay phải trả) của một hộ gia đình có thể là một yếu tố quan trọng. Độ nhạy lãi suất - hoặc thời hạn - của nợ so với tài sản của hộ gia đình càng lớn và thời gian đáo hạn của các khoản nợ này càng ngắn, thì tác động càng lớn đến tiêu dùng (Auclert, 2017). 
 
Như vậy, từ quan điểm tổng cầu, cấu trúc và quy mô nợ giữa các hộ gia đình có thể khuếch đại bất kỳ sự sụt giảm tiêu dùng nào. Nếu mức độ nợ cao tập trung trong các hộ gia đình có khả năng tiếp cận tín dụng hạn chế (nghĩa là gần với các ràng buộc đi vay) hoặc phạm vi tự bảo hiểm ít hơn (tức là số dư thanh khoản thấp) có thể khuếch đại rủi ro cho kinh tế vĩ mô. 
 
Một số nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động của nợ hộ gia đình đến tiêu dùng và tổng cầu như nghiên cứu của Kim (2016), Mian và cộng sự (2017), Lombardi và cộng sự (2017), Zabai (2017), IMF (2017). Các nghiên cứu này sử dụng các phương pháp khác nhau, tuy nhiên, kết quả đều xác nhận gia tăng nợ hộ gia đình thúc đẩy tăng trưởng trong ngắn hạn nhưng làm giảm tăng trưởng kinh tế trong dài hạn. 
 
Từ góc độ tổng cung, các nền kinh tế có khả năng điều chỉnh thông qua phân bổ chi phí ở các khu vực khác nhau nhưng khả năng này có thể suy yếu nếu đòn bẩy hộ gia đình tăng theo thời gian. Trong một nền kinh tế như vậy, việc giảm giá nhà - có thể liên quan đến việc tăng lãi suất - sẽ khiến một số hộ gia đình không sẵn sàng chấp nhận thua lỗ bằng cách bán bất động sản của mình với giá thấp ngay cả khi họ không có thu nhập ổn định hay mất việc làm và chấp nhận có thể kéo dài thời gian thất nghiệp. Kết quả là, nền kinh tế có thể trải qua tỷ lệ thất nghiệp cơ cấu cao hơn. Tuy nhiên, bằng chứng thực nghiệm cho hiệu ứng này còn chưa rõ ràng (Valletta, 2013).
 
2.3. Tác động của nợ hộ gia đình đến an toàn, ổn định của các tổ chức tài chính
 
Nợ hộ gia đình tăng cao có thể gây ra mối đe dọa đối với an toàn, ổn định của các tổ chức tài chính, chủ yếu là các ngân hàng thương mại. Ở hầu hết các quốc gia, điều này chủ yếu do các rủi ro của ngân hàng với khu vực hộ gia đình (dư nợ cho vay của ngân hàng đối với hộ gia đình) khá lớn. Những rủi ro  này không chỉ liên quan đến rủi ro tín dụng trực tiếp và gián tiếp, mà còn liên quan đến cả rủi ro tài trợ vốn của các tổ chức tài chính (Hình 2).
 

Nguồn: IMF (2017)
 
Rủi ro tín dụng trực tiếp liên quan đến khả năng hộ gia đình (người đi vay) sẽ vỡ nợ. Các khoản vỡ nợ xảy ra khi chi phí trả nợ (trả gốc và lãi vay) trở nên quá sức với hộ gia đình vì lãi suất tăng hoặc thu nhập giảm (như trong thời kỳ suy thoái). Điều này đã được quan sát ở Úc: Dựa trên quan sát dữ liệu vi mô của các ngân hàng, Read et al (2014) đã chỉ ra các hộ gia đình ở Úc có tỷ lệ chi phí nợ/thu nhập (Debt Servicing Ratio - DSR)2 cao dường như đã không đáp ứng được nghĩa vụ thanh toán các khoản vay thế chấp. Hơn nữa, nếu lãi suất tăng cao hơn, các ngân hàng sẽ phải đối mặt với một khoản lỗ cao hơn mặc định vì lãi suất tăng làm giảm giá trị tài sản thế chấp, nhất là giá nhà, do đó, giá trị thu hồi nợ sẽ bị ảnh hưởng. Tại các quốc gia mà khuôn khổ pháp lý về thu hồi và xử lý nợ không cho phép các khoản vay có thể truy hồi đầy đủ (ví dụ: Trung Quốc, Brazil, Ấn Độ, Hàn Quốc, Mexico), việc bán tháo có thể làm giảm giá trị tài sản thế chấp hơn nữa và các ngân hàng có thể tổn thất cao hơn nữa.
 
Rủi ro tín dụng gián tiếp đối với nợ hộ gia đình phát sinh từ việc cắt giảm chi tiêu của hộ gia đình. Như nêu ở trên, tiêu dùng hộ gia đình giảm có thể tác động đến sản lượng (thu nhập của nền kinh tế) và do đó, làm tăng rủi ro tín dụng chung. Việc cố gắng giảm gánh nặng vay nợ của các hộ gia đình có mức vay nợ cao có thể gây ra suy thoái, khi đó, các tài sản cho vay phi hộ gia đình của các ngân hàng (chủ yếu cho vay các doanh nghiệp, tổ chức) có khả năng bị ảnh hưởng. Các lập luận nêu trên ngụ ý rằng, rủi ro trực tiếp và gián tiếp của ngân hàng đối với các hộ gia đình có tương quan thuận, các khoản thế chấp có khả năng hoạt động kém khi các hộ gia đình cắt giảm tiêu dùng. 
 
Sự an toàn, ổn định của các ngân hàng có thể bị đe dọa bởi rủi ro tài trợ. Một số ngân hàng tài trợ cho các khoản thế chấp bằng cách phát hành trái phiếu được bảo hiểm, được nắm giữ chủ yếu bởi các công ty bảo hiểm và các ngân hàng (Zabai, 2017). Để giảm thiểu rủi ro vỡ nợ và lan truyền, trái phiếu được bảo hiểm cần có khả năng truy đòi kép, tức là người mua có quyền truy đòi đối với tài sản thế chấp và tổ chức phát hành. Chứng khoán hóa đơn thuần loại bỏ rủi ro tín dụng khỏi bảng cân đối kế toán của các ngân hàng và chuyển nó cho các nhà đầu tư. Nếu tình trạng đòn bẩy cao được giảm thiểu, việc chuyển nhượng như vậy có thể giảm thiểu rủi ro về ổn định tài chính. Tuy nhiên, cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã cho thấy chứng khoán hóa đặt ra những rủi ro riêng cần được hiểu và quản lý bởi các nhà đầu tư.
 
Các thảo luận nêu trên gợi ý rằng, các chỉ tiêu, chỉ số liên quan đến nợ hộ gia đình có thể là những yếu tố dự báo tốt về tình trạng khó khăn của hệ thống ngân hàng, giống như các chỉ tiêu tín dụng chung. Độ lệch tín dụng3 và tổng DSR là những chỉ tiêu quan trọng (Drehmann and Juselius, 2014; Jordà et al, 2016). Mặc dù Độ lệch tín dụng thường được coi là chỉ báo hàng đầu tốt nhất về tình trạng khó khăn trong dài hạn (Borio và Drehmann, 2009; Detken và cộng sự, 2014), tổng DSR cung cấp nhiều tín hiệu cảnh báo sớm chính xác gần với sự xuất hiện của khủng hoảng (Drehmann và Juselius, 2014). 
 
3. Mô hình đánh giá tác động của vay nợ hộ gia đình đến ổn định vĩ mô
 
Để đánh giá tác động của vay nợ hộ gia đình đến ổn định vĩ mô gồm cả ổn định kinh tế vĩ mô và ổn định hệ thống tài chính, bài viết sử dụng mô hình VAR. Từ nội dung tổng quan nêu trên, nợ hộ gia đình tác động đến ổn định kinh tế vĩ mô qua kênh tiêu dùng,  tác động đến tổng cầu và tác động đến ổn định hệ thống ngân hàng thông qua rủi ro tín dụng (chỉ số hiệu quả để cảnh báo khủng hoảng ngân hàng là chỉ tiêu Độ lệch tín dụng/GDP). Do đó, mô hình VAR sử dụng biến nợ hộ gia đình đại diện cho vay nợ của hộ gia đình và biến giải thích gồm tăng trưởng GDP thực tế, lạm phát, chỉ số bán lẻ (đại diện cho tiêu dùng của cá nhân/hộ gia đình) và Độ lệch tín dụng cho khu vực tư nhân/GDP (đại diện cho nguy cơ bất ổn tài chính hay làm gia tăng rủi ro hệ thống). 
 
Mô hình VAR (p) có dạng:
 

 
Trong đó, yt là véc-tơ các biến; p là độ trễ. Nếu tồn tại đồng liên kết giữa các biến, VECM, phân rã phương sai, hàm phản ứng đẩy sẽ được thực hiện tiếp theo để tìm ra mối liên hệ giữa các biến này.
 
 

 
 
Việc xác định mối liên hệ đồng liên kết dựa vào bậc -rank(Π), với rank(Π) = r trong khoảng [0, n-1]. Giả thiết Null Hypothesis là có ít nhất r véc-tơ đồng liên kết, được kiểm định bởi 2 tiêu chuẩn.   
             

 
Dữ liệu vĩ mô sử dụng trong mô hình được thu thập theo tần suất quý giai đoạn 2012 - 2020 từ Tổng cục Thống kê, trong khi các dữ liệu tín dụng khai thác từ nguồn Ngân hàng Nhà nước (NHNN). (Bảng 1)
 

Kết quả chạy mô hình từ Stata. Nguồn: NHNN
 
Trong đó, GDP cộng dồn được là GDP niên hóa theo 4 quý liên tiếp để loại trừ tác động mùa vụ. Tỷ lệ tín dụng (cho khu vực tư nhân)/GDP được tính bằng tín dụng/GDP danh nghĩa cộng dồn. Độ lệch tín dụng/GDP được ước tính qua bộ lọc HP với hệ số 1.600. 
 
Tăng trưởng được định nghĩa theo cùng kỳ, cụ thể: 
 
Tăng trưởng GDP thực cộng dồn = log (GDP thực)t - log(GDP thực)t-4
 
Mô hình VAR
 
Do chuỗi thời gian của dữ liệu ngắn nên để đảm bảo hạng tự do của mô hình, nhóm tác giả hạn chế dùng nhiều biến độc lập. Ngoài ra, khi sử dụng chỉ tiêu lạm phát như biến giải thích trong mô hình thì xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến nên mô hình loại bỏ biến này. Nhóm tác giả xem xét hai mô hình VAR. Mô hình VAR thứ nhất xem xét tác động giữa tăng trưởng nợ hộ gia đình đến tăng trưởng GDP thực và Độ lệch tín dụng/GDP. Mô hình VAR thứ hai, nhóm tác giả nghiên cứu quan hệ giữa tăng trưởng nợ hộ gia đình lên Độ lệch tín dụng/GDP và tăng trưởng Bán lẻ hàng hóa thực. Vì biến tăng trưởng GDP khá phổ biến trong nghiên cứu tác động của nợ hộ gia đình đến kinh tế vĩ mô nên mô hình VAR thứ hai nhằm đánh giá tác động của nợ hộ gia đình lên kinh tế vĩ mô qua một kênh khác là tiêu dùng. Điều này phù hợp với thực tế khi nền kinh tế Việt Nam đang hướng tới nền kinh tế tiêu dùng. Hồi quy mô hình VAR bằng Stata cho kết quả như trong Bảng 2.
 

Kết quả chạy mô hình từ Stata. Nguồn: NHNN
 
Trong mô hình VAR thứ nhất, phương trình nợ hộ gia đình không thể hiện tính quan trọng của các biến độc lập. Tại phương trình tăng trưởng kinh tế thực (cột diff.gdpr), chỉ có hai biến trễ của biến này (diff.gdpr.l1, diff.gdpr.l2) có ý nghĩa thống kê. Đối với phương trình Độ lệch tín dụng/GDP (cột crd_gdp), cả tăng trưởng kinh tế, nợ hộ gia đình và Độ lệch tín dụng/GDP có ý nghĩa thống kê tại biến trễ 1. Trong phương trình mà biến phụ thuộc là Độ lệch tín dụng/GDP, biến nợ hộ gia đình (diff.crd_hh.l1) có hệ số ước lượng dương (0.187) và có ý nghĩa ở mức 5% cho biến nợ hộ gia đình trong phương trình mà biến phụ thuộc là Độ lệch tín dụng/GDP, điều này có nghĩa là tăng trưởng nợ hộ gia đình làm tăng Độ lệch tín dụng/GDP hay làm tăng nguy cơ bất ổn hệ thống tài chính.  
 

Kết quả chạy mô hình từ Stata
 
Hàm phản ứng đẩy của mô hình VAR thứ nhất cho thấy cú sốc từ tăng trưởng nợ hộ gia đình có tác động nhẹ lên tăng trưởng kinh tế thực (Hình 3). Tăng trưởng kinh tế thực tăng trong khoảng 01 năm, sau đó quay về ngưỡng bình thường khi tăng trưởng nợ hộ gia đình giảm dần về trạng thái bình thường. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu trước đây của Lombardi và cộng sự (2017), IMF (2017) và Zaiba (2017) về tác động tích cực của nợ hộ gia đình đến tăng trưởng GDP trong ngắn hạn. Đối với yếu tố ổn định tài chính, trước cú sốc tăng trưởng nợ hộ gia đình, Độ lệch tín dụng/GDP giảm nhẹ, khi cú sốc nợ hộ gia đình giảm dần thì Độ lệch tín dụng/GDPcũng quay lại mức bình thường.
 
Về mức độ tác động thì cú sốc nợ hộ gia đình có mức độ tác động lớn hơn đối với Độ lệch tín dụng/GDP, thể hiện ở biến động của biến này. Tuy nhiên về mặt thống kê, những tác động này cần được xem xét kỹ hơn do độ tin cậy bao gồm cả mức 0.
 
Kiểm định về mô hình cho thấy quan hệ tương quan chuỗi (serial correlation) không xuất hiện trong phần dư của mô hình. Tương tự, hiệu ứng Arch cũng không xuất hiện. Tuy nhiên, phần dư của mô hình không vượt qua kiểm định về phân bố thường (Chi-squared = 17.286). 
 
Hàm phản ứng đẩy mô hình VAR thứ hai cho thấy, tăng trưởng nợ hộ gia đình không có tác động lên biến tăng trưởng Bán lẻ hàng hóa. Kết quả mô hình không thuận lợi nên nhóm nghiên cứu không đi sâu vào phân tích kết quả mô hình.
 
Mô hình VAR thứ nhất cho thấy, nợ hộ gia đình có tác động đến Độ lệch tín dụng/GDP. Do vậy, bước tiếp theo, nhóm tác giả sử dụng mô hình VECM để đánh giá mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến này. Phương trình VECM thể hiện mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP thực, nợ hộ gia đình và Độ lệch tín dụng/GDP. Hồi quy VECM cần kiểm định tính dừng của các biến và mối quan hệ đồng liên kết. 
 
Để đánh giá mối quan hệ giữa nợ hộ gia đình với các yếu tố kinh tế vĩ mô và ổn định tài chính trong dài hạn, bài viết sử dụng mô hình VECM để đánh giá. Theo kết quả kiểm định Trace test cho thấy, tồn tại ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn giữa các biến trong mô hình VECM. (Bảng 3)

Kết quả chạy mô hình từ Stata
 
ECT ở phương trình Độ lệch tín dụng/GDP mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê (Bảng 4). Như vậy, tồn tại mối quan hệ dài hạn với tăng trưởng GDP và nợ hộ gia đình và phương trình này có tính hội tụ. Kết quả cũng cho thấy tại phương trình này, các biến trễ có mối quan hệ ngắn hạn với Độ lệch tín dụng/GDP. Hàm phản ứng đẩy cho cú sốc từ tăng trưởng nợ hộ gia đình có tác động khá rõ tới Độ lệch tín dụng/GDP. Hàm phản ứng đẩy cho thấy, với cú sốc từ tăng trưởng nợ hộ gia đình, tăng trưởng nợ hộ gia đình tăng vọt nhưng giảm ngay sau đó. Tăng trưởng nợ hộ gia đình tăng lại từ 3 đến 5 quý, sau đó giảm dần về mức trước khi có cú sốc. Đối với tỷ lệ Chênh lệch tín dụng/GDP thì cú sốc từ tăng trưởng nợ hộ gia đình khiến tỷ lệ này tăng trong vòng 4 quý đầu, rồi sau đó khi mức tăng trưởng nợ hộ gia đình giảm dần thì tỷ lệ này cũng có xu hướng giảm rõ rệt. Đối với tăng trưởng GDP thực, tác động từ cú sốc tăng trưởng nợ hộ gia đình không có ý nghĩa rõ rệt khi độ tin cậy bao gồm cả giá trị 0. (Hình 4)
 

Kết quả chạy mô hình từ Stata
 
4. Một số hàm ý chính sách
 
Quy mô nợ hộ gia đình của Việt Nam đã tăng nhanh chóng những năm gần đây (tăng trưởng bình quân giai đoạn 2011 - 2020 là 21%/năm). Tỷ lệ nợ hộ gia đình/GDP của Việt Nam ở mức 66,16% năm 2020 và tỷ lệ này đã vượt xa trung bình các nền kinh tế mới nổi (53,9%) (Đ.T.H. Thương, 2021). Nghiên cứu của IMF (2017) và Alter, Feng và Valckx (2018) cho thấy nếu tỷ lệ nợ hộ gia đình/GDP vượt mức 65% sẽ gây bất ổn hệ thống tài chính. Với tỷ lệ dư nợ hộ gia đình/GDP cao như hiện nay4 thì rủi ro của các TCTD Việt Nam đối với hộ gia đình cũng ở mức cao, đặc biệt khi hộ gia đình gặp các cú sốc làm giảm khả năng trả nợ như giảm thu nhập hoặc lãi suất tăng. 
 
Trên cơ sở mối quan hệ giữa nợ hộ gia đình với tăng trưởng kinh tế, nợ hộ gia đình với ổn định hệ thống TCTD và thực trạng nợ hộ gia đình Việt Nam hiện nay, bài viết đưa ra một số hàm ý chính sách như sau: 
 
Trước mắt, trong bối cảnh dịch Covid-19 vẫn diễn biến phức tạp, ảnh hưởng tiêu cực đến thu nhập cũng như đời sống của hộ gia đình, đồng thời, dịch Covid-19 còn làm hoạt động của nền kinh tế bị đình trệ, nhiều doanh nghiệp hoạt động cầm chừng, ngừng hoạt động hoặc phá sản, hàng hóa không tiêu thụ được. Điều này làm tăng trưởng kinh tế giảm sút mạnh (năm 2020 tăng trưởng GDP chỉ ở mức 2,91% và là mức thấp nhất trong thập kỷ 2011 - 20205), làm gia tăng rủi ro tín dụng đối với các TCTD và rủi ro suy thoái kinh tế. Do đó, để kích thích tăng trưởng kinh tế, Chính phủ cần tạo nguồn lực cho các hộ gia đình để họ tiếp tục sản xuất kinh doanh từ đó gia tăng GDP. Bên cạnh các gói hỗ trợ từ ngân sách cho hộ gia đình, NHNN cũng đã ban hành nhiều chính sách nhằm tạo điều kiện để các TCTD cơ cấu lại thời hạn trả nợ, miễn, giảm lãi, phí, giữ nguyên nhóm nợ để giảm tác động tiêu cực của cú sốc thu nhập đến tiêu dùng, tăng trưởng kinh tế, cũng như giảm thiểu nguy cơ gia tăng nợ xấu của hệ thống TCTD trong ngắn hạn. NHNN vẫn cần tiếp tục duy trì các lãi suất ở mức thấp như hiện tại (ít nhất cho đến khi việc kiểm soát dịch đạt được mục tiêu) để các TCTD có cơ sở giảm lãi suất cho vay cho khách hàng, nhưng cần lưu ý việc duy trì lãi suất thấp quá lâu sẽ kích thích các hộ gia đình gia tăng vay nợ quá mức, từ đó làm suy giảm tăng trưởng GDP, đe dọa ổn định tài chính.
 
Về lâu dài, với vai trò duy trì ổn định tiền tệ, góp phần ổn định hệ thống tài chính và hỗ trợ phát triển kinh tế, NHNN cần phát triển khuôn khổ toàn diện để theo dõi, đánh giá và kiểm soát sự phát triển của tín dụng hộ gia đình trong hệ thống TCTD. Khuôn khổ này nên mở rộng phạm vi theo dõi mức độ và cấu trúc vay nợ của hộ gia đình Việt Nam như thông lệ quốc tế thông qua việc tích hợp dữ liệu từ hệ thống TCTD và dữ liệu cư dân, hộ gia đình của Tổng cục Thống kê. Bên cạnh đó, NHNN cần hoàn thiện bộ công cụ, biện pháp, chính sách để kiểm soát rủi ro liên quan đến vay nợ của hộ gia đình. Các biện pháp chính sách NHNN đã sử dụng là chính sách tiền tệ, chính sách an toàn vĩ mô. Tuy nhiên, một số công cụ chính sách an toàn vĩ mô có hiệu quả trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng của hộ gia đình như tỷ lệ nợ/thu nhập; tỷ lệ dư nợ cho vay/giá trị tài sản thế chấp (Jácome and Mitra, 2015; IMF, 2020) vẫn chưa được nghiên cứu, áp dụng. Các công cụ này của NHNN cần phối hợp chặt chẽ với các công cụ khác của chính sách tài khóa, chính sách nhà ở trong việc kiểm soát vay nợ của hộ gia đình. Ngoài ra, một số biện pháp khác cũng quan trọng có thể xem xét đưa vào bộ công cụ, biện pháp của NHNN như tăng cường hiệu quả hệ thống thông tin tín dụng, giáo dục tài chính, thỏa thuận tái cấu trúc nợ không chính thức, thực hiện thủ tục phá sản và cưỡng chế thu hồi nợ nhằm tăng cường phòng ngừa và giải quyết tình trạng vay nợ cao của hộ gia đình. Trong bối cảnh dịch Covid-19 tác động đến cả khu vực kinh tế thực và khu vực tài chính, tăng cường tiếp cận tín dụng lành mạnh và cơ chế xử lý nợ là đặc biệt quan trọng (Jose Garrido và cộng sự, 2020). 
 
Cuối cùng, NHNN cần chú trọng hơn nữa các đổi mới sáng tạo công nghệ trong lĩnh vực tài chính có thể giúp tăng cường khả năng tiếp cận tài chính lành mạnh nhằm giảm bớt gánh nặng tín dụng truyền thống cho hộ gia đình. Hiện tại, các đổi mới sáng tạo công nghệ như ngân hàng số, tiền di động (Mobile-Money) để thanh toán cho giao dịch nhỏ sẽ bổ sung phương thức để Chính phủ có thể tiếp cận chính xác hơn những đối tượng cần hỗ trợ. Đặc biệt, trong bối cảnh  khu vực phi chính thức, công nghệ có thể giúp mở rộng độ bao phủ của các chương trình trợ cấp, hỗ trợ thu nhập; đồng thời, giúp tăng cường tài chính bao trùm đến một tỷ lệ lớn dân cư không tiếp cận được dịch vụ ngân hàng chính thức (những người có thu nhập thấp, ở vùng sâu, vùng xa, vùng khó khăn).
 
1 Vay nợ của hộ gia đình ở Việt Nam không được thống kê nên bài viết này sử dụng vay nợ cá nhân và hộ kinh doanh trong hệ thống TCTD để đại diện cho vay nợ của hộ gia đình trong nền kinh tế.
 
2 Chi phí nợ là yêu cầu thanh toán gốc và lãi vay.

3Được định nghĩa là chênh lệch giữa tổng dư nợ tín dụng/GDP và xu hướng dài hạn của nó.
 
4 Nếu thống kê đầy đủ nợ cá nhân/hộ gia đình gồm cả các vay nợ không chính thức như vay người quen, gia đình, tổ chức phi lợi nhuận, thậm chí vay cầm đồ (khá phổ biến ở Việt Nam) thì tỷ lệ nợ cá nhân/hộ gia đình Việt Nam còn cao hơn nữa.
 
5 Thông cáo báo chí về tình hình kinh tế - xã hội quý IV và năm 2020 - General Statistics Office of Vietnam (gso.gov.vn).

Tài liệu tham khảo:
 
1. Đỗ Thị Hà Thương (2021). “Gia tăng nợ hộ gia đình và ổn định tài chính tại Việt Nam - Tiếp cận từ góc độ chính sách vĩ mô”. Tạp chí Ngân hàng số 10 tháng 5/2021.
 
2. Phạm Toàn Thiện (2009). “Khủng hoảng cho vay dưới chuẩn ở Mỹ: Bài học và một số kiến nghị”, Tạp chí khoa học Đại học quốc gia Hà Nội, Kinh tế và Kinh doanh 25 (39 - 53).
 
3. Alter, Adrian; Feng, Alan; and Valckx, Nico (2019). “Understanding the Macro-Financial Effects of Household Debt: A Global Perspective”. Wharton Pension Research Council Working Papers. 530. https:// repository.upenn.edu/prc_papers/530
 
4. Anna Zabai (2017). Household debt: Recent development and challenges. BIS Quarterly Review. https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt1712f.htm
 
5. Auclert, A (2017). Monetary policy and the redistribution channel, NBER Working Papers, no 23451.
 
6. Borio, C and M Drehmann (2009). Assessing the risk of banking crises – revisited, BIS Quarterly Review, March, pp 29 - 46.
 
7. Bunn, P and M Rostom (2015). Household debt and spending in the United Kingdom, Bank of England Staff Working Paper, no 554.
 
8. Chawla, R.K. & Uppal, S. (2012). Household debt in Canada, Perspectives on Labour and Income, vol. 24, no. 2, pp. 1 - 15.
 
9. Detken, C, O Weeken, L Alessi, D Bonfim, M Boucinha, C Castro and P Welz (2014). “Operationalising the countercyclical capital buffer: Indicator selection, threshold identification and calibration options”, European Systemic Risk Board, Occasional Papers, no 5.
 
10. Ding, D., Huang, X., Jin, T., and W.R. Lam (2017). “Assessing China’s Residential Real Estate Market,” IMF Working Paper 17/248 (Washington, DC: International Monetary Fund).
 
11. Drehmann, M and M Juselius (2014). “Evaluating early warning indicators of banking crises: Satisfying policy requirements”, International Journal of Forecasting, vol 30, no3, pp 759 - 80.
 
12. International Monetary Fund (2017). Household debt and financial stability. Global financial stability report: Is growth at risk? Washington, DC: International Monetary Fund.
 
13. International Monetary Fund (2020). “Dampening Global Financial Shocks in Emerging Markets: Can Macroprudential Regulation Help?” World Economic Outlook, April (Washington: International Monetary Fund).
 
14. Jácome, Luis. and Srobona. Mitra (2015). “LTV and DTI Limits - Going Granular”, IMF Working Paper No. 15/154.
 
15. Jose Garrido, Sanaa Nadeem, Nagwa Riad, Chanda DeLong, Nadia Rendak, and Anjum Rosha (2020). Tackling Private Over-Indebtedness in Asia: Economic and Legal Aspects. IMF Working Paper WP/20/172.
 
16. Jordà, Ò, M Schularick and A Taylor (2016). “The great mortgaging: housing finance, crises and business cycles”, Economic Policy, vol 31, no 85, pp 107 - 52.
 
17. Kaplan, G, G Violante and J Wiedner (2014). “The wealthy hand-to-mouth”, Brookings Papers on Economic Activity, Spring.
 
18. Meng, X. & Mounter, S.( 2009). “Australian household debt: a sectoral-level study”, The Asia Pacific Journal of Economics & Business, vol. 13, no. 2, pp. 3 - 31,92.
 
19. Sanders. A (2008). “The subprime crisis and its role in the financial crisis”, Journal of Housing Economics, vol 17 (2008) 254 - 261.
 
20. SNA (2008). “The System National Account”, United Nations Statistics Division 2008.  https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/sna.asp
 
21. Read, M, C Stewart and G La Cava (2014). “Mortgage-related financial difficulties: Evidence from Australian micro-level data”, Reserve Bank of Australia, Discussion Paper, n o 2014 - 13.
 
22. Valletta, R (2013). “House lock and structural unemployment”, Labour Economics, 
vol 25, pp 86 - 97.

TS. Đỗ Thị Hà Thương (Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh)
ThS. Phan Minh Anh, ThS. Nguyễn Huy Toàn ( Ngân hàng Nhà nước Việt Nam )

Bình luận Ý kiến của bạn sẽ được kiểm duyệt trước khi đăng. Vui lòng gõ tiếng Việt có dấu
Đóng lại ok
Bình luận của bạn chờ kiểm duyệt từ Ban biên tập
Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam
Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam
29/02/2024 294 lượt xem
Bài viết đánh giá mức độ tác động của các nhân tố bên trong và bên ngoài ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam.
Ảnh hưởng của biểu hiện vật chất tại các ngân hàng thương mại nhà nước trên địa bàn tỉnh Phú Yên đến hành vi tiêu dùng của khách hàng
Ảnh hưởng của biểu hiện vật chất tại các ngân hàng thương mại nhà nước trên địa bàn tỉnh Phú Yên đến hành vi tiêu dùng của khách hàng
19/01/2024 214 lượt xem
Hành vi tiêu dùng của khách hàng trong nghiên cứu này được tiếp cận theo hướng sự ủng hộ của khách hàng, được đo lường bằng 3 chỉ tiêu: Doanh số, lợi nhuận và tỉ lệ giữ chân khách hàng. Trên cơ sở kết quả khảo sát từ 238 nhân viên đang làm việc tại các chi nhánh ngân hàng thương mại nhà nước (NHTMNN) trên địa bàn tỉnh Phú Yên.
Tạo lập nguồn vốn tín dụng đầu tư của Nhà nước từ trái phiếu được Chính phủ bảo lãnh hiện nay
Tạo lập nguồn vốn tín dụng đầu tư của Nhà nước từ trái phiếu được Chính phủ bảo lãnh hiện nay
29/12/2023 444 lượt xem
Tín dụng đầu tư là một hình thức hỗ trợ vốn của Nhà nước đối với các tổ chức kinh tế thông qua hoạt động cho vay trung và dài hạn để đầu tư vào các dự án thuộc các ngành, nghề, lĩnh vực hoặc địa bàn được Nhà nước khuyến khích đầu tư.
Đo lường khả năng thanh toán của ngân hàng thương mại từ mô hình kì tới hạn trong quản lí rủi ro lãi suất
Đo lường khả năng thanh toán của ngân hàng thương mại từ mô hình kì tới hạn trong quản lí rủi ro lãi suất
18/12/2023 992 lượt xem
Nghiên cứu này với mục đích cung cấp phương pháp đo lường về khả năng thanh toán dựa trên trạng thái vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại (NHTM) thông qua mô hình kì tới hạn (The Maturity Model) trong quản lí rủi ro lãi suất.
Giám sát rủi ro biến đổi khí hậu của ngân hàng trung ương các nước châu Âu và gợi ý cho Việt Nam
Giám sát rủi ro biến đổi khí hậu của ngân hàng trung ương các nước châu Âu và gợi ý cho Việt Nam
05/12/2023 851 lượt xem
Rủi ro tài chính liên quan đến biến đổi khí hậu đã làm phát sinh những rủi ro đáng kể cho sự ổn định tài chính ở mỗi quốc gia.
Tác động tràn của chính sách tiền tệ Mỹ đến thị trường tài chính Việt Nam
Tác động tràn của chính sách tiền tệ Mỹ đến thị trường tài chính Việt Nam
04/12/2023 1.436 lượt xem
Chính sách tiền tệ (CSTT) là một trong những chính sách quan trọng nhất trong hệ thống các công cụ điều tiết vĩ mô của nhà nước vì nó tác động trực tiếp vào lĩnh vực lưu thông tiền tệ.
Các tổ chức tài chính vi mô - Quá trình chuyển đổi tại Việt Nam
Các tổ chức tài chính vi mô - Quá trình chuyển đổi tại Việt Nam
01/12/2023 1.105 lượt xem
Quá trình chuyển đổi của các tổ chức tài chính vi mô (TCVM) tại Việt Nam là một sự phát triển tất yếu theo quan điểm học thuật và thực tiễn quá trình hoạt động của TCVM trên thế giới.
Các nhân tố ảnh hưởng đến tỉ lệ tiền gửi không kì hạn của các ngân hàng thương mại trên địa bàn thành phố Cần Thơ
Các nhân tố ảnh hưởng đến tỉ lệ tiền gửi không kì hạn của các ngân hàng thương mại trên địa bàn thành phố Cần Thơ
30/11/2023 1.363 lượt xem
Mục tiêu của nghiên cứu là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến tỉ lệ CASA của các ngân hàng thương mại trên địa bàn thành phố Cần Thơ.
Rủi ro đạo đức và các yếu tố ảnh hưởng đến ý định gây ra rủi ro đạo đức của nhân viên trong bộ phận tín dụng của các ngân hàng thương mại
Rủi ro đạo đức và các yếu tố ảnh hưởng đến ý định gây ra rủi ro đạo đức của nhân viên trong bộ phận tín dụng của các ngân hàng thương mại
29/11/2023 1.654 lượt xem
Nghiên cứu này tập trung vào vấn đề rủi ro đạo đức và các yếu tố ảnh hưởng đến ý định gây ra rủi ro đạo đức của nhân viên trong bộ phận tín dụng của các ngân hàng thương mại.
Khả năng sử dụng dịch vụ tài chính số của người trung niên tại Việt Nam - Cách tiếp cận từ dân trí tài chính
Khả năng sử dụng dịch vụ tài chính số của người trung niên tại Việt Nam - Cách tiếp cận từ dân trí tài chính
28/11/2023 1.331 lượt xem
Nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá tác động của dân trí tài chính dưới góc độ xem xét cả ba yếu tố: Kiến thức tài chính, thái độ tài chính và hành vi tài chính lên khả năng tiếp cận dịch vụ tài chính số (Digital financial services - DFS) của người trung niên tại Việt Nam.
Hoạt động cho vay của ngân hàng Việt Nam trước ảnh hưởng của thị trường tập trung
Hoạt động cho vay của ngân hàng Việt Nam trước ảnh hưởng của thị trường tập trung
27/11/2023 1.597 lượt xem
Nghiên cứu phân tích tác động của cấu trúc thị trường tập trung đến khả năng mở rộng cho vay của ngân hàng thương mại (NHTM).
Các nhân tố ảnh hướng đến nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam
Các nhân tố ảnh hướng đến nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam
21/11/2023 1.959 lượt xem
Nợ xấu là thuật ngữ được sử dụng phổ biến trên thế giới như “Non - performing loans” (NPLs), “doubtful debt” chỉ các khoản nợ khó đòi (Fofack, 2005) hoặc các khoản vay có vấn đề (Berger và De Young, 1997) hoặc khoản nợ không trả được (defaulted loans) mà ngân hàng không thể thu lợi từ nó (Ernst và Young, 2004) hay các khoản cho vay bắt đầu được đưa vào nợ xấu khi đã quá hạn trả nợ gốc và lãi 90 ngày trở lên (Peter Rose, 2004; Mishkin, 2010).
Tác động của tài chính số tới sự ổn định của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
Tác động của tài chính số tới sự ổn định của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
16/11/2023 1.300 lượt xem
Bài viết nghiên cứu tác động của tài chính số đến sự ổn định của NHTM, từ đó, đưa ra các khuyến nghị chính sách nhằm thúc đẩy tài chính số phát triển tại Việt Nam.
Một số yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam
Một số yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam
30/10/2023 1.655 lượt xem
Nghiên cứu xác định một số yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) ở Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2021. Nguồn dữ liệu sử dụng trong phân tích được thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của 26 NHTM ở Việt Nam trong giai đoạn 2014 - 2021. Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) và mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effects Model - FEM) được sử dụng để phân tích dữ liệu.
Các nhân tố tác động đến ý định hành vi và hành vi sử dụng ví kĩ thuật số tại Việt Nam
Các nhân tố tác động đến ý định hành vi và hành vi sử dụng ví kĩ thuật số tại Việt Nam
16/10/2023 2.119 lượt xem
Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi và hành vi sử dụng ví kĩ thuật số tại Việt Nam, thông qua việc áp dụng mô hình lí thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - UTAUT2) của Venkatesh, Thong và Xu (2012). Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 715 người tiêu dùng Việt Nam.
Giá vàngXem chi tiết

GIÁ VÀNG - XEM THEO NGÀY

Khu vực

Mua vào

Bán ra

HÀ NỘI

Vàng SJC 1L

77.800

80.700

TP.HỒ CHÍ MINH

Vàng SJC 1L

77.800

80.700

Vàng SJC 5c

77.800

80.720

Vàng nhẫn 9999

65.600

66.800

Vàng nữ trang 9999

65.500

66.400


Ngoại tệXem chi tiết
TỶ GIÁ - XEM THEO NGÀY 
Ngân Hàng USD EUR GBP JPY
Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra
Vietcombank 24,500 24,870 26,109 27,542 30,490 31,787 159.34 168.65
BIDV 24,545 24,855 26,297 27,515 30,608 31,768 160.37 168.83
VietinBank 24,456 24,876 26,330 27,525 30,892 31,902 160.88 168.83
Agribank 24,500 24,840 26,239 27,483 30,594 31,727 160.30 168.34
Eximbank 24,460 24,850 26,381 27,130 30,794 31,669 161.71 166.31
ACB 24,450 24,800 26,304 26,959 30,837 31,479 160.92 166.09
Sacombank 24,495 24,960 26,539 27,097 31,079 31,595 162.24 167.31
Techcombank 24,523 24,867 26,186 27,535 30,525 31,839 157.57 170
LPBank 24,240 25,170 26,259 27,597 30,879 31,830 159.79 171.29
DongA Bank 24,550 24,850 26,410 27,070 30,850 31,660 159.80 166.70
(Cập nhật trong ngày)
Lãi SuấtXem chi tiết
(Cập nhật trong ngày)
Ngân hàng
KKH
1 tuần
2 tuần
3 tuần
1 tháng
2 tháng
3 tháng
6 tháng
9 tháng
12 tháng
24 tháng
Vietcombank
0,10
0,20
0,20
-
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,70
4,70
BIDV
0,10
-
-
-
1,90
1,90
2,20
3,20
3,20
4,80
5,00
VietinBank
0,10
0,20
0,20
0,20
1,90
1,90
2,20
3,20
3,20
4,80
5,00
ACB
0,01
0,50
0,50
0,50
2,40
2,50
2,70
3,70
3,90
4,60
4,60
Sacombank
-
0,50
0,50
0,50
2,20
2,30
2,40
3,70
4,00
4,80
5,55
Techcombank
0,10
-
-
-
2,50
2,50
2,90
3,50
3,55
4,40
4,40
LPBank
0.20
0,20
0,20
0,20
1,80
1,80
2,10
3,20
3,20
5,00
5,30
DongA Bank
0,50
0,50
0,50
0,50
3,50
3,50
3,50
4,50
4,70
5,00
5,20
Agribank
0,20
-
-
-
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,80
4,90
Eximbank
0,50
0,50
0,50
0,50
3,00
3,20
3,40
4,20
4,30
4,80
5,10

Liên kết website
Bình chọn trực tuyến
Nội dung website có hữu ích với bạn không?