Ảnh Hưởng Của Các Chỉ Tiêu Tài Chính Đến Xếp Hạng Tín Nhiệm Của Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam

Chuyên khảo kinh tế phân tích Ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm các ngân hàng thương mại việt nam, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng

• Tác giả: Nguyễn Thị Phương
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Quỳnh Thơ
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Tài chính
• Đề tài: Ảnh Hưởng Của Các Chỉ Tiêu Tài Chính Đến Xếp Hạng Tín Nhiệm Của Các Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan các nghiên cứu về phân tích tài chính ngân hàng
• 1.2. Định nghĩa xếp hạng tín nhiệm ngân hàng
• 1.3. Xếp hạng tín nhiệm NHTM tại Việt Nam. Vai trò của xếp hạng tín nhiệm
• 1.4. Nội dung của xếp hạng tín nhiệm
• 1.5. Quy trình xếp hạng tín nhiệm
• 1.6. Các chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm ngân hàng
• 1.7. Các chỉ tiêu tài chính
• 1.8. Chỉ tiêu phi tài chính
• 1.9. Khoảng trống nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: SỐ LIỆU SỬ DỤNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Cơ sở dữ liệu
• 2.2. Quá trình nghiên cứu
• 2.3. Phương pháp nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Thực trạng về xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng tại Việt Nam giai đoạn 2019-2020. Mô tả dữ liệu
• 3.2. Phân tích kết quả nghiên cứu
• 3.3. Phân tích ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng đến kết quả XHTN của các NHTM tại Việt Nam
• 3.4. Chỉ tiêu về chất lượng tài sản
• 3.5. Chỉ tiêu về năng lực nguồn vốn chủ sở hữu
• 3.6. Chỉ tiêu về khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động
• 3.7. Chỉ tiêu về khả năng thanh toán
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 4.1. Những thách thức đối với các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay
• 4.2. Thiếu trình độ quản lý cấp cao
• 4.3. Hoạt động kiểm soát rủi ro tín dụng còn chưa vững chắc
• 4.4. Việc cạnh tranh khốc liệt giữa các ngân hàng gây ra tình trạng tăng trưởng tín dụng quá nóng
• 4.5. Giải pháp nâng cao xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng
• 4.5.1. Quản lý và kiểm soát rủi ro tín dụng
• 4.5.2. Nâng cao chất lượng dịch vụ của ngân hàng
• 4.5.3. Nâng cao tình hình hoạt động kinh doanh và nguồn lực tài chính
• 4.5.4. Hiện đại hóa công nghệ thông tin
• 4.6. Kiến nghị nhằm góp phần nâng cao xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng
• 4.6.1. Kiến nghị đối với nhà nước
• 4.6.2. Kiến nghị với Ngân hàng Nhà nước
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ảnh Hưởng Của Chỉ Tiêu Tài Chính Đến Xếp Hạng Tín Nhiệm

Xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại tại Việt Nam là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá khả năng tài chính và độ tin cậy của các ngân hàng. Các chỉ tiêu tài chính như tỷ lệ nợ, khả năng sinh lời và chất lượng tài sản đóng vai trò quyết định trong việc xác định mức độ tín nhiệm. Nghiên cứu này sẽ phân tích các chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

1.1. Định Nghĩa Xếp Hạng Tín Nhiệm Ngân Hàng

Xếp hạng tín nhiệm ngân hàng là đánh giá khả năng thanh toán nợ của ngân hàng dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính. Điều này giúp các nhà đầu tư và khách hàng có cái nhìn rõ hơn về độ tin cậy của ngân hàng.

1.2. Vai Trò Của Các Chỉ Tiêu Tài Chính Trong Xếp Hạng Tín Nhiệm

Các chỉ tiêu tài chính như tỷ lệ vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời và chất lượng tài sản là những yếu tố chính ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm. Những chỉ tiêu này giúp đánh giá khả năng hoạt động và quản lý rủi ro của ngân hàng.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Đánh Giá Tín Nhiệm Ngân Hàng Thương Mại

Đánh giá tín nhiệm ngân hàng thương mại tại Việt Nam gặp nhiều thách thức. Các ngân hàng thường phải đối mặt với sự biến động của thị trường và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Việc thiếu minh bạch trong thông tin tài chính cũng là một vấn đề lớn.

2.1. Thiếu Minh Bạch Trong Thông Tin Tài Chính

Nhiều ngân hàng chưa cung cấp đầy đủ thông tin tài chính, dẫn đến khó khăn trong việc đánh giá chính xác xếp hạng tín nhiệm. Điều này ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của các nhà đầu tư.

2.2. Ảnh Hưởng Của Biến Động Kinh Tế

Sự biến động của nền kinh tế có thể tác động mạnh đến khả năng thanh toán nợ của ngân hàng. Các yếu tố như lạm phát, tỷ giá hối đoái và chính sách tiền tệ đều có thể làm thay đổi xếp hạng tín nhiệm.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Ảnh Hưởng Của Chỉ Tiêu Tài Chính

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích định lượng để đánh giá ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm ngân hàng. Các chỉ tiêu tài chính được thu thập từ báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại trong hai năm gần đây.

3.1. Phân Tích Dữ Liệu Tài Chính

Dữ liệu tài chính được thu thập từ báo cáo thường niên của 19 ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Phân tích này giúp xác định mối quan hệ giữa các chỉ tiêu tài chính và xếp hạng tín nhiệm.

3.2. Mô Hình Hồi Quy Đánh Giá Tín Nhiệm

Mô hình hồi quy được sử dụng để phân tích ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm. Kết quả từ mô hình này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố quyết định.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Ảnh Hưởng Của Chỉ Tiêu Tài Chính

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các chỉ tiêu tài chính như tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu và khả năng sinh lời có ảnh hưởng đáng kể đến xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Những ngân hàng có chỉ tiêu tài chính tốt thường có xếp hạng tín nhiệm cao hơn.

4.1. Tác Động Của Tỷ Lệ Nợ Đến Xếp Hạng Tín Nhiệm

Tỷ lệ nợ cao có thể làm giảm xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng. Ngân hàng cần duy trì tỷ lệ nợ hợp lý để đảm bảo khả năng thanh toán nợ.

4.2. Khả Năng Sinh Lời Và Tín Nhiệm

Khả năng sinh lời cao giúp ngân hàng có nguồn lực tài chính mạnh mẽ, từ đó nâng cao xếp hạng tín nhiệm. Các ngân hàng cần chú trọng đến việc cải thiện hiệu quả hoạt động.

V. Giải Pháp Nâng Cao Xếp Hạng Tín Nhiệm Ngân Hàng Thương Mại

Để nâng cao xếp hạng tín nhiệm, các ngân hàng thương mại cần cải thiện các chỉ tiêu tài chính và quản lý rủi ro hiệu quả. Việc áp dụng công nghệ thông tin trong quản lý tài chính cũng là một giải pháp quan trọng.

5.1. Quản Lý Rủi Ro Tài Chính Hiệu Quả

Quản lý rủi ro tài chính là yếu tố then chốt giúp ngân hàng duy trì xếp hạng tín nhiệm. Các ngân hàng cần xây dựng hệ thống quản lý rủi ro chặt chẽ.

5.2. Cải Thiện Chất Lượng Dịch Vụ Ngân Hàng

Cải thiện chất lượng dịch vụ sẽ giúp ngân hàng thu hút khách hàng và tăng doanh thu. Điều này cũng góp phần nâng cao xếp hạng tín nhiệm.

VI. Kết Luận Về Ảnh Hưởng Của Chỉ Tiêu Tài Chính Đến Tín Nhiệm Ngân Hàng

Nghiên cứu khẳng định rằng các chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng lớn đến xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Việc cải thiện các chỉ tiêu này không chỉ giúp ngân hàng nâng cao xếp hạng tín nhiệm mà còn tăng cường sự tin tưởng của khách hàng.

6.1. Tương Lai Của Xếp Hạng Tín Nhiệm Ngân Hàng

Xếp hạng tín nhiệm ngân hàng sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá khả năng tài chính của ngân hàng trong tương lai. Các ngân hàng cần chủ động cải thiện các chỉ tiêu tài chính.

6.2. Đề Xuất Chính Sách Để Nâng Cao Tín Nhiệm

Cần có các chính sách hỗ trợ từ nhà nước để nâng cao xếp hạng tín nhiệm ngân hàng. Điều này sẽ giúp tạo ra môi trường tài chính ổn định và bền vững.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Thị trường tài chính ngân hàng đóng vai trò huyết mạch trong việc luân chuyển vốn và duy trì tính ổn định của nền kinh tế quốc dân. Theo số liệu thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) và các tổ chức tài chính quốc tế, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) cung ứng hơn 60% tổng vốn đầu tư toàn xã hội. Tuy nhiên, trước các cú sốc kinh tế vĩ mô và rủi ro tín dụng tiềm ẩn, việc định lượng sức khỏe tài chính và mức độ an toàn của từng định chế tài chính trở thành ưu tiên hàng đầu. Xếp hạng tín nhiệm (Credit Rating) là công cụ đo lường tiêu chuẩn giúp lượng hóa rủi ro vỡ nợ, phản ánh năng lực hoàn thành nghĩa vụ tài chính của tổ chức phát hành.

Thực tế tại Việt Nam chỉ ra rằng, phần lớn các NHTM phụ thuộc vào kết quả xếp hạng từ các tổ chức xếp hạng tín nhiệm (XHTN) quốc tế như Moody's Investors Service, S&P Global Ratings, Fitch Ratings. Mặc dù vậy, phương pháp luận của các tổ chức quốc tế thường tích hợp nhiều yếu tố phi tài chính và đánh giá định tính chủ quan, tạo ra khoảng cách thông tin (information asymmetry) giữa tổ chức tín dụng, cơ quan quản lý và nhà đầu tư trong nước.

Đề tài khóa luận nghiên cứu ứng dụng: "Ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm của các Ngân hàng Thương mại tại Việt Nam" được thực hiện nhằm lượng hóa tác động trực tiếp của các chỉ tiêu tài chính công khai đến mức xếp hạng tín nhiệm của hệ thống NHTM Việt Nam.

graph TD
    A["Báo cáo tài chính kiểm toán (19 NHTM, 2019-2020)"] --> B["Trích xuất 11 chỉ tiêu tài chính theo CAMELS"]
    B --> C["Kiểm tra đa cộng tuyến & Ma trận tương quan"]
    C --> D["Mô hình Hồi quy Logit Thứ bậc (Ordinal Logistic Regression)"]
    D --> E["Tối ưu hóa Mô hình (Model M1: Pseudo R² = 0.4938)"]
    E --> F["Dự báo & Phân tích Tác động Biên (Marginal Effects)"]
    F --> G["Xếp hạng tín nhiệm nội bộ & Giải pháp quản trị"]

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về phân tích tài chính ngân hàng theo khung CAMELS và phương pháp luận xếp hạng tín nhiệm quốc tế.
2. Xây dựng mô hình định lượng xác định và đo lường mức độ tác động của 11 chỉ tiêu tài chính chủ chốt đến kết quả XHTN được công bố bởi Moody's.
3. Kiểm tra, xử lý hiện tượng đa cộng tuyến và tối ưu hóa mô hình hồi quy thứ bậc (Ordinal Logistic Model) đạt chuẩn kiểm định thống kê.
4. Đề xuất ma trận giải pháp tài chính và quản trị rủi ro cho các NHTM Việt Nam nhằm cải thiện thứ hạng tín nhiệm và nâng cao năng lực cạnh tranh.

Giải pháp và phạm vi nghiên cứu:

• Phương pháp tiếp cận: Sử dụng mô hình hồi quy Logit thứ bậc (Ordinal Logit) ước lượng bằng phương pháp hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Estimation - MLE) để dự báo xác suất rơi vào 6 bậc xếp hạng tín nhiệm (tương ứng từ Ba3 đến Caa2 theo thang đo của Moody's).
• Phạm vi dữ liệu: Dữ liệu bảng (panel data) thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên giai đoạn 2019 - 2020 của 19 NHTM tiêu biểu tại Việt Nam (chiếm hơn 75% tổng tài sản toàn hệ thống), đối chiếu trực tiếp với kết quả XHTN của Moody's.
• Giới hạn đề tài: Tập trung phân tích các biến số định lượng từ báo cáo tài chính, loại trừ các biến số định tính vĩ mô hoặc quản trị nội bộ không công bố công khai.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại thị trường Việt Nam, công tác đánh giá xếp hạng tín nhiệm ngân hàng nội địa còn phân tán và thiếu tính đồng nhất. Dưới đây là bảng so sánh các phương pháp tiếp cận đánh giá năng lực tín nhiệm hiện hành:

Tiêu chí	Khung xếp hạng Moody's / S&P	Phân loại của NHNN (Thông tư 52/2018)	Mô hình Nghiên cứu (Ordinal Logit)
Bản chất dữ liệu	Kết hợp định tính vĩ mô và định lượng	Báo cáo giám sát nội bộ định kỳ	Định lượng 100% từ BCTC kiểm toán công khai
Tính minh bạch	Thấp (chứa trọng số chuyên gia bí mật)	Bảo mật nội bộ ngành	Cao, có công thức và ma trận tác động biên
Khả năng tái lập	Khó mô phỏng độc lập	Phụ thuộc cơ quan thanh tra	Tái lập tự động bằng code/phần mềm thống kê
Chi phí triển khai	Rất cao (phí dịch vụ xếp hạng quốc tế)	Thuộc ngân sách nhà nước	Chi phí thấp, ứng dụng linh hoạt cho phân tích nội bộ

Phân tích yêu cầu hệ thống định lượng (Khung MoSCoW):

• Must have (Bắt buộc): Khả năng xử lý 11 chỉ tiêu tài chính thuộc 4 nhóm (Chất lượng tài sản, Vốn chủ sở hữu, Khả năng sinh lời, Tính thanh khoản); kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến ($r > 0.5$); ước lượng hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ($p\text{-value} < 0.05$).
• Should have (Nên có): Tính toán tác động biên (Marginal Effects) để lượng hóa sự thay đổi xác suất chuyển hạng khi một chỉ số tài chính thay đổi 1 đơn vị.
• Could have (Có thể có): Giao diện tự động hóa nhập liệu chỉ số BCTC và xuất báo cáo xếp hạng dự phóng.
• Won't have (Chưa thực hiện): Tích hợp các biến số định tính về uy tín ban điều hành hoặc rủi ro pháp lý ngoài bảng cân đối kế toán.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc xử lý dữ liệu và kiểm định mô hình định lượng được thiết kế chuẩn hóa theo chuỗi pipeline từ thu thập đến ước lượng thống kê:

flowchart LR
    subgraph Ingestion["Tầng Dữ Liệu"]
        D1["BCTC 19 Ngân hàng (2019-2020)"]
        D2["Moody's Credit Ratings"]
    end
    subgraph FeatureEngineering["Tầng Tiền Xử Lý"]
        F1["Tính toán 11 chỉ số CAMELS"]
        F2["Mã hóa biến phụ thuộc (Y: 1-6)"]
        F3["Kiểm định tương quan Pearson/Spearman"]
    end
    subgraph Modeling["Tầng Ước Lượng"]
        M1["Mô hình A1: Loại bỏ X2, X6"]
        M2["Rút gọn thành Mô hình M1 (X1, X3, X5, X7)"]
        M3["Ước lượng MLE & Cut-points"]
    end
    subgraph Inference["Tầng Đánh Giá"]
        I1["Pseudo R² = 0.4938"]
        I2["Chi-square Test (p = 0.0000)"]
        I3["Ma trận Marginal Effects"]
    end
    Ingestion --> FeatureEngineering
    FeatureEngineering --> Modeling
    Modeling --> Inference

Technology Stack và Công cụ nghiên cứu:

• Ngôn ngữ & Nền tảng phân tích: Stata v16.0 / v17.0 (chuyên dụng phân tích kinh tế lượng), Python v3.10 (thư viện pandas v2.1.0, statsmodels v0.14.0, scikit-learn v1.3.0).
• Cơ sở dữ liệu cấu trúc: CSV/Excel Schema chuẩn hóa lưu trữ 38 quan sát (19 ngân hàng $\times$ 2 năm) với 12 trường thuộc tính:

CREATE TABLE bank_credit_ratings (
    bank_id VARCHAR(10) NOT NULL,
    fiscal_year INT NOT NULL,
    total_assets DOUBLE PRECISION,      -- X1 (Quy mô tài sản)
    equity_to_assets DOUBLE PRECISION,  -- X2 (Hệ số VCSH)
    equity_to_debt DOUBLE PRECISION,    -- X3 (VCSH / Nợ phải trả)
    car_ratio DOUBLE PRECISION,         -- X4 (Tỷ lệ an toàn vốn)
    interest_cost_ratio DOUBLE PRECISION, -- X5 (Chi phí lãi vay / Tổng tài sản bình quân)
    roa DOUBLE PRECISION,               -- X6 (Tỷ suất LN trên tổng tài sản)
    ros DOUBLE PRECISION,               -- X7 (Tỷ suất LN trên doanh thu thuần)
    cir DOUBLE PRECISION,               -- X8 (Tỷ lệ chi phí / thu nhập hoạt động)
    loans_to_assets DOUBLE PRECISION,   -- X9 (Dư nợ tín dụng / Tổng tài sản)
    asset_growth DOUBLE PRECISION,      -- X10 (Tăng trưởng tổng tài sản)
    npl_ratio DOUBLE PRECISION,         -- X11 (Tỷ lệ nợ xấu)
    rating_rank INT NOT NULL,           -- Y (1: Ba3, 2: B1, 3: B2, 4: B3, 5: Caa1, 6: Caa2)
    PRIMARY KEY (bank_id, fiscal_year)
);

Phương pháp nghiên cứu (Methodology)

Nghiên cứu ứng dụng Mô hình Hồi quy Logit Thứ bậc (Ordinal Logistic Regression Model) với hàm liên kết Logit tích lũy:

$$\ln\left(\frac{P(Y \le j)}{1 - P(Y \le j)}\right) = \alpha_j - \sum_{k=1}^{K} \beta_k X_{ki} + \varepsilon_i \quad (j = 1, 2, \dots, 5)$$

Trong đó:

• $Y \in {1, 2, 3, 4, 5, 6}$ đại diện cho 6 bậc xếp hạng tín nhiệm theo trật tự từ cao đến thấp: $1 = \text{Ba3}, 2 = \text{B1}, 3 = \text{B2}, 4 = \text{B3}, 5 = \text{Caa1}, 6 = \text{Caa2}$.
• $P_1 + P_2 + P_3 + P_4 + P_5 + P_6 = 1$.
• $\alpha_j$ là các điểm ngưỡng cắt (cut-off points).
• $\beta_k$ là hệ số hồi quy của biến giải thích $X_k$.
• Thuật toán ước lượng: Tối đa hóa hàm Hợp lý Cực đại (Maximum Likelihood Estimation - MLE) với tiêu chuẩn hội tụ bậc hai Newton-Raphson.

---

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình làm sạch dữ liệu và xử lý hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện qua các bước tính toán hệ số tương quan cặp:

• $R(X_2, X_3) = 0.9642$ (Tương quan rất mạnh giữa Hệ số VCSH và Tỷ lệ VCSH/Nợ phải trả).
• $R(X_3, X_6) = 0.5274$ (Tương quan giữa Tỷ lệ VCSH/Nợ phải trả và ROA).
• $R(X_6, X_7) = 0.5562$ (Tương quan giữa ROA và ROS).

Để loại bỏ sai số đa cộng tuyến, 4 mô hình thử nghiệm ($A_1, A_2, A_3, A_4$) đã được thiết lập. Mô hình $A_1$ (loại bỏ biến $X_2$ và $X_6$) cho chỉ số $\text{Pseudo } R^2 = 0.4552$ cao nhất. Tiếp tục tinh gọn các biến có $p\text{-value} > 0.05$, nghiên cứu xây dựng mô hình tối ưu $M_1$ bao gồm 4 biến độc lập: $X_1, X_3, X_5, X_7$.

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.miscmodels.ordinal_model import OrderedModel

# 1. Khởi tạo và nạp dữ liệu tài chính ngân hàng
data = pd.read_csv("bank_financial_data_vietnam.csv")

# 2. Định nghĩa biến độc lập (Feature set M1) và biến phụ thuộc (Y)
features = ['X1_TotalAssets', 'X3_EquityToLiabilities', 'X5_InterestExpenseRatio', 'X7_ROS']
X = data[features]
y = data['Rating_Rank']  # 1: Ba3, 2: B1, 3: B2, 4: B3, 5: Caa1, 6: Caa2

# 3. Khởi tạo và huấn luyện mô hình Ordinal Logistic Regression (Logit Link)
ordered_logit_model = OrderedModel(y, X, distr='logit')
model_results = ordered_logit_model.fit(method='bfgs', maxiter=1000, disp=False)

# 4. Xuất kết quả kiểm định mô hình M1
print(model_results.summary())

Testing và validation

Kết quả thực nghiệm mô hình $M_1$ thu được qua phần mềm kinh tế lượng Stata:

$$\text{Logit Score} = 8.1\times 10^{-13} X_1 + 87.05 X_3 - 2308.28 X_5 - 50.33 X_7$$

Biến độc lập	Ý nghĩa kinh tế	Hệ số ($\beta$)	Sai số chuẩn	$z$-statistic	$p\text{-value}$
$X_1$ (Total Assets)	Quy mô tổng tài sản	$+8.12\times 10^{-13}$	$3.51\times 10^{-13}$	$2.31$	$0.021$
$X_3$ (Equity/Liabilities)	Tỷ lệ VCSH / Nợ phải trả	$+87.0521$	$38.4112$	$2.27$	$0.023$
$X_5$ (Interest Cost/Assets)	Chi phí lãi vay / Tổng tài sản	$-2308.2810$	$985.4215$	$-2.34$	$0.019$
$X_7$ (ROS)	Lợi nhuận sau thuế / Doanh thu thuần	$-50.3325$	$22.1408$	$-2.27$	$0.023$

Kiểm định độ phù hợp tổng thể mô hình:

• Pseudo $R^2$ (McFadden): $0.4938$ (độ giải thích phương sai đạt mức xuất sắc trong mô hình dữ liệu bảng thứ bậc).
• Likelihood Ratio Chi-square: $p = 0.0000 < 0.01$ (Bác bỏ giả thuyết $H_0$, mô hình có ý nghĩa thống kê toàn phần ở mức tin cậy 99%).

pie title Phân bổ tác động giải thích của các chỉ tiêu trong Mô hình M1
    "Quy mô tài sản (X1)" : 20
    "Tỷ lệ VCSH / NPT (X3)" : 35
    "Chi phí lãi vay / TTS (X5)" : 30
    "Khả năng sinh lời ROS (X7)" : 15

Kết quả đạt được

Bảng lượng hóa tác động biên (Marginal Effects) của các chỉ tiêu tài chính trong mô hình $M_1$:

Tên biến	$Y_1$ (Ba3)	$Y_2$ (B1)	$Y_3$ (B2)	$Y_4$ (B3)	$Y_5$ (Caa1)	$Y_6$ (Caa2)
$X_1$	$-8.45\times 10^{-11}$	$-1.07\times 10^{-10}$	$-1.08\times 10^{-11}$	$+2.02\times 10^{-10}$	$+3.77\times 10^{-15}$	$+3.05\times 10^{-15}$
$X_3$	$-9.0487%$	$-11.4188%$	$-1.1587%$	$+21.6255%$	$+0.0004%$	$+0.0003%$
$X_5$	$+240.1436%$	$+303.0434%$	$+30.7500%$	$-573.9175%$	$-0.0107%$	$-0.0087%$
$X_7$	$+5.2367%$	$+6.6083%$	$+0.6705%$	$-12.5151%$	$-0.0002%$	$-0.0002%$

Phân tích định lượng chuyên sâu:

1. Năng lực vốn ($X_3$ - VCSH/Nợ phải trả): Khi tỷ lệ này tăng thêm 1%, xác suất ngân hàng được nâng từ hạng trung bình thấp (B3) lên nhóm an toàn cao hơn tăng $21.63%$, chứng minh vai trò tấm đệm vốn tự có (capital cushion) trong việc hấp thụ rủi ro phá sản.
2. Chi phí huy động vốn ($X_5$ - Chi phí lãi vay/Tổng tài sản): Sự gia tăng 1% của chi phí lãi vay làm giảm xác suất duy trì mức xếp hạng tốt (B3) đi $573.92%$ và đẩy xác suất tụt xuống nhóm rủi ro cao hơn (Ba3/B1 trong mô hình thứ bậc nghịch đảo). Điều này phản ánh ngân hàng chịu áp lực thanh khoản lớn và biên lãi ròng (NIM) bị co hẹp.
3. Hiệu quả hoạt động ($X_7$ - ROS): Tỷ suất sinh lời trên doanh thu tăng 1% làm tăng xác suất đạt mức xếp hạng uy tín hàng đầu ($Y_1$ - Ba3) thêm $5.24%$.

---

Đổi mới và đóng góp

1. Chuẩn hóa khung định lượng thay thế phương pháp chuyên gia: Chuyển dịch toàn diện từ đánh giá cảm tính sang mô hình hồi quy đa biến có kiểm chứng toán học, đạt độ chính xác giải thích $\text{Pseudo } R^2 = 49.38%$.
2. Khắc phục triệt để hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích ngân hàng: Xác định và xử lý tương quan chéo giữa các chỉ tiêu kinh điển ($X_2 \text{ vs } X_3$ với $r=0.9642$; $X_6 \text{ vs } X_7$ với $r=0.5562$), tạo tiền đề cho các mô hình định lượng sau này không bị sai lệch chuẩn số học.
3. Bằng chứng thực nghiệm đầu tiên trên hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn Covid-19 (2019-2020): Lượng hóa phản ứng xếp hạng của các ngân hàng đầu ngành (Vietcombank, BIDV, Techcombank, MBBank) dưới áp lực dịch bệnh và chuẩn mực an toàn vốn Basel II.

Chỉ số so sánh	Đánh giá truyền thống (Nội bộ)	Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Lục (2012)	Mô hình Nghiên cứu Khóa luận (2022)
Phương pháp	Bảng điểm trọng số chuyên gia	Thống kê mô tả chỉ số tín nhiệm	Ordinal Logistic Model (MLE)
Xử lý đa cộng tuyến	Không thực hiện	Không kiểm tra tương quan	Ma trận tương quan Pearson + 4 kịch bản hồi quy
Đo lường tác động biên	Không có	Không có	Lượng hóa % xác suất chuyển dịch 6 bậc xếp hạng
Độ phù hợp mô hình	Mang tính ước lượng	Bị phản đối do thiếu minh bạch	$\text{Pseudo } R^2 = 0.4938$, $\text{Chi}^2 \text{ p-value} = 0.0000$

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống ứng dụng thực tế

• Quản trị rủi ro tại NHTM: Khối Quản lý Rủi ro (Risk Management Division) có thể tích hợp phương trình hồi quy $M_1$ vào hệ thống Cảnh báo Sớm (Early Warning System - EWS) để mô phỏng sự thay đổi mức xếp hạng tín nhiệm khi ngân hàng thay đổi cấu trúc bảng cân đối (ví dụ: tăng vốn điều lệ hoặc tăng lãi suất huy động).
• Nhà đầu tư trái phiếu và cổ phiếu ngân hàng: Tính toán nhanh mức độ rủi ro tín dụng của 19 ngân hàng niêm yết mà không cần chờ đợi báo cáo định kỳ hàng năm từ Moody's.

gantt
    title Kế hoạch triển khai ứng dụng mô hình định lượng tại NHTM
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Chuẩn bị dữ liệu
    Kết nối API Core Banking / Data Warehouse :2026-10-01, 30d
    Làm sạch và tính toán 11 chỉ số CAMELS    :2026-10-15, 25d
    section Xây dựng hệ thống
    Đóng gói mô hình Logit thành Microservice  :2026-11-01, 40d
    Tích hợp Dashboard Giám sát rủi ro        :2026-11-20, 30d
    section Kiểm thử & Vận hành
    Backtesting dữ liệu lịch sử 5 năm         :2026-12-15, 20d
    Go-live và chuyển giao nghiệp vụ ALM/EWS  :2027-01-05, 15d

Yêu cầu triển khai hệ thống:

• Hạ tầng: Server chuẩn Linux (Ubuntu 20.04/22.04 LTS), tối thiểu 4 Cores CPU, 16GB RAM.
• Tích hợp: Kết nối dữ liệu thông qua REST API hoặc truy vấn trực tiếp từ cơ sở dữ liệu Data Warehouse (Oracle/PostgreSQL).
• Thời gian hoàn vốn (ROI): Tự động hóa hệ thống xếp hạng nội bộ giúp ngân hàng tiết kiệm hàng trăm ngàn USD chi phí tư vấn định mức tín dụng hàng năm, giảm thiểu rủi ro trích lập dự phòng sai lệch.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật:

• Kích thước mẫu dữ liệu: Mẫu nghiên cứu dừng lại ở 38 quan sát (19 ngân hàng trong 2 năm 2019-2020) do nhiều ngân hàng chưa được Moody's công bố xếp hạng trước năm 2018.
• Biến số định tính: Chưa mô hình hóa được tác động của cơ cấu cổ đông chiến lược nước ngoài, chỉ số năng lực chuyển đổi số và các biện pháp can thiệp hành chính từ Ngân hàng Nhà nước.

Hướng nghiên cứu mở rộng:

• Mở rộng tập dữ liệu đa biến chuỗi thời gian từ 2015 đến 2025 với hơn 30 ngân hàng thương mại Việt Nam.
• Ứng dụng các thuật toán máy học phi tuyến tính (Random Forest Classifier, XGBoost, Support Vector Machine) để so sánh đối chuẩn hiệu năng dự báo với mô hình kinh tế lượng Ordinal Logit.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học ngành Tài chính - Ngân hàng: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về cách kết hợp lý thuyết CAMELS với phương pháp hồi quy thứ bậc Ordinal Logit trong nghiên cứu định lượng.
• Kỹ sư dữ liệu & Chuyên viên Phân tích định lượng (Quant Developer): Mô hình hóa code phân tích, thuật toán xử lý đa cộng tuyến và thiết kế schema dữ liệu ngân hàng sẵn sàng production.
• Ban Điều hành & Khối Quản lý Rủi ro NHTM: Sở hữu công thức định lượng cụ thể để tối ưu hóa tỷ lệ $X_3$ (VCSH/Nợ phải trả) và kiểm soát $X_5$ (Chi phí lãi vay) nhằm mục tiêu duy trì mức xếp hạng tín nhiệm cao.
• Nhà đầu tư & Tổ chức thẩm định tín dụng: Có bộ công cụ đánh giá độc lập sức khỏe tài chính ngân hàng, giảm thiểu độ trễ thông tin từ các báo cáo quốc tế.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật cốt lõi để triển khai mô hình định lượng này là gì?

Hệ thống yêu cầu dữ liệu đầu vào chuẩn hóa từ Bảng cân đối kế toán và Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh đã kiểm toán. Môi trường tính toán chỉ cần nền tảng hỗ trợ Stata v16+ hoặc Python v3.8+ với các thư viện tính toán ma trận thông dụng (numpy, pandas, statsmodels).

2. Giới hạn mở rộng (Scalability) của mô hình khi số lượng ngân hàng tăng lên?

Mô hình Ordinal Logit có độ phức tạp thuật toán thấp $O(N \times K)$, trong đó $N$ là số lượng ngân hàng và $K$ là số biến. Khi mở rộng tập mẫu lên toàn bộ 35+ ngân hàng tại Việt Nam qua 10 năm ($N \approx 350$), mô hình vẫn thực thi ước lượng trong vài giây mà không đòi hỏi tài nguyên tính toán hiệu năng cao.

3. Làm thế nào để tích hợp mô hình này với hệ thống Core Banking hiện có?

Mô hình có thể được đóng gói dưới dạng microservice qua FastAPI/Flask. Định kỳ hàng quý khi có dữ liệu tài chính hợp nhất, hệ thống tự động gọi API để tính toán lại điểm số Logit Score và cập nhật bậc tín nhiệm dự báo lên hệ thống EWS nội bộ.

4. Chi phí vận hành và bảo trì mô hình được tính toán như thế nào?

Chi phí bảo trì gần như bằng không nếu triển khai trên hạ tầng máy chủ sẵn có của tổ chức. Nhân sự phân tích chỉ cần cập nhật lại các điểm cắt (cut-points) và hệ số hồi quy định kỳ 1 năm/lần khi có kết quả xếp hạng mới từ Moody's.

5. Tại sao nghiên cứu loại bỏ biến ROA ($X_6$) và Hệ số VCSH ($X_2$) khỏi mô hình cuối cùng?

Do kiểm định tương quan phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa $X_2$ và $X_3$ ($r = 0.9642$), cũng như giữa $X_6$ và $X_7$ ($r = 0.5562$). Việc giữ lại $X_3$ (VCSH/Nợ phải trả) và $X_7$ (ROS) giúp mô hình đạt chỉ số $\text{Pseudo } R^2 = 0.4938$ tối ưu nhất và toàn bộ hệ số đều đạt ý nghĩa thống kê $p < 0.05$.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp đã hoàn thành xuất sắc mục tiêu nghiên cứu khi giải mã mối quan hệ giữa các chỉ tiêu tài chính và xếp hạng tín nhiệm của 19 NHTM tại Việt Nam. Bằng việc ứng dụng mô hình kinh tế lượng Logit thứ bậc (Ordinal Logistic Model), nghiên cứu đã chứng minh năng lực nguồn vốn tự có ($X_3$) và hiệu quả kiểm soát chi phí lãi vay ($X_5$) là hai trụ cột mang tính quyết định đến mức độ tín nhiệm ngân hàng.

Kết quả thực nghiệm với độ phù hợp $\text{Pseudo } R^2 = 0.4938$ cung cấp cơ sở khoa học vững chắc giúp các nhà quản trị ngân hàng chủ động hoạch định chiến lược cấu trúc vốn, cải thiện tính thanh khoản và nâng tầm vị thế định chế tài chính trên thị trường quốc tế. Các nhà nghiên cứu và phát triển hệ thống có thể kế thừa mô hình này để xây dựng các công cụ định giá rủi ro tín dụng tự động, minh bạch và hiệu quả cao trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Tổng quan các nghiên cứu về phân tích tài chính ngân hàng Ngân hàng là một trong các định chế tài chính quan trọng nhất trong nền kinh tế. Thị trường tài chính và nền kinh tế nói chung rất nhạy cảm với những bất ổn của hệ thống ngân hàng. Quản trị ngân hàng ảnh hưởng rất lớn đến sự tồn tại và phát triển của các ngân hàng nói riêng và của hệ thống tài chính quốc tế nói chung (Frank và Nicola 2011; Peter và Sylvia, 2008; Charles và Miguel, 2008; Trifonova và Zlateva, 2012).

Đánh giá tình hình tài chính ngân hàng rất quan trọng để có thể kiểm soát tình hình hoạt động nhằm phản ứng kịp thời với các rủi ro mà ngân hàng có thể tạo ra cho nền kinh tế. Xếp hạng tín nhiệm NHTM là một trong những cách đánh giá năng lực tài chính, đo lường độ rủi ro và triển vọng phát triển của hệ thống ngân hàng nói chung và của từng ngân hàng nói riêng. Trong nghiên cứu phá sản của ngân hàng tại thị trường Indonesia, Judijanto và Khmaladze (2003) đã chọn lọc 12 chỉ tiêu từ 32 chỉ tiêu tài chính. Các nhóm chỉ tiêu tài chính bao gồm: hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lợi (lợi nhuận trước thuế/chi phí nhân viên, lợi nhuận/vốn chủ, lợi nhuận/tài sản sinh lợi, lợi nhuận biên); an toàn vốn (vốn chủ/tài sản sinh lợi, vốn chủ/cho vay); chênh lệch lãi suất (lãi cận biên, thu nhập từ cho vay/chi phí lãi vay); tín dụng (bình quân lợi nhuận và chi phí của nguồn vốn); tính thanh khoản (tài sản thanh khoản/tổng tiền gửi); tiền gửi công ty thành viên/cho vay).

Mẫu nghiên cứu bao gồm 213 ngân hàng giai đoạn 1994-1996 đã được tổng hợp và chia thành các nhóm tùy thuộc vào tình hình tài chính của ngân hàng. Trong báo cáo của Qũy Tiền tệ thế giới (IMF), đo lường sự ổn định của ngân hàng nhằm đánh giá những thay đổi làm tác động đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng tại các quốc gia như Mỹ và châu Âu là vấn đề trọng tâm. Trong báo cáo này, Charles và Miguel (2008) đã tiến hành xem xét thực nghiệm các tác động của ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài đến hệ thống tài chính ở các quốc gia ở Châu Mỹ Latinh, Châu Á và khu vực Đông Âu. Nghiên cứu đã đo lường sự ổn định của ngân hàng thông qua việc đánh giá: (i) rủi ro chung của hệ thống ngân hàng; (ii) rủi ro 3 riêng lẻ của từng ngân hàng; (iii) rủi ro của từng ngân hàng tác động đến hệ thống; (iv) ảnh hưởng rủi ro của các ngân hàng với nhau.

Nghiên cứu này đã ứng dụng xác suất thống kê trong tính toán mức chịu đựng thanh khoản của các ngân hàng trong từng đánh giá. Podviezko và Ginevieius (2010) đã thực hiện nghiên cứu về tác động của các chỉ tiêu tài chính trong đánh giá tình hình tài chính và đo lường độ ổn định của ngân hàng. Các tác giả đã sử dụng 10 chỉ số tài chính theo hệ thống phân tích CAMELS để đánh giá các ngân hàng tại Lithuania. CAMELS bao gồm các yếu tố: (i) chỉ số an toàn vốn (capital adequacy); (ii) chất lượng tài sản (asset quality); (iii) quản trị (management); (iv) khả năng sinh lợi (earnings); (v) tính thanh khoản (liquidity); (vi) độ nhạy cảm của ngân hàng với rủi ro của thị trường (sensitivity to market risks).

Mục đích của nghiên cứu này là đưa ra bộ tiêu chí để đánh giá độ ổn định của ngân hàng trong nước nhằm phục vụ cho khách hàng gửi tiền. Podviezko và Ginevieius (2011) nhận định cuộc khủng hoảng hiện tại đã làm gia tăng nguy cơ phá sản của ngân hàng. Kế thừa nghiên cứu các đánh giá ngân hàng từ trước đó, nhóm tác giả đã phát triển quy trình phân tích đánh giá NHTM. Mabwe và Robert (2010) tiến hành nghiên cứu thực nghiệm về hoạt động của ngân hàng trước và sau khủng hoảng, giai đoạn 2005-2009 tại Nam Phi.

Các NHTM lớn được đánh giá về lợi nhuận, thanh khoản và chất lượng tín dụng thông qua 7 yếu tố tài chính. Kết quả chỉ ra rằng có sự sụt giảm đáng kể về lợi nhuận, thanh khoản thấp, chất lượng tín dụng xấu khi khủng hoảng tín dụng xảy ra với tất cả các ngân hàng. Nghiên cứu cũng đã phát hiện ra rằng mức độ thanh khoản trong các NHTM Nam Phi đã đạt đến mức đáng báo động sau khủng hoảng. Gupta và Aggarwal (2012) đã dùng 12 chỉ tiêu tài chính nhằm đánh giá hoạt động của các ngân hàng tại Ấn Độ trước và sau khi gia nhập WTO, đặc biệt thời điểm Ấn Độ phải mở cửa ngành ngân hàng vào năm 2005.

Các chỉ số trong nghiên cứu tập trung vào hiệu quả hoạt động của ngân hàng mà chưa đề cập đến các yếu tố khác như cơ cấu vốn, chất lượng tài sản, tính thanh khoản. Nghiên cứu cho thấy chính sách mở cửa lĩnh vực ngân hàng đã có những tác động tích cực. Trong ứng dụng thực tế, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm lớn trên thế giới như Fitch, Moody’s và S&P’s có những bước xếp hạng tín nhiệm ngân hàng. Phương pháp sử dụng của các tổ chức quốc tế này được tóm tắt trong Bảng 1.1: Phương pháp sử dụng của các tổ chức quốc tế Fitch Moody’s Standard & Poor’s Đánh giá riêng của Phân tích dựa vào Tập trung đánh Tập trung đánh giá hoạt từng ngân hàng (Sức nguồn vốn không giá triển vọng về động điều chỉnh rủi ro mạnh tài chính nội trực tiếp, kinh phí tỷ lệ vốn dựa vào hiệu suất và khả năng tại) và rủi ro thanh các khoản lỗ dự tăng trưởng vốn từ các khoản kiến khoản lợi nhuận Đánh giá của tổ Kết quả xếp hạng Dựa trên cách Đánh giá triển vọng hệ chức xếp hạng (Có riêng của ngân hàng đánh giá xếp thống ngân hàng dựa tác động từ bên là mức sàn trong hạng riêng của trên rủi ro hệ thống ngoài) cách đánh giá này Moody’s về ngân hàng và các yếu tố hỗ trợ Đánh giá mở rộng Dựa trên: Dựa trên: Dựa trên: XHTN quốc gia -Chỉ số kinh tế vĩ Không có -Tỷ số kinh tế vĩ mô mô -Ngành và môi trường -Trung bình xếp kinh doanh hạng các ngân hàng Rủi ro hệ thống có Không Có, dựa vào: tác động đến xếp Không Đánh giá triển -Tỷ số vĩ mô tại ngành hạng ngân hàng? đánh giá triển vọng vọng hệ thống và môi trường kinh hệ thống ngân hàng ngân hàng được doanh dựa trên rủi ro hệ dựa trên rủi ro hệ thống ngân hàng thống ngân hàng Những thay đổi Phân tích rủi ro hệ Phát triển cách Phát triển phương pháp chính gần nhất thống (2005) đánh giá xếp đánh giá (2011) hạng riêng dựa Nhấn mạnh: trên đánh giá bổ -Rủi ro toàn hệ thống sung (2007) -Tạo sự liên kết từ lợi nhuận đến nguồn vốn Nguồn: Frank, và Nikola (2011) 5 Cụ thể hơn, các bước xếp hạng và các yếu tố tác động đến kết quả xếp hạng riêng lẻ và tổng thể của một ngân hàng của một tổ chức đánh giá mức độ tín nhiệm của Moody’s được thể hiện trong Hình 1.1: Phương pháp XHTN ngân hàng của Moody’s Nguồn: Moody’s (2007) Trong cách đánh giá tình hình tài chính cho từng ngân hàng, Lee và các tác giả (2012) đề xuất các chỉ tiêu tài chính trong phân tích định lượng.

Các chỉ tiêu được phân thành nhiều nhóm khác nhau dựa trên: Tỷ số về lãi suất (6 chỉ tiêu), chỉ tiêu lợi nhuận (14 chỉ tiêu), cấu trúc vốn (7 chỉ tiêu), chất lượng tín dụng (11 chỉ tiêu), tính thanh khoản (5 chỉ tiêu). Cấu trúc này dựa trên hệ thống phân tích CAMELS nhưng có sự điều chỉnh, bổ sung từ các thông tin trong phương pháp xếp hạng của Fitch trong đánh giá phân tích các định chế tài chính và đặc biệt là hệ thống ngân hàng. Tóm lại, các nghiên cứu đánh giá về tính ổn định và tình hình tài chính của ngân hagnf đều đề xuất hai nhóm chỉ tiêu được xem xép khi xếp hạng là: (i) yếu tố vĩ mô (bao gồm các yếu tố như chính trị, luật pháp, lãi suất, lạm phát); (ii) yếu tố vi mô (các chỉ tiêu tài chính của từng ngân hàng) (Liliana, 2001; Mabwe và Robert, 2010). Trong đó, khi xem xét các chỉ tiêu tài chính thì CAMELS là hệ thống được sử dụng phổ biến (Dang Uyen, 2011; Kabir và Dey, 2012).

6 Ngân hàng Nhà nước (2012) đã thực hiện chủ trương phân loại NHTM và ngân hàng quốc doanh trong nước nhằm mục đích phân bổ hạn mức tăng trưởng tín dụng. Các tổ chức tín dụng được phân loại thành 4 nhóm: (i) Nhóm 1 tăng trưởng tối đa 17%, (ii) Nhóm 2 tăng trưởng tối đa 15%, (iii) Nhóm 3 tăng trưởng tối đa 8%; và (iv) Nhóm 4 không được tăng trưởng. Trong khi đó, các nghiên cứu về xây dựng xếp hạng tín nhiệm NHTM ở Việt Nam không phổ biến. Nhóm tác giả không thể tìm được bất kì một nghiên cứu chính thống nào về xếp hạng các ngân hàng ở Việt Nam, ngoại trừ nghiên cứu duy nhất được đề cập trong năm 2012.

Trong báo cáo thường niên chỉ số tín nhiệm Việt Nam 2012, Nguyễn Hữu Lục và các tác giả (2012) đã công bố xếp hạng tín nhiệm của 32 NHTM trong nước lần đầu tiên. Tuy nhiên, các ngân hàng đã phản ứng mạnh mẽ với kết quả xếp hạng do kết quả chưa đánh giá đúng tình hình tài chính của ngân hàng và quan trọng hơn, các tiêu chí xếp hạng mang tính chủ quan và quá trình xếp hạng chưa đầy đủ và chưa thể thực hiện được tính minh bạch cần thiết. Các nghiên cứu về XHTN tại Việt Nam chưa được quan tâm đúng mức mặc dù đây là một đề tài rất cần thiết và mang tính ứng dụng cao. Đặc biệt, những nghiên cứu về XHTN ngân hàng lại càng hiếm.

Định nghĩa xếp hạng tín nhiệm ngân hàng Xếp hạng tín nhiệm (Credit ratings) là thuật ngữ bắt nguồn từ Tiếng Anh (credit: sự tín nhiệm, ratings: sự xếp hạng) do John Moody đưa ra vào năm 1909 trong cuốn Cẩm nang chứng khoán đường sắt khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và công bố bảng xếp hạng tín nhiệm lần đầu tiên cho 1.500 loại trái phiếu của 250 công ty trên thị trường chứng khoán Mỹ theo một hệ thống ký hiệu gồm 3 chữ cái ABC được xếp lần lượt từ Aaa đến C (Hiện nay những chuẩn mực này đã trở thành chuẩn mực quốc tế). Ở Việt Nam thì thuật ngữ Credit ratings được dịch ra với nhiều nghĩa khác nhau như xếp hạng tín nhiệm, xếp hạng tín dụng, định mức tín dụng, định mức tín nhiệm, đánh giá tín nhiệm,. Trong bài luận văn này tôi thống nhất dùng từ viết tắt XHTN thay cho xếp hạng tín nhiệm. Hiện nay, có nhiều định nghĩa khác nhau về XHTN.