Khóa Luận Tốt Nghiệp: Ảnh Hưởng Của COVID-19 Đến Rủi Ro Ngân Hàng Thương Mại

Bài viết phân tích ảnh hưởng của Covid-19 đến rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình tài chính hiện tại.

• Tác giả: Phạm Tiến Thịnh
• Người hướng dẫn: TS. Bùi Huy Trung
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Ngân hàng thương mại
• Đề tài: Ảnh Hưởng Của COVID-19 Đến Rủi Ro Ngân Hàng Thương Mại
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC ĐỒ THỊ
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 0.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 0.2. Tổng quan nghiên cứu
• 0.3. Tính mới của đề tài
• 0.4. Câu hỏi nghiên cứu
• 0.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 0.6. Kết cấu khóa luận
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 1.1. Tổng quan về hoạt động của Ngân hàng thương mại
• 1.1.1. Khái niệm và chức năng của Ngân hàng thương mại
• 1.1.2. Các hoạt động kinh doanh chính của Ngân hàng thương mại
• 1.1.3. Tổng quan về rủi ro trong Ngân hàng thương mại
• 1.1.3.1. Khái niệm rủi ro của các Ngân hàng thương mại
• 1.1.3.2. Các loại rủi ro trong Ngân hàng thương mại
• 1.1.3.3. Tác động của đại dịch Covid-19 đến rủi ro các Ngân hàng thương mại
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG RỦI RO CỦA HỆ THỐNG CÁC NHTM TRƯỚC VÀ TRONG ĐẠI DỊCH COVID-19
• 2.1. Khái quát về hệ thống các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam
• 2.1.1. Giới thiệu về hệ thống các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam
• 2.1.2. Quy mô các Ngân hàng thương mại
• 2.2. Thực trạng rủi ro của hệ thống NHTM tại VN giai đoạn 2012-2021
• 2.2.1. Các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động tới rủi ro NHTM giai đoạn 2012-2021
• 2.2.2. Thực trạng rủi ro của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012-2021
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG COVID-19 ĐẾN RỦI RO CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3. Kiểm định lựa chọn các biến trong mô hình hồi quy
• 3.4. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp cho các biến phụ thuộc
• 3.5. Kết quả mô hình
• 3.5.1. Quy mô ngân hàng (SIZE)
• 3.5.2. Tỷ lệ đòn bẩy tài chính (EA)
• 3.5.3. Tốc độ tăng trưởng tín dụng (CG)
• 3.5.4. Tỷ lệ dư nợ/Vốn huy động (LDR)
• 3.5.5. Khả năng sinh lời trên tổng tài sản (ROA)
• 3.5.6. Tỷ lệ thu nhập lãi thuần/Tổng doanh thu (NIIM)
• 3.5.7. Kiểm tra tính vững của mô hình
• 4. CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ VÀ KHUYẾN NGHỊ PHỤC HỒI HẬU ĐẠI DỊCH COVID-19
• 4.1. Cơ hội & thách thức đối với các NHTM trong giai đoạn đại dịch
• 4.2. Khuyến nghị đảm bảo an toàn và phục hồi cho hệ thống ngân hàng trong giai đoạn hậu đại dịch
• 4.2.1. Đối với NHNN
• 4.2.2. Đối với NHTM
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Ảnh Hưởng Của COVID 19 Đến Rủi Ro Ngân Hàng

Đại dịch COVID-19, bùng phát từ cuối năm 2019, đã đặt ra những thách thức chưa từng có cho nền kinh tế toàn cầu và đặc biệt là ngành ngân hàng, tương tự như cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008. Trong bối cảnh đầy biến động, ngân hàng thương mại đóng vai trò then chốt trong việc duy trì sự ổn định và hỗ trợ quá trình hồi phục kinh tế của đất nước. Tuy nhiên, điều này đi kèm với những lo ngại về rủi ro hệ thống ngân hàng và khả năng phục hồi của doanh nghiệp trong nước. Xác định rủi ro nguy hiểm nhất tác động đến ngân hàng thương mại Việt Nam trong đại dịch là một nhiệm vụ khó khăn, nhưng một số rủi ro quan trọng nhất bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất, rủi ro ngoại hối và rủi ro hoạt động. Những rủi ro này không chỉ gây ra tổn thất tài chính, giảm giá trị vốn ngân hàng mà còn có thể dẫn đến thua lỗ và thậm chí phá sản. Các yếu tố cấu thành rủi ro bao gồm các yếu tố nội tại của ngân hàng và các yếu tố vĩ mô bên ngoài, đặc biệt trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế COVID-19.

1.1. Vai Trò Của Ngân Hàng Thương Mại Trong Đại Dịch COVID 19

Trong bối cảnh đại dịch, ngân hàng thương mại đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ doanh nghiệp và cá nhân vượt qua khó khăn. Các ngân hàng cung cấp các khoản vay ưu đãi, giãn nợ và các biện pháp hỗ trợ khác để giúp doanh nghiệp duy trì hoạt động và bảo vệ việc làm. Đồng thời, ngân hàng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phân phối các khoản chính sách hỗ trợ ngân hàng của chính phủ đến người dân và doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi đại dịch. Theo nghiên cứu của Đặng Hà Giang (2020), các ngân hàng kiên định chỉ đạo không được hạ chuẩn tín dụng để tránh nợ xấu gia tăng, gây ra rủi ro hệ thống ngân hàng và mất ổn định nền kinh tế, dẫn đến sụt giảm doanh thu của các ngân hàng.

1.2. Tính Cấp Thiết Của Nghiên Cứu Về Rủi Ro Ngân Hàng Trong Đại Dịch

Việc nghiên cứu về ảnh hưởng của COVID-19 đến rủi ro ngân hàng là vô cùng quan trọng để đảm bảo sự ổn định của hệ thống tài chính và hỗ trợ phục hồi kinh tế. Nghiên cứu này giúp các nhà quản lý ngân hàng, nhà hoạch định chính sách tiền tệ và các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các rủi ro mà ngân hàng đang phải đối mặt và đưa ra các quyết định phù hợp. Tình hình kinh tế thế giới đang trong giai đoạn phục hồi sau đại dịch, nguy cơ khủng hoảng tín dụng tăng cao. Việt Nam, một nước đang phát triển, không tránh khỏi ảnh hưởng. Điều này đòi hỏi các ngân hàng thương mại Việt Nam phải nâng cao công tác phòng ngừa rủi ro, hạn chế nguy cơ tiềm ẩn gây bất ổn hệ thống.

II. Các Loại Rủi Ro Ngân Hàng Tăng Cao Do Tác Động COVID 19

Dịch bệnh COVID-19 đã làm gia tăng đáng kể các loại rủi ro mà ngân hàng thương mại phải đối mặt. Sự suy giảm kinh tế, gián đoạn chuỗi cung ứng và thay đổi hành vi của người tiêu dùng đã tạo ra những thách thức lớn cho hoạt động của ngân hàng. Rủi ro tín dụng ngân hàng, rủi ro thanh khoản ngân hàng, rủi ro hoạt động ngân hàng, và rủi ro thị trường ngân hàng là những vấn đề cấp bách cần được giải quyết. Việc hiểu rõ bản chất và mức độ ảnh hưởng của từng loại rủi ro là rất quan trọng để ngân hàng có thể triển khai các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả. Theo nghiên cứu của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2020), đại dịch Covid tác động làm xấu đi chất lượng tài sản các NHTM nắm giữ do sự đình trệ sản xuất và chuỗi cung ứng gián đoán, gây nên rủi ro nợ xấu tăng cao do các doanh nghiệp không có nguồn thu.

2.1. Rủi Ro Tín Dụng Áp Lực Từ Nợ Xấu Gia Tăng

Rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro lớn nhất mà các ngân hàng thương mại phải đối mặt trong bối cảnh COVID-19. Sự suy giảm kinh tế và mất việc làm đã khiến nhiều doanh nghiệp và cá nhân gặp khó khăn trong việc trả nợ, dẫn đến sự gia tăng của nợ xấu. Việc quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là rất quan trọng để đảm bảo sự ổn định của bảng cân đối kế toán ngân hàng và duy trì khả năng cho vay của ngân hàng. Các ngân hàng cần áp dụng các biện pháp thẩm định tín dụng chặt chẽ hơn, theo dõi sát sao tình hình tài chính của khách hàng vay và chủ động trích lập dự phòng cho các khoản nợ có nguy cơ nợ xấu.

2.2. Rủi Ro Thanh Khoản Đảm Bảo Khả Năng Chi Trả

Rủi ro thanh khoản cũng là một mối quan tâm lớn đối với các ngân hàng thương mại trong đại dịch. Khi nền kinh tế suy giảm, nhiều khách hàng có thể rút tiền gửi để trang trải chi phí sinh hoạt hoặc đầu tư vào các tài sản an toàn hơn. Điều này có thể gây áp lực lên khả năng chi trả của ngân hàng và dẫn đến khủng hoảng thanh khoản. Các ngân hàng cần duy trì một lượng tiền mặt và tài sản có tính thanh khoản cao đủ để đáp ứng nhu cầu rút tiền của khách hàng. Đồng thời, ngân hàng cũng cần đa dạng hóa nguồn vốn và có kế hoạch dự phòng để đối phó với các tình huống khủng hoảng thanh khoản.

2.3. Rủi Ro Hoạt Động Gián Đoạn và Thích Ứng Công Nghệ

Rủi ro hoạt động phát sinh từ những gián đoạn trong quy trình kinh doanh, hệ thống và kiểm soát. COVID-19 đã phơi bày những điểm yếu trong các hệ thống hoạt động của nhiều ngân hàng. Các ngân hàng cần đầu tư vào công nghệ, tăng cường an ninh mạng và phát triển các kế hoạch dự phòng để giảm thiểu rủi ro hoạt động và đảm bảo hoạt động kinh doanh liên tục. Ngân hàng cần có các biện pháp để bảo vệ nhân viên và khách hàng khỏi dịch bệnh, đồng thời đảm bảo các dịch vụ ngân hàng vẫn được cung cấp một cách liên tục và hiệu quả thông qua các kênh trực tuyến và di động. Desheng Dash Wu & David L. Olson nhấn mạnh vào vai trò quan trọng của các ngân hàng trong việc điều tiết nguồn vốn, giảm lãi suất và thúc đẩy quá trình chuyển đổi số của ngân hàng trong đại dịch.

III. Bí Quyết Ứng Phó Biện Pháp Quản Trị Rủi Ro Ngân Hàng COVID

Để đối phó với những thách thức do COVID-19 gây ra, các ngân hàng thương mại cần áp dụng các biện pháp quản lý rủi ro toàn diện và hiệu quả. Điều này bao gồm việc tăng cường kiểm soát rủi ro tín dụng, quản lý rủi ro thanh khoản chặt chẽ, và cải thiện khả năng phục hồi hoạt động. Đồng thời, các ngân hàng cũng cần chủ động tìm kiếm các cơ hội mới để tăng trưởng và phát triển trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế. Các ngân hàng cần nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng, cải thiện khả năng sinh lời ngân hàng, và tăng cường tính ổn định tài chính.

3.1. Tăng Cường Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Thẩm Định và Giám Sát

Việc tăng cường quản lý rủi ro tín dụng là rất quan trọng để giảm thiểu nợ xấu và bảo vệ lợi nhuận của ngân hàng. Các ngân hàng cần áp dụng các tiêu chí thẩm định tín dụng chặt chẽ hơn, đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng một cách kỹ lưỡng và theo dõi sát sao tình hình tài chính của khách hàng sau khi cho vay. Bên cạnh đó, các ngân hàng cũng cần chủ động tái cơ cấu các khoản nợ có nguy cơ nợ xấu và tăng cường thu hồi nợ xấu để giảm thiểu tổn thất.

3.2. Quản Lý Rủi Ro Thanh Khoản Dự Trữ và Đa Dạng Nguồn Vốn

Để quản lý rủi ro thanh khoản hiệu quả, các ngân hàng cần duy trì một lượng tiền mặt và tài sản có tính thanh khoản cao đủ để đáp ứng nhu cầu rút tiền của khách hàng. Đồng thời, các ngân hàng cũng cần đa dạng hóa nguồn vốn và có kế hoạch dự phòng để đối phó với các tình huống khủng hoảng thanh khoản. Các ngân hàng cũng cần theo dõi sát sao tình hình thị trường tiền tệ và chủ động điều chỉnh lãi suất để thu hút tiền gửi và duy trì thanh khoản.

IV. Mô Hình Đánh Giá Tác Động COVID 19 Đến Rủi Ro Ngân Hàng

Nghiên cứu này sử dụng mô hình định lượng để đánh giá tác động của COVID-19 đến rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Mô hình này xem xét các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát và lãi suất, cũng như các yếu tố vi mô như quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu và khả năng sinh lời. Mục tiêu là xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến rủi ro của ngân hàng trong bối cảnh đại dịch. Nghiên cứu của Huỳnh Japan (2020) sử dụng chỉ số Z-Score để đo lường rủi ro và sự ổn định tài chính ngân hàng cho thấy những hạn chế của chỉ số Z chỉ phản ánh về an toàn vốn, trong khi đó thể hiện độ trễ trong đánh giá rủi ro tín dụng.

4.1. Dữ Liệu Nghiên Cứu Thu Thập Từ Các Ngân Hàng Thương Mại

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 12 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ 2012 đến 2021. Dữ liệu này bao gồm các chỉ số tài chính như tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, nợ xấu, lợi nhuận trước thuế và các chỉ số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát và lãi suất. Dữ liệu được xử lý và phân tích bằng các phần mềm thống kê chuyên dụng để đảm bảo tính chính xác và tin cậy.

4.2. Phương Pháp Nghiên Cứu Sử Dụng Mô Hình Hồi Quy Đa Biến

Mô hình hồi quy đa biến được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô, vi mô và rủi ro của ngân hàng. Mô hình này cho phép xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến rủi ro của ngân hàng, đồng thời kiểm soát các yếu tố gây nhiễu. Kết quả nghiên cứu được sử dụng để đưa ra các khuyến nghị về chính sách tiền tệ và quản lý rủi ro cho các ngân hàng thương mại.

V. Kết Luận Hướng Đến Phục Hồi Và Phát Triển Bền Vững Ngân Hàng

Đại dịch COVID-19 đã gây ra những tác động tiêu cực đến rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tuy nhiên, với các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả và sự hỗ trợ của chính phủ, các ngân hàng có thể vượt qua khó khăn và tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ phục hồi kinh tế. Các ngân hàng cần tiếp tục nâng cao năng lực quản lý rủi ro, cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng cường tính ổn định tài chính để đảm bảo sự phát triển bền vững trong tương lai.

5.1. Bài Học Kinh Nghiệm Quản Trị Rủi Ro Hiệu Quả Hậu COVID 19

Đại dịch COVID-19 đã mang đến những bài học kinh nghiệm quý giá về quản lý rủi ro cho các ngân hàng thương mại. Các ngân hàng cần chủ động hơn trong việc nhận diện, đánh giá và quản lý các rủi ro tiềm ẩn, đồng thời xây dựng các kế hoạch dự phòng để đối phó với các tình huống khủng hoảng. Bên cạnh đó, các ngân hàng cũng cần đầu tư vào công nghệ và phát triển các sản phẩm dịch vụ mới để đáp ứng nhu cầu của khách hàng trong bối cảnh mới.

5.2. Tương Lai Ngành Ngân Hàng Chuyển Đổi Số Và Phát Triển Bền Vững

Tương lai của ngành ngân hàng sẽ gắn liền với quá trình chuyển đổi số và phát triển bền vững. Các ngân hàng cần đẩy mạnh ứng dụng công nghệ vào hoạt động kinh doanh, cung cấp các dịch vụ ngân hàng số tiện lợi và an toàn cho khách hàng. Đồng thời, các ngân hàng cũng cần chú trọng đến các vấn đề môi trường, xã hội và quản trị (ESG) để đảm bảo sự phát triển bền vững trong dài hạn.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đại dịch COVID-19 bùng phát từ cuối năm 2019 và được Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) tuyên bố là đại dịch toàn cầu vào ngày 11/03/2020. Cuộc khủng hoảng y tế này đã kéo theo sự đình trệ chuỗi cung ứng, suy thoái kinh tế và tạo ra cú sốc nghiêm trọng đối với hệ thống tài chính toàn cầu cũng như Việt Nam. Đứng sau cuộc khủng hoảng tài chính 2008, ngành ngân hàng tiếp tục đối mặt với áp lực lớn trong việc duy trì ổn định hệ thống, kiểm soát nợ xấu và đồng hành cùng Chính phủ hỗ trợ phục hồi nền kinh tế.

Trong bối cảnh đó, các ngân hàng thương mại (NHTM) phải đối mặt với 5 nhóm rủi ro trọng yếu: (i) Rủi ro tín dụng, (ii) Rủi ro thanh khoản, (iii) Rủi ro lãi suất, (iv) Rủi ro ngoại hối, và (v) Rủi ro hoạt động. Những rủi ro này nếu không được kiểm soát có thể gây tổn thất tài chính, bào mòn vốn tự có và đe dọa sự an toàn của toàn bộ hệ thống tài chính. Do đó, việc lượng hóa mức độ ảnh hưởng của đại dịch và các yếu tố vi mô, vĩ mô đến rủi ro của hệ thống NHTM trở thành yêu cầu cấp thiết.

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Tiến Thịnh (ngành Tài chính – Ngân hàng, Chương trình Cử nhân Chất lượng cao, Học viện Ngân hàng; do TS. Bùi Huy Trung hướng dẫn) giải quyết các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu sau:

Mục tiêu nghiên cứu:

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về các loại rủi ro trọng yếu trong hoạt động kinh doanh của NHTM và cơ chế tác động của đại dịch COVID-19.
2. Phân tích thực trạng rủi ro và an toàn tài chính của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012–2021.
3. Xây dựng và ước lượng mô hình kinh tế lượng nhằm đánh giá định lượng tác động của COVID-19, các yếu tố nội tại của ngân hàng và các biến vĩ mô đến rủi ro tín dụng cùng tính ổn định của NHTM.
4. Đề xuất các khuyến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và các NHTM nhằm nâng cao năng lực phòng ngừa rủi ro, bảo đảm an toàn hệ thống và hỗ trợ phục hồi kinh tế hậu đại dịch.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Các NHTM Việt Nam phải đối mặt với những loại rủi ro trọng yếu nào và những nhân tố nào gây ra nguy cơ mất ổn định cho hệ thống ngân hàng?
2. Mô hình định lượng và các chỉ tiêu nào phản ánh phù hợp tác động của COVID-19 đến rủi ro tín dụng và tính ổn định của các NHTM Việt Nam?
3. Những giải pháp nào cần được thực thi nhằm giúp các NHTM gia tăng khả năng phòng ngừa rủi ro và hỗ trợ nền kinh tế phục hồi sau đại dịch?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Tác động của đại dịch COVID-19 đến rủi ro của 12 NHTM Việt Nam.
• Phạm vi không gian: 12 NHTM lớn tại Việt Nam, bao gồm 3 NHTM có vốn Nhà nước (BIDV, VietinBank, VietcomBank) và 9 NHTM cổ phần (MBBank, SacomBank, ACB, TechcomBank, VPBank, SHB, TPBank, EximBank, NVB/Quốc Dân).
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm từ 2012 đến 2021, sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian theo từng quý (từ Q1/2012 đến Q4/2021) với tổng số 480 quan sát.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và các khái niệm nền tảng

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết tiền tệ - ngân hàng và hệ thống văn bản pháp lý chuyên ngành:

• Bản chất và chức năng NHTM: Dựa trên Giáo trình Tiền tệ Ngân hàng (2018) của PGS.TS Tô Kim Ngọc và TS. Nguyễn Thanh Nhàn, cùng Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. NHTM thực hiện ba chức năng cốt lõi: (1) Thủ quỹ xã hội, (2) Trung gian thanh toán, và (3) Trung gian tín dụng (chức năng tạo ra nguồn doanh thu chính nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro lớn nhất).
• Khái niệm và đo lường rủi ro: Khóa luận vận dụng các định nghĩa rủi ro ngân hàng từ Ghosh (2012), Bessis và Schroeck (2002), Gallati (2003), Fayyaz (2006), tiêu chuẩn của Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel, Thông tư 13/2018/TT-NHNN và Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN của NHNN Việt Nam.
• Các loại rủi ro trọng yếu: Rủi ro tín dụng (chiếm hơn 50% tổng rủi ro), rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất (trên sổ kinh doanh và sổ ngân hàng), rủi ro ngoại hối (rủi ro giao dịch và rủi ro kinh tế), rủi ro hoạt động (theo định nghĩa Basel 2004).
• Tổng quan công trình liên quan: Nghiên cứu kế thừa và so sánh kết quả với các công trình quốc tế như Marwa Elnahass, Vu Quang Trinh & Teng Li (2021), Cecchetti & Schoenholtz (2020), Muhammad Suhail Rizwan, Ghufran Ahmad & Dawood Ashraf (2020), Mihaela Roxana Marcu (2021), Desheng Dash Wu & David L. Olson (2020); cùng các nghiên cứu trong nước như Đặng Hà Giang (2020), Lê Thanh Tâm và cs (2020), Huỳnh Japan (2020).

Phương pháp nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data) với bộ dữ liệu gồm 12 ngân hàng quan sát qua 40 quý ($N = 480$).

Mô hình hồi quy tổng quát: $$Y_{it} = \beta_0 + \beta_1 COVID_{it} + \beta_2 SIZE_{it} + \beta_3 EA_{it} + \beta_4 CG_{it} + \beta_5 LDR_{it} + \beta_6 ROA_{it} + \beta_7 NIIM_{it} + \beta_8 RGDP_{it} + \beta_9 INF_{it} + \beta_{10} RI_{it} + \beta_{11} EX_{it} + e_{it}$$

Nhóm biến	Ký hiệu	Tên biến	Đo lường / Mô tả	Kỳ vọng với LLP	Kỳ vọng với Z
Biến phụ thuộc	LLP	Tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD	Mức dự phòng RRTD / Tổng dư nợ tín dụng	-	-
	Z	Hệ số nguy cơ phá sản	Logarit tự nhiên của hệ số Z-Score ($\ln(Z)$)	-	-
Biến độc lập chính	COVID	Biến giả đại dịch	Nhận giá trị 0 trước Q4/2019; nhận giá trị 1 từ Q1/2020–Q4/2021	(+)	(-)
Biến vi mô	SIZE	Quy mô ngân hàng	Logarit tự nhiên của tổng tài sản ($\ln(\text{Total Assets})$)	(-)	(+)
	EA	Tỷ lệ đòn bẩy tài chính	Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản	(-)	(-)
	CG	Tăng trưởng tín dụng	Tỷ lệ tăng trưởng dư nợ cho vay so với cùng kỳ	(+)	(-)
	LDR	Tỷ lệ dư nợ / Huy động vốn	Tổng dư nợ tín dụng / Tổng vốn huy động	(-)	(-)
	ROA	Khả năng sinh lời tài sản	Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản	(-)	(+)
	NIIM	Tỷ trọng thu nhập lãi thuần	Thu nhập lãi thuần / Tổng doanh thu hoạt động	(+)	(-)
Biến vĩ mô	RGDP	Tăng trưởng kinh tế thực	Mức tăng trưởng GDP thực tế hàng quý	(-)	(-)
	INF	Tỷ lệ lạm phát	Mức thay đổi chỉ số lạm phát hàng quý	(+)	(-)
	RI	Lãi suất thực	Lãi suất danh nghĩa NHNN trừ tỷ lệ lạm phát	(+)	(-)
	EX	Tỷ giá hối đoái	Tỷ giá trao đổi USD/VND theo quý	(+)	(-)

Quy trình kiểm định mô hình:

1. Kiểm định tự tương quan và đa cộng tuyến: Sử dụng ma trận hệ số tương quan Pearson (Andy Field, 2009) và hệ số phóng đại phương sai (VIF - GS.TS Nguyễn Quang Dong & PGS.TS Nguyễn Thị Minh, 2013).
2. Lựa chọn mô hình thích hợp:
   • Kiểm định nhân tử Lagrange của Breusch và Pagan (Breusch-Pagan LM Test) để lựa chọn giữa Pooled OLS và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
   • Kiểm định Hausman (Hausman Test) để lựa chọn giữa REM và mô hình tác động cố định (FEM).

Nguồn dữ liệu

• Dữ liệu vi mô: Báo cáo tài chính quý đã kiểm toán, báo cáo thường niên của 12 NHTM và cơ sở dữ liệu S&P Capital IQ.
• Dữ liệu vĩ mô và ngành: Thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Tổng cục Thống kê Việt Nam, Ngân hàng Thế giới (World Bank), CEIC Data và The Global Economy.

---

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: Cơ sở lý luận về rủi ro của ngân hàng thương mại

Chương này tổng kết toàn diện lý luận về bản chất hoạt động và các rủi ro trong hệ thống NHTM:

• Cơ cấu hoạt động kinh doanh: Vốn chủ sở hữu của NHTM chiếm tỷ trọng rất nhỏ (<10%), trong khi vốn huy động từ tiền gửi chiếm 70%–80%. Hoạt động tín dụng là kênh đầu tư tài sản chính mang lại lợi nhuận nhưng cũng là trung tâm phát sinh rủi ro.
• Hệ thống hóa 5 rủi ro cốt lõi:
  • Rủi ro tín dụng: Chiếm trên 50% tổng rủi ro ngân hàng, đo lường qua tỷ lệ nợ xấu, nợ quá hạn, tỷ lệ trích lập dự phòng và tỷ lệ bao phủ nợ xấu.
  • Rủi ro thanh khoản: Xuất phát từ mất cân đối kỳ hạn giữa huy động và cho vay, hoặc tâm lý rút tiền hàng loạt.
  • Rủi ro lãi suất: Biến động của lãi suất thị trường tác động đến thu nhập lãi thuần (NIM) và giá trị vốn cổ phần.
  • Rủi ro ngoại hối: Phát sinh từ trạng thái ngoại tệ mở khi tỷ giá biến động (gồm rủi ro giao dịch và rủi ro kinh tế).
  • Rủi ro hoạt động: Tổn thất do quy trình nội bộ, con người, công nghệ hoặc các biến cố bên ngoài (theo phân loại Basel).
• Cơ chế tác động của COVID-19: Đại dịch gây tác động tiêu cực qua 5 kênh: (1) Chính sách hạ lãi suất làm giảm biên lãi thuần; (2) Doanh nghiệp và cá nhân suy giảm nguồn thu khiến rủi ro nợ xấu gia tăng; (3) Tăng trưởng tín dụng chậm lại do ngân hàng siết chặt điều kiện giải ngân; (4) Tình trạng sản xuất "tắt/bật" khiến kế hoạch dòng tiền của doanh nghiệp bị động; (5) Biến động thị trường tài chính quốc tế tác động gián tiếp đến tỷ giá và lãi suất.

CHƯƠNG 2: Thực trạng rủi ro của hệ thống các NHTM trước và trong đại dịch COVID-19

Chương 2 mô tả thực trạng hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2012–2021 qua các số liệu thống kê:

• Quy mô hệ thống: Hệ thống gồm 46 ngân hàng (4 ngân hàng vốn Nhà nước, 31 NHTM cổ phần, 9 ngân hàng 100% vốn nước ngoài, 2 ngân hàng liên doanh). Tổng tài sản 12 NHTM nghiên cứu tăng từ 2.512.845.128 triệu VND (2012) lên 8.519.160.946 triệu VND (2021), tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt 14,1%. Trong đó, 3 NHTM Nhà nước (VietcomBank, VietinBank, BIDV) chiếm áp đảo xấp xỉ 60% tổng tài sản.
• Tăng trưởng tín dụng: Tốc độ tăng trưởng tín dụng chậm lại ở mức 10,14% - 11% trong năm 2020 (Q1/2020 chạm đáy 1,3%), sau đó phục hồi lên 12,68% - 13,53% vào năm 2021.
• Bối cảnh kinh tế vĩ mô: GDP đạt đỉnh 7,02% vào 2018–2019, giảm xuống 2,58% năm 2021. Lạm phát được kiểm soát từ 9,09% (2012) xuống 0,63% (2015), duy trì 3,22% (2020) và 1,84% (2021). Tỷ giá USD/VND đạt 22.825 vào năm 2021.
• Chỉ tiêu an toàn và rủi ro:
  • Hệ số an toàn vốn (CAR): Toàn hệ thống luôn đạt trên 11%, đáp ứng tiêu chuẩn Basel II (8%) và Thông tư 41/2016/TT-NHNN. Ba NHTM Nhà nước duy trì sát mức 8%–9%, nhóm NHTM cổ phần đạt 10%–15%.
  • Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Đến năm 2020, 12 NHTM đều duy trì NPL < 3%. Sang năm 2021, xuất hiện sự phân hóa rõ nét: VietcomBank, TechcomBank, ACB duy trì tỷ lệ nợ xấu thấp (<1%), trong khi VPBank (3,58%) và NVB (3,00%) vượt ngưỡng an toàn 3%.
  • Tỷ lệ bao phủ nợ xấu: Năm 2021, VietcomBank dẫn đầu với 366%, tiếp theo là TechcomBank (259%), MBBank (237%), ACB (208%), TPBank (145%), VietinBank (129%), BIDV (131%, tăng từ 89% năm 2020). SacomBank tăng mạnh từ 11% (2019) lên 103% (2020). Riêng VPBank ghi nhận tỷ lệ bao phủ nợ xấu thấp (45%).
  • Hệ số Z-Score: Chỉ số Z-Score hệ thống giảm giai đoạn 2012–2014 (chạm đáy 14.x) do xử lý nợ xấu tồn đọng, sau đó tăng lên 19,7 (2015) và đạt đỉnh 21,11 vào năm 2018.

CHƯƠNG 3: Mô hình đánh giá tác động COVID-19 đến rủi ro các Ngân hàng thương mại Việt Nam

Chương 3 trình bày kết quả ước lượng định lượng:

• Thống kê mô tả ($N = 480$): Hệ số Z trung bình đạt 16,25; Tăng trưởng tín dụng (CG) trung bình 19,81% (cao nhất 122,5% tại TPBank Q1/2013, thấp nhất -25,08% tại ACB Q4/2012); Tỷ lệ LDR trung bình đạt 78,09%; ROA dao động từ -1,8% đến 10,1%.
• Kiểm định mô hình:
  • Đa cộng tuyến: VIF trung bình là 1,72 (<10), hệ số Tolerance dao động từ 0,367 đến 0,938 (>0,1), chứng minh không có hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Kiểm định Breusch-Pagan LM: Cho kết quả $p$-value = 0,0000 (<0,05) ở cả hai biến phụ thuộc LLP và Z, bác bỏ Pooled OLS, chấp nhận mô hình REM.
  • Kiểm định Hausman: $p$-value của kiểm định với biến Z lớn hơn 0,05, chấp nhận giả thuyết $H_0$, xác nhận mô hình REM là phù hợp nhất.
• Kết quả ước lượng mô hình REM:
  • Biến COVID: Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê với LLP ($p < 0,05$) - ngân hàng chủ động trích lập dự phòng phòng thủ; tác động cùng chiều với Z-Score (hệ số 1,837763, $p < 0,05$) - phản ánh độ trễ của tác động tiêu cực trong ngắn hạn.
  • Biến SIZE: Tác động cùng chiều có ý nghĩa với cả LLP và Z ($p < 0,01$).
  • Biến EA: Tác động cùng chiều với cả LLP và Z ($p < 0,01$).
  • Biến CG: Không có ý nghĩa với LLP; tác động ngược chiều với Z ($p < 0,05$).
  • Biến LDR: Tác động ngược chiều với cả LLP và Z ($p < 0,01$).
  • Biến ROA: Tác động cùng chiều với LLP (hệ số 0,056, $p < 0,05$); tác động ngược chiều với Z ($p < 0,05$).
  • Biến NIIM: Tác động ngược chiều với Z ($p < 0,05$).
  • Biến vĩ mô: RGDP và INF chưa có ý nghĩa thống kê; RI tác động cùng chiều với Z ($p < 0,1$); EX tác động cùng chiều với LLP ($p < 0,05$) và ngược chiều với Z ($p < 0,01$).

CHƯƠNG 4: Đánh giá và khuyến nghị phục hồi hậu đại dịch COVID-19

Chương này đề xuất các nhóm giải pháp xuất phát từ kết quả mô hình và thực tiễn:

• Khuyến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước:
  • Tiếp tục điều hành chính sách tiền tệ chủ động, linh hoạt; điều tiết lãi suất thực hợp lý nhằm hạn chế dòng vốn chảy vào các lĩnh vực đầu cơ tăng trưởng nóng.
  • Tăng cường giám sát an toàn vốn (CAR) thực chất, ngăn chặn tình trạng sở hữu chéo hoặc đầu tư trái phiếu chéo làm đẹp hệ số an toàn vốn.
  • Giám sát việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng theo chuẩn mực quốc tế để phản ánh đúng thực trạng nợ xấu khi các chính sách giãn, hoãn nợ hết hiệu lực.
• Khuyến nghị đối với các Ngân hàng thương mại:
  • Nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng và chủ động tăng tỷ lệ bao phủ nợ xấu nhằm tạo bộ đệm dự phòng vững chắc.
  • Củng cố tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EA) và kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR) để bảo đảm thanh khoản.
  • Đa dạng hóa nguồn thu nhập, gia tăng tỷ trọng thu ngoài lãi từ dịch vụ và ngân hàng số nhằm giảm phụ thuộc vào thu nhập lãi thuần (NIIM).

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Bảng tổng hợp kết quả hồi quy mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) đối với hai biến phụ thuộc:

Biến độc lập	Tác động tới Rủi ro tín dụng (LLP)	Tác động tới Tính ổn định ngân hàng (Z-Score)	Mức ý nghĩa thống kê
COVID	Cùng chiều (+)	Cùng chiều (+) (Hệ số: 1,837763)	5% (Cả 2 mô hình)
SIZE	Cùng chiều (+)	Cùng chiều (+)	1% (Cả 2 mô hình)
EA	Cùng chiều (+)	Cùng chiều (+)	1% (Cả 2 mô hình)
CG	Không có ý nghĩa	Ngược chiều (-)	5% (Mô hình Z)
LDR	Ngược chiều (-)	Ngược chiều (-)	1% (Cả 2 mô hình)
ROA	Cùng chiều (+) (Hệ số: 0,056)	Ngược chiều (-)	5% (Cả 2 mô hình)
NIIM	-	Ngược chiều (-)	5% (Mô hình Z)
RGDP	Không có ý nghĩa	Không có ý nghĩa	-
INF	Không có ý nghĩa	Không có ý nghĩa	-
RI	-	Cùng chiều (+)	10% (Mô hình Z)
EX	Cùng chiều (+)	Ngược chiều (-)	5% (LLP) / 1% (Z)

Giải pháp và kiến nghị

1. Kiểm soát thanh khoản và tỷ lệ LDR: Do LDR có tương quan nghịch với tính ổn định ($p < 0,01$), ngân hàng cần cân đối nguồn vốn huy động ổn định trước khi mở rộng tín dụng.
2. Xây dựng bộ đệm dự phòng: Tận dụng lợi nhuận để nâng cao tỷ lệ trích lập dự phòng (LLP) và tỷ lệ bao phủ nợ xấu, đặc biệt ở các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao như VPBank và NVB.
3. Quản trị rủi ro tỷ giá (EX): Khi tỷ giá USD/VND biến động, chi phí nguyên liệu nhập khẩu của doanh nghiệp tăng cao dẫn đến nợ xấu gia tăng, đòi hỏi ngân hàng phải sử dụng các công cụ phái sinh để phòng ngừa rủi ro hối đoái.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt lý luận: Hệ thống hóa toàn diện khung lý thuyết về 5 nhóm rủi ro ngân hàng và cơ chế tác động của cú sốc ngoại sinh (đại dịch) đến hệ thống NHTM tại một nền kinh tế mới nổi.
• Về mặt thực nghiệm: Xây dựng bộ dữ liệu bảng 10 năm gồm 480 quan sát quý, kết hợp đồng thời hai biến phụ thuộc (LLP đại diện cho rủi ro tín dụng cụ thể và Z-Score đại diện cho rủi ro phá sản / tính ổn định tổng thể).
• Về mặt thực tiễn: Làm rõ bức tranh phân hóa về an toàn vốn, tỷ lệ bao phủ nợ xấu giữa nhóm NHTM Nhà nước và NHTM cổ phần, cung cấp bằng chứng định lượng phục vụ công tác điều hành chính sách tiền tệ và quản trị rủi ro ngân hàng.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế về cỡ mẫu: Nghiên cứu chỉ tập trung vào 12 NHTM lớn tại Việt Nam, chưa bao quát toàn bộ 46 tổ chức tín dụng trong hệ thống.
• Độ trễ chính sách và dữ liệu: Dữ liệu nghiên cứu kết thúc ở quý 4/2021. Do các chính sách cơ cấu lại nợ, giữ nguyên nhóm nợ của NHNN trong giai đoạn dịch, nợ xấu thực tế có thể có độ trễ từ 1 đến 4 năm và chưa bộc phát đầy đủ trong giai đoạn khảo sát.
• Hạn chế của chỉ số đo lường: Hệ số Z-Score có độ trễ nhất định và chủ yếu phản ánh an toàn vốn hơn là nhận diện ngay các rủi ro tín dụng tiềm ẩn trong giai đoạn biến động mạnh.
• Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng mẫu nghiên cứu cho toàn bộ các NHTM tại Việt Nam; kéo dài chuỗi thời gian sang giai đoạn 2022–2025 để đánh giá toàn diện tác động dài hạn của đại dịch khi các gói hỗ trợ tín dụng kết thúc.

---

Giá trị tham khảo

• Đối tượng sử dụng: Sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh các chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng và Quản trị rủi ro tài chính; các chuyên viên phân tích vĩ mô và phân tích ngành ngân hàng tại các công ty chứng khoán, tổ chức xếp hạng tín nhiệm.
• Nội dung giá trị:
  • Khung quy trình thực hiện kiểm định kinh tế lượng dữ liệu bảng (Breusch-Pagan, Hausman, kiểm định đa cộng tuyến VIF).
  • Phương pháp luận kết hợp hai chỉ tiêu đo lường rủi ro (LLP và $\ln(Z\text{-Score})$).
  • Hệ thống dữ liệu tổng hợp chi tiết về CAR, NPL, Tỷ lệ bao phủ nợ xấu và Z-Score của 12 NHTM Việt Nam qua chu kỳ 10 năm (2012–2021).

---

Câu hỏi thường gặp

1. Nghiên cứu sử dụng những biến phụ thuộc nào để đo lường rủi ro và tính ổn định của NHTM?

Nghiên cứu sử dụng hai biến phụ thuộc:

• Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLP): Tính bằng Dự phòng RRTD chia cho Tổng dư nợ tín dụng, phản ánh mức độ phòng thủ và chi phí rủi ro tín dụng cụ thể của ngân hàng.
• Hệ số nguy cơ phá sản (Z-Score): Được đưa vào mô hình dưới dạng logarit tự nhiên ($\ln(Z)$), phản ánh rủi ro vỡ nợ tổng thể và tính ổn định của ngân hàng dựa trên ROA, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và độ lệch chuẩn của ROA.

2. Kết quả hồi quy mô hình REM ghi nhận tác động của biến COVID đến LLP và Z-Score như thế nào?

• Đối với LLP: Biến COVID tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, cho thấy trong giai đoạn dịch bệnh, các NHTM chủ động tăng mức trích lập dự phòng RRTD để phòng ngừa rủi ro nợ xấu.
• Đối với Z-Score: Biến COVID tác động cùng chiều với hệ số 1,837763 ($p < 0,05$). Kết quả này ngược với giả thiết ban đầu, phản ánh rằng trong ngắn hạn (đến hết năm 2021), sự ổn định của ngân hàng chưa bị suy giảm ngay nhờ các chính sách hỗ trợ, hoãn giãn nợ của NHNN và độ trễ của rủi ro tín dụng.

3. Vì sao mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) được lựa chọn thay vì Pooled OLS hay FEM?

Nghiên cứu thực hiện quy trình kiểm định hai bước:

1. Kiểm định Breusch-Pagan LM: Cho giá trị $p$-value = 0,0000 (< 0,05) cho cả hai mô hình LLP và Z, dẫn đến việc bác bỏ mô hình Pooled OLS và lựa chọn REM.
2. Kiểm định Hausman: Kiểm định giữa REM và FEM cho thấy giá trị $p$-value của mô hình Z lớn hơn mức ý nghĩa 5%, chấp nhận giả thuyết $H_0$ rằng REM là mô hình phù hợp và hiệu quả nhất.

4. Báo cáo ghi nhận sự phân hóa nào về tỷ lệ bao phủ nợ xấu và nợ xấu giữa các NHTM năm 2021?

Năm 2021 ghi nhận sự phân hóa sâu sắc:

• Nhóm an toàn cao: VietcomBank có tỷ lệ bao phủ nợ xấu đạt 366%, tiếp theo là TechcomBank (259%), MBBank (237%), ACB (208%), giữ tỷ lệ nợ xấu ở mức rất thấp (<1%).
• Nhóm rủi ro cao: VPBank có tỷ lệ bao phủ nợ xấu chỉ đạt 45% trong khi tỷ lệ nợ xấu lên tới 3,58% (vượt trần 3% quy định của NHNN); NCB (NVB) cũng ghi nhận nợ xấu tăng chạm mốc 3,00%.

5. Biến tỷ lệ đòn bẩy tài chính (EA) và tỷ lệ dư nợ/vốn huy động (LDR) tác động ra sao đến các chỉ tiêu rủi ro?

• Tỷ lệ đòn bẩy tài chính (EA): Tác động cùng chiều có ý nghĩa ở mức 1% với cả LLP và Z-Score, phản ánh ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao sẽ chịu sự giám sát khắt khe hơn, thận trọng hơn trong tín dụng, tăng trích lập dự phòng và có mức độ an toàn (Z-Score) cao hơn.
• Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR): Tác động ngược chiều có ý nghĩa ở mức 1% với cả LLP và Z-Score, chứng minh ngân hàng có LDR quá cao có xu hướng giảm trích lập dự phòng và đối mặt với rủi ro thanh khoản lớn hơn, làm suy giảm tính ổn định tổng thể.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Tiến Thịnh đã lượng hóa thành công tác động của đại dịch COVID-19 và các nhân tố vi mô, vĩ mô đến rủi ro của 12 NHTM Việt Nam giai đoạn 2012–2021 thông qua mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM). Kết quả nghiên cứu chứng minh đại dịch đã thúc đẩy các ngân hàng tăng cường trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLP), đồng thời chỉ ra các biến số như tỷ lệ đòn bẩy tài chính (EA), tỷ lệ dư nợ/vốn huy động (LDR), quy mô (SIZE) và tỷ giá (EX) đóng vai trò then chốt đối với sự an toàn hệ thống. Đây là công trình thực nghiệm có phương pháp nghiên cứu chặt chẽ, cung cấp cơ sở dữ liệu và khuyến nghị có giá trị thực tiễn cho công tác quản trị rủi ro ngân hàng cũng như điều hành chính sách tiền tệ hậu đại dịch.