Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò huyết mạch trong nền kinh tế với tư cách là kênh trung gian tài chính phân bổ nguồn vốn và là công cụ truyền dẫn chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Trong các loại hình rủi ro hoạt động, rủi ro tín dụng (RRTD) chiếm vị trí trọng yếu hàng đầu do hoạt động cấp tín dụng là nguồn tạo ra thu nhập chủ yếu cho các NHTM. Sự gia tăng nợ xấu không chỉ gây tổn thất tài chính trực tiếp, làm suy giảm năng lực sinh lời mà còn đe dọa sự an toàn của toàn hệ thống ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế đối mặt với nhiều khó khăn phục hồi sau đại dịch COVID-19 (điển hình là số liệu tổng nợ xấu của 28 ngân hàng công bố báo cáo tài chính quý 3/2023 tăng 52%).

Bên cạnh thực tiễn cấp bách, lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước cho thấy sự không thống nhất về chiều hướng tác động của RRTD đến hiệu quả hoạt động ngân hàng: một nhóm nghiên cứu khẳng định RRTD tác động tiêu cực, trong khi nhóm khác lại tìm thấy mối tương quan dương (do việc mở rộng tín dụng chấp nhận rủi ro để thu lãi suất cao trong ngắn hạn). Đồng thời, nhiều nghiên cứu trước đây tại Việt Nam còn hạn chế về cỡ mẫu hoặc khoảng thời gian quan sát. Do đó, khóa luận thực hiện nhằm làm rõ mối quan hệ này thông qua dữ liệu thực nghiệm chuẩn hóa.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu tổng quát: Phân tích ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp phù hợp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Nêu ra thực trạng của RRTD và hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2013 – 2022.
    2. Đánh giá mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của RRTD đến hiệu quả hoạt động (ROA, ROE) của các NHTM Việt Nam.
    3. Đề xuất các hàm ý chính sách giúp kiểm soát RRTD và cải thiện hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Thực trạng của RRTD và hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam hiện nay như thế nào?
  2. Mức độ ảnh hưởng của RRTD lên hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam diễn ra theo chiều hướng nào?
  3. Giải pháp quản trị RRTD và nâng cao hiệu quả hoạt động cho các NHTM tại Việt Nam là gì?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro tín dụng và ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: Dữ liệu thu thập từ 24 NHTM cổ phần đã niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đại diện cho phần lớn thị phần của toàn hệ thống.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm từ năm 2013 đến năm 2022 (gồm 240 quan sát bảng cân bằng), đảm bảo tính đầy đủ, minh bạch của báo cáo tài chính sau giai đoạn khủng hoảng 2008 – 2009 và trước thềm công bố đầy đủ niên độ 2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận xây dựng khung phân tích dựa trên 5 nền tảng lý thuyết kinh tế và tài chính hành vi:

  1. Thuyết Kém may mắn (Bad luck theory - Berger & DeYoung, 1997): Các cú sốc ngoại sinh từ môi trường kinh tế làm gia tăng nợ xấu ngoài tầm kiểm soát của ngân hàng, buộc ngân hàng phải tốn thêm chi phí giám sát, xử lý nợ, dẫn đến suy giảm hiệu quả hoạt động.
  2. Lý thuyết Quản trị kém (Bad management - Berger & DeYoung, 1997): Năng lực quản trị và thẩm định tín dụng lỏng lẻo làm tăng tỷ lệ nợ xấu, phát sinh chi phí xử lý nợ quá hạn và làm giảm sút lợi nhuận ngân hàng.
  3. Thuyết Tiết kiệm chi phí (Skimping hypothesis - Berger & DeYoung, 1997): Ngân hàng cắt giảm chi phí thẩm định, giám sát để ghi nhận hiệu quả ngắn hạn, nhưng sẽ phải đối mặt với sự bùng phát nợ xấu và tổn thất lớn trong dài hạn.
  4. Lý thuyết Thông tin bất cân xứng (Information asymmetry theory - Stiglitz & Weiss, 1981): Tình trạng bất cân xứng thông tin giữa ngân hàng và người vay dẫn đến rủi ro lựa chọn nghịch và rủi ro đạo đức, làm tăng khả năng vỡ nợ của các khoản vay.
  5. Thuyết Triển vọng (Prospect theory - Kahneman & Tversky, 1979): Sự lệch lạc trong nhận thức và tâm lý tự tin thái quá của nhà quản trị khiến họ đánh giá thấp rủi ro và chấp nhận cấp tín dụng cho các dự án kém chất lượng để tìm kiếm lợi nhuận danh nghĩa.

Phương pháp nghiên cứu:

  • Phương pháp thống kê mô tả: Phân tích thực trạng biến động của nợ xấu, dự phòng rủi ro và các chỉ số sinh lời của 24 NHTM thông qua bảng biểu và đồ thị.
  • Phương pháp định lượng dữ liệu bảng: Thực hiện hồi quy đa biến với 3 kỹ thuật ước lượng cơ bản: Hồi quy bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  • Kiểm định và khắc phục khuyết tật mô hình: Thực hiện các kiểm định F-test, Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier test, Hausman test để lựa chọn mô hình tối ưu; kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test) và hiện tượng tự tương quan (Wooldridge test). Sau khi phát hiện khuyết tật, tác giả sử dụng phương pháp Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) để hiệu chỉnh sai số và đảm bảo ước lượng vững, hiệu quả.
  • Nguồn dữ liệu: Báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán, thuyết minh báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của 24 NHTM giai đoạn 2013 – 2022; kết hợp số liệu kinh tế vĩ mô từ cơ sở dữ liệu Thống kê tài chính quốc tế của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).

Mô hình kinh tế lượng và hệ thống biến số:

$$\text{ROA}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{NPL}{it} + \beta_2 \text{LLR}{it} + \beta_3 \text{SIZE}{it} + \beta_4 \text{ETA}{it} + \beta_5 \text{LOAN}{it} + \beta_6 \text{GDP}_t + \beta_7 \text{INF}_t + \beta_8 \text{LIR}t + \varepsilon{it}$$

$$\text{ROE}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{NPL}{it} + \beta_2 \text{LLR}{it} + \beta_3 \text{SIZE}{it} + \beta_4 \text{ETA}{it} + \beta_5 \text{LOAN}{it} + \beta_6 \text{GDP}_t + \beta_7 \text{INF}_t + \beta_8 \text{LIR}t + \varepsilon{it}$$

Tên biến Ký hiệu Vai trò trong mô hình Công thức tính toán Kỳ vọng dấu
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản $\text{ROA}$ Biến phụ thuộc (Mô hình 3.1) $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản bình quân}}$ -
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu $\text{ROE}$ Biến phụ thuộc (Mô hình 3.2) $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng vốn chủ sở hữu bình quân}}$ -
Tỷ lệ nợ xấu $\text{NPL}$ Biến độc lập (RRTD) $\frac{\text{Tổng dư nợ nhóm 3, 4, 5}}{\text{Tổng nợ cho vay}}$ Âm (-)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng $\text{LLR}$ Biến độc lập (RRTD) $\frac{\text{Tổng giá trị dự phòng nợ xấu}}{\text{Tổng nợ cho vay}}$ Âm (-)
Quy mô ngân hàng $\text{SIZE}$ Biến kiểm soát nội tại $\ln(\text{Tổng tài sản})$ Dương (+)
Đòn bẩy tài chính $\text{ETA}$ Biến kiểm soát nội tại $\frac{\text{Tổng vốn chủ sở hữu bình quân}}{\text{Tổng tài sản bình quân}}$ Dương (+)
Tăng trưởng tín dụng $\text{LOAN}$ Biến kiểm soát nội tại $\frac{\text{Dư nợ tín dụng}t - \text{Dư nợ tín dụng}{t-1}}{\text{Dư nợ tín dụng}_{t-1}}$ Dương (+)
Tăng trưởng kinh tế $\text{GDP}$ Biến kiểm soát vĩ mô $\frac{\text{GDP}t - \text{GDP}{t-1}}{\text{GDP}_{t-1}}$ Dương (+)
Lạm phát $\text{INF}$ Biến kiểm soát vĩ mô $\frac{\text{Chỉ số CPI năm } t}{\text{Chỉ số CPI năm cơ sở}}$ Âm (-)
Lãi suất thị trường $\text{LIR}$ Biến kiểm soát vĩ mô Lãi suất cho vay trung bình từng năm Dương (+)

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu về rủi ro tín dụng trong hệ thống NHTM Việt Nam. Tác giả trình bày mục tiêu nghiên cứu tổng quát và 3 mục tiêu cụ thể; thiết lập 3 câu hỏi nghiên cứu làm kim chỉ nam; xác định đối tượng nghiên cứu cùng phạm vi không gian (24 NHTM niêm yết) và thời gian (2013 – 2022 gồm 240 quan sát). Ngoài ra, chương này cũng khái quát phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa thống kê mô tả và mô hình định lượng dữ liệu bảng, chỉ rõ ý nghĩa lý luận và thực tiễn của khóa luận đối với các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

Chương 2 hệ thống hóa các định nghĩa về RRTD (theo Basel, Myers & Brealey, Heffernan, Saunders & Lange) và hiệu quả hoạt động (thông qua ROA, ROE, NIM). Tác giả phân tích chuyên sâu 5 lý thuyết nền tảng (Thuyết Kém may mắn, Quản trị kém, Tiết kiệm chi phí, Thông tin bất cân xứng, Thuyết triển vọng). Chương này cũng tiến hành tổng quan có hệ thống các nghiên cứu nước ngoài (Abiola & Olausi, Gizaw và cộng sự, Ekinci & Poyraz, Kwashie và cộng sự, Sahiti và cộng sự, Ardelia & Lubis) và nghiên cứu tại Việt Nam (Lê Thị Khánh Phương, Phạm Thị Kiều Khanh & Phạm Thị Bích Duyên, Nguyễn Thành Đạt và cộng sự, Nguyễn Trần Thái Hà & Nguyễn Vĩnh Khương, Tăng Mỹ Sang & Nguyễn Quốc Anh, Nguyễn Quốc Anh). Từ việc chỉ ra hai luồng kết quả trái chiều và sự thiếu vắng các biến vĩ mô trong một số nghiên cứu trước, chương 2 xác định rõ khoảng trống nghiên cứu cần giải quyết.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 xây dựng quy trình nghiên cứu chuẩn hóa qua 5 bước: Xây dựng cơ sở lý thuyết $\rightarrow$ Xác định các nhân tố ảnh hưởng $\rightarrow$ Thiết lập mô hình hồi quy $\rightarrow$ Thu thập, xử lý dữ liệu $\rightarrow$ Ước lượng mô hình và thảo luận kết quả. Tác giả thiết lập 2 phương trình hồi quy đa biến cho ROA và ROE, định nghĩa chi tiết công thức đo lường 10 biến số và phát triển 2 giả thuyết nghiên cứu chính:

  • Giả thuyết H1: Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM.
  • Giả thuyết H2: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM. Chương này cũng xác định kỹ thuật kiểm định mô hình Pooled OLS, FEM, REM và quy trình áp dụng FGLS để triệt tiêu hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 trình bày thực trạng nợ xấu, tỷ lệ trích lập dự phòng và tỷ suất sinh lời ROA, ROE của các NHTM giai đoạn 2013 – 2022. Tác giả trình bày kết quả thống kê mô tả, ma trận tương quan giữa các biến nhằm kiểm tra sơ bộ đa cộng tuyến. Kết quả hồi quy trên phần mềm Stata 17 qua các bước lựa chọn mô hình và thực hiện kiểm định khuyết tật cho thấy mô hình FEM là phù hợp nhưng tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Khi áp dụng ước lượng FGLS để khắc phục:

  • Cả hai biến đại diện RRTD là tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) đều có hệ số âm và có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình ROA và ROE (ủng hộ giả thuyết H1 và H2).
  • Các biến kiểm soát quy mô ngân hàng (SIZE), mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính (ETA) và lãi suất thị trường (LIR) có tương quan dương có ý nghĩa thống kê đến ROA và ROE.
  • Các kết quả được thảo luận, so sánh chi tiết với các nghiên cứu thực nghiệm tiền kỳ và đối chiếu với các lý thuyết nền tảng (đặc biệt là Thuyết quản trị kém và Thuyết kém may mắn).

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương 5 đúc kết các phát hiện định lượng chính của đề tài. Trên cơ sở kết quả hồi quy mô hình FGLS, tác giả đưa ra các hàm ý chính sách và khuyến nghị thực tiễn tập trung vào 5 nhóm nội dung: kiểm soát và phân loại nợ xấu, tối ưu hóa công tác trích lập dự phòng RRTD, kiểm soát quy mô tài sản gắn liền chất lượng tín dụng, điều chỉnh cơ cấu vốn chủ sở hữu và chủ động thích ứng với biến động lãi suất vĩ mô. Đồng thời, chương này chỉ ra các hạn chế về mặt dữ liệu và định hướng các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu chính:

  • Tác động của tỷ lệ nợ xấu (NPL): NPL có mối quan hệ nghịch chiều có ý nghĩa thống kê với cả hai chỉ tiêu hiệu quả hoạt động là ROA và ROE. Kết quả này phản ánh rằng khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, ngân hàng phải chịu gánh nặng chi phí xử lý nợ quá hạn và mất mát dòng tiền thu lãi, từ đó làm suy giảm nghiêm trọng khả năng sinh lời, phù hợp với Thuyết quản trị kém.
  • Tác động của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): LLR có tác động tiêu cực đến ROA và ROE. Việc trích lập dự phòng lớn làm tăng trực tiếp chi phí hoạt động trong kỳ và giảm quy mô vốn khả dụng để đầu tư sinh lời, phù hợp với Thuyết kém may mắn và Thuyết thông tin bất cân xứng.
  • Tác động của các biến kiểm soát: Quy mô tài sản (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) và lãi suất thị trường (LIR) đều có tương quan dương với ROA và ROE. Điều này chứng minh lợi thế kinh tế theo quy mô, tính an toàn của cấu trúc vốn tự có vững mạnh và khả năng tối ưu hóa biên thu nhập lãi khi lãi suất cho vay thị trường gia tăng.

Giải pháp và hàm ý chính sách do tác giả đề xuất:

  1. Kiểm soát tỷ lệ nợ xấu: Nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng ban đầu, ứng dụng công nghệ trong đánh giá điểm tín dụng khách hàng và giám sát chặt chẽ mục đích sử dụng vốn vay nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu nhảy nhóm nợ.
  2. Quản trị tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng: Xây dựng chính sách trích lập dự phòng linh hoạt, minh bạch và chính xác theo mức độ rủi ro thực tế của danh mục tín dụng, tránh việc trích lập quá mức gây thâm hụt lợi nhuận hoặc trích lập thiếu làm suy yếu bộ đệm an toàn vốn.
  3. Mở rộng quy mô gắn liền kiểm soát rủi ro: Tăng trưởng tổng tài sản phải đi đôi với nâng cao năng lực quản trị rủi ro; mở rộng mạng lưới và thị phần tín dụng một cách bền vững thay vì tăng trưởng nóng.
  4. Tối ưu hóa đòn bẩy tài chính: Củng cố lớp đệm vốn chủ sở hữu (tăng hệ số ETA) nhằm giảm thiểu chi phí huy động vốn bên ngoài, gia tăng mức độ tự chủ tài chính và nâng cao khả năng chống chịu trước các cú sốc tín dụng.
  5. Thích ứng linh hoạt với yếu tố vĩ mô: Chủ động theo dõi biến động lãi suất thị trường và diễn biến kinh tế vĩ mô để điều chỉnh lãi suất cho vay và kỳ hạn tái định giá tài sản hợp lý.

Đóng góp của khóa luận:

  • Cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm khẳng định mối quan hệ nghịch biến giữa RRTD và hiệu quả hoạt động ngân hàng tại Việt Nam, góp phần giải quyết sự bất đồng thuận trong các nghiên cứu trước đây.
  • Khắc phục các hạn chế về mặt kinh tế lượng của các bài nghiên cứu đơn lẻ thông qua việc kiểm định đầy đủ hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và áp dụng triệt để mô hình hiệu chỉnh FGLS.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Hạn chế về cỡ mẫu và phạm vi: Nghiên cứu mới chỉ tập trung vào 24 NHTM cổ phần đã niêm yết trên thị trường chứng khoán; chưa bao quát được toàn bộ các NHTM chưa niêm yết và khối ngân hàng 100% vốn nước ngoài hoặc liên doanh tại Việt Nam.
  • Hạn chế về khoảng thời gian dữ liệu: Mẫu dữ liệu quan sát kết thúc ở năm 2022 (do thời điểm hoàn thành nghiên cứu chưa có báo cáo tài chính kiểm toán chính thức của toàn bộ các ngân hàng cho năm 2023), chưa phản ánh hết tác động trễ của làn sóng nợ xấu phát sinh từ thị trường bất động sản và trái phiếu doanh nghiệp giai đoạn 2023 – 2024.
  • Hạn chế về biến số mô hình: Mô hình chưa đưa vào các biến số đo lường hiệu quả hoạt động khác như biên lãi ròng (NIM) hay giá trị kinh tế gia tăng (EVA), cũng như chưa xem xét đến các chỉ tiêu an toàn vốn chuyên sâu như hệ số CAR theo chuẩn Basel II/III.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng mẫu nghiên cứu cho toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại, cập nhật khung thời gian mới hơn và áp dụng các phương pháp ước lượng động như GMM (Generalized Method of Moments) để kiểm soát hiện tượng nội sinh tiềm ẩn trong mô hình.

Giá trị tham khảo

  • Đối với sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Khóa luận là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng dữ liệu bảng, cung cấp đầy đủ quy trình nghiên cứu từ xây dựng khung lý thuyết, xác định công thức biến số đến các thao tác kiểm định và hiệu chỉnh mô hình kinh tế lượng trên phần mềm Stata.
  • Đối với các nhà nghiên cứu học thuật: Khóa luận cung cấp bảng tổng hợp tài liệu lược khảo công phu về các nghiên cứu RRTD trong và ngoài nước, làm rõ các lập luận đối lập giữa các trường phái lý thuyết (Bad luck, Bad management, Skimping).
  • Đối với các nhà quản trị ngân hàng và chuyên viên rủi ro: Các hàm ý chính sách cung cấp căn cứ thực nghiệm về mối liên hệ giữa nợ xấu, trích lập dự phòng và lợi nhuận, hỗ trợ quá trình ra quyết định cân đối giữa mục tiêu tăng trưởng tín dụng và an toàn hoạt động.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các chỉ tiêu nào để đo lường rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động của ngân hàng?

  • Rủi ro tín dụng được đo lường bằng 2 chỉ số: Tỷ lệ nợ xấu ($\text{NPL} = \frac{\text{Dư nợ nhóm 3, 4, 5}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$) và Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($\text{LLR} = \frac{\text{Tổng giá trị dự phòng nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$).
  • Hiệu quả hoạt động được đo lường bằng 2 chỉ tiêu: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($\text{ROA}$) và Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($\text{ROE}$).

2. Mẫu dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ đâu và bao gồm bao nhiêu quan sát? Mẫu nghiên cứu gồm 24 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 10 năm từ 2013 đến 2022, tạo thành bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 240 quan sát. Dữ liệu được trích xuất từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán, báo cáo thường niên của các ngân hàng và cơ sở dữ liệu Thống kê tài chính quốc tế của IMF.

3. Phương pháp định lượng nào được tác giả sử dụng để đưa ra kết luận cuối cùng? Tác giả tiến hành ước lượng qua các mô hình Pooled OLS, FEM và REM. Sau khi các kiểm định chỉ ra sự tồn tại của hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mô hình FEM, phương pháp Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) đã được sử dụng để khắc phục triệt để các khuyết tật này và đưa ra kết quả ước lượng cuối cùng.

4. Kết quả nghiên cứu có đồng thuận với giả thuyết nghiên cứu ban đầu không? Có. Kết quả hồi quy FGLS chứng minh cả hai biến NPL và LLR đều có tác động ngược chiều (âm) có ý nghĩa thống kê đến cả ROA và ROE, hoàn toàn ủng hộ 2 giả thuyết $H_1$ và $H_2$ đã xây dựng dựa trên Thuyết quản trị kém và Thuyết kém may mắn.

5. Các yếu tố vĩ mô và nội tại ngân hàng nào có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động? Kết quả kiểm định chỉ ra rằng quy mô ngân hàng ($\text{SIZE}$), mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính ($\text{ETA}$) và lãi suất cho vay trung bình trên thị trường ($\text{LIR}$) đều có tác động tích cực (cùng chiều) có ý nghĩa thống kê đến cả ROA và ROE của 24 NHTM Việt Nam.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Trúc Linh đã phân tích một cách có hệ thống và thực chứng ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của 24 NHTM Việt Nam giai đoạn 2013 – 2022. Thông qua phương pháp ước lượng FGLS, nghiên cứu khẳng định tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tác động tiêu cực đến cả ROA và ROE, trong khi quy mô tài sản, vốn chủ sở hữu và lãi suất thị trường mang lại tác động tích cực. Các phát hiện định lượng này là cơ sở khoa học xác thực giúp các NHTM hoàn thiện chính sách quản trị rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả kinh doanh bền vững.