Khóa luận: Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu - Học viện Ngân hàng

Nợ xấu là một vấn đề nhức nhối đối với bất kỳ ngân hàng nào, bao gồm cả ngân hàng ACB. 87 trang · Học viện Ngân hàng · 2021.

• Tác giả: Linh Thị Lan Hương
• Người hướng dẫn: TS. Vũ Mai Chi
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Ngân hàng
• Đề tài: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Nợ Xấu Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Á Châu
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN LÝ LUẬN VỀ NỢ XẤU VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU
• 1.1. Cơ sở lý luận về nợ xấu
• 1.1.1. Khái niệm nợ xấu và phân loại nợ xấu
• 1.1.2. Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu
• 1.1.3. Hậu quả của nợ xấu
• 1.1.4. Các chỉ tiêu đo lường nợ xấu
• 1.2. Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu
• 1.2.1. Nhân tố vi mô
• 1.2.2. Nhân tố vĩ mô
• 1.3. Kinh nghiệm hạn chế nợ xấu của một số ngân hàng
• 1.3.1. Kinh nghiệm từ Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank)
• 1.3.2. Kinh nghiệm hạn chế nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV)
• 1.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU
• 2.1. Giới thiệu ngân hàng TMCP Á Châu
• 2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển
• 2.1.2. Bộ máy tổ chức quản lý
• 2.2. Tình hình hoạt động kinh doanh tại ngân hàng TMCP Á Châu giai đoạn năm 2018 - 2020
• 2.2.1. Tình hình tài sản và nguồn vốn
• 2.2.2. Tình hình huy động vốn và cho vay khách hàng
• 2.2.3. Kết quả hoạt động kinh doanh
• 2.3. Tình hình nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu
• 2.3.1. Kết quả phân loại nợ theo nhóm
• 2.3.2. Nợ quá hạn và tỷ lệ nợ quá hạn
• 2.3.3. Tỉ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ
• 2.3.4. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ
• 2.3.5. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên các khoản nợ xấu
• 2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: ĐO LƯỜNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
• 3.3. Thống kê mô tả
• 3.4. Kiểm định giả thuyết mô hình nghiên cứu
• 3.5. Phân tích tương quan giữa các biến
• 3.6. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
• 3.7. Kiểm định phương sai thay đổi
• 3.8. Phân tích mô hình hồi quy
• 3.9. Kết quả mô hình và thảo luận
• 3.10. Đánh giá kết quả nghiên cứu
• 3.10.1. Kết quả đạt được
• 3.10.2. Hạn chế của kết quả nghiên cứu
• 3.11. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU
• 4.1. Định hướng của Chính phủ trong quản lý nợ xấu
• 4.2. Giải pháp nhằm hạn chế nợ xấu tại NHTMCP Á Châu
• 4.3. Một số đề xuất với Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước
• 4.3.1. Đề xuất với Chính phủ
• 4.3.2. Đề xuất với NHNN
• 4.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
• KẾT LUẬN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nợ Xấu Ngân Hàng ACB Khái Niệm và Ảnh Hưởng

Nợ xấu là một vấn đề nhức nhối đối với bất kỳ ngân hàng nào, bao gồm cả ngân hàng ACB. Nó không chỉ ảnh hưởng đến lợi nhuận mà còn đe dọa sự ổn định của toàn hệ thống tài chính. Hiểu rõ khái niệm nợ xấu và các yếu tố tác động là bước đầu tiên để quản lý và giảm thiểu rủi ro. Theo IMF, một khoản nợ được coi là xấu khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc có nghi ngờ về khả năng thanh toán đầy đủ. Tại Việt Nam, nợ xấu bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4, và 5 theo quy định của NHNN. Việc phân loại nợ chính xác là cực kỳ quan trọng để quản trị rủi ro tín dụng ACB hiệu quả. Hậu quả của nợ xấu có thể rất nghiêm trọng, từ giảm lợi nhuận, tăng chi phí dự phòng, đến ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động ACB và uy tín của ngân hàng. Do đó, việc nhận diện và kiểm soát nguyên nhân nợ xấu ACB là vô cùng cần thiết.

1.1. Định Nghĩa và Phân Loại Nợ Xấu tại Ngân Hàng ACB

Khái niệm nợ xấu có nhiều định nghĩa khác nhau, tùy thuộc vào tổ chức và quốc gia. Ngân hàng ACB tuân thủ các quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, phân loại nợ thành 5 nhóm, trong đó nhóm 3, 4 và 5 được coi là nợ xấu. Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) là các khoản nợ quá hạn từ 91 đến 180 ngày. Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) là các khoản nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày. Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn ACB) là các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày. Việc phân loại chính xác là cơ sở để trích lập dự phòng và xử lý nợ xấu ACB hiệu quả.

1.2. Hậu Quả Nợ Xấu Tới Hiệu Quả Hoạt Động Ngân Hàng ACB

Nợ xấu gây ra nhiều hậu quả tiêu cực cho hoạt động kinh doanh ACB. Đầu tiên, nó làm giảm lợi nhuận do ngân hàng không thu được lãi từ các khoản nợ này. Thứ hai, ngân hàng phải tăng trích lập dự phòng rủi ro, làm giảm vốn chủ sở hữu. Thứ ba, nợ xấu làm tăng chi phí hoạt động do phải tốn kém cho việc xử lý nợ. Cuối cùng, nợ xấu có thể ảnh hưởng đến uy tín của ngân hàng, gây khó khăn trong việc huy động vốn và mở rộng tăng trưởng tín dụng ACB.

II. Top 5 Nguyên Nhân Gây Nợ Xấu Ngân Hàng ACB Phân Tích

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến nợ xấu ACB, bao gồm cả các yếu tố bên trong và bên ngoài ngân hàng. Các yếu tố vĩ mô như suy thoái kinh tế, lạm phát, và biến động lãi suất có thể làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng vay vốn ACB. Các yếu tố vi mô liên quan đến chính sách tín dụng ACB, quy trình thẩm định và quản lý rủi ro của ngân hàng. Việc quản lý yếu kém, thiếu kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, và hồ sơ tín dụng không đầy đủ cũng là những nguyên nhân quan trọng. Thêm vào đó, các yếu tố khách quan như thiên tai, dịch bệnh (ví dụ: dịch bệnh ảnh hưởng nợ xấu ngân hàng), và biến động thị trường (bất động sản ảnh hưởng nợ xấu ngân hàng) cũng có thể tác động tiêu cực.

2.1. Tác Động Kinh Tế Vĩ Mô Đến Tỷ Lệ Nợ Xấu Ngân Hàng ACB

Kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng lớn đến tỷ lệ nợ xấu ACB. Suy thoái kinh tế làm giảm thu nhập của doanh nghiệp và người dân, khiến họ khó khăn trong việc trả nợ. Lạm phát làm giảm giá trị thực của đồng tiền, tăng chi phí vay vốn. Biến động lãi suất ảnh hưởng nợ xấu cũng gây khó khăn cho người vay. Ngoài ra, chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước cũng có thể tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng.

2.2. Rủi Ro Từ Quy Trình Thẩm Định Tín Dụng Ngân Hàng ACB

Quy trình thẩm định tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Nếu quy trình này lỏng lẻo, thiếu sót, hoặc không tuân thủ đầy đủ, ngân hàng có thể cho vay đối với những khách hàng có rủi ro cao. Các yếu tố như đánh giá không chính xác tài sản đảm bảo, hồ sơ tín dụng không đầy đủ, và thiếu kinh nghiệm của cán bộ tín dụng đều có thể dẫn đến sai sót trong thẩm định.

2.3. Ảnh Hưởng Của Dịch Bệnh và Biến Động Thị Trường

Dịch bệnh ảnh hưởng nợ xấu ngân hàng và các biến động thị trường có thể gây ra những cú sốc lớn cho nền kinh tế, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Ví dụ, đại dịch COVID-19 đã khiến nhiều doanh nghiệp phải ngừng hoạt động, giảm doanh thu và lợi nhuận, dẫn đến khó khăn trong việc trả nợ. Tương tự, biến động trên thị trường bất động sản ảnh hưởng nợ xấu ngân hàng cũng có thể tác động tiêu cực đến những khách hàng vay vốn để đầu tư vào lĩnh vực này.

III. Hướng Dẫn Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng ACB Bí Quyết Giảm Nợ Xấu

Quản trị rủi ro tín dụng ACB hiệu quả là chìa khóa để giảm thiểu nợ xấu. Điều này bao gồm việc xây dựng và thực hiện một chính sách tín dụng ACB chặt chẽ, tăng cường quy trình thẩm định và giám sát tín dụng, và đa dạng hóa danh mục cho vay. Ngoài ra, ngân hàng cần chủ động xử lý nợ xấu ACB thông qua các biện pháp như bán nợ, cơ cấu lại nợ, và thu hồi tài sản đảm bảo. Việc đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ tín dụng cũng là một yếu tố quan trọng.

3.1. Xây Dựng Chính Sách Tín Dụng ACB Chặt Chẽ và Hiệu Quả

Một chính sách tín dụng ACB chặt chẽ cần xác định rõ mục tiêu, đối tượng, và điều kiện cho vay. Nó cũng cần quy định rõ quy trình thẩm định, phê duyệt, và giám sát tín dụng. Chính sách tín dụng ACB nên được xây dựng dựa trên các nguyên tắc quản lý rủi ro và tuân thủ các quy định của Ngân hàng Nhà nước.

3.2. Tăng Cường Thẩm Định và Giám Sát Khách Hàng Vay Vốn ACB

Quy trình thẩm định cần được thực hiện một cách kỹ lưỡng và toàn diện, đánh giá đầy đủ khả năng trả nợ của khách hàng. Cán bộ tín dụng cần kiểm tra kỹ hồ sơ tín dụng, phân tích tình hình tài chính, và đánh giá tài sản đảm bảo. Sau khi cho vay, ngân hàng cần tiếp tục giám sát tình hình hoạt động của khách hàng để phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro.

3.3. Chủ Động Xử Lý Nợ Xấu ACB Giải Pháp Toàn Diện

Ngân hàng cần chủ động xử lý nợ xấu ACB thông qua nhiều biện pháp khác nhau. Cơ cấu lại nợ có thể giúp khách hàng giảm bớt gánh nặng tài chính, tạo điều kiện để họ trả nợ. Bán nợ cho các tổ chức mua bán nợ có thể giúp ngân hàng thu hồi một phần vốn. Thu hồi tài sản đảm bảo là biện pháp cuối cùng, nhưng cũng cần được thực hiện một cách hiệu quả.

IV. Ứng Dụng Mô Hình Nghiên Cứu Đo Lường Nhân Tố Ảnh Hưởng Nợ Xấu ACB

Để hiểu rõ hơn về mức độ ảnh hưởng của các nhân tố, cần sử dụng các mô hình nghiên cứu định lượng. Có thể sử dụng mô hình hồi quy đa biến để phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu ACB và các biến số như tăng trưởng tín dụng, lãi suất, tăng trưởng kinh tế, và quy mô ngân hàng. Dữ liệu cần được thu thập từ báo cáo tài chính ACB, báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, và các nguồn thống kê khác. Kết quả phân tích sẽ giúp ngân hàng xác định những nhân tố nào có tác động lớn nhất đến nợ xấu, từ đó đưa ra các biện pháp can thiệp phù hợp.

4.1. Thu Thập Dữ Liệu Từ Báo Cáo Tài Chính ACB và Nguồn Khác

Dữ liệu cần được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ. Báo cáo tài chính ACB là nguồn thông tin quan trọng, cung cấp các số liệu về dư nợ, nợ xấu, doanh thu, và chi phí. Báo cáo của Ngân hàng Nhà nước cung cấp thông tin về tình hình kinh tế vĩ mô, chính sách tiền tệ, và các quy định liên quan đến hoạt động ngân hàng. Các nguồn thống kê khác như Tổng cục Thống kê, IMF, và WB cũng cung cấp các số liệu quan trọng về tăng trưởng kinh tế, lạm phát, và tỷ lệ thất nghiệp.

4.2. Xây Dựng Mô Hình Hồi Quy Phân Tích Tác Động Nhân Tố

Mô hình hồi quy đa biến là một công cụ mạnh mẽ để phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu ACB và các biến số khác. Mô hình này có thể giúp xác định những nhân tố nào có tác động đáng kể đến nợ xấu, và mức độ tác động của chúng. Các biến số có thể bao gồm: tăng trưởng tín dụng, lãi suất, tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, quy mô ngân hàng, và các biến số khác liên quan đến chính sách tín dụng ACB và quản trị rủi ro tín dụng ACB.

V. Giải Pháp Hạn Chế Nợ Xấu ACB Đề Xuất Cho Chính Phủ và NHNN

Để giảm thiểu nợ xấu ACB một cách bền vững, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa ngân hàng, Chính phủ, và Ngân hàng Nhà nước. Chính phủ cần tạo ra một môi trường kinh tế ổn định, hỗ trợ doanh nghiệp phát triển, và cải thiện khả năng trả nợ của khách hàng. Ngân hàng Nhà nước cần tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý về hoạt động ngân hàng, tăng cường giám sát, và hỗ trợ các ngân hàng trong việc xử lý nợ xấu. Ngân hàng ACB cần chủ động thực hiện các biện pháp quản trị rủi ro tín dụng và xử lý nợ xấu một cách hiệu quả.

5.1. Kiến Nghị Với Chính Phủ Về Chính Sách Hỗ Trợ Doanh Nghiệp

Chính phủ cần có các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và vừa, để giúp họ vượt qua khó khăn và tăng cường khả năng trả nợ. Các chính sách này có thể bao gồm giảm thuế, phí, hỗ trợ lãi suất vay vốn, và tạo điều kiện tiếp cận tín dụng. Ngoài ra, Chính phủ cũng cần tạo ra một môi trường kinh doanh thuận lợi, minh bạch, và cạnh tranh.

5.2. Đề Xuất Với NHNN Về Hoàn Thiện Khung Pháp Lý và Giám Sát

Ngân hàng Nhà nước cần tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý về hoạt động ngân hàng, đảm bảo tính minh bạch, rõ ràng, và phù hợp với thông lệ quốc tế. NHNN cũng cần tăng cường giám sát hoạt động của các ngân hàng, đặc biệt là trong lĩnh vực quản trị rủi ro tín dụng. Ngoài ra, NHNN cần có các chính sách hỗ trợ các ngân hàng trong việc xử lý nợ xấu, ví dụ như tạo điều kiện thuận lợi cho việc bán nợ cho VAMC.

VI. Tương Lai Quản Lý Nợ Xấu ACB Thách Thức và Cơ Hội Mới

Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu đầy biến động, việc quản lý nợ xấu ACB sẽ tiếp tục là một thách thức lớn. Tuy nhiên, nó cũng mang lại những cơ hội để ngân hàng nâng cao năng lực quản trị rủi ro, cải thiện hiệu quả hoạt động, và tăng cường uy tín. Việc áp dụng công nghệ mới vào quản trị rủi ro tín dụng ACB, tăng cường hợp tác quốc tế, và nâng cao năng lực cán bộ là những yếu tố quan trọng để thành công.

6.1. Ứng Dụng Công Nghệ Trong Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng ACB

Công nghệ có thể giúp ngân hàng tự động hóa quy trình thẩm định, giám sát, và xử lý nợ. Các công cụ phân tích dữ liệu lớn có thể giúp ngân hàng phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro và đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời. Ngoài ra, công nghệ blockchain có thể giúp tăng cường tính minh bạch và an toàn trong các giao dịch tín dụng.

6.2. Nâng Cao Năng Lực Cán Bộ Quản Lý Rủi Ro Ngân Hàng ACB

Cán bộ quản lý rủi ro cần được đào tạo bài bản về các kỹ năng phân tích, đánh giá, và xử lý nợ. Họ cũng cần cập nhật thường xuyên các kiến thức mới về kinh tế, tài chính, và pháp luật. Ngoài ra, cần tạo ra một môi trường làm việc khuyến khích sự sáng tạo, chủ động, và trách nhiệm.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hoạt động của các ngân hàng thương mại giữ vai trò nòng cốt trong hệ thống tài chính quốc gia. Tuy nhiên, hoạt động tín dụng luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro xuất phát từ môi trường vĩ mô và vi mô, trong đó sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu là một trong những biểu hiện rõ ràng nhất của rủi ro tín dụng. Nợ xấu không chỉ là nguyên nhân trực tiếp dẫn đến bất ổn tài chính mà còn là rào cản lớn đối với quá trình tái cơ cấu hệ thống ngân hàng. Trong giai đoạn 2020, dịch bệnh Covid-19 bùng phát đã tác động tiêu cực đến nền kinh tế, làm đình trệ hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp và làm suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng vay vốn.

Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu (ACB) là một trong những định chế tài chính duy trì được tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Dù vậy, dưới tác động của dịch Covid-19, tổng dư nợ xấu tại ACB trong năm 2020 đã tăng 27% so với năm 2019. Năm 2021 là năm đầu tiên ACB triển khai chiến lược kinh doanh trung hạn giai đoạn 2021–2025 với mục tiêu duy trì vị thế trong nhóm ngân hàng hoạt động hiệu quả nhất. Vì vậy, việc kiểm soát và hạn chế nợ xấu là nhiệm vụ trọng tâm. Khóa luận "Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu" được thực hiện nhằm lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các nhân tố vi mô và vĩ mô đến nợ xấu, từ đó xây dựng các giải pháp kiểm soát rủi ro phù hợp.

Mục tiêu chung của nghiên cứu là xác định các nhân tố tác động lên nợ xấu thông qua mô hình hồi quy, từ đó đề xuất khuyến nghị nhằm hạn chế tỷ lệ nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu. Khóa luận xác định 4 mục tiêu cụ thể:

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận liên quan đến nợ xấu và các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu trong hoạt động của ngân hàng thương mại.
2. Phân tích và đánh giá thực trạng nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu giai đoạn 2018–2020.
3. Đo lường mức độ tác động của các nhân tố vi mô và vĩ mô đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu.
4. Đề xuất các khuyến nghị và giải pháp cụ thể đối với Ngân hàng TMCP Á Châu, Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ nhằm hạn chế nợ xấu.

Nghiên cứu tập trung giải quyết 3 câu hỏi chính:

1. Thực trạng nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu trong giai đoạn nghiên cứu diễn biến như thế nào?
2. Những nhân tố vi mô và vĩ mô nào có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại ngân hàng?
3. Cần thực hiện những giải pháp và kiến nghị nào để giảm thiểu nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu?

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu. Phạm vi nghiên cứu về không gian là toàn hệ thống Ngân hàng TMCP Á Châu. Phạm vi thời gian đánh giá thực trạng hoạt động kinh doanh và nợ xấu tập trung vào giai đoạn 2018–2020; đối với mô hình phân tích định lượng, dữ liệu được thu thập và mở rộng trong giai đoạn 2013–2020 theo chuỗi thời gian các quý.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Về mặt lý luận, nợ xấu được tiếp cận theo các chuẩn mực quốc tế và quy định pháp lý hiện hành tại Việt Nam:

• Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) xác định nợ xấu là các khoản nợ quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc các khoản nợ có căn cứ nghi ngờ về khả năng thanh toán đầy đủ.
• Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS) theo khung khổ Basel III quy định nợ xấu gắn liền với đánh giá về khả năng người vay không thể thực hiện nghĩa vụ trả nợ đầy đủ khi ngân hàng chưa áp dụng biện pháp xử lý tài sản bảo đảm.
• Chuẩn mực Kế toán Quốc tế IAS 39 chú trọng khả năng hoàn trả thông qua phương pháp dòng tiền chiết khấu và xếp hạng tín dụng nội bộ.
• Tại Việt Nam, phân loại nợ và trích lập dự phòng được quy định tại Văn bản hợp nhất số 01/VBHN-NHNN (hợp nhất Thông tư 02/2013/TT-NHNN và Thông tư 09/2014/TT-NHNN). Nợ được phân loại thành 5 nhóm: Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn), Nhóm 2 (Nợ cần chú ý), Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ), Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn). Nợ xấu được xác định bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5.

Công thức tính số tiền dự phòng rủi ro cụ thể phải trích: $$R = \max{0, (A - C)} \times r$$ Trong đó: $R$ là số tiền dự phòng cụ thể phải trích; $A$ là giá trị khoản nợ; $C$ là giá trị tài sản bảo đảm đã khấu trừ theo tỷ lệ quy định; $r$ là tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể theo từng nhóm nợ.

Nhóm nợ	Tên nhóm nợ	Tỷ lệ trích lập theo BIS (2017)	Tỷ lệ trích lập theo NHNN Việt Nam
Nhóm 1	Nợ đủ tiêu chuẩn / Đủ chuẩn	0%	0%
Nhóm 2	Nợ cần chú ý / Cần theo dõi	0%	5%
Nhóm 3	Nợ dưới tiêu chuẩn	10%	20%
Nhóm 4	Nợ nghi ngờ	50%	50%
Nhóm 5	Nợ có khả năng mất vốn / Mất vốn	100%	100%

Khung lý thuyết nền tảng giải thích mối quan hệ giữa các biến số vĩ mô và rủi ro tín dụng là Lý thuyết Gia tốc Tài chính (Financial Accelerator Theory) được phát triển bởi Bernanke và Gertler (1989), Kiyotaki và Moore (1997), Bernanke và Gilchrist (1999). Lý thuyết chỉ ra rằng các cú sốc kinh tế vĩ mô tác động trực tiếp đến giá trị tài sản ròng và tài sản bảo đảm của bên đi vay, từ đó làm khuếch đại rủi ro tín dụng trong chu kỳ suy thoái.

Các nhân tố tác động đến nợ xấu được phân thành hai nhóm:

• Nhóm nhân tố vi mô (đặc thù ngân hàng): Tỷ lệ nợ xấu năm trước ($NPL_{t-1}$), Tốc độ tăng trưởng tín dụng, Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), Quy mô ngân hàng (SIZE - logarit tổng tài sản), Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), Mức độ ứng dụng công nghệ.
• Nhóm nhân tố vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), Tỷ lệ lạm phát (CPI), Tỷ lệ thất nghiệp, Lãi suất thực cho vay.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa phân tích định tính và định lượng:

• Phương pháp định tính: Sử dụng phương pháp thống kê mô tả, phân tích tổng hợp và so sánh số liệu từ báo cáo tài chính kiểm toán, báo cáo thường niên của ACB giai đoạn 2018–2020.
• Phương pháp định lượng: Sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian theo quý thu thập từ báo cáo tài chính của ACB trong giai đoạn 2013–2020 kết hợp với số liệu kinh tế vĩ mô từ Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Nhà nước, IMF và Ngân hàng Thế giới (WB). Mô hình hồi quy tuyến tính được ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS - Ordinary Least Squares), đi kèm các kiểm định khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF, kiểm định phương sai sai số thay đổi, phân tích ma trận tương quan).

Nghiên cứu cũng tổng hợp bài học thực tiễn về kiểm soát nợ xấu từ hai ngân hàng thương mại nhà nước: Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) với mô hình quản lý rủi ro tập trung và tỷ lệ bao phủ nợ xấu đạt 377% vào Quý I/2021; Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) với quy trình cấp tín dụng tập trung theo chuẩn Basel II và hệ thống kiểm soát nội bộ 3 vòng độc lập.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan lý luận về nợ xấu và các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu

Chương 1 hệ thống hóa các định nghĩa quốc tế và trong nước về nợ xấu, cơ chế phân loại nợ, công thức và quy định trích lập dự phòng rủi ro tại nhiều quốc gia (Đức, Ý, Nhật Bản, Brazil, Hoa Kỳ, Argentina, Úc, Trung Quốc, Ấn Độ, Mexico, Singapore, Nga, Tây Ban Nha). Chương này phân tích nguyên nhân dẫn đến nợ xấu thành hai nhóm: nguyên nhân khách quan (chu kỳ suy thoái kinh tế, biến động môi trường kinh doanh, khuôn khổ pháp lý, rủi ro thiên tai dịch bệnh, năng lực tài chính và rủi ro đạo đức của khách hàng vay) và nguyên nhân chủ quan (sai sót quy trình tín dụng, chính sách tín dụng lỏng lẻo, hạn chế trong định giá và giám sát tài sản bảo đảm, năng lực và đạo đức cán bộ tín dụng, hạn chế của hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ). Tác giả làm rõ hậu quả của nợ xấu đối với ngân hàng (giảm vòng quay vốn, giảm lợi nhuận, suy giảm thanh khoản, tổn hại uy tín, nguy cơ phá sản) và đối với nền kinh tế (tạo sự khan hiếm vốn giả tạo, gia tăng lạm phát, đình trệ sản xuất, đe dọa an toàn hệ thống tài chính). Đồng thời, chương 1 chuẩn hóa 4 chỉ tiêu đo lường nợ xấu: tỷ lệ nợ quá hạn, tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ, và tỷ lệ bao phủ nợ xấu (dự phòng rủi ro/nợ xấu). Khung tổng quan nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước được tổng hợp chi tiết nhằm định hình các biến số cho mô hình kinh tế lượng.

Chương 2: Thực trạng nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu

Chương 2 trình bày quá trình phát triển của ACB từ khi thành lập ngày 04/6/1993 với mạng lưới 371 chi nhánh, phòng giao dịch, 11.000 máy ATM và vốn điều lệ đạt trên 21.600 tỷ đồng vào cuối năm 2020. Tác giả đánh giá kết quả kinh doanh và cấu trúc tài chính của ACB giai đoạn 2018–2020:

• Quy mô tổng tài sản tăng trưởng đều với tốc độ bình quân 17%/năm: đạt 329.333 tỷ đồng (2018), 383.514 tỷ đồng (2019, tăng 16%) và 444.530 tỷ đồng (2020, tăng 18%). Tài sản sinh lời chiếm 96% tổng tài sản năm 2020.
• Nguồn vốn huy động từ khách hàng tăng trưởng bình quân 12,5%/năm, đạt 308.391 tỷ đồng (2019) và 353.838 tỷ đồng (2020). Tiền gửi cá nhân chiếm 79% tổng huy động; tiền gửi không kỳ hạn (CASA) tăng trưởng 25%, chiếm 22% tổng vốn huy động. Vốn chủ sở hữu năm 2020 đạt trên 35.000 tỷ đồng (tăng 28% so với 2019), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) đạt 24,3%.
• Tổng dư nợ cho vay khách hàng đạt 230.527 tỷ đồng (2018), 268.701 tỷ đồng (2019, tăng 15%) và 311.479 tỷ đồng (2020, tăng 16%). Cho vay khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) chiếm 93% tổng dư nợ. Về kỳ hạn năm 2020, cho vay ngắn hạn chiếm ưu thế với 180.504 tỷ đồng (58%), cho vay dài hạn đạt 115.124 tỷ đồng (37%), cho vay trung hạn đạt 15.849 tỷ đồng (5%).
• Doanh thu năm 2020 đạt 18.161 tỷ đồng (thu nhập lãi đạt 14.582 tỷ đồng, thu nhập ngoài lãi đạt 3.579 tỷ đồng). Chi phí hoạt động là 8.565 tỷ đồng. Lợi nhuận trước thuế năm 2020 đạt 9.596 tỷ đồng, tăng 28% so với năm 2019 và vượt 26% kế hoạch năm.

Nhóm nợ	Năm 2018 (Tỷ đồng)	Năm 2019 (Tỷ đồng)	Năm 2020 (Tỷ đồng)
Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn)	226.412	263.957	306.840
Nhóm 2 (Nợ cần chú ý)	383	631	576
Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn)	172	235	212
Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ)	338	310	411
Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn)	1.261	1.304	1.815
Tổng nợ xấu (Nhóm 3 + 4 + 5)	1.771	1.849	2.438
Cho vay giao dịch ký quỹ	1.606	1.764	1.625
Tổng dư nợ cho vay	230.527	268.701	311.479

Chất lượng tín dụng của ACB nhìn chung duy trì tích cực khi nợ nhóm 1 chiếm trên 98% tổng dư nợ. Tuy nhiên, năm 2020 ghi nhận nợ nhóm 5 tăng mạnh lên 1.815 tỷ đồng, kéo theo tổng nợ xấu đạt 2.438 tỷ đồng (tăng 27% so với mức 1.849 tỷ đồng của năm 2019) do các tác động tiêu cực của dịch Covid-19 đối với khả năng trả nợ của khách hàng.

Chương 3: Đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu

Chương 3 xây dựng mô hình hồi quy OLS đa biến nhằm kiểm định các giả thuyết về tác động của các nhân tố vi mô và vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) của ACB. Dữ liệu hồi quy được thực hiện trên mẫu chuỗi thời gian quý giai đoạn 2013–2020. Tác giả thực hiện đầy đủ các bước thống kê mô tả biến số, phân tích tương quan Pearson, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến và kiểm định phương sai sai số thay đổi. Kết quả hồi quy cung cấp bằng chứng thực nghiệm về chiều hướng và mức độ tác động của các biến: tỷ lệ nợ xấu kỳ trước ($NPL_{t-1}$), tỷ suất sinh lời ROA, tỷ lệ vốn chủ sở hữu ETA, quy mô tổng tài sản SIZE, tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng GDP đến tỷ lệ nợ xấu thực tế tại ngân hàng. Kết quả kiểm định thống kê khẳng định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu.

Chương 4: Đề xuất giải pháp nhằm hạn chế nợ xấu tại NHTMCP Á Châu

Dựa trên kết quả phân tích thực trạng và kiểm định mô hình, chương 4 đề xuất hệ thống giải pháp toàn diện:

• Đối với Ngân hàng TMCP Á Châu:
  1. Nâng cao chất lượng công tác thẩm định tín dụng, đánh giá chặt chẽ phương án vay vốn và năng lực tài chính thực chất của khách hàng.
  2. Siết chặt công tác giám sát, kiểm tra dòng tiền sau giải ngân nhằm kịp thời phát hiện việc sử dụng vốn sai mục đích.
  3. Hoàn thiện quy trình định giá và tái định giá định kỳ tài sản bảo đảm, bảo đảm tính thanh khoản của tài sản thế chấp.
  4. Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong chấm điểm tín dụng tự động và quản trị dữ liệu khách hàng.
  5. Xây dựng chính sách trích lập và sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng chủ động, nâng cao tỷ lệ bao phủ nợ xấu nhằm tạo bộ đệm an toàn tài chính.
• Kiến nghị đối với Chính phủ: Hoàn thiện môi trường pháp lý về xử lý nợ xấu, tạo lập khuôn khổ thị trường mua bán nợ tập trung và minh bạch hóa thông tin doanh nghiệp.
• Kiến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước: Điều hành chính sách tiền tệ và hạn mức tín dụng linh hoạt, hoàn thiện hệ thống thông tin tín dụng quốc gia (CIC), hướng dẫn cơ chế cơ cấu nợ và trích lập dự phòng phù hợp với các giai đoạn khó khăn bất khả kháng của nền kinh tế.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu mang lại các kết quả thực nghiệm và đóng góp cụ thể:

• Về kết quả số liệu thực chứng: Khóa luận phản ánh bức tranh tài chính của ACB giai đoạn 2018–2020 với mức tăng trưởng quy mô tài sản (đạt 444.530 tỷ đồng năm 2020) và lợi nhuận trước thuế (đạt 9.596 tỷ đồng năm 2020). Tỷ lệ nợ xấu tại ACB được duy trì ở mức thấp nhờ tỷ trọng nợ nhóm 1 đạt ~98%, tuy nhiên nghiên cứu đã ghi nhận sự gia tăng đột biến 27% của tổng nợ xấu trong năm 2020 (đạt 2.438 tỷ đồng, trong đó nợ nhóm 5 chiếm 1.815 tỷ đồng) do tác động của dịch Covid-19.
• Về mặt lý luận: Khóa luận đã hệ thống hóa các chuẩn mực quốc tế (IMF, BIS, IAS 39) và quy định pháp luật Việt Nam (Văn bản hợp nhất 01/VBHN-NHNN), làm rõ cơ chế truyền dẫn của các cú sốc vĩ mô theo Lý thuyết Gia tốc Tài chính đến rủi ro tín dụng ngân hàng.
• Về mặt thực tiễn: Khóa luận là công trình khảo sát chuyên sâu về trường hợp một ngân hàng thương mại cổ phần có định hướng bán lẻ điển hình tại Việt Nam (cho vay cá nhân và SME chiếm 93% danh mục). Việc kết hợp bài học kiểm soát rủi ro từ Vietcombank và BIDV cùng kết quả hồi quy định lượng giúp các giải pháp đề xuất có tính khả thi và bám sát thực tế hoạt động của ACB trong giai đoạn triển khai chiến lược 2021–2025.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận có một số hạn chế gắn liền với phạm vi và điều kiện thực hiện:

• Dữ liệu thực trạng chỉ tập trung phân tích sâu trong khoảng thời gian 3 năm (2018–2020) tại một định chế tài chính duy nhất là ACB, chưa so sánh đối chuẩn chi tiết với toàn bộ nhóm ngân hàng thương mại cổ phần cùng quy mô.
• Mẫu dữ liệu định lượng sử dụng chuỗi thời gian quý của một ngân hàng (2013–2020) có thể chịu tác động của các biến động mang tính chu kỳ ngắn hạn; phương pháp OLS chưa kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa tăng trưởng tín dụng, dự phòng rủi ro và nợ xấu.

Hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai:

• Mở rộng phạm vi nghiên cứu sang mẫu dữ liệu bảng (panel data) bao gồm toàn bộ hệ thống các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.
• Ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng nâng cao như mô hình tác động cố định (FEM), tác động ngẫu nhiên (REM), hoặc mô hình GMM hệ thống (System GMM) để xử lý triệt để tính nội sinh và độ trễ động của nợ xấu.
• Bổ sung các biến số đo lường mức độ số hóa ngân hàng và chất lượng quản trị doanh nghiệp vào mô hình giải thích nợ xấu.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán, Kinh tế ứng dụng trong việc tiếp cận phương pháp luận nghiên cứu kết hợp định tính thực trạng và định lượng hồi quy về rủi ro tín dụng.
• Người nghiên cứu đề tài về nợ xấu ngân hàng: Phần tổng quan tài liệu nghiên cứu trong nước, quốc tế và bảng tổng hợp cơ chế trích lập dự phòng rủi ro của 13 quốc gia cung cấp nền tảng lý thuyết đầy đủ.
• Chuyên viên phân tích tín dụng và cán bộ quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại: Hệ thống bảng biểu phân tích cơ cấu dư nợ theo kỳ hạn, nhóm khách hàng và các giải pháp kiểm soát nợ xấu theo chuẩn Basel II là nguồn tư liệu thực tiễn có giá trị ứng dụng cao.

Câu hỏi thường gặp

1. Tỷ lệ nợ xấu và quy mô các nhóm nợ tại ACB biến động như thế nào trong năm 2020 dưới tác động của dịch Covid-19? Trong năm 2020, tổng dư nợ xấu của ACB (nhóm 3, 4, 5) tăng 27% so với năm 2019, từ 1.849 tỷ đồng lên 2.438 tỷ đồng. Trong đó, nợ nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn) đạt 212 tỷ đồng, nợ nhóm 4 (nợ nghi ngờ) đạt 411 tỷ đồng, và nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) tăng mạnh lên mức 1.815 tỷ đồng (chiếm 74,4% tổng nợ xấu nội bảng). Dù vậy, nợ đủ tiêu chuẩn (nhóm 1) vẫn chiếm tỷ trọng áp đảo đạt 306.840 tỷ đồng (chiếm ~98% tổng dư nợ 311.479 tỷ đồng).

2. Cơ cấu phân loại dư nợ cho vay theo đối tượng và kỳ hạn tại ACB giai đoạn 2018–2020 có đặc điểm gì nổi bật? Về đối tượng khách hàng, ACB tập trung phát triển mô hình ngân hàng bán lẻ: dư nợ cho vay khách hàng cá nhân và doanh nghiệp vừa và nhỏ chiếm tới 93% tổng dư nợ toàn ngân hàng (năm 2018, dư nợ cá nhân đạt 133.117 tỷ đồng, doanh nghiệp tư nhân/TNHH/cổ phần đạt 94.547 tỷ đồng, doanh nghiệp nhà nước chiếm tỷ trọng nhỏ với 1.193 tỷ đồng). Về kỳ hạn năm 2020, cho vay ngắn hạn chiếm tỷ trọng cao nhất với 180.504 tỷ đồng (tăng từ 122.528 tỷ năm 2018), cho vay dài hạn đạt 115.124 tỷ đồng, trong khi cho vay trung hạn chỉ chiếm tỷ trọng khiêm tốn khoảng 5% (15.849 tỷ đồng).

3. Khóa luận sử dụng các chỉ tiêu nào để đo lường mức độ an toàn và rủi ro nợ xấu tại ngân hàng? Khóa luận xác định 4 chỉ tiêu đo lường chính bao gồm:

• Tỷ lệ nợ quá hạn: Phản ánh tỷ lệ dư nợ quá hạn trên tổng dư nợ tín dụng.
• Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Tỷ lệ tổng dư nợ các nhóm 3, 4, 5 trên tổng dư nợ cho vay.
• Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ: Đo lường mức độ đệm dự phòng được trích lập trên quy mô toàn bộ danh mục cho vay.
• Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên nợ xấu (tỷ lệ bao phủ nợ xấu): Đo lường khả năng quỹ dự phòng bù đắp cho các khoản nợ xấu khi xảy ra rủi ro mất vốn.

4. Quy định trích lập dự phòng rủi ro cụ thể của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam khác biệt như thế nào so với khuyến nghị của BIS (2017)? Theo Văn bản hợp nhất số 01/VBHN-NHNN, tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể tại Việt Nam cho 5 nhóm nợ lần lượt là: Nhóm 1 (0%), Nhóm 2 (5%), Nhóm 3 (20%), Nhóm 4 (50%), Nhóm 5 (100%). Trong khi đó, theo chuẩn mực của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS, 2017), tỷ lệ trích lập cho nhóm 2 là 0% và nhóm 3 là 10% (thấp hơn quy định của Việt Nam), còn nhóm 4 (50%) và nhóm 5 (100%) là tương đương nhau.

5. Kinh nghiệm kiểm soát nợ xấu từ Vietcombank và BIDV được khóa luận rút ra nhằm ứng dụng cho ACB là gì? Khóa luận chỉ ra rằng Vietcombank kiểm soát nợ xấu thành công (giảm từ 1,48% năm 2016 xuống 0,62% năm 2020) nhờ mô hình quản lý rủi ro tập trung và nâng cao tỷ lệ bao phủ nợ xấu lên tới 377% vào Quý I/2021. Đối với BIDV, ngân hàng này thực hiện chuyển đổi sang mô hình cấp tín dụng tập trung chuẩn Basel II, phân tách độc lập giữa bộ phận quan hệ khách hàng và thẩm định, kết hợp xây dựng hệ thống kiểm tra kiểm soát nội bộ 3 vòng độc lập từ chi nhánh đến hội

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Tổng quan lý luận về nợ xấu và các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu Chương 2. Thực trạng nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu 6 Chương 3: Đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu Chương 4: Đề xuất giải pháp nhằm hạn chế nợ xấu tại NHTMCP Á Châu. TỔNG QUAN LÝ LUẬN VỀ NỢ XẤU VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU 1.1 Cơ sở lý luận về nợ xấu 1.

Khái niệm nợ xấu và phân loại nợ xấu 1.1 Khái niệm nợ xấu: Hiện nay chưa có sự thống nhất về khái niệm nợ xấu, sự khác biệt giữa các quốc gia và các định chế tài chính quốc tế chủ yếu liên quan đến cách phân loại nợ xấu. Theo Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) Trong Hướng dẫn tính toán các chỉ số lành mạnh tài chính tại các quốc gia (IFRS)2, IMF cho rằng “một khoản nợ trước được coi là nợ xấu khi quá hạn trả lãi và/ hoặc gốc trên 90 ngày; hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thỏa thuận; hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ”. Như vậy có thể hiểu nợ xấu được xác định dựa trên hai yếu tố: quá hạn trả nợ trên 90 ngày; khả năng trả nợ bị nghi ngờ. Một số quốc gia trên thế giới áp dụng định nghĩa này ví dụ như Trung Quốc.

Theo Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCS) Trong thỏa thuận Basel lần thứ 3 (Basel III), BCBS không đưa ra thời gian quá hạn cho những khoản nợ được coi là “xấu”, tuy nhiên trong các hướng dẫn về thông lệ chung tại nhiều quốc gia về quản lý RRTD, BCBS quy định, “những khoản nợ đã quá hạn mà ngân hàng cảm thấy người vay không có khả năng trả nợ đầy đủ khi ngân hàng chưa cố gắng thực hiện hành động gì để cố gắng thu hồi”. Theo chuẩn mực Kế toán quốc tế (IAS 39) Chuẩn mực kế toán quốc tế về nợ xấu trong IAS 39, chú trọng đến khả năng hoàn trả của khách hàng bất luận là khoản vay chưa tới ngày quá hạn. Phương pháp được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng là phương pháp phân tích 8 dòng tiền tương lai chiết khấu hoặc phương pháp xếp hạng khoản vay của khách hàng. Tại Việt Nam, được xác định là các khoản nợ thuộc nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (Nợ nghi ngờ), nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) theo văn bản hợp nhất 01/VBHN-NHNN có nội dung “Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài”.

Như vậy, từ các định nghĩa trên, có thể rút ra được, một khoản nợ xấu sẽ xuất hiện 1 trong 2 dấu hiệu sau: Quá hạn trả nợ gốc hoặc khi khách hàng không có khả năng trả nợ cho TCTD hoặc ngân hàng. Phân loại nợ Phân loại nợ có thể hiểu là quá trình các ngân hàng xem xét các danh mục cho vay và đưa khoản vay vào các nhóm khác nhau dựa trên rủi ro và điểm tương đồng của khoản vay.