Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu tài chính ngân hàng các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần tại việt, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Trần Gia Bảo
• Người hướng dẫn: TS. Phan Ngọc Minh
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Nợ Xấu Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI
• 1.7. BỐ CỤC CỦA LUẬN VĂN
• 1.8. TÓM TẮT CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về nợ xấu
• 2.1.1. Phân loại nợ xấu
• 2.2. Các lý thuyết liên quan
• 2.2.1. Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information)
• 2.2.2. Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business Cycle Theory)
• 2.3. Những chỉ tiêu đo lường
• 2.3.1. Tỷ lệ nợ quá hạn
• 2.3.2. Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu
• 2.4. Các nhân tố ảnh hưởng nợ xấu tại các NHTM
• 2.4.1. Các nhân tố vi mô
• 2.4.1.1. Quy mô ngân hàng
• 2.4.1.2. Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước
• 2.4.1.3. Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
• 2.4.1.4. Tốc độ tăng trưởng tín dụng
• 2.4.1.5. Tỷ lệ dự phòng tín dụng
• 2.4.2. Nhân tố vĩ mô
• 2.4.2.1. Tỷ lệ lạm phát
• 2.4.2.2. Tăng trưởng GDP
• 2.5. Nghiên cứu nước ngoài
• 2.6. Nghiên cứu trong nước
• 2.7. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
• 3.1.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.1.2. Phương pháp đo lường các biến
• 3.1.3. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.2. Phương Pháp nghiên cứu
• 3.2.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2.2. Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
• 3.2.3. Phương pháp xử lý số liệu
• 3.3. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê mô tả
• 4.2. Kết quả nghiên cứu
• 4.2.1. Phân tích tương quan
• 4.2.2. Kết quả kiểm định cho các mô hình hồi quy
• 4.2.2.1. Kiểm định lựa chọn mô hình
• 4.2.2.2. Kiểm định khuyết tật của mô hình REM
• 4.2.2.3. Khắc phục khuyết tật của mô hình REM
• 4.3. Kiểm định giả thuyết thống kê và thảo luận kết quả nghiên cứu
• 4.3.1. Kiểm định giả thuyết thống kê
• 4.3.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 4.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. KẾT LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5.2. CÁC KHUYẾN NGHỊ DÀNH CHO CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
• 5.3. HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU VÀ HƯỚNG MỞ RỘNG
• 5.3.1. Hạn chế của nghiên cứu
• 5.3.2. Hướng nghiên cứu mở rộng
• 5.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về nợ xấu

Nợ xấu, hay còn gọi là nợ xấu, là một trong những vấn đề nghiêm trọng đối với hệ thống ngân hàng thương mại, đặc biệt là tại các ngân hàng thương mại cổ phần. Theo định nghĩa từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, nợ xấu được phân loại thành ba nhóm chính: nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ có khả năng mất vốn. Việc phân tích và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu là cần thiết nhằm tìm ra giải pháp khắc phục hiệu quả. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng các yếu tố như tình hình kinh tế vĩ mô, chính sách tín dụng, và khả năng quản lý rủi ro của ngân hàng có tác động mạnh mẽ đến tỷ lệ nợ xấu. Đặc biệt, trong bối cảnh dịch Covid-19, tỷ lệ nợ xấu đã có xu hướng gia tăng, gây áp lực lớn lên các ngân hàng thương mại.

1.1. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu nợ xấu

Nghiên cứu về nợ xấu không chỉ giúp các ngân hàng thương mại nhận diện và quản lý rủi ro hiệu quả mà còn góp phần ổn định hệ thống tài chính quốc gia. Nợ xấu là một chỉ số quan trọng phản ánh sức khỏe tài chính của ngân hàng và khả năng phục hồi của nền kinh tế. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam đang có xu hướng tăng, điều này cảnh báo về những rủi ro tiềm ẩn trong hoạt động tín dụng. Việc hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu sẽ giúp các ngân hàng xây dựng các chính sách tín dụng hợp lý và hiệu quả hơn.

II. Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu

Nghiên cứu đã xác định nhiều nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Các yếu tố này được chia thành hai nhóm chính: nhân tố vĩ mô và nhân tố vi mô. Nhân tố vĩ mô bao gồm tình hình kinh tế, tỷ lệ lạm phát, và chính sách tín dụng của nhà nước. Trong khi đó, nhân tố vi mô liên quan đến quy mô ngân hàng, khả năng quản lý rủi ro và chất lượng tín dụng. Tình hình kinh tế vĩ mô có tác động trực tiếp đến khả năng trả nợ của khách hàng vay. Khi nền kinh tế phát triển, tỷ lệ nợ xấu thường giảm, ngược lại, trong thời kỳ suy thoái, tỷ lệ này có xu hướng tăng cao. Ngoài ra, các ngân hàng có tỷ lệ trích lập dự phòng cao thường có nợ xấu thấp hơn, cho thấy sự chuẩn bị tốt cho các rủi ro tiềm ẩn.

2.1. Nhân tố vĩ mô

Các yếu tố vĩ mô như tình hình kinh tế, tỷ lệ lạm phát, và chính sách tín dụng có ảnh hưởng lớn đến nợ xấu. Nghiên cứu cho thấy rằng khi GDP tăng trưởng, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng giảm. Ngược lại, tỷ lệ lạm phát cao sẽ làm tăng chi phí sản xuất và ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Điều này dẫn đến việc phát sinh nợ xấu nhiều hơn. Chính sách tín dụng của nhà nước cũng đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát nợ xấu. Khi chính sách tín dụng được nới lỏng, việc cho vay trở nên dễ dàng hơn, nhưng đồng thời cũng tăng nguy cơ phát sinh nợ xấu.

2.2. Nhân tố vi mô

Nhân tố vi mô bao gồm các chỉ tiêu như quy mô ngân hàng, tỷ lệ trích lập dự phòng, và chất lượng tín dụng. Các ngân hàng có quy mô lớn thường có khả năng phân tán rủi ro tốt hơn và quản lý nợ xấu hiệu quả hơn. Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro càng cao cho thấy ngân hàng đã chuẩn bị tốt hơn cho các khoản nợ có khả năng không thu hồi. Chất lượng tín dụng, được đánh giá qua các chỉ số như tỷ lệ nợ quá hạn, cũng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu. Các ngân hàng cần phải thường xuyên theo dõi và đánh giá các chỉ tiêu này để có thể đưa ra các biện pháp kịp thời nhằm giảm thiểu nợ xấu.

III. Phân tích tác động của các nhân tố

Phân tích hồi quy cho thấy có sự liên hệ chặt chẽ giữa các nhân tố ảnh hưởng và tỷ lệ nợ xấu. Các kết quả từ mô hình hồi quy đồng tích hợp cho thấy rằng các biến vĩ mô như GDP, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ trích lập dự phòng có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần. Cụ thể, khi GDP tăng, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng giảm, điều này cho thấy sự phục hồi của nền kinh tế sẽ giúp cải thiện khả năng trả nợ của khách hàng. Ngược lại, tỷ lệ lạm phát tăng cao sẽ dẫn đến tăng chi phí sản xuất, làm giảm khả năng thanh toán của doanh nghiệp và từ đó gia tăng nợ xấu. Kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc theo dõi các chỉ số vĩ mô trong quản lý rủi ro tín dụng.

3.1. Kết quả hồi quy

Mô hình hồi quy cho thấy rằng các yếu tố như tỷ lệ trích lập dự phòng, quy mô ngân hàng, và tình hình kinh tế có tác động rõ rệt đến tỷ lệ nợ xấu. Cụ thể, tỷ lệ trích lập dự phòng càng cao, tỷ lệ nợ xấu càng thấp. Điều này cho thấy rằng các ngân hàng có sự chuẩn bị tốt cho các rủi ro tín dụng sẽ ít bị ảnh hưởng bởi nợ xấu. Ngoài ra, quy mô ngân hàng cũng đóng vai trò quan trọng, các ngân hàng lớn có khả năng quản lý rủi ro tốt hơn và thường có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn. Kết quả này cho thấy rằng việc củng cố các chính sách quản lý rủi ro và dự phòng rủi ro là cần thiết để giảm thiểu nợ xấu.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Nợ xấu luôn được xem là chỉ báo trọng yếu phản ánh mức độ an toàn và ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia. Theo số liệu thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tỷ lệ nợ xấu nội bảng của hệ thống ngân hàng thương mại trong giai đoạn gần đây duy trì xu hướng biến động phức tạp: từ mức 1,64% năm 2019 và 1,57% năm 2020, chỉ số này đã tăng lên 1,88% vào năm 2021, chạm mốc 2,0% vào cuối năm 2022 và đạt đỉnh 2,24% vào quý 3 năm 2023 trước khi hạ nhẹ về 2,20% vào quý 4 năm 2023. Đáng chú ý, tại nhiều ngân hàng thương mại cổ phần, tỷ lệ nợ xấu thực tế đã có thời điểm vượt ngưỡng an toàn 3%.

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm của luận văn là nhận diện, lượng hóa và đánh giá mức độ ảnh hưởng của cả nhân tố kinh tế vĩ mô lẫn các yếu tố vi mô đặc thù thuộc nội tại ngân hàng đến tỷ lệ nợ xấu. Mục tiêu cụ thể là xác định chiều hướng tác động của từng biến số, từ đó xây dựng hệ thống giải pháp toàn diện giúp các ngân hàng thương mại kiểm soát rủi ro tín dụng hiệu quả. Phạm vi không gian nghiên cứu bao quát 23 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam, trải dài trong chuỗi thời gian 13 năm từ năm 2011 đến năm 2023. Đây là giai đoạn mang tính lịch sử khi nền kinh tế trải qua nhiều biến cố lớn như chu kỳ tái cơ cấu ngân hàng sau năm 2011, khủng hoảng đứt gãy chuỗi cung ứng do đại dịch COVID-19 (2020 - 2021) và giai đoạn phục hồi hậu đại dịch (2022 - 2023). Luận văn mang ý nghĩa thực tiễn sâu sắc, cung cấp cơ sở dữ liệu định lượng tin cậy giúp các nhà quản trị ngân hàng giữ vững tỷ lệ nợ xấu dưới ngưỡng 2% và nâng cao năng lực cạnh tranh lành mạnh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn xây dựng nền tảng phân tích dựa trên sự kết hợp chặt chẽ giữa các lý thuyết kinh tế học kinh điển và mô hình thực nghiệm tài chính hiện đại. Trọng tâm gồm hai lý thuyết nền tảng:

• Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information): Được khởi xướng bởi George Akerlof (1970), lý thuyết chỉ ra rằng sự chênh lệch thông tin giữa người đi vay và ngân hàng tạo ra hai hệ quả tiêu cực là lựa chọn đối nghịch (Adverse Selection) và rủi ro đạo đức (Moral Hazard). Khi ngân hàng thiếu thông tin thẩm định chính xác hoặc nới lỏng quy trình kiểm soát, nguồn vốn dễ bị phân bổ cho các dự án tiềm ẩn rủi ro cao, dẫn đến nợ xấu gia tăng.
• Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business Cycle Theory): Lý thuyết giải thích sự vận động của các biến số vĩ mô theo các pha suy thoái, phục hồi và hưng thịnh. Khi nền kinh tế tăng trưởng chậm hoặc suy thoái, doanh thu của khách hàng sụt giảm làm suy giảm trực tiếp năng lực hoàn trả nợ gốc và lãi vay.

Khái niệm nợ xấu trong nghiên cứu được chuẩn hóa theo khoản 8 Điều 3 và Điều 10 Thông tư 11/2021/TT-NHNN, bao gồm nợ nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn - quá hạn từ 91 đến 180 ngày), nhóm 4 (nợ nghi ngờ - quá hạn từ 181 đến 360 ngày) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn - quá hạn trên 360 ngày). Bên cạnh đó, các khái niệm then chốt khác gồm hệ số an toàn vốn (CAR) theo chuẩn Thông tư 41/2016/TT-NHNN với mức tối thiểu 8%, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR với tỷ lệ trích lập chung 0,75%) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Kế thừa mô hình nghiên cứu của Amit Ghosh (2015), tác giả đã bổ sung thêm hai biến số mang tính đột phá là hệ số an toàn vốn (CAR) và biến giả cú sốc đại dịch COVID-19.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp phân tích định tính và mô hình kinh tế lượng định lượng trên bộ dữ liệu bảng (panel data) cân bằng. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 23 ngân hàng thương mại cổ phần đại diện cho phần lớn thị phần tín dụng tại Việt Nam (bao gồm ACB, BIDV, VietinBank, MBBank, Sacombank, Techcombank, VPBank, v.v.). Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu có chủ đích dựa trên tiêu chí: các ngân hàng công bố báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất liên tục, minh bạch trong suốt giai đoạn 2011 - 2023 (tạo ra 299 quan sát năm), đồng thời kết hợp chuỗi dữ liệu kinh tế vĩ mô thu thập từ Tổng cục Thống kê và Ngân hàng Nhà nước.

Quy trình phân tích dữ liệu được thực hiện trên phần mềm Stata 14 qua 7 bước chuẩn mực. Ban đầu, tác giả thực hiện ước lượng mô hình thông qua ba phương pháp truyền thống: Hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM). Tiếp theo, kiểm định F-test, Breusch-Pagan Lagrange Multiplier và kiểm định Hausman được thực hiện để lựa chọn mô hình tối ưu. Nhận diện các khuyết tật phổ biến của dữ liệu bảng như phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) và tự tương quan (Autocorrelation), nghiên cứu đã áp dụng phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS). Lý do lựa chọn FGLS là nhằm triệt tiêu hoàn toàn các sai số chuẩn bị chệch, đảm bảo các hệ số hồi quy thu được đạt tính chất ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất (BLUE).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Mô hình hồi quy FGLS trên 299 quan sát đã kiểm định thành công các giả thuyết nghiên cứu với độ tin cậy thống kê cao (mức ý nghĩa 1% và 5%), đem lại các phát hiện cốt lõi:

• Tác động của tăng trưởng kinh tế (GDP): Tốc độ tăng trưởng GDP có mối quan hệ nghịch chiều có ý nghĩa thống kê rất mạnh với tỷ lệ nợ xấu. Khi nền kinh tế tăng trưởng thêm 1%, tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại giảm tương ứng khoảng 0,15% - 0,25%, nhờ doanh nghiệp gia tăng dòng tiền và cải thiện thanh khoản.
• Tác động của lạm phát (INF) và cú sốc dịch bệnh (COVID): Lạm phát tác động cùng chiều rõ rệt đến nợ xấu. Lạm phát gia tăng kéo theo chi phí đầu vào và lãi suất vay tăng, đẩy tỷ lệ nợ xấu tăng thêm khoảng 0,08% cho mỗi điểm phần trăm lạm phát. Biến giả COVID-19 mang dấu dương có ý nghĩa, phản ánh đứt gãy kinh tế làm nợ xấu giai đoạn 2020 - 2021 tăng cao hơn hẳn so với mức bình quân giai đoạn 2011 - 2019.
• Tác động của hiệu quả hoạt động (ROE) và tỷ lệ an toàn vốn (CAR): Chỉ số ROE và hệ số CAR đều có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Các ngân hàng có ROE cao và tỷ lệ an toàn vốn CAR vượt trên 10% ghi nhận tỷ lệ nợ xấu thấp hơn từ 15% đến 30% so với nhóm ngân hàng có bộ đệm vốn mỏng.
• Tác động của quy mô (SIZE), tăng trưởng tín dụng (GROW) và trích lập dự phòng (LLR): Quy mô tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng và tỷ lệ trích lập dự phòng đều có tương quan dương với nợ xấu. Các ngân hàng tăng trưởng tín dụng nóng trên 20%/năm thường ghi nhận sự gia tăng nợ xấu trong 1 đến 2 năm sau đó.

+---------------------------------------------------------------------------------+
|               TỔNG HỢP TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN NỢ XẤU (NPL)                |
+----------------------+--------------------+-----------------+-------------------+
| Tên biến             | Ký hiệu biến       | Chiều tác động  | Ý nghĩa thống kê  |
+----------------------+--------------------+-----------------+-------------------+
| Tăng trưởng kinh tế  | GDP                | Ngược chiều (-) | 1% (Rất mạnh)     |
| Tỷ suất sinh lời     | ROE                | Ngược chiều (-) | 1% (Rất mạnh)     |
| Chỉ số an toàn vốn   | CAR                | Ngược chiều (-) | 5% (Mạnh)         |
| Tỷ lệ lạm phát       | INF                | Cùng chiều (+)  | 1% (Rất mạnh)     |
| Tăng trưởng tín dụng | GROW               | Cùng chiều (+)  | 5% (Mạnh)         |
| Quy mô ngân hàng     | SIZE               | Cùng chiều (+)  | 5% (Mạnh)         |
| Tỷ lệ dự phòng       | LLR                | Cùng chiều (+)  | 1% (Rất mạnh)     |
| Biến giả đại dịch    | COVID              | Cùng chiều (+)  | 1% (Rất mạnh)     |
+----------------------+--------------------+-----------------+-------------------+

Thảo luận kết quả

Kết quả thực nghiệm của luận văn hoàn toàn tương thích với các nghiên cứu quốc tế của Kevin Greenidge & Tiffany Grosvenor (2010), Bruna Skarica (2013) và nghiên cứu tại Việt Nam của Nguyễn Thị Ánh Hoa (2021). Chiều tác động nghịch của GDP minh chứng rằng sự thịnh vượng của nền kinh tế là chiếc khiên bảo vệ chất lượng tài sản ngân hàng tốt nhất. Ngược lại, khi lạm phát leo thang, Ngân hàng Nhà nước buộc phải thắt chặt tiền tệ, lãi suất thực tăng khiến gánh nặng tài chính của bên đi vay nặng thêm, làm suy giảm trực tiếp khả năng thanh toán.

Xét về các yếu tố nội tại, mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô ngân hàng (SIZE) và nợ xấu ủng hộ mạnh mẽ cho giả thuyết "quá lớn để sụp đổ" (Too Big to Fail). Các ngân hàng thương mại quy mô lớn thường có xu hướng gia tăng khẩu vị rủi ro, đẩy mạnh các gói cấp tín dụng lớn vào bất động sản và các ngành có tính chu kỳ cao nhằm duy trì thị phần. Việc tăng trưởng tín dụng nhanh nhưng thiếu sự sàng lọc kỹ lưỡng đã tích tụ rủi ro tiềm ẩn. Hơn nữa, hệ số tương quan dương giữa tỷ lệ trích lập dự phòng (LLR) và nợ xấu cho thấy trích lập dự phòng tại Việt Nam chủ yếu mang tính chất "phản ứng sau sự việc" thay vì mang tính dự báo đón đầu chu kỳ. Khi nợ nhóm 3 đến nhóm 5 tăng vọt, chi phí trích lập dự phòng mới tăng theo tương ứng, làm giảm lợi nhuận giữ lại và xói mòn nguồn vốn tự có của ngân hàng.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả định lượng thu được từ mô hình FGLS, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược khả thi nhằm nâng cao chất lượng tín dụng và kiểm soát tỷ lệ nợ xấu:

• Tái cấu trúc quy trình thẩm định và kiểm soát danh mục tín dụng: Hội đồng Quản trị và Ban Điều hành các NHTMCP cần trực tiếp chỉ đạo ứng dụng công nghệ chấm điểm tín dụng tự động (Credit Scoring) dựa trên dữ liệu lớn (Big Data). Mục tiêu hành động là giảm tỷ lệ nợ xấu nội bảng xuống dưới 1,8% trong lộ trình từ năm 2024 đến năm 2026, loại bỏ triệt để tình trạng thông tin bất cân xứng và kiểm soát chặt các khoản vay đối với các lĩnh vực có hệ số rủi ro cao.
• Nâng cao năng lực tài chính và củng cố hệ số an toàn vốn (CAR): Khối Quản trị Tài chính và Kế hoạch tại các ngân hàng cần đẩy mạnh phát hành trái phiếu cấp 2 và tăng vốn điều lệ từ nguồn lợi nhuận giữ lại. Mục tiêu cụ thể là duy trì hệ số CAR đạt tối thiểu từ 10% đến 11,5% (vượt xa chuẩn tối thiểu 8% của Basel II), hoàn thành định kỳ đánh giá sức chịu đựng vốn (Stress Testing) vào mỗi quý từ năm 2024.
• Kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng theo hướng an toàn, bền vững: Ban Điều hành các ngân hàng cần phối hợp với Ngân hàng Nhà nước trong việc điều tiết room tín dụng. Tốc độ tăng trưởng dư nợ mục tiêu nên duy trì ở mức hợp lý từ 12% đến 14%/năm, tránh tăng trưởng nóng cục bộ. Lộ trình thực hiện cần được giám sát nghiêm ngặt theo từng quý và rà soát thường niên.
• Hoàn thiện chính sách vĩ mô và khung khổ xử lý nợ xấu: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cùng các cơ quan tư pháp cần nhanh chóng thể chế hóa các quy định của Nghị quyết 42/2017/QH14 thành Luật chuyên ngành để đẩy nhanh quá trình xử lý tài sản bảo đảm. Đồng thời, NHNN cần điều hành linh hoạt các công cụ lãi suất và cung tiền nhằm giữ lạm phát dưới 4,0%, tạo điều kiện cho doanh nghiệp duy trì dòng tiền trả nợ đều đặn.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn là tài liệu tham khảo khoa học và ứng dụng thực tiễn giá trị cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

• Ban Lãnh đạo và Chuyên viên Quản trị Rủi ro tại các NHTMCP: Cung cấp mô hình định lượng giúp các ngân hàng nhận diện sớm các chỉ số cảnh báo rủi ro vĩ mô, từ đó chủ động cơ cấu lại danh mục tài sản sinh lời và tối ưu hóa mức trích lập dự phòng định kỳ.
• Cơ quan Quản lý Nhà nước và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: Cung cấp cơ sở lý luận và bằng chứng thực nghiệm để hoạch định chính sách tiền tệ, thiết lập hạn mức tín dụng phù hợp cho từng nhóm ngân hàng theo quy mô tài sản và hệ số an toàn vốn CAR.
• Giảng viên, Nghiên cứu sinh và Học viên Cao học ngành Tài chính - Ngân hàng: Đóng vai trò là tài liệu tham khảo học thuật chuyên sâu về phương pháp nghiên cứu dữ liệu bảng nâng cao (Pooled OLS, FEM, REM, FGLS) xử lý khuyết tật mô hình kinh tế lượng trên phần mềm Stata 14.
• Chuyên viên Phân tích Đầu tư và Định chế Tài chính: Giúp các quỹ đầu tư và chuyên viên phân tích cổ phiếu ngành ngân hàng đánh giá chuẩn xác sức khỏe tài chính, chất lượng tài sản và triển vọng lợi nhuận (ROE) của từng ngân hàng niêm yết.

Câu hỏi thường gặp

• Tại sao nợ xấu nội bảng chỉ tính từ nhóm 3 đến nhóm 5 theo quy định của Ngân hàng Nhà nước? Theo quy định tại Điều 10 Thông tư 11/2021/TT-NHNN, nợ nhóm 1 (nợ đủ tiêu chuẩn) và nợ nhóm 2 (nợ cần chú ý - quá hạn dưới 90 ngày) được đánh giá là vẫn có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi. Chỉ khi khoản vay quá hạn từ 91 ngày trở lên (thuộc nhóm 3, 4, 5), khả năng tổn thất vốn mới xuất hiện rõ rệt và ngân hàng buộc phải phân loại vào nợ xấu nội bảng để trích lập dự phòng cụ thể từ 20% đến 100%.

• Tăng trưởng GDP tác động đến tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng như thế nào? Nghiên cứu chứng minh GDP có mối quan hệ nghịch chiều mạnh mẽ với nợ xấu. Khi GDP tăng trưởng cao, hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp mở rộng, việc làm và thu nhập của người dân tăng lên, tạo ra dòng tiền dồi dào giúp bên đi vay hoàn thành nghĩa vụ trả nợ đúng hạn, làm giảm tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại.

• Vì sao các ngân hàng thương mại có quy mô lớn lại ghi nhận tỷ lệ nợ xấu có xu hướng gia tăng? Theo giả thuyết "quá lớn để sụp đổ", các ngân hàng có quy mô tổng tài sản lớn thường có xu hướng nới lỏng tiêu chuẩn tín dụng để giải ngân nhanh nguồn vốn khổng lồ nhằm duy trì thị phần và lợi nhuận. Sự mở rộng danh mục cho vay quá mức vào các lĩnh vực rủi ro cao khiến việc kiểm soát dòng tiền sau cho vay gặp khó khăn, dẫn đến tích tụ nợ xấu.

• Ưu điểm vượt trội của phương pháp hồi quy FGLS so với phương pháp OLS truyền thống là gì? Phương pháp Pooled OLS thường vi phạm các giả định cổ điển khi xử lý dữ liệu bảng 23 ngân hàng trong 13 năm, đặc biệt là hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan chuỗi. Phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) sử dụng ma trận trọng số để chuẩn hóa sai số, triệt tiêu hoàn toàn các khuyết tật này và mang lại các ước lượng thống kê không chệch, chuẩn xác.

• Đại dịch COVID-19 đã để lại tác động cụ thể ra sao đến chất lượng tài sản ngân hàng? Đại dịch COVID-19 đã làm đứt gãy chuỗi cung ứng toàn cầu, khiến hàng loạt doanh nghiệp thuộc các ngành du lịch, bán lẻ, vận tải tê liệt dòng tiền. Hệ quả là tỷ lệ nợ xấu nội bảng tăng từ mức đáy 1,57% năm 2020 lên 2,24% vào quý 3 năm 2023, đồng thời làm phát sinh khối lượng lớn nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ tiềm ẩn rủi ro chuyển nhóm nợ.

Kết luận

• Hệ thống hóa toàn diện các yếu tố tác động: Luận văn đã xác định rõ ràng tác động đa chiều của 8 biến số kinh tế vĩ mô và vi mô đến nợ xấu tại 23 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011 - 2023.
• Chứng minh vai trò của các biến số nghịch chiều: Tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ suất sinh lời (ROE) và hệ số an toàn vốn (CAR) là ba nhân tố then chốt giúp kiềm chế và kéo giảm nợ xấu bền vững.
• Lượng hóa rủi ro từ các biến số cùng chiều: Lạm phát (INF), tốc độ tăng trưởng tín dụng quá nóng (GROW), quy mô tài sản (SIZE) và cú sốc đại dịch (COVID) là các nguyên nhân trực tiếp làm nợ xấu bùng phát.
• Đóng góp về mặt phương pháp luận: Ứng dụng thành công mô hình FGLS trên Stata 14 để khắc phục triệt để các khuyết tật của dữ liệu bảng, nâng cao độ tin cậy khoa học của các kết quả ước lượng.
• Kế hoạch hành động giai đoạn 2024 - 2026: Các ngân hàng thương mại cần nhanh chóng số hóa quy trình quản trị rủi ro tín dụng, duy trì hệ số CAR trên 10% và giữ tỷ lệ nợ xấu dưới 2,0%.

Quý độc giả, các nhà nghiên cứu và nhà quản trị ngân hàng quan tâm đến mô hình phân tích chi tiết hãy tiếp tục khai thác các phát hiện thực nghiệm của công trình để tối ưu hóa chiến lược quản trị rủi ro tín dụng trong kỷ nguyên số.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 Trong chương này, bài nghiên cứu đã giới thiệu tổng quát về các vấn đề nghiên cứu như lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu. Bên cạnh đó tác giả xác định các đối tượng, phạm vi nghiên cứu và đưa ra được phương pháp nghiên cứu tổng quát. Sau đó tác giả đã đưa ra bố cục kết cấu của luận văn để làm cơ sở nghiên cứu để hoàn thành các chương tiếp theo. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 2.1 Cơ sở lý thuyết về nợ xấu 2.

Nợ xấu Có rất nhiều các quan điểm và định nghĩa khác nhau về nợ xấu nó tùy thuộc vào góc nhìn, hướng tiếp cận và từng nền kinh tế khác nhau trên thế giới như theo tiêu chuẩn của Ngân hàng Negara ở Malaysia thì khoản vay được xem là nợ xấu khi khoản vay hoạt động không hiệu quả, người vay không đủ khả năng chi trả và vỡ nợ trong sáu tháng kể từ ngày nợ xấu đầu tiên (Amanda, 2019) hoặc các khoản nợ cho vay không thể trả được mà ngân hàng không thể thu hồi (Ernst & Young, 2004). Nợ xấu cũng có thể được định nghĩa như các khoản vay đã quá hạn trả gốc và lãi từ 90 ngày trở lên (Rose, 2009; Miskin, 2010). Tổng quan cho thấy các khái niệm về nợ xấu khác nhau và không đồng nhất ở các nền kinh tế khác nhau. Dưới đây là một số khái niệm về nợ xấu được phổ biến hơn: Theo nhóm chuyên gia tư vấn của Liên hợp quốc AEG (2014) nợ xấu được định nghĩa như sau:”Về cơ bản một khoản nợ sẽ được xem là nợ xấu khi đã quá kì hạn trả gốc và/hoặc lãi khoản vay vượt trên 90 ngày; hoặc các khoản lãi suất chưa được trả đã vượt quá 90 ngày và được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thoả thuận; Ngoài ra, các khoản phải thanh toán đã phải thanh toán dưới 90 ngày nhưng có những lý do để suy xét rằng các khoản thanh toán sẽ được thực hiện đầy đủ cũng được xem là nợ xấu”.

Theo Quỹ tiền tệ Quốc tế (IMF) nợ xấu là: “Một khoản tín dụng được coi là không có phát sinh lợi nhuận (nợ xấu) khi đã quá hạn kì hạn thanh toán gốc hoặc lãi khoản vay từ 90 ngày trở lên, khi các khoản lãi đã quá hạn 90 ngày hoặc hơn đã được vốn hóa, cơ cấu lại thời gian trả nợ, hoặc trì hoãn theo thỏa thuận, khi các khoản thanh 8 toán đến hạn dưới 90 ngày nhưng có thể nhận thấy rằng những dấu hiệu rõ ràng về việc người vay sẽ không thể hoàn trả được đầy đủ khoản nợ (người vay phá sản)”. Định nghĩa của Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS) không đưa ra thời gian quá hạn cụ thể cho một khoản vay bị coi là nợ xấu tùy thuộc vào từng quốc gia mà chỉ cho rằng “khoản nợ đã quá hạn và ngân hàng thấy người vay không có khả năng trả nợ đầy đủ khi ngân hàng chưa thực hiện hành động gì để cố gắng thu hồi”. Dựa vào khái niệm nợ xấu của BCBS thì Ngân hàng trung ương Châu Âu (ECB) cho rằng: “Một khoản nợ được coi là nợ xấu khi quá hạn trả lãi và gốc trên 90 ngày, phù hợp với định nghĩa của Basel II về tổn thất hoặc khi có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ”. Tại Việt Nam, nợ xấu được định nghĩa theo khoản 8 Điều 3 Thông tư 11/2021/TT-NHNN như sau: “Nợ xấu (NPL) là nợ xấu nội bảng, gồm nợ thuộc các nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) quy định tại Điều 10 Thông tư 11/2021/TT-NHNN.

Qua những định nghĩa trên, có thể khái quát về định nghĩa nợ xấu là các khoản nợ mà khách hàng không trả cả gốc và lãi đúng hạn từ 90 ngày trở lên hoặc không trả nợ như đã cam kết dẫn đến thiệt hại cho ngân hàng. Phân loại nợ xấu Theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN quy định tại điều 10 của NHNN Việt Nam, nợ được chia thành 5 nhóm theo chất lượng như sau: “Nhóm 1 - Nợ đủ tiêu chuẩn. Các khoản nợ trong hạn và được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn. Các khoản nợ không bị quá hạn và dưới 10 ngày và được thẩm định là có khả năng thu hồi đẩy đủ nợ gốc và lãi đã bị quá hạn và thu hồi đầy đủ nợ gốc và lãi còn lại đúng thời hạn.” Tất cả các khoản tín dụng được ngân hàng chấp nhận cho vay phải có đủ tiêu chuẩn để xếp vào nhóm nợ đủ tiêu chuẩn.

Bao gồm các khoản cấp tín dụng có gốc và 9 lãi vẫn còn trong thời hạn. Đồng thời, không có bất kì khó khăn nào trong nghĩa vụ thanh toán nợ và được đánh giá có thể hoàn thành nghĩa trả nợ đầy đủ theo thỏa thuận trước đó. “Nhóm 2 - Nợ cần chú ý bao gồm: Các khoản nợ vay quá hạn đến 90 ngày, khoản nợ được điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu còn trong hạn” Là các khoản vay trong trạng thái có nguy cơ không thể thanh toán đầy đủ nợ vay kịp trong thời hạn cho vay, nguồn trả trả nợ của khách hàng bị giảm sút dấu hiệu này được phát hiện trong quá trình giám sát khoản vay. Tuy chưa nghiêm trọng và rơi vào nhóm nợ xấu nhưng khi các khoản vay đã chuyển từ nhóm 1 xuống nhóm 2 cho thấy năng lực tài chính của khách hàng đang ở tình trạng đang xấu đi, do vậy NH cần quan tâm và có biện pháp kịp thời để hổ trợ khách hàng.

“Nhóm 3 - Nợ dưới tiêu chuẩn bao gồm: Khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày, khoản nợ gia hạn nợ lần đầu còn trong hạn, khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo thỏa thuận, khoản nợ chưa thu hồi được trong thời gian dưới 30 ngày kể từ ngày có quyết định thu hồi.” Là khoản vay có khả năng sẽ chịu tổn thất một phần gốc và lãi, gốc và/hoặc lãi khoản vay đã quá hạn trên 90 ngày, hoặc giá trị tài sản đảm bảo của khoản nợ đó bị giảm đáng kể dẫn đến mất mát nếu không có biện pháp xử lý kịp thời. “Nhóm 4 - Nợ nghi ngờ bao gồm: Khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày, khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn đến 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu, khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai còn trong hạn, khoản nợ chưa thu hồi được trong thời gian từ 30 ngày đến 60 ngày kể từ ngày có quyết định thu hồi.” Là khoản nợ có khả năng tổn thất cao được xem xét xác định là không thể thu hồi được gốc và/hoặc lãi đã quá hạn trên 180 ngày. 10 “Nhóm 5 - Nợ không có khả năng thu hồi bao gồm: Khoản nợ quá hạn trên 360 ngày, Khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 91 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu, khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai, khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, khoản nợ chưa thu hồi được trong thời gian trên 60 ngày kể từ ngày có quyết định thu hồi.” Các khoản nợ được cho là mất vốn khi gốc và/hoặc lãi đã quá hạn trên 1 năm. Tổng hợp lại các khoản nợ xấu sẽ bao gồm các khoản nợ nằm trong nhóm 3 đến nhóm 5.2 Các lý thuyết liên quan 2.

Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information) G. Akerlof (1970) lần đầu tiên giới thiệu về lý thuyết thông tin bất cân xứng. Theo ông, khi trong giao dịch đối tượng có lượng thông tin ít hơn đối tác hoặc thông tin không có độ chính xác cao sẽ dẫn đến hiện tượng thông tin bất cân xứng. Điều này làm cho đối tượng có ít thông tin đưa ra quyết định không chính xác khi thực hiện giao dịch, đồng thời đối tượng có nhiều thông tin sẽ có những hành vi gây bất lợi cho đối tượng còn lại khi thực hiện các giao dịch.

Bất cân xứng thông tin sẽ dẫn đến hai hệ quả phổ biến: - Rủi ro ngược hay còn gọi là lựa chọn đối nghịch: Bất cân xứng thông tin càng lớn nguy cơ lựa chọn đối nghịch càng cao. Trên thị trường tín dụng, chọn lựa đối nghịch xảy ra khi người đi vay có rủi ro cao không trả được nợ nhưng lại tích cực đi vay nhất và có nhiều khả năng được người cho vay lựa chọn nhất. - Rủi ro đạo đức: Có sự xuất hiện những hoạt động không tích cực (thiếu đạo đức); Các hoạt động trên làm tăng xác suất xảy ra hậu quả xấu. Khi cho vay trên thị trường tín dụng, người đi vay lại nảy sinh ý định sử dụng vốn sang mục đích khác với thỏa thuận ban đầu làm cho món vay ít có khả năng hoàn trả hơn.

Ngân hàng có thể 11 khó quan sát được sự không trung thực hay những hành vi thiếu sự đúng đắn khiến ngân hàng dễ rơi vào tình trạng cho vay các khách hàng xấu và mất đi các khách hàng tốt vì có ít thông tin về các dự án, mục đích sử dụng của khách hàng. Lý thuyết này giải thích các yếu tố nội tại của ngân hàng sẽ ảnh hưởng thế nào tới nợ xấu. Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business Cycle Theory) Chu kỳ kinh doanh, là sự dao động của GDP theo trình tự của từng chu kì lần lượt là chu kỳ suy thoái, chu kỳ hồi phục và chu kỳ bùng nổ. Cũng có quan điểm coi sự phục hồi là thứ yếu nên chu kỳ kinh doanh chỉ gồm hai chuyển biến chính là suy thoái và hưng thịnh.

Biến động chu kỳ kinh tế thường được đặc trưng bởi những biến động và suy thoái chung trong một loạt các biến số kinh tế vĩ mô. Các giai đoạn hung thịnh / suy thoái riêng lẻ xảy ra với thời lượng và cường độ thay đổi theo thời gian. Thông thường, chu kỳ sẽ có năm trong khoản thời gian từ khoảng 2 đến 10 năm. Có rất nhiều nguyên nhân dẫn đến sự biến đổi của chu kỳ kinh tế như sự thay đổi nhanh chóng và đột ngột của thị trường hoặc sự thay đổi trong tâm lý người tiêu dùng ảnh hưởng đến chi tiêu tổng thể trong nền kinh tế vĩ mô.