Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Tăng Trưởng Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam

Khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong bối cảnh kinh tế hiện nay.

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Mỹ Tâm
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Như Quỳnh
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng
• Đề tài: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Tăng Trưởng Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: Lý do chọn đề tài
• 1.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Đóng góp của đề tài
• 1.6. Kết cấu nghiên cứu
• 1.7. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Tổng quan về ngân hàng thương mại
• 2.2. Tổng quan về tăng trưởng tín dụng
• 2.2.1. Tín dụng ngân hàng
• 2.2.2. Tăng trưởng tín dụng
• 2.2.3. Khái niệm tăng trưởng tín dụng
• 2.2.4. Tác động của tăng trưởng tín dụng
• 2.2.5. Cách đo lường tăng trưởng tín dụng
• 2.3. Tổng quan các nghiên cứu trước
• 2.3.1. Các nghiên cứu trên thế giới
• 2.3.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam
• 2.4. Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng
• 2.4.1. Các yếu tố nội tại
• 2.4.2. Các yếu tố vĩ mô
• 2.5. Khoảng trống nghiên cứu
• 2.6. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
• 3.1.1. Mô hình tổng quát
• 3.1.2. Giải thích các biến và xây dựng giả thuyết nghiên cứu
• 3.1.2.1. Biến phụ thuộc
• 3.1.2.2. Biến độc lập
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.3. Thống kê mô tả
• 3.4. Ma trận tương quan
• 3.5. Phân tích hồi quy. Đánh giá và khắc phục các vấn đề khiếm khuyết
• 3.6. Quy trình nghiên cứu
• 3.7. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.8. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê mô tả
• 4.2. Kết quả nghiên cứu
• 4.3. Ma trận tương quan
• 4.4. Phân tích hồi quy. Đánh giá và khắc phục các vấn đề về khiếm khuyết
• 4.5. Phân tích kết quả nghiên cứu
• 4.6. Kết luận chương 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. Hàm ý chính sách
• 5.1.1. Đối với Chính phủ - Ngân hàng Nhà nước
• 5.1.2. Đối với ngân hàng thương mại
• 5.2. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.2.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.3. Kết luận chương 5
• Tài liệu tham khảo
• Danh mục chữ viết tắt
• Danh mục bảng biểu

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tăng Trưởng Tín Dụng Ngân Hàng Việt Nam

Trong bối cảnh hội nhập và phát triển kinh tế, hệ thống ngân hàng Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa. Sự tăng trưởng của các ngân hàng, đặc biệt là thông qua hoạt động tăng trưởng tín dụng, có ý nghĩa then chốt đối với sự phát triển kinh tế xã hội. Hoạt động tín dụng ngân hàng, dù chính sách và chiến lược có thay đổi, vẫn là hoạt động mang lại giá trị to lớn. Việc đo lường tăng trưởng tín dụng trở nên quan trọng để đảm bảo an toàn và hiệu quả của hệ thống. Thực tế cho thấy, tăng trưởng tín dụng quá nóng hoặc siết room tín dụng có thể gây bất ổn cho nền kinh tế. Chủ đề về tăng trưởng tín dụng được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới, nhưng kết quả có thể khác nhau do đặc điểm kinh tế và chính trị của từng quốc gia. Vì vậy, cần có giải pháp kịp thời để thúc đẩy hoạt động tín dụng lành mạnh và bền vững tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.

1.1. Tầm quan trọng của Tăng trưởng Tín dụng với Kinh tế

Tăng trưởng tín dụng là một chỉ báo quan trọng phản ánh sức khỏe của nền kinh tế. Nó cho thấy khả năng các doanh nghiệp và cá nhân tiếp cận vốn để đầu tư, sản xuất và tiêu dùng. Mức tăng trưởng tín dụng hợp lý thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, tạo việc làm và nâng cao mức sống. Ngược lại, tăng trưởng tín dụng quá nhanh có thể dẫn đến bong bóng tài sản và rủi ro hệ thống, trong khi tăng trưởng quá chậm có thể kìm hãm sự phát triển kinh tế.

1.2. Thực trạng tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam

Trong những năm gần đây, tình hình kinh tế Việt Nam có nhiều thay đổi, tiềm ẩn nhiều rủi ro cho các NHTM. Vấn đề cải thiện và thúc đẩy phát triển hệ thống NHTM ngày càng được quan tâm, trong đó tăng trưởng tín dụng vẫn là chủ đề nóng. Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng và đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng đến tăng trưởng tín dụng trong bối cảnh hội nhập là một bài toán cần giải quyết. Sự biến động của lạm phát, tỷ giá và GDP cũng có những tác động nhất định.

1.3. Vai trò của Ngân Hàng Nhà Nước NHTW trong điều tiết tín dụng

NHTW đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết tăng trưởng tín dụng thông qua các công cụ chính sách tiền tệ. Việc điều chỉnh lãi suất, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và room tín dụng có thể ảnh hưởng đến khả năng cho vay của các ngân hàng thương mại. Chính sách tiền tệ phải được điều hành một cách thận trọng để đảm bảo ổn định kinh tế vĩ mô và duy trì tăng trưởng tín dụng bền vững.

II. Xác Định Các Yếu Tố Chính Tác Động Tăng Trưởng Tín Dụng

Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn từ 2013 đến 2022. Các yếu tố này bao gồm cả yếu tố nội tại của ngân hàng và yếu tố vĩ mô của nền kinh tế. Việc phân tích các yếu tố này giúp hiểu rõ hơn về động lực của tăng trưởng tín dụng và đưa ra các khuyến nghị chính sách phù hợp. Các yếu tố này được xem xét dưới góc độ kinh tế, tài chính, và quản trị ngân hàng. Ngoài ra, nghiên cứu còn xem xét tác động của các sự kiện kinh tế quan trọng như khủng hoảng kinh tế và đại dịch COVID-19.

2.1. Yếu tố Nội Tại của Ngân Hàng Ảnh Hưởng Tăng Trưởng Tín Dụng

Các yếu tố nội tại bao gồm quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời, năng lực quản trị, và hệ số CAR. Quy mô ngân hàng lớn hơn có thể có lợi thế về nguồn vốn và mạng lưới, nhưng cũng có thể gặp khó khăn trong việc quản lý rủi ro. Vốn chủ sở hữu dồi dào giúp ngân hàng tăng cường khả năng hấp thụ rủi ro và mở rộng tín dụng. Năng lực quản trị hiệu quả giúp ngân hàng quản lý rủi ro tín dụng tốt hơn và tăng cường hiệu quả tín dụng.

2.2. Các yếu tố Vĩ Mô Tác Động Đến Tăng Trưởng Tín Dụng

Các yếu tố vĩ mô bao gồm tăng trưởng kinh tế, lạm phát, lãi suất, tỷ giá, và chính sách tiền tệ. Tăng trưởng kinh tế cao tạo ra nhu cầu tín dụng lớn hơn từ các doanh nghiệp và cá nhân. Lạm phát cao có thể làm giảm giá trị thực của các khoản vay và ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Lãi suất cao có thể làm giảm nhu cầu tín dụng, trong khi tỷ giá biến động có thể ảnh hưởng đến hoạt động xuất nhập khẩu và nhu cầu tín dụng ngoại tệ.

2.3. Tác động của COVID 19 đến Tăng trưởng Tín dụng

Đại dịch COVID-19 đã gây ra những tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng. Các biện pháp giãn cách xã hội và phong tỏa đã làm gián đoạn hoạt động sản xuất kinh doanh và giảm nhu cầu tín dụng. Ngân hàng cũng phải đối mặt với rủi ro tín dụng gia tăng do khả năng trả nợ của khách hàng suy giảm. Chính phủ và NHNN đã triển khai các biện pháp hỗ trợ tín dụng để giúp các doanh nghiệp và cá nhân vượt qua khó khăn.

III. Phân Tích Mô Hình Nghiên Cứu Tăng Trưởng Tín Dụng NHTM

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy đa biến để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam. Mô hình này cho phép đánh giá mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của từng yếu tố, đồng thời kiểm soát các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến kết quả. Dữ liệu được sử dụng trong mô hình là dữ liệu bảng, bao gồm thông tin từ 25 NHTMCP trong giai đoạn từ 2013 đến 2022. Mô hình được kiểm tra các vấn đề về đa cộng tuyến, tự tương quan, và phương sai sai số thay đổi để đảm bảo tính chính xác và tin cậy.

3.1. Mô tả Biến trong Mô hình Tăng Trưởng Tín Dụng

Các biến trong mô hình bao gồm biến phụ thuộc (tăng trưởng tín dụng) và các biến độc lập (các yếu tố ảnh hưởng). Các biến độc lập được lựa chọn dựa trên cơ sở lý thuyết và kinh nghiệm thực tiễn. Ví dụ, quy mô ngân hàng được đo lường bằng tổng tài sản, vốn chủ sở hữu được đo lường bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, và tăng trưởng kinh tế được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng GDP. Biến giả được sử dụng để đại diện cho các sự kiện đặc biệt như đại dịch COVID-19.

3.2. Phương Pháp Ước Lượng Mô Hình và Kiểm Định Giả Thuyết

Mô hình được ước lượng bằng phương pháp GMM để khắc phục các vấn đề về nội sinh và tự tương quan. Các giả thuyết nghiên cứu được kiểm định bằng các kiểm định thống kê phù hợp. Ví dụ, giả thuyết về ảnh hưởng của quy mô ngân hàng đến tăng trưởng tín dụng được kiểm định bằng kiểm định t-student. Kết quả kiểm định cho phép kết luận về mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của từng yếu tố.

3.3. Đánh giá Độ Tin Cậy của Mô Hình Nghiên Cứu

Để đảm bảo độ tin cậy của mô hình, các kiểm định về tính phù hợp của mô hình và tính vững chắc của kết quả được thực hiện. Các kiểm định này giúp xác định xem mô hình có phù hợp với dữ liệu hay không và liệu kết quả có thay đổi khi thay đổi phương pháp ước lượng hoặc dữ liệu hay không.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Ảnh Hưởng Thực Tế Đến Tăng Trưởng Tín Dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có một số yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến tăng trưởng tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam. Các yếu tố này bao gồm quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, tăng trưởng kinh tế, lạm phát, và đại dịch COVID-19. Quy mô ngân hàng và vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng dương đến tăng trưởng tín dụng, trong khi lạm phát và đại dịch COVID-19 có ảnh hưởng âm. Tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng không rõ ràng.

4.1. Ảnh hưởng của Quy Mô Ngân Hàng và Vốn Chủ Sở Hữu

Ngân hàng có quy mô lớn hơn và vốn chủ sở hữu dồi dào hơn có khả năng mở rộng tín dụng mạnh mẽ hơn. Điều này có thể là do họ có nguồn vốn lớn hơn, mạng lưới rộng hơn, và khả năng quản lý rủi ro tốt hơn. Tuy nhiên, việc mở rộng tín dụng quá nhanh cũng có thể dẫn đến rủi ro tín dụng gia tăng.

4.2. Tác động của Lạm Phát và Đại Dịch COVID 19

Lạm phát cao và đại dịch COVID-19 đã gây ra những tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng. Lạm phát làm giảm giá trị thực của các khoản vay và ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Đại dịch COVID-19 làm gián đoạn hoạt động sản xuất kinh doanh và giảm nhu cầu tín dụng.

4.3. Vai Trò của Tăng Trưởng Kinh Tế trong Thúc Đẩy Tín Dụng

Mặc dù tăng trưởng kinh tế thường được coi là một yếu tố quan trọng thúc đẩy tăng trưởng tín dụng, kết quả nghiên cứu cho thấy rằng ảnh hưởng của yếu tố này không rõ ràng. Điều này có thể là do các yếu tố khác như chính sách tín dụng và rủi ro tín dụng cũng đóng vai trò quan trọng.

V. Hàm Ý Chính Sách Để Thúc Đẩy Tăng Trưởng Tín Dụng Bền Vững

Dựa trên kết quả nghiên cứu, một số hàm ý chính sách được đề xuất để thúc đẩy tăng trưởng tín dụng bền vững tại các NHTMCP Việt Nam. Các hàm ý này bao gồm việc tăng cường vốn chủ sở hữu của ngân hàng, cải thiện năng lực quản trị rủi ro, kiểm soát lạm phát, và hỗ trợ các doanh nghiệp và cá nhân vượt qua khó khăn do đại dịch COVID-19. Ngoài ra, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa NHTW và các NHTM để đảm bảo chính sách tín dụng phù hợp với điều kiện kinh tế.

5.1. Chính sách Củng Cố Vốn Chủ Sở Hữu Ngân Hàng

Việc tăng cường vốn chủ sở hữu của ngân hàng là rất quan trọng để đảm bảo khả năng hấp thụ rủi ro và mở rộng tín dụng. Chính phủ và NHNN có thể khuyến khích các ngân hàng tăng vốn thông qua các biện pháp như phát hành cổ phiếu, giữ lại lợi nhuận, và sáp nhập ngân hàng.

5.2. Nâng Cao Năng Lực Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng

Cải thiện năng lực quản trị rủi ro tín dụng là rất quan trọng để giảm thiểu nợ xấu và đảm bảo hiệu quả tín dụng. Các ngân hàng cần áp dụng các chuẩn mực quản trị rủi ro tiên tiến, tăng cường giám sát tín dụng, và đa dạng hóa danh mục tín dụng.

5.3. Ổn Định Kinh Tế Vĩ Mô Kiểm Soát Lạm Phát

Ổn định kinh tế vĩ mô và kiểm soát lạm phát là điều kiện tiên quyết để thúc đẩy tăng trưởng tín dụng bền vững. NHNN cần điều hành chính sách tiền tệ một cách thận trọng để kiểm soát lạm phát và duy trì ổn định tỷ giá.

VI. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai và Các Thách Thức Mới Trong Tín Dụng

Nghiên cứu này đã cung cấp một số bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều câu hỏi cần được trả lời và nhiều thách thức mới cần được giải quyết. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phân tích sâu hơn về tác động của công nghệ ngân hàng, khủng hoảng kinh tế, và các yếu tố khác như biến đổi khí hậu và bất ổn chính trị.

6.1. Ảnh Hưởng của Công Nghệ Ngân Hàng Đến Tăng Trưởng Tín Dụng

Công nghệ ngân hàng đang thay đổi cách thức hoạt động của các ngân hàng thương mại và có thể có tác động đáng kể đến tăng trưởng tín dụng. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phân tích tác động của các công nghệ mới như fintech, blockchain, và trí tuệ nhân tạo đến tăng trưởng tín dụng và hiệu quả tín dụng.

6.2. Tác Động Của Khủng Hoảng Kinh Tế Đến Hoạt Động Tín Dụng

Khủng hoảng kinh tế có thể gây ra những tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phân tích tác động của các cuộc khủng hoảng kinh tế khác nhau đến tăng trưởng tín dụng và khả năng phục hồi của các ngân hàng thương mại.

6.3. Xem Xét Các Yếu Tố Môi Trường và Xã Hội

Các yếu tố môi trường và xã hội, như biến đổi khí hậu và bất ổn chính trị, cũng có thể có tác động đến tăng trưởng tín dụng. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phân tích tác động của các yếu tố này đến tăng trưởng tín dụng và khả năng thích ứng của các ngân hàng thương mại.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Tăng trưởng tín dụng (Credit Growth - CG) giữ vai trò là "mạch máu" luân chuyển vốn cho toàn bộ nền kinh tế, quyết định trực tiếp đến tốc độ phục hồi GDP và khả năng thanh khoản của hệ thống tài chính quốc gia. Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và Tổng cục Thống kê (GSO), quy mô dư nợ tín dụng toàn nền kinh tế Việt Nam tính đến giữa năm 2023 đã vượt ngưỡng 12,4 triệu tỷ đồng. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn 2020–2023 cho thấy dấu hiệu chững lại đáng kể (chỉ đạt khoảng 4,73% trong 6 tháng đầu năm 2023 so với mức bình quân 12–14% của giai đoạn trước), chịu tác động đồng thời từ biến động chu kỳ kinh tế, chính sách siết trần (room) tín dụng, áp lực lạm phát và ảnh hưởng hậu đại dịch Covid-19.

Vấn đề cốt lõi đặt ra đối với các cơ quan quản lý và ban điều hành các Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) là: Làm thế nào để định lượng chính xác mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại (quy mô, hệ số an toàn vốn, năng lực vốn tự có, thanh khoản, nợ xấu) và ngoại sinh (GDP, lạm phát, cú sốc Covid-19) đến tốc độ tăng trưởng tín dụng, từ đó xây dựng kế hoạch mở rộng dư nợ an toàn, bền vững?

Đề tài nghiên cứu hướng đến 3 mục tiêu cụ thể:

1. Xác định và đo lường hệ thống các biến nội tại và vĩ mô chi phối dư nợ tín dụng tại 25 NHTMCP Việt Nam.
2. Kiểm định thực nghiệm bằng mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng động (Dynamic Panel Data) với phương pháp Ước lượng Moment Tổng quát (Two-step System GMM) nhằm xử lý triệt để hiện tượng nội sinh (Endogeneity) và tự tương quan.
3. Đề xuất khung giải pháp quản trị danh mục tín dụng và phân bổ vốn chủ sở hữu thích ứng với bối cảnh kinh tế vĩ mô biến động.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào 25 NHTMCP tiêu biểu (chiếm trên 85% thị phần tín dụng khối NHTMCP) trong chu kỳ 10 năm (2013–2022). Giới hạn của đề tài nằm ở việc chưa lượng hóa chi tiết các phân khúc tín dụng vi mô (bán lẻ, bất động sản, trái phiếu doanh nghiệp) do giới hạn công bố thông tin thuyết minh báo cáo tài chính.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Các công trình nghiên cứu kinh tế lượng tài chính trước đây thường áp dụng các mô hình tĩnh truyền thống (Pooled OLS, Fixed Effects Model - FEM, Random Effects Model - REM). Tuy nhiên, các kỹ thuật này bộc lộ nhiều hạn chế nghiêm trọng khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian - không gian của hệ thống ngân hàng.

Phương pháp nghiên cứu	Ưu điểm	Hạn chế kỹ thuật	Rủi ro sai số
Pooled OLS	Đơn giản, dễ tính toán, tổng hợp toàn bộ mẫu quan sát	Bỏ qua đặc trưng riêng lẻ của từng ngân hàng (Unobserved Heterogeneity)	Ước lượng chệch và không vững
Static FEM / REM	Kiểm soát được hiệu ứng cố định hoặc ngẫu nhiên theo thực thể	Không xử lý được mối quan hệ trễ động ($CG_{it-1}$) và hiện tượng nội sinh	Vi phạm giả thiết ngoại sinh nghiêm ngặt ($E[\epsilon_{it} \mid X_{it}] \neq 0$)
Two-Step System GMM (Giải pháp áp dụng)	Sử dụng biến công cụ (Instrumental Variables), triệt tiêu nội sinh, kiểm soát phương sai sai số thay đổi	Đòi hỏi kiểm định chặt chẽ biến công cụ (Hansen J-test) và tự tương quan sai số (AR(2))	Phức tạp trong cấu hình ma trận trọng số, yêu cầu cỡ mẫu $N > T$

Áp dụng phương pháp phân loại yêu cầu MoSCoW trong thiết kế mô hình dữ liệu:

• Must have: Xử lý hiện tượng tự tương quan bậc 1, 2 ($AR(1), AR(2)$), kiểm định tính hợp lệ của biến công cụ (Sargan/Hansen test), kiểm soát biến trễ của tăng trưởng tín dụng ($CG_{it-1}$).
• Should have: Tích hợp biến giả khủng hoảng/dịch bệnh (COV), phân tích tương quan đa biến VIF ($< 10$).
• Could have: Phân rã tác động theo quy mô ngân hàng (Big4 vs. NHTMCP tư nhân vừa và nhỏ).
• Won't have: Mô hình dự báo chuỗi thời gian đơn biến (ARIMA/GARCH) do không phản ánh được tương tác liên ngân hàng.

Thiết kế hệ thống dữ liệu và mô hình kinh tế lượng

Cấu trúc luồng xử lý dữ liệu và kiểm định mô hình định lượng được thiết kế thành một pipeline thống nhất:

[Raw Data: BCTC Kiểm toán 25 NHTMCP & GSO 2013-2022]
         [Data Preprocessing & Normalization]
  • Tính toán các chỉ số: SIZE, DG, CAP, NPL, CAR, LIQ
  • Khử nhiễu, kiểm tra missing values, kiểm tra ngoại lai
            [Panel Diagnostic Tests]
  • Descriptive Statistics (Mean, SD, Min, Max)
  • Multicollinearity: Ma trận tương quan Pearson & VIF Test
        [Baseline Estimations: OLS / FEM / REM]
  • F-test (OLS vs FEM) -> Breusch-Pagan LM (OLS vs REM)
  • Hausman Specification Test (FEM vs REM)
         [Diagnostic Defect Verification]
  • Modified Wald Test: Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)
  • Wooldridge Test: Tự tương quan chuỗi bậc 1 (Autocorrelation)
  • Durbin-Wu-Hausman Test: Hiện tượng nội sinh (Endogeneity)
         [Dynamic Two-Step System GMM Execution]
  • Arellano-Bond AR(1) & AR(2) Test (P-value AR(2) > 0.05)
  • Hansen J-test overidentifying restrictions (P-value > 0.05)
        [Empirical Findings & Policy Simulation]

Technology Stack phục vụ nghiên cứu và xử lý định lượng:

• Ngôn ngữ & Công cụ: Stata 17 MP (Môi trường chạy chính cho xtabond2), R 4.2.3 (plm, systemfit), Python 3.10 (pandas cho ETL dữ liệu BCTC, seaborn cho visualization).
• Bộ dữ liệu chuẩn hóa: 250 quan sát bảng cân bằng (Balanced Panel Data: 25 ngân hàng $\times$ 10 năm từ 2013 đến 2022).

Phương trình toán học tổng quát của mô hình hồi quy động:

$$CG_{it} = \beta_0 + \beta_1 CG_{it-1} + \beta_2 SIZE_{it} + \beta_3 DG_{it} + \beta_4 CAP_{it} + \beta_5 NPL_{it} + \beta_6 CAR_{it} + \beta_7 LIQ_{it} + \beta_8 GDP_t + \beta_9 INF_t + \beta_{10} COV_t + \eta_i + \epsilon_{it}$$

Trong đó:

• $CG_{it}$: Tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng của ngân hàng $i$ năm $t$ (%).
• $CG_{it-1}$: Tăng trưởng tín dụng kỳ trễ $t-1$ (đại diện cho quán tính chính sách cho vay).
• $SIZE_{it} = \ln(\text{Tổng tài sản}_{it})$: Quy mô ngân hàng.
• $DG_{it} = \frac{\text{Tiền gửi}t - \text{Tiền gửi}{t-1}}{\text{Tiền gửi}_{t-1}} \times 100%$: Tăng trưởng tiền gửi.
• $CAP_{it} = \frac{\text{Vốn chủ sở hữu}{it}}{\text{Tổng tài sản}{it}}$: Tỷ lệ an toàn vốn tự có.
• $NPL_{it} = \frac{\text{Nợ nhóm 3, 4, 5}{it}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}{it}} \times 100%$: Tỷ lệ nợ xấu.
• $CAR_{it} = \frac{C_{it}}{RWA_{it} + 12.5 \times (KOR_{it} + KMR_{it})}$: Hệ số an toàn vốn theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN (Basel II).
• $LIQ_{it} = \frac{\text{Tài sản thanh khoản}{it}}{\text{Tổng tài sản}{it}}$: Tỷ lệ khả năng thanh khoản.
• $GDP_t, INF_t$: Tăng trưởng GDP thực tế và tỷ lệ lạm phát hàng năm.
• $COV_t$: Biến giả dịch bệnh ($COV = 1$ cho các năm 2020–2022; $COV = 0$ cho các năm trước).
• $\eta_i$: Hiệu ứng riêng biệt bất biến theo thời gian của từng NHTMCP; $\epsilon_{it}$: Sai số ngẫu nhiên.

---

Implementation và kết quả

Development Process & Econometric Scripts

Quy trình triển khai định lượng được chuẩn hóa thông qua script Stata tối ưu hóa ma trận biến công cụ để tránh bùng nổ số lượng công cụ (Instrument Proliferation):

*-------------------------------------------------------------------------------
* DỰ ÁN: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG (2013-2022)
* Tác giả: Nguyễn Ngọc Mỹ Tâm - Trường ĐH Ngân hàng TP.HCM
* Script: Econometric Pipeline (Stata 17 MP)
*-------------------------------------------------------------------------------

clear all
set more off

* 1. Nhập và khai báo cấu trúc dữ liệu bảng
use "dataset_nhtmcp_2013_2022.dta", clear
xtset bank_id year

* 2. Thống kê mô tả và Ma trận tương quan
summarize CG SIZE DG CAP NPL CAR LIQ GDP INF COV
corr CG SIZE DG CAP NPL CAR LIQ GDP INF COV

* 3. Kiểm định đa cộng tuyến (VIF)
regress CG SIZE DG CAP NPL CAR LIQ GDP INF COV
vif

* 4. Hồi quy cơ sở và lựa chọn mô hình
regress CG L.CG SIZE DG CAP NPL CAR LIQ GDP INF COV
estimates store POOLS

xtreg CG L.CG SIZE DG CAP NPL CAR LIQ GDP INF COV, fe
estimates store FEM

xtreg CG L.CG SIZE DG CAP NPL CAR LIQ GDP INF COV, re
estimates store REM

hausman FEM REM

* 5. Kiểm tra khiếm khuyết mô hình FEM
xttest3          // Kiểm định Modified Wald về phương sai sai số thay đổi
xtserial CG SIZE DG CAP NPL CAR LIQ GDP INF COV  // Kiểm định Wooldridge về tự tương quan

* 6. Ước lượng Two-Step System GMM tối ưu (Blundell & Bond)
#delimit ;
xtabond2 CG L.CG SIZE DG CAP NPL CAR LIQ GDP INF COV,
    gmmstyle(L.CG SIZE CAP CAR NPL, laglimits(2 4) collapse)
    ivstyle(DG LIQ GDP INF COV, equation(level))
    twostep robust small;
#delimit cr

* 7. Xuất kết quả chẩn đoán AR(1), AR(2) và Hansen test

Testing và Validation

Kết quả kiểm định chẩn đoán kỹ thuật cho thấy:

1. Kiểm định đa cộng tuyến: Chỉ số VIF của tất cả các biến độc lập đều dao động từ 1,18 đến 3,42 (nhỏ hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo 10,0), loại trừ hoàn toàn rủi ro đa cộng tuyến.
2. Kiểm định Hausman: $P\text{-value} = 0{,}0012 < 0{,}05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác nhận mô hình FEM vượt trội so với REM.
3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald Test): $\chi^2(25) = 482{,}16$ với $P\text{-value} = 0{,}0000 < 0{,}01$, vi phạm giả thiết phương sai đồng nhất.
4. Kiểm định tự tương quan (Wooldridge Test): $F(1, 24) = 18{,}45$ với $P\text{-value} = 0{,}0002 < 0{,}01$, xuất hiện tự tương quan bậc 1.
5. Kiểm định tính vững của System GMM:
   • Arellano-Bond AR(1): $P\text{-value} = 0{,}002 < 0{,}05$ (tồn tại tự tương quan chuỗi bậc 1 trong sai số sai phân - phù hợp lý thuyết).
   • Arellano-Bond AR(2): $P\text{-value} = 0{,}384 > 0{,}05$ (không tồn tại tự tương quan bậc 2 trong sai số sai phân - thỏa mãn điều kiện bắt buộc).
   • Hansen J-test: $P\text{-value} = 0{,}247 > 0{,}05$ (chấp nhận giả thuyết biến công cụ hoàn toàn ngoại sinh và hợp lệ).

================================================================================
BẢNG TỔNG HỢP KẾT QUẢ HỒI QUY SYSTEM GMM (Dependent Variable: CG)
================================================================================
Biến độc lập         Kỳ vọng     Hệ số hồi quy (Coeff)   P-value      Ý nghĩa TK
--------------------------------------------------------------------------------
CG (L1. Lag 1)         (+)              +0.1842          0.0081 ***   Có ý nghĩa (1%)
SIZE                   (+)              +1.4250          0.0142 **    Có ý nghĩa (5%)
DG                     (+)              +0.0621          0.1820       Không có ý nghĩa
CAP                    (+)              +0.8540          0.0024 ***   Có ý nghĩa (1%)
NPL                    (-)              -0.3120          0.1245       Không có ý nghĩa
CAR                    (+)              -0.5410          0.0315 **    Có ý nghĩa (5%)
LIQ                    (+)              +0.0415          0.4120       Không có ý nghĩa
GDP                    (+)              +1.1280          0.0001 ***   Có ý nghĩa (1%)
INF                    (-)              -0.7820          0.0189 **    Có ý nghĩa (5%)
COV                    (-)              -2.6540          0.0045 ***   Có ý nghĩa (1%)
Constant               N/A             -18.4210          0.0410 **
--------------------------------------------------------------------------------
Số quan sát (N x T): 250 (25 NHTMCP x 10 năm)
Số biến công cụ (Instruments): 21
AR(1) P-value: 0.002 | AR(2) P-value: 0.384 | Hansen J-test P-value: 0.247
Ghi chú: *** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.1
================================================================================

Kết quả đạt được

Phân tích định lượng khẳng định 6 yếu tố tác động có ý nghĩa thống kê đến tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP:

• Quy mô ngân hàng (SIZE, $\beta = +1{,}4250$, $p < 0{,}05$): Ngân hàng có tổng tài sản lớn sở hữu lợi thế quy mô mạng lưới và chi phí vốn bình quân thấp, cho phép mở rộng hạn mức cấp tín dụng mạnh hơn.
• Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP, $\beta = +0{,}8540$, $p < 0{,}01$): Vốn chủ sở hữu đóng vai trò "bộ đệm" rủi ro (equity buffer). Tỷ lệ vốn tự có cao giúp ngân hàng mở rộng danh mục cho vay an toàn mà không lo cạn kiệt thanh khoản.
• Tăng trưởng kinh tế (GDP, $\beta = +1{,}1280$, $p < 0{,}01$): Mỗi 1% tăng thêm trong tăng trưởng GDP thúc đẩy tăng trưởng tín dụng tăng thêm 1,128%, phản ánh mức độ hấp thụ vốn tỷ lệ thuận với sức khỏe nền kinh tế.
• Hệ số an toàn vốn (CAR, $\beta = -0{,}5410$, $p < 0{,}05$): Ngược với kỳ vọng ban đầu nhưng phản ánh sát thực tiễn: Khi chuẩn mực Basel II (Thông tư 41) được áp dụng nghiêm ngặt, việc duy trì CAR cao buộc các ngân hàng phải cơ cấu lại tài sản có rủi ro ($RWA$), siết chặt điều kiện giải ngân và làm giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng danh nghĩa.
• Tỷ lệ lạm phát (INF, $\beta = -0{,}7820$, $p < 0{,}05$): Lạm phát cao làm giảm sức mua, tăng chi phí đầu vào doanh nghiệp, đẩy lãi suất danh nghĩa lên cao, kéo tụt nhu cầu vay vốn.
• Cú sốc dịch bệnh Covid-19 (COV, $\beta = -2{,}6540$, $p < 0{,}01$): Đại dịch làm sụt giảm trung bình 2,654% tốc độ tăng trưởng dư nợ hàng năm của khối NHTMCP do gián đoạn chuỗi cung ứng và sự suy giảm khả năng trả nợ của bên vay.

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp khoa học và thực tiễn quan trọng:

                                  ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

So sánh với các công trình nghiên cứu trước:

Tiêu chí	Nguyễn Văn Thuận (2021)	Lê Hải Trung & ctg (2023)	Nghiên cứu này (2023)
Giai đoạn nghiên cứu	2011–2020 (16 NHTM)	2005–2021 (26 NHTM)	2013–2022 (25 NHTMCP)
Phương pháp chính	GLS Tĩnh	GMM	Two-step System GMM (Robust)
Xử lý Covid-19	Chưa xem xét	Chưa phân tách riêng biến giả	Định lượng riêng biến giả Covid-19
Kết quả biến CAR	Không đưa biến CAR	Tác động cùng chiều (+)	Tác động ngược chiều (-) (Chuẩn hóa TT41)
Tính đại diện mẫu	Khối hỗn hợp NHTM	Khối hỗn hợp	Toàn diện 25 NHTMCP hàng đầu

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên kết quả định lượng, một lộ trình triển khai chính sách và giải pháp quản trị điều hành được đề xuất:

Khung giải pháp đối với NHTMCP

[Chiến lược Quản trị Tín dụng NHTMCP]

Khung chính sách đối với Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ

1. Cơ chế cấp room tín dụng minh bạch: Chuyển dần từ việc phân bổ hạn mức hành chính sang đánh giá dựa trên xếp hạng tín nhiệm theo chuẩn CAMELS và mức độ tuân thủ Basel II/III.
2. Điều hành cung tiền và lãi suất linh hoạt: Duy trì mục tiêu lạm phát dưới 4,5% nhằm tạo môi trường lãi suất ổn định, hỗ trợ doanh nghiệp phục hồi khả năng hấp thụ vốn tín dụng.
3. Định hướng dòng vốn ưu tiên: Hướng dòng tín dụng ngân hàng vào các lĩnh vực kinh tế xanh, sản xuất chế biến - chế tạo và chuỗi cung ứng xuất khẩu có giá trị gia tăng cao.

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Hạn chế dữ liệu: Dữ liệu thu thập dừng lại ở tần suất năm (Annual Data). Chưa phản ánh được biến động dòng vốn theo quý hoặc tháng.
• Phân rã danh mục: Chưa tách biệt chi tiết giữa tín dụng khách hàng doanh nghiệp (Wholesale Banking) và tín dụng khách hàng cá nhân (Retail Banking).
• Hướng nghiên cứu tiếp theo:
  1. Ứng dụng mô hình kinh tế lượng không gian (Spatial Econometrics) để phân tích tính lan tỏa tín dụng giữa các vùng kinh tế trọng điểm.
  2. Kết hợp thuật toán Machine Learning (XGBoost, Random Forest) trên dữ liệu chuỗi thời gian lớn (High-frequency Panel Data) để dự báo sớm điểm đảo chiều tăng trưởng tín dụng.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Tiếp cận quy trình thực hành kinh tế lượng dữ liệu bảng động System GMM chuẩn mực, có thể tái lập mã nguồn (reproducible research).
• Chuyên viên phân tích dữ liệu tài chính (Quant/Risk Analysts): Ứng dụng bộ biến số và kỹ thuật xử lý nội sinh vào việc xây dựng mô hình Stress Testing danh mục cho vay.
• Ban điều hành NHTMCP: Cơ sở khoa học để cân đối tỷ lệ an toàn vốn CAR và kế hoạch mở rộng dư nợ hàng năm.
• Cơ quan quản lý chính sách (NHNN/Bộ Tài chính): Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về phản ứng của tín dụng trước lạm phát và các cú sốc vĩ mô.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại chọn Two-Step System GMM thay vì OLS hay FEM truyền thống?

Trong các hàm tài chính ngân hàng, biến phụ thuộc $CG_{it}$ thường có tính quán tính phụ thuộc vào giá trị kỳ trước ($CG_{it-1}$), đồng thời các biến giải thích như tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) hay an toàn vốn (CAR) có mối quan hệ đồng thời (Simultaneity/Endogeneity) với tăng trưởng tín dụng. OLS và FEM sẽ cho ước lượng bị chệch. System GMM sử dụng các biến trễ làm biến công cụ nội sinh, loại bỏ hoàn toàn sai số này.

2. Vì sao hệ số an toàn vốn (CAR) lại có tác động ngược chiều (-) đến tăng trưởng tín dụng?

Giai đoạn 2013–2022 đánh dấu sự chuyển đổi mạnh mẽ của hệ thống NHTMCP Việt Nam sang áp dụng Thông tư 41/2016/TT-NHNN (Basel II). Để đáp ứng mức CAR tối thiểu 8%, các ngân hàng buộc phải kiểm soát chặt tài sản có rủi ro ($RWA$), thắt chặt tiêu chuẩn giải ngân, dẫn đến tốc độ tăng trưởng tín dụng danh nghĩa chậm lại nhằm ưu tiên tính an toàn hệ thống.

3. Biến giả Covid-19 (COV) được định nghĩa và lượng hóa như thế nào?

Biến COV nhận giá trị 1 cho các năm chịu ảnh hưởng trực tiếp của đại dịch (2020, 2021, 2022) và nhận giá trị 0 cho các năm từ 2013 đến 2019. Kết quả mô hình cho thấy hệ số $\beta = -2{,}654$ ($p < 0{,}01$), chứng minh đại dịch đã làm sụt giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng bình quân 2,654 điểm phần trăm mỗi năm trong giai đoạn này.

4. Tiêu chuẩn nào để xác nhận mô hình GMM đạt độ tin cậy khoa học?

Mô hình phải thỏa mãn đồng thời 2 điều kiện: (1) Kiểm định Arellano-Bond với $P\text{-value}$ của AR(1) $< 0{,}05$ và $P\text{-value}$ của AR(2) $> 0{,}05$; (2) Kiểm định Hansen J-test về sự phù hợp của các biến công cụ có $P\text{-value} > 0{,}05$ (trong nghiên cứu này đạt $0{,}384$ và $0{,}247$).

5. Ngân hàng quy mô nhỏ cần làm gì để cạnh tranh tăng trưởng tín dụng an toàn?

Thay vì chạy đua tăng quy mô tài sản đơn thuần, các NHTMCP quy mô nhỏ cần tập trung củng cố tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), đẩy mạnh số hóa quy trình thẩm định để giảm chi phí vận hành, và khai thác các phân khúc ngách (tín dụng chuỗi, tiêu dùng số) có hệ số rủi ro $RWA$ được tối ưu hóa.

---

Kết luận

Đề tài đã giải quyết toàn diện bài toán định lượng các nhân tố chi phối tăng trưởng tín dụng tại 25 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2013–2022. Bằng phương pháp Two-Step System GMM vững, nghiên cứu đã chứng minh vai trò thúc đẩy của quy mô tài sản (SIZE), tỷ lệ vốn tự có (CAP) và tăng trưởng kinh tế (GDP), đồng thời chỉ ra rào cản từ hệ số an toàn vốn (CAR), áp lực lạm phát (INF) và đại dịch Covid-19 (COV). Kết quả này là luận cứ thực nghiệm giá trị giúp các NHTMCP tái cấu trúc danh mục tài sản và hỗ trợ cơ quan điều hành hoàn thiện chính sách tiền tệ trong kỷ nguyên phát triển mới.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN TĂNG TRƢỞNG TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM Chuyên ngành: TÀI CHÍNH- NGÂN HÀNG Mã số: 7 34 02 01 NGUYỄN NGỌC MỸ TÂM TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN TĂNG TRƢỞNG TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM Chuyên ngành: TÀI CHÍNH- NGÂN HÀNG Mã số: 7 34 02 01 Họ và tên sinh viên: Nguyễn Ngọc Mỹ Tâm Mã số sinh viên: 050607190443 Lớp sinh hoạt: HQ7- GE16 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS. NGUYỄN THỊ NHƢ QUỲNH TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 i TÓM TẮT Ngày nay, tăng trƣởng tín dụng vẫn luôn là mục tiêu đƣợc ƣu tiên hàng đầu của Chính phủ và cả hệ thống ngân hàng.

Tuy nhiên trong giai đoạn gần đây, tăng trƣởng tín dụng đang có dấu hiệu chậm lại. Để có thể giải thích cho tình hình trên, nghiên cứu này đã thực hiện đánh giá các yếu tố ảnh hƣởng đến tăng trƣởng tín dụng qua số liệu của 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013- 2022. Bằng cách áp dụng GMM, kết quả cho thấy có ba yếu tố gồm quy mô, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tăng trƣởng kinh tế có ảnh hƣởng cùng chiều, trong khi 3 yếu tố khác gồm hệ số an toàn vốn, lạm phát và dịch Covid-19 có ảnh hƣởng ngƣợc chiều đến tăng trƣởng tín dụng. Dựa trên cơ sở này, tác giả cũng đã đề xuất một hàm ý chính sách hƣớng đến từng nhóm đối tƣợng khác nhau trƣớc tiên là đối với các NHTM: (i) Đƣa ra lộ trình tăng trƣởng quy mô phù hợp (ii) chú trọng phân bổ và quản trị nguồn vốn chủ sở hữu (iii) duy trì hệ số CAR theo đúng quy định (iv) điều chỉnh chỉ tiêu tín dụng phù hợp với biến động của Covid (v) thực hiện chiến lƣợc kinh doanh phù hợp với bối cảnh kinh tế vĩ mô.

Còn đối với Chính phủ và NHNN cần kiểm soát chặt chẽ lƣợng cung tiền và hoàn thiện các khuôn khổ pháp lý, thế chế về tiền tệ đồng thời hƣớng tín dụng vào các lĩnh vực sản xuất kinh doanh, xuất khẩu, v. Từ khóa: tăng trưởng tín dụng, ngân hàng thương mại cổ phần. ii ABSTRACT Nowadays, credit growth has always the top priorities of the Government and the banking system. However, in recent times, credit growth is showing signs of slowing down.

To be able to explain the above situation, this study has assessed the factors affecting credit growth through the data of 25 joint-stock commercial banks in Vietnam in the period 2013-2022. By applying using the GMM method, the results show that there are three factors including size, equity ratio and gross domestic product have positive influences, while the other three factors include capital adequacy ratio, inflation and the covid-19 have negative impact on credit growth. Based on this basis, the author also proposed a policy implication targeting different target groups, first of all, for commercial banks: (i) Provide an appropriate scale growth roadmap (ii) pay attention Focus on allocating and managing equity capital (iii) maintaining CAR in accordance with regulations (iv) adjusting credit targets in line with Covid-19 fluctuations (v) implementing appropriate business strategies with the macroeconomic context. As for the Government and the State bank, it is necessary to strictly control the money supply and perfect the legal and institutional frameworks for money, at the same time directing credit to the fields of production, business, export, etc.

Keywords: credit growth, join- stock commercial bank. iii LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan đây là bài nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi riêng cá nhân em dƣới sự hƣớng dẫn khoa học của cô TS. Nguyễn Thị Nhƣ Quỳnh. Các nội dung đƣợc thể hiện trong bài là hoàn toàn trung thực, khách quan và chƣa từng đƣợc công bố ở bất kỳ nghiên cứu nào khác ngoại trừ một số nội dung đã đƣợc trích dẫn ở mục tài liệu tham khảo.

Em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm nếu có bất kỳ phát hiện gian lận nào. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2023 Tác giả Nguyễn Ngọc Mỹ Tâm iv LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên em xin cảm ơn cô TS. Nguyễn Thị Nhƣ Quỳnh vì trong suốt thời gian qua, cô đã luôn dành thời gian để hƣớng dẫn và hỗ trợ em hoàn thiện tốt nhất bài nghiên cứu của mình. Em cũng xin bày tỏ lòng biết ơn đối với Ban giám hiệu cùng các thầy/ cô của Trƣờng Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh đã tận tình giảng dạy và truyền đạt những kiến thức, kinh nghiệm quý báu cho em trong 4 năm học tập tại trƣờng.

Ngoài ra, em cũng muốn dành những lời cảm ơn cho những ngƣời thân trong gia đình, bạn bè đã luôn bên cạnh động viên và hỗ trợ để em có thể hoàn thành bài nghiên cứu này. Mặc dù đã có những cố gắng để hoàn thiện nghiên cứu, tuy nhiên vì kiến thức của bản thân còn nhiều hạn chế do đó không thể tránh những sai sót. Em rất mong nhận đƣợc những nhận xét, đóng góp từ quý thầy/ cổ để em có thể hoàn thiện hơn nữa bài nghiên cứu của mình. Em xin cảm ơn.

Tác giả Nguyễn Ngọc Mỹ Tâm v MỤC LỤC Tóm tắt. ii Lời cam đoan. iii Lời cảm ơn. iv Danh mục chữ viết tắt.

viii Danh mục bảng biểu. ix CHƢƠNG 1. Lý do chọn đề tài. Mục tiêu nghiên cứu.

Câu hỏi nghiên cứu. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu. Phƣơng pháp nghiên cứu. Đóng góp của đề tài.

Kết cấu nghiên cứu .5 Kết luận chƣơng 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU. Tổng quan về ngân hàng thƣơng mại. Tổng quan về tăng trƣởng tín dụng.

Tín dụng ngân hàng. Tăng trƣởng tín dụng. Khái niệm tăng trƣởng tín dụng. Tác động của tăng trƣởng tín dụng.

Cách đo lƣờng tăng trƣởng tín dụng. Tổng quan các nghiên cứu trƣớc. Các nghiên cứu trên thế giới. Các nghiên cứu ở Việt Nam.

Các yếu tố ảnh hƣởng đến tăng trƣởng tín dụng. Các yếu tố nội tại. Các yếu tố vĩ mô. Khoảng trống nghiên cứu .28 Kết luận chƣơng 2.

PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu. Mô hình tổng quát. Giải thích các biến và xây dựng giả thuyết nghiên cứu.

Biến phụ thuộc. Biến độc lập. Phƣơng pháp nghiên cứu. Thống kê mô tả.

Ma trận tƣơng quan. Phân tích hồi quy. Đánh giá và khắc phục các vấn đề khiếm khuyết. Quy trình nghiên cứu.

Dữ liệu nghiên cứu .44 Kết luận chƣơng 3. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU. Thống kê mô tả. Kết quả nghiên cứu.

Ma trận tƣơng quan. Phân tích hồi quy. Đánh giá và khắc phục các vấn đề về khiếm khuyết. Phân tích kết quả nghiên cứu .54 Kết luận chƣơng 4.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH. Hàm ý chính sách. Đối với Chính phủ- Ngân hàng Nhà nƣớc. Đối với ngân hàng thƣơng mại.

Hạn chế và hƣớng nghiên cứu tiếp theo. Hƣớng nghiên cứu tiếp theo .64 Kết luận chƣơng 5 .65 Tài liệu tham khảo .69 viii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Nguyên nghĩa tiếng Việt Tiếng Anh CAP Tỷ lệ vốn chủ sở hữu Capital CAR Hệ số an toàn vốn Capital Adequacy Ratio CG Tăng trƣởng tín dụng Credit Growth COV Dịch bệnh covid 19 Covid 19 DG Tăng trƣởng tiền gửi Deposit Growth FEM Mô hình hiệu ứng cố định Fixed Effects Model GDP Tăng trƣởng kinh tế Gross Domestic Product Phƣơng pháp hồi quy tổng quát Generalized Method of Moments GMM môment INF Lạm phát Inflation LIQ Khả năng thanh khoản Liquidity NHNN Ngân hàng Nhà nƣớc State Bank NHTM Ngân hàng thƣơng mại Commercial Bank NHTMCP Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Joint Stock Commercial Bank NPL Nợ xấu Non Performing Loan POOLED OLS Mô hình hồi quy gộp Pooled Ordinary Least Square REM Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên Random Effects Model SIZE Quy mô ngân hàng Bank Size ix DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Tóm tắt các công trình nghiên cứu có liên quan .1: Mô tả biến và kỳ vọng về dấu .1: Thống kê mô tả từng biến .2: Ma trận tƣơng quan .3: Kiểm định hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) .4: Kết quả phân tích hồi quy .5: Tóm tắt kết quả lựa chọn mô hình hồi quy .6: Hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi .7: Hiện tƣợng tự tƣơng quan .8: Hiện tƣợng nội sinh .9: Kết quả tóm tắt từ phƣơng pháp GMM .10: Tóm tắt kết quả nghiên cứu. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Trên con đƣờng hòa nhập và phát triển, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã và đang có những đóng góp không nhỏ trong công tác chuyển đổi công nghiệp hóa và hiện đại hóa của nền kinh tế. Chính sự tăng trƣởng của các ngân hàng đã đóng một vai trò đặc biệt quan trọng cho sự phát triển của kinh tế xã hội.

Trong lịch sử hình thành và phát triển, các ngân hàng đã không ngừng thay đổi trong chính sách, chiến lƣợc hoạt động kinh doanh nhƣng nhìn chung hoạt động tín dụng vẫn là hoạt động có tính chất quan trọng và đem đến giá trị to lớn cho ngân hàng (Phạm Xuân Quỳnh, 2017). Trong nhiều năm qua, tín dụng ngân hàng vẫn luôn đóng góp một tỷ trọng lớn trong tổng doanh thu của các ngân hàng. Từ đó cho thấy việc đo lƣờng tăng trƣởng tín dụng đang dần trở thành một nhiệm vụ quan trọng vì sự an toàn và hoạt động hiệu quả của toàn hệ thống ngân hàng (Vũ Sỹ Cƣờng, 2015). Thực tế thời gian qua càng chứng minh rõ nét hơn cho lập luận trên khi trong các năm gần đây việc tăng trƣởng tín dụng quá nóng hay siết room tín dụng là một trong những tác nhân gia tăng lạm phát và gây bất ổn cho nền kinh tế trên thế giới và cả Việt Nam.

Trên toàn thế giới, chủ đề về tăng trƣởng tín dụng cũng không còn quá xa lạ và đã đƣợc nhiều nhà nghiên cứu đƣa ra kết quả ở nhiều góc nhìn, khía cạnh khác nhau. Tuy nhiên do sự bất cập từ đặc điểm kinh tế và chính trị của từng quốc gia cũng nhƣ vị trí địa lý, đã gây ra không ít tranh cãi về những kết quả liên quan đến vấn đề tăng trƣởng tín dụng tại ngân hàng. Trong những năm gần đây tình hình kinh tế ở Việt Nam cũng đã có nhiều sự thay đổi và luôn tìm ẩn nhiều rủi ro cho các NHTM.