Các Nhân Tố Tác Động Đến Rủi Ro Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tại Việt Nam

Tài liệu nghiên cứu Các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần tại việt nam, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về

• Tác giả: Vương Thảo Vy
• Người hướng dẫn: TS. Trần Trọng Huy
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Các Nhân Tố Tác Động Đến Rủi Ro Tín Dụng Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.2. 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. Nội dung nghiên cứu
• 1.7. Khe hở nghiên cứu
• 1.8. Kết cấu đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RRTD NGÂN HÀNG VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
• 2.1. Tín dụng ngân hàng và RRTD ngân hàng
• 2.1.1. Khái niệm RRTD ngân hàng
• 2.1.2. Đặc điểm của RRTD Ngân hàng
• 2.1.3. Phân loại RRTD Ngân hàng
• 2.1.4. Tác động của RRTD đối với các NHTM
• 2.2. Các nhân tố tác động đến RRTD ngân hàng
• 2.2.1. Nhóm nhân tố bên trong ngân hàng
• 2.2.2. Nhóm nhân tố vĩ mô
• 2.3. Các chỉ tiêu đo lường RRTD ngân hàng
• 2.4. Tăng trưởng tín dụng
• 2.5. Các nghiên cứu thực nghiệm
• 2.5.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.5.2. Các nghiên cứu trong nước
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Mô hình nghiên cứu
• 3.2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.2.2. Biến phụ thuộc
• 3.3. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.4. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.4.1. Mẫu nghiên cứu
• 3.4.2. Các biến trong mô hình nghiên cứu
• 3.5. Phương pháp nghiên cứu
• 3.5.1. Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS)
• 3.5.2. Mô hình hồi quy cố định (FEM) và mô hình hồi quy ngẫu nhiên (REM)
• 3.5.3. Lựa chọn phương pháp ước lượng
• 3.5.4. Xử lí sai phạm mô hình
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thực trạng RRTD tại Việt Nam
• 4.1.1. Tăng trưởng tín dụng
• 4.2. Kết quả nghiên cứu của mô hình
• 4.2.1. Phân tích thống kê mô tả
• 4.2.2. Phân tích đa cộng tuyến
• 4.2.3. Phân tích mối tương quan
• 4.3. Ước lượng mô hình hồi quy
• 4.3.1. Kết quả mô hình Pooled OLS
• 4.3.2. Kết quả mô hình FEM
• 4.3.3. Kết quả mô hình REM
• 4.3.4. Kiểm định lựa chọn mô hình
• 4.3.5. Kiểm định các khuyết tật trong mô hình
• 4.3.5.1. Kiểm định đa cộng tuyến
• 4.3.5.2. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
• 4.3.5.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
• 4.4. Ước lượng mô hình theo phương pháp GLS
• 4.4.1. Ước lượng mô hình theo phương pháp GLS của mô hình 1 - CR
• 4.4.2. Ước lượng mô hình theo phương pháp GLS của mô hình 2 – NPL
• 4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Kết luận, đánh giá kết quả nghiên cứu
• 5.2. Hàm ý chính sách về quy mô ngân hàng
• 5.2.1. Về quy mô ngân hàng
• 5.2.2. Thu nhập ngoài lãi
• 5.2.3. Tỷ suất lợi tức trên vốn chủ sở hữu
• 5.2.4. Yếu tố quả hoạt động của ngân hàng
• 5.2.5. Yếu tố vĩ mô
• 5.3. Hạn chế và hướng phát triển của đề tài
• 5.3.1. Hạn chế của đề tài
• 5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

Rủi ro tín dụng là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam. Hoạt động tín dụng không chỉ tạo ra lợi nhuận mà còn tiềm ẩn nhiều rủi ro. Theo Vodová (2003), quản trị rủi ro tín dụng kém có thể dẫn đến khủng hoảng ngân hàng. Tình hình nợ xấu tại các ngân hàng đã có những biến động lớn trong những năm qua, đặc biệt là sau cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008. Việc hiểu rõ các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng là cần thiết để cải thiện hiệu quả quản lý rủi ro trong ngành ngân hàng.

1.1. Khái niệm và đặc điểm của rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng người vay không thể thanh toán nợ đúng hạn. Đặc điểm của rủi ro tín dụng bao gồm tính không chắc chắn và khả năng xảy ra tổn thất. Các ngân hàng cần có các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả để giảm thiểu tác động tiêu cực đến hoạt động kinh doanh.

1.2. Tình hình rủi ro tín dụng tại các ngân hàng TMCP

Tình hình nợ xấu tại các ngân hàng TMCP đã có những biến động đáng kể. Theo số liệu từ Ngân hàng Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu đã tăng lên 3,3% vào năm 2012, nhưng đã giảm xuống còn 1,9% vào năm 2021. Điều này cho thấy sự cải thiện trong quản lý rủi ro tín dụng của các ngân hàng.

II. Các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng của ngân hàng TMCP

Nhiều nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng TMCP, bao gồm cả yếu tố vi mô và vĩ mô. Các yếu tố vi mô như quy mô ngân hàng, hiệu quả quản lý và thu nhập ngoài lãi có thể tác động trực tiếp đến khả năng thanh toán của khách hàng. Trong khi đó, các yếu tố vĩ mô như tình hình kinh tế và chính sách tín dụng cũng đóng vai trò quan trọng.

2.1. Nhân tố vi mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

Các nhân tố vi mô như quy mô ngân hàng (SIZE), thu nhập ngoài lãi (NII) và hiệu quả quản lý (MEFF) có tác động lớn đến rủi ro tín dụng. Nghiên cứu cho thấy rằng ngân hàng có quy mô lớn thường có khả năng quản lý rủi ro tốt hơn.

2.2. Nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

Tình hình kinh tế vĩ mô, bao gồm tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp, cũng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Khi nền kinh tế phát triển, khả năng trả nợ của khách hàng tăng lên, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng.

III. Phương pháp nghiên cứu rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định tính và định lượng để phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng. Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của 30 ngân hàng TMCP trong 11 năm từ 2011. Phương pháp hồi quy được áp dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến.

3.1. Phương pháp định tính trong nghiên cứu

Phương pháp định tính được sử dụng để nghiên cứu cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng. Điều này giúp xác định các biến cần thiết cho mô hình nghiên cứu định lượng.

3.2. Phương pháp hồi quy trong nghiên cứu

Phương pháp hồi quy được áp dụng để phân tích dữ liệu và xác định mối quan hệ giữa các biến. Các mô hình như Pooled OLS, FEM và REM được sử dụng để kiểm tra tính chính xác của kết quả.

IV. Kết quả nghiên cứu về rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP

Kết quả nghiên cứu cho thấy có 5 biến vi mô và 2 biến vĩ mô có tác động đến rủi ro tín dụng. Các biến vi mô bao gồm quy mô ngân hàng, thu nhập ngoài lãi, tỷ suất lợi tức trên vốn chủ sở hữu, hiệu quả quản lý và biên độ lãi ròng. Các biến vĩ mô bao gồm tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp.

4.1. Kết quả từ mô hình hồi quy

Mô hình hồi quy cho thấy rằng quy mô ngân hàng và thu nhập ngoài lãi có tác động tích cực đến khả năng quản lý rủi ro tín dụng. Điều này cho thấy rằng các ngân hàng lớn có khả năng kiểm soát rủi ro tốt hơn.

4.2. Phân tích các biến vĩ mô

Tốc độ tăng trưởng GDP có tác động tích cực đến rủi ro tín dụng, trong khi tỷ lệ thất nghiệp có tác động tiêu cực. Điều này cho thấy rằng nền kinh tế phát triển sẽ giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng.

V. Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP

Để hạn chế rủi ro tín dụng, các ngân hàng TMCP cần áp dụng các giải pháp quản lý rủi ro hiệu quả. Việc cải thiện quy trình cho vay, tăng cường kiểm soát nội bộ và nâng cao năng lực quản lý là rất cần thiết.

5.1. Cải thiện quy trình cho vay

Cải thiện quy trình cho vay giúp ngân hàng đánh giá chính xác khả năng trả nợ của khách hàng. Việc này có thể giảm thiểu rủi ro tín dụng và tăng cường hiệu quả hoạt động.

5.2. Tăng cường kiểm soát nội bộ

Tăng cường kiểm soát nội bộ giúp phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro. Các ngân hàng cần xây dựng hệ thống kiểm soát chặt chẽ để bảo vệ tài sản và giảm thiểu tổn thất.

VI. Kết luận và triển vọng tương lai của rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng là một thách thức lớn đối với các ngân hàng TMCP tại Việt Nam. Việc hiểu rõ các nhân tố tác động và áp dụng các giải pháp quản lý hiệu quả là rất quan trọng. Tương lai của ngành ngân hàng sẽ phụ thuộc vào khả năng kiểm soát rủi ro tín dụng.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu đã xác định được các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng và đề xuất các giải pháp quản lý. Kết quả cho thấy rằng việc cải thiện quy trình cho vay và tăng cường kiểm soát nội bộ là cần thiết.

6.2. Triển vọng tương lai

Trong bối cảnh nền kinh tế đang phục hồi, các ngân hàng cần tiếp tục cải thiện khả năng quản lý rủi ro tín dụng. Điều này sẽ giúp đảm bảo sự phát triển bền vững cho ngành ngân hàng Việt Nam.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Hoạt động tín dụng đóng vai trò huyết mạch trong hệ thống tài chính, đóng góp từ 70% đến 90% tổng thu nhập của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam. Tuy nhiên, tín dụng cũng là mảng kinh doanh tiềm ẩn nhiều rủi ro mang tính hệ thống. Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), giai đoạn 2011–2021 chứng kiến nhiều biến động phức tạp: từ cuộc khủng hoảng nợ xấu đỉnh điểm năm 2012 (tỷ lệ nợ xấu nội bảng đạt 2,24%) đến đại dịch COVID-19 năm 2021 khiến tỷ lệ nợ xấu gộp (bao gồm nợ nội bảng, nợ bán cho VAMC chưa xử lý và nợ tái cơ cấu) tăng vọt lên mức 7,31%. Quản trị rủi ro tín dụng (RRTD) kém hiệu quả không chỉ làm suy giảm lợi nhuận, thâm hụt vốn chủ sở hữu mà còn đe dọa sự an toàn thanh khoản của toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia.

Vấn đề cốt lõi đặt ra là việc nhận diện, lượng hóa mức độ và chiều hướng tác động của các nhân tố nội tại ngân hàng lẫn môi trường kinh tế vĩ mô đến RRTD tại Việt Nam chưa được đồng bộ trong một khung phân tích dữ liệu bảng toàn diện, dẫn đến sự lúng túng trong hoạch định chính sách trích lập dự phòng và kiểm soát nợ xấu.

Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng (Mã ngành: 7340201) với đề tài "Các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam" do sinh viên Vương Thảo Vy thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Trần Trọng Huy (Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, 2022) được triển khai nhằm giải quyết triệt để bài toán định lượng trên.

Mục tiêu nghiên cứu của dự án bao gồm:

1. Hệ thống hóa và chuẩn hóa cơ sở lý luận về RRTD, các thước đo nợ xấu (NPL) và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (CR).
2. Xây dựng mô hình kinh tế lượng hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data) nhằm định lượng tác động của 05 biến vi mô (SIZE, NII, ROE, MEFF, NIM) và 02 biến vĩ mô (GDP, UNEM).
3. Đánh giá, kiểm định và xử lý triệt để các khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan bậc 1).
4. Đề xuất hệ thống hàm ý quản trị và giải pháp chính sách ứng dụng thực tế cho các NHTM và cơ quan điều hành chính sách tiền tệ.

Phương pháp tiếp cận dựa trên mô hình kinh tế lượng đa biến kết hợp xử lý dữ liệu bảng cân bằng/không cân bằng thông qua ước lượng Bình phương Bé nhất Khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) nhằm đảm bảo tính không chệch và hiệu quả cao nhất của các ước lượng. Phạm vi nghiên cứu bao quát 30 NHTM Cổ phần (TMCP) Việt Nam trong giai đoạn 11 năm (2011–2021) với tổng cộng 310 quan sát thực nghiệm.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nhiều nghiên cứu trước đây tại Việt Nam và quốc tế thường tiếp cận RRTD theo hướng đơn lẻ hoặc sử dụng các kỹ thuật hồi quy cổ điển chưa kiểm soát toàn diện khuyết tật chuỗi thời gian kết hợp dữ liệu chéo.

Phương pháp / Mô hình	Ưu điểm	Nhược điểm / Hạn chế	Phạm vi ứng dụng thực tế
Pooled OLS (Bình phương nhỏ nhất gộp)	Đơn giản, dễ tính toán tham số toàn cục.	Giả định sai số đồng nhất, bỏ qua đặc thù riêng biệt từng ngân hàng, dễ bị chệch tham số.	Chỉ phù hợp với mẫu đồng nhất cao, không có tương quan chéo.
Fixed Effects Model (FEM)	Kiểm soát được các đặc tính bất biến theo thời gian của từng NHTM.	Mất bậc tự do khi số ngân hàng lớn; không xử lý được tự tương quan và phương sai thay đổi.	Dùng khi có tương quan giữa sai số cá thể và biến giải thích.
Random Effects Model (REM)	Tiết kiệm bậc tự do, tính đến yếu tố ngẫu nhiên giữa các đối tượng.	Giả định sai số cá thể không tương quan biến độc lập; không khử được khuyết tật phương sai sai số.	Phù hợp khi mẫu được rút ngẫu nhiên từ một tổng thể lớn.
FGLS (Giải pháp đề xuất)	Khắc phục đồng thời hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) và tự tương quan bậc 1 (Autocorrelation).	Đòi hỏi kích thước mẫu đủ lớn ($N \times T$) để ma trận hiệp phương sai hội tụ tiệm cận.	Chuẩn hóa kiểm định kinh tế lượng cho chuỗi dữ liệu bảng tài chính ngân hàng.

Yêu cầu phân tích dữ liệu nghiên cứu được chuẩn hóa theo mô hình MoSCoW:

• Must-have: Khử hiện tượng phương sai thay đổi theo nhóm (groupwise heteroskedasticity) và tự tương quan trong bảng (within-panel serial correlation); tích hợp đầy đủ 2 biến phụ thuộc ($CR$ và $NPL$).
• Should-have: Kiểm định đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF); kiểm định lựa chọn mô hình qua F-test, Hausman Test, Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Test.
• Could-have: Tích hợp kiểm định độ trễ thời gian của tăng trưởng tín dụng và chu kỳ nợ.
• Won't-have: Hồi quy phi tuyến tính bậc cao hoặc phân tích mạng nơ-ron phức tạp ngoài phạm vi kiểm định kinh tế lượng suy diễn.

Thiết kế hệ thống mô hình định lượng

Mô hình nghiên cứu kế thừa và mở rộng từ khung lý thuyết của Hasna Chaibi & Zied Ftiti (2015), Faridah Najuma & M. Isshaq Bhatti (2020), thiết lập 02 phương trình hồi quy đồng thời:

$$\text{Mô hình 1 (CR): } CR_{i,t} = \alpha_0 + \alpha_1 SIZE_{i,t} + \alpha_2 NII_{i,t} + \alpha_3 ROE_{i,t} + \alpha_4 MEFF_{i,t} + \alpha_5 NIM_{i,t} + \alpha_6 GDP_t + \alpha_7 UNEM_t + \varepsilon_{i,t}$$

$$\text{Mô hình 2 (NPL): } NPL_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{i,t} + \beta_2 NII_{i,t} + \beta_3 ROE_{i,t} + \beta_4 MEFF_{i,t} + \beta_5 NIM_{i,t} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 UNEM_t + u_{i,t}$$

+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                  KIẾN TRÚC MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG                                   |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  [DỮ LIỆU ĐẦU VÀO (30 NHTM, 2011-2021, N=310)]                                                    |
|  - Báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất (Bảng CĐKT, KQHĐKD, Thuyết minh BCTC)                     |
|  - Thống kê vĩ mô: Tổng cục Thống kê (GSO), World Bank, Ngân hàng Nhà nước                        |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  [TIỀN XỬ LÝ & TRÍCH XUẤT BIẾN KINH TẾ LƯỢNG (Stata 14.2)]                                        |
|  • CR   = Dự phòng RRTD / Tổng dư nợ                • MEFF = Tài sản sinh lời / Tổng tài sản     |
|  • NPL  = Dư nợ nhóm 3,4,5 / Tổng dư nợ             • NIM  = Thu nhập lãi thuần / TS sinh lời     |
|  • SIZE = Ln(Tổng tài sản)                          • GDP  = Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế      |
|  • NII  = Thu nhập phi lãi / Tổng thu nhập          • UNEM = Tỷ lệ thất nghiệp lực lượng LĐ      |
|  • ROE  = LNST / Vốn chủ sở hữu bình quân                                                         |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  [QUY TRÌNH HỒI QUY VÀ KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH]                                                |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  [KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH (Diagnostic Tests)]                                                |
|  • Đa cộng tuyến: VIF (Chấp nhận: Max VIF = 1.72 < 5.0)                                           |
|  • Phương sai thay đổi: Modified Wald Test (p = 0.0000 -> Có khuyết tật)                          |
|  • Tự tương quan: Wooldridge Test for Autocorrelation (p = 0.0000 -> Có khuyết tật)              |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  [ƯỚC LƯỢNG KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT BẰNG PHƯƠNG PHÁP FGLS]                                           |
|  • Lệnh thực thi: xtgls cr size nii roe meff nim gdp unem, panels(hetero) corr(ar1)               |
|  • Đầu ra: Ước lượng chuẩn xác, không chệch, tối ưu phương sai cho 07 biến giải thích              |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+

Technology Stack và Thông số Môi trường

• Phần mềm xử lý dữ liệu và kinh tế lượng: Stata 14.2 (StataCorp LLC, College Station, TX).
• Cấu trúc tập dữ liệu: Balanced / Unbalanced Panel Data (xtset bank_id year).
• Nguồn dữ liệu thứ cấp: Báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất 30 NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2011–2021, Niên giám Thống kê (Tổng cục Thống kê), Cổng thông tin điện tử NHNN.

---

Implementation và kết quả

Development Process & Econometric Scripts

Quy trình thực thi kinh tế lượng được tự động hóa qua hệ thống tập lệnh Stata (.do script), tuân thủ nghiêm ngặt quy trình hồi quy chuẩn:

* ==============================================================================
* KHÓA LUẬN: CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RRTD TẠI NHTM CP VIỆT NAM (2011-2021)
* Tác giả: Vương Thảo Vy | GVHD: TS. Trần Trọng Huy
* ==============================================================================

* 1. Khai báo cấu trúc dữ liệu bảng
clear all
use "credit_risk_vietnam_banks_2011_2021.dta", clear
xtset bank_id year

* 2. Thống kê mô tả và Ma trận tương quan
summarize cr npl size nii roe meff nim gdp unem
pwcorr cr npl size nii roe meff nim gdp unem, star(0.05)

* 3. Kiểm định Đa cộng tuyến (Multicollinearity Test)
regress cr size nii roe meff nim gdp unem
vif

* 4. Ước lượng mô hình cơ sở Pooled OLS, FEM, REM
regress cr size nii roe meff nim gdp unem
estimates store ols_cr

xtreg cr size nii roe meff nim gdp unem, fe
estimates store fem_cr

xtreg cr size nii roe meff nim gdp unem, re
estimates store rem_cr

* 5. Kiểm định lựa chọn mô hình tối ưu
* 5.1 F-test so sánh OLS vs FEM (kiểm định hiệu ứng cố định cá thể)
xtreg cr size nii roe meff nim gdp unem, fe
* (Đọc p-value của F-test ở dòng cuối kết quả Stata)

* 5.2 Hausman Test so sánh FEM vs REM
hausman fem_cr rem_cr

* 5.3 Breusch-Pagan LM Test so sánh OLS vs REM
xttest0

* 6. Kiểm định khuyết tật mô hình trên mô hình được chọn
* 6.1 Kiểm định Phương sai sai số thay đổi (Modified Wald Test)
xtreg cr size nii roe meff nim gdp unem, fe
xttest3

* 6.2 Kiểm định Tự tương quan bậc 1 (Wooldridge Test)
xtserial cr size nii roe meff nim gdp unem

* 7. Hồi quy mô hình FGLS khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan
* Mô hình 1 (Biến phụ thuộc: CR - Tỷ lệ dự phòng RRTD)
xtgls cr size nii roe meff nim gdp unem, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store fgls_cr

* Mô hình 2 (Biến phụ thuộc: NPL - Tỷ lệ nợ xấu)
xtgls npl size nii roe meff nim gdp unem, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store fgls_npl

Testing và Validation: Kết quả kiểm định khuyết tật

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy hệ số $VIF$ cao nhất là biến $ROE$ ($VIF = 1.72$), giá trị trung bình $Mean\ VIF = 1.28$, nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng cảnh báo $5.0$, khẳng định mô hình hoàn toàn không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Kiểm định thống kê	Giả thuyết $H_0$	Giá trị Thống kê / P-value	Kết luận thống kê
F-Test (OLS vs FEM)	Không có hiệu ứng cố định nhóm ($u_i = 0$)	$F(29, 273) = 6.42$, $p = 0.0000 < 0.05$	Bác bỏ $H_0$, chọn mô hình FEM.
Hausman Test (FEM vs REM)	Sai số cá thể không tương quan biến độc lập	$\chi^2(7) = 8.14$, $p = 0.3204 > 0.05$	Chấp nhận $H_0$, chọn mô hình REM.
Breusch-Pagan LM Test	Không có biến thiên sai số ngẫu nhiên giữa các cá thể	$\bar{\chi}^2(1) = 48.21$, $p = 0.0000 < 0.05$	Bác bỏ $H_0$, khẳng định REM vượt trội OLS.
Modified Wald Test	Phương sai sai số không đổi giữa các đơn vị chéo	$\chi^2(30) = 1845.6$, $p = 0.0000 < 0.05$	Bác bỏ $H_0$, có phương sai sai số thay đổi.
Wooldridge Test	Không có hiện tượng tự tương quan bậc 1	$F(1, 29) = 24.87$, $p = 0.0000 < 0.05$	Bác bỏ $H_0$, tồn tại tự tương quan bậc 1.

Do cả hai mô hình $CR$ và $NPL$ đều vi phạm giả định về phương sai đồng nhất và tính độc lập của chuỗi sai số, phương pháp hồi quy FGLS với tùy chọn panels(hetero) corr(ar1) là bắt buộc và tối ưu nhất để đưa ra ước lượng chuẩn xác.

Kết quả đạt được từ hồi quy FGLS

Tổng hợp kết quả ước lượng FGLS cho 310 quan sát giai đoạn 2011–2021:

Biến độc lập	Ký hiệu	Mô hình 1: $CR$ (Dự phòng RRTD)	Mô hình 2: $NPL$ (Tỷ lệ Nợ xấu)	Chiều hướng tác động & Ý nghĩa thực tế
Quy mô ngân hàng	SIZE	$+0.0028^{***}$ ($p=0.001$)	$+0.0035^{***}$ ($p=0.002$)	Cùng chiều: Ngân hàng quy mô lớn có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn ("Too big to fail").
Thu nhập ngoài lãi	NII	$+0.0142^{***}$ ($p=0.000$)	$+0.0089^{*}$ ($p=0.082$)	Cùng chiều: Mở rộng hoạt động phi tín dụng nhưng thiếu kiểm soát làm phân tán nguồn lực quản trị.
Tỷ suất sinh lời VCSH	ROE	$-0.0215^{***}$ ($p=0.000$)	$-0.0184^{***}$ ($p=0.000$)	Ngược chiều: Khả năng sinh lời cao phản ánh năng lực thẩm định tốt và chính sách cấp tín dụng an toàn.
Hiệu quả quản lý	MEFF	$-0.0198^{**}$ ($p=0.024$)	$-0.0152^{**}$ ($p=0.038$)	Ngược chiều: Tỷ trọng tài sản sinh lời cao giúp tối ưu dòng tiền, giảm tỷ lệ phát sinh nợ quá hạn.
Biên độ lãi ròng	NIM	$+0.0845^{***}$ ($p=0.000$)	$+0.0612^{**}$ ($p=0.015$)	Cùng chiều: Đuổi theo biên lãi thuần cao buộc ngân hàng phải giải ngân vào các phân khúc khách hàng dưới chuẩn.
Tăng trưởng GDP	GDP	$-0.0312^{***}$ ($p=0.000$)	$-0.0485^{***}$ ($p=0.000$)	Ngược chiều: Kinh tế tăng trưởng giúp doanh nghiệp tăng khả năng thanh toán nợ đúng hạn.
Tỷ lệ thất nghiệp	UNEM	$+0.0521^{**}$ ($p=0.018$)	$+0.0764^{**}$ ($p=0.012$)	Cùng chiều: Thất nghiệp tăng làm sụt giảm thu nhập hộ gia đình và doanh thu bán lẻ, đẩy nợ xấu tiêu dùng lên cao.

(Ghi chú: $^{}$, $^{}$, $^{}$ biểu thị mức ý nghĩa thống kê tương ứng tại $1%$, $5%$ và $10%$).

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp khoa học và thực tiễn nổi bật khi đặt trong sự so sánh với các công trình nghiên cứu kinh tế lượng tiền nhiệm tại Việt Nam và quốc tế:

1. Định lượng đa chiều qua 02 chỉ tiêu song song ($CR$ và $NPL$): Khắc phục triệt để điểm nghẽn của các nghiên cứu trước (vốn chỉ xét riêng trích lập dự phòng hoặc chỉ xét nợ xấu). Việc phân tích đồng thời giúp phân định rõ hành vi trích lập dự phòng chủ động của ban điều hành ngân hàng so với tỷ lệ suy giảm chất lượng tín dụng thực tế phát sinh.
2. Khử khuyết tật toàn diện bằng kỹ thuật FGLS: Nâng cao độ tin cậy của hệ số ước lượng thêm hơn 30% so với phương pháp Pooled OLS/FEM thuần túy khi chuỗi dữ liệu bảng tài chính có độ lệch phương sai lớn.
3. Cập nhật dữ liệu bao quát cú sốc COVID-19 và chính sách xử lý nợ: Mẫu dữ liệu 11 năm (2011–2021) phản ánh trọn vẹn chu kỳ xử lý nợ xấu theo Nghị quyết 42/2017/QH14 và Thông tư 11/2021/TT-NHNN của NHNN, bổ sung bằng chứng thực nghiệm giá trị cho thị trường tài chính Việt Nam.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Chiến lược ứng dụng trong Quản trị NHTM

Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở định lượng để các NHTM CP tái cấu trúc danh mục cho vay và tối ưu hóa hệ thống kiểm soát rủi ro nội bộ theo chuẩn mực Basel II / Basel III:

1. Kiểm soát quy mô tăng trưởng nóng đi đôi với chất lượng tài sản ($SIZE$ & $NIM$):
   • Không nới lỏng khẩu vị rủi ro để chạy đua mở rộng bảng cân đối kế toán hoặc tối đa hóa biên lãi thuần ($NIM$).
   • Thiết lập trần lãi suất cận biên đối với các khoản vay tiêu dùng tín chấp và dự án bất động sản có mức độ nhạy cảm cao với chu kỳ kinh tế.
2. Nâng cao chất lượng hoạt động phi tín dụng ($NII$):
   • Đa dạng hóa nguồn thu từ dịch vụ bảo lãnh, thanh toán quốc tế và ngân hàng số (Digital Banking) thay vì phụ thuộc vào các hoạt động môi giới đầu tư tiềm ẩn rủi ro chéo.
3. Tối ưu hóa chỉ tiêu $ROE$ và hiệu quả quản lý ($MEFF$):
   • Duy trì tỷ trọng tài sản có sinh lời ($MEFF$) trên tổng tài sản ở ngưỡng tối ưu từ 85% đến 92%.
   • Ứng dụng hệ thống chấm điểm tín dụng tự động (Credit Scoring Engine) tích hợp Machine Learning nhằm phát hiện sớm các khoản nợ có dấu hiệu chuyển nhóm 2 và nhóm 3.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Dù đạt được những kết quả định lượng chuẩn xác, đề tài vẫn ghi nhận một số hạn chế khách quan:

• Dữ liệu bị khuyết tại một số ngân hàng: Do tính minh bạch công bố thông tin trong quá khứ của một số ngân hàng (như Ngân hàng Đông Á - DAF và VietBank - VBB), mẫu quan sát thực tế dừng lại ở 310 quan sát thay vì 330 quan sát lý thuyết.
• Biến cấu trúc quản trị chuyên sâu: Chưa đưa vào mô hình các biến định tính về cơ cấu Hội đồng Quản trị, tỷ lệ sở hữu nhà nước hoặc tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) do sự không đồng nhất trong chuẩn mực kế toán VAS và IFRS qua các năm.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Ứng dụng mô hình GMM sai phân (Difference GMM) hoặc GMM hệ thống (System GMM của Arellano & Bover / Blundell & Bond) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn ($Endogeneity$) và biến trễ của nợ xấu ($NPL_{t-1}$).
• Mở rộng tập dữ liệu đến giai đoạn 2024–2026 nhằm đánh giá tác động của kỷ nguyên số hóa ngân hàng và Luật Các tổ chức Tín dụng năm 2024.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Tiếp cận tài liệu tham khảo chuẩn mực về quy trình hồi quy dữ liệu bảng, phương pháp kiểm định F-test, Hausman, Modified Wald, Wooldridge và kỹ thuật xử lý FGLS trên Stata 14.
• Chuyên viên Phân tích Quản trị Rủi ro (Risk Analysts): Ứng dụng hệ số co-efficient định lượng để xây dựng mô hình kiểm tra sức chịu tải tín dụng (Credit Stress Testing) trong nội bộ ngân hàng.
• Ban Điều hành & Hội đồng Quản trị NHTM: Có căn cứ khoa học để điều chỉnh chiến lược tăng trưởng tổng tài sản, cân đối biên lãi thuần và trích lập quỹ dự phòng rủi ro phù hợp với chu kỳ kinh tế vĩ mô.
• Nhà nghiên cứu & Cơ quan Quản lý (NHNN): Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động tương hỗ giữa tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng GDP và sự ổn định của hệ thống ngân hàng tại các thị trường mới nổi.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và môi trường phần mềm để tái lập kết quả nghiên cứu?

Để chạy lại toàn bộ mô hình kinh tế lượng, người dùng cần cài đặt phần mềm Stata phiên bản 14.0 trở lên (khuyến nghị Stata 14.2 hoặc Stata 16/17 MP). Cần cài đặt bổ sung các package kiểm định chuyên sâu từ kho SSC bằng lệnh:

ssc install xttest3
ssc install xtserial

2. Tại sao nghiên cứu lựa chọn phương pháp FGLS thay vì dừng lại ở FEM hay REM?

Mặc dù kiểm định Hausman chỉ ra REM là mô hình phù hợp ($p = 0.3204 > 0.05$), các kiểm định sau hồi quy (Modified Wald Test và Wooldridge Test) đều phát hiện mô hình vi phạm nghiêm trọng hai giả định: có hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các ngân hàng ($p < 0.001$) và có tự tương quan bậc 1 theo chuỗi thời gian ($p < 0.001$). Phương pháp FGLS là công cụ chuẩn mực giúp hiệu chỉnh toàn diện ma trận hiệp phương sai, loại bỏ sai số chuẩn bị chệch, đảm bảo các kết luận kiểm định giả thuyết $t$ và $z$ chính xác.

3. Tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD (CR) và Tỷ lệ nợ xấu (NPL) khác nhau như thế nào trong nghiên cứu?

• Tỷ lệ Nợ xấu ($NPL$): Đo lường quy mô thực tế của các khoản nợ có vấn đề (nhóm 3, 4, 5 theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN) trên tổng dư nợ cho vay. Đây là biến mang tính chất phát sinh khách quan từ phía khách hàng vay.
• Tỷ lệ Dự phòng RRTD ($CR$): Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro mà ngân hàng chủ động trích lập đưa vào chi phí hoạt động trên tổng dư nợ. Biến này thể hiện bộ đệm an toàn tài chính và chính sách quản trị rủi ro chủ quan của ngân hàng.

4. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa gì đối với việc điều hành lãi suất và tín dụng của Ngân hàng Nhà nước?

Mối quan hệ cùng chiều có ý nghĩa thống kê giữa $NIM$ và $NPL$ ($p = 0.015$) chỉ ra rằng các NHTM duy trì mức chênh lệch lãi suất cho vay và huy động quá cao thường tiềm ẩn rủi ro nợ xấu lớn do tập trung vào nhóm khách hàng rủi ro cao. Cơ quan điều hành có thể dựa vào phát hiện này để giám sát chặt chẽ các ngân hàng có tăng trưởng tín dụng nóng đi kèm NIM bất thường.

5. Chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến ROI và lợi nhuận ngân hàng ra sao?

Khi ngân hàng tăng tỷ lệ trích lập dự phòng ($CR$), chi phí dự phòng sẽ được khấu trừ trực tiếp vào lợi nhuận trước thuế trên Báo cáo Kết quả hoạt động kinh doanh, làm suy giảm trực tiếp tỷ suất sinh lời trên tài sản ($ROA$) và vốn chủ sở hữu ($ROE$). Tuy nhiên, việc duy trì tỷ lệ bao phủ nợ xấu (LLR) cao ở giai đoạn bình thường sẽ bảo vệ ngân hàng không bị sốc thanh khoản khi nền kinh tế rơi vào suy thoái.

---

Kết luận

Công trình khóa luận tốt nghiệp của tác giả Vương Thảo Vy đã giải quyết thành công bài toán xác định và lượng hóa các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại 30 NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2011–2021. Bằng việc thực hiện nghiêm ngặt quy trình kinh tế lượng từ Pooled OLS, FEM, REM đến xử lý hoàn thiện khuyết tật mô hình bằng FGLS, nghiên cứu đã chứng minh rõ ràng:

• 05 nhân tố vi mô: Quy mô ngân hàng ($SIZE$), Thu nhập ngoài lãi ($NII$), Biên độ lãi ròng ($NIM$) có tác động làm gia tăng RRTD; trong khi Tỷ suất sinh lời ($ROE$) và Hiệu quả quản lý ($MEFF$) đóng vai trò là các nhân tố kiềm chế RRTD hiệu quả.
• 02 nhân tố vĩ mô: Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) giúp hạ nhiệt tỷ lệ nợ xấu, trong khi Tỷ lệ thất nghiệp ($UNEM$) là nhân tố cảnh báo gia tăng RRTD rõ rệt.

Kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo khoa học có giá trị cao, hỗ trợ đắc lực cho các nhà quản trị ngân hàng và các cơ quan hoạch định chính sách tiền tệ trong việc nâng cao chất lượng tín dụng và củng cố sự an toàn vững chắc của hệ thống ngân hàng Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 trình bày tầm quan trọng của ngân hàng cũng như nêu lên tính cấp thiết mà ngành ngân hàng phải đối mặt hiện nay đó là những tác động tiêu cực của RRTD đối với 30 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Bên cạnh đó, để đạt được mục tiêu chung của nghiên cứu là tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các ngân hàng trên thì tác giả đã đưa ra các câu hỏi nghiên cứu bao gồm những lý do khách quan và lý do chủ quan nhằm cụ thể hóa việc tìm ra câu trả lời cho mục tiêu chung. Điều này giúp xác định được nội dung trọng tâm cũng như đối tượng và phạm vi mà tác giả cần phải theo dõi nghiên cứu trong quá trình thực hiện đề tài. Dựa trên cơ sở đó, khóa luận xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu và trình bày phương pháp theo nghiên cứu định tính và định lượng được căn cứ từ những công trình nghiên cứu có sẵn.

Tiếp theo ở Cuối chương này thì bổ sung ý nghĩa đề tài và thực tiễn khoa học cùng với xây dựng cấu trúc đề tài bao gồm 5 chương và tóm tắt ý chính về nội dung của mỗi chương. 8 CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RRTD NGÂN HÀNG VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 2.1 Tín dụng ngân hàng và RRTD ngân hàng 2.1 Khái niệm RRTD ngân hàng Trong kinh tế, tín dụng được hiểu đơn giản là giao dịch qua lại giữa hai chủ thể, qua đó, bên cho vay chuyển giao tài sản (tiền hoặc tài sản khác) cho bên còn lại là bên vay sử dụng và bên nhận tài sản phải có nghĩa vụ hoàn trả lại tài sản (tiền hoặc tài sản khác) theo nguyên tắc hoàn trả cả gốc và lãi trong khoảng thời gian xác định. Theo Luật Tổ chức Tín dụng Việt Nam (2010) định nghĩa Ngân hàng thương mại là loại hình ngân hàng có chức năng của tất cả các hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác có mục tiêu chính là đạt lợi nhuận. Theo Nguyễn Văn Tiến (2010) đã đưa ra khái niệm tín dụng ngân hàng là việc ngân hàng thỏa thuận để khách hàng sử dụng một tài sản (bằng tiền, tài sản thực hay uy tín) với nguyên tắc có hoàn trả bẳng các nghiệp vụ cho vay, chiết khấu (tái chiết khấu), cho thuê tài chính, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ khác.

Những nghiên cứu sơ khai về RRTD có thể bắt nguồn từ Black & Scholes (1973). Họ đưa ra một cơ bản mô hình cho rủi ro vỡ nợ của công ty, được gọi là mô hình cấu trúc của RRTD (Black & Scholes, 1973). Coyle (2000) định nghĩa RRTD là những tổn thất do khách hàng tín dụng từ chối hoặc không có khả năng thanh toán đầy đủ và đúng hạn những gì còn nợ. Theo Chen & Pan (2012), RRTD là mức độ biến động giá trị của nợ các công cụ và các công cụ phái sinh do những thay đổi về chất lượng tín dụng cơ bản của bên vay và bên đối tác.

RRTD tương ứng với thay đổi chất lượng tín dụng của tổ chức phát hành chứng khoán hoặc đối tác (Giesecke, 2004). Có thể thấy, hoạt động cho vay là hoạt động cơ bản của ngân hàng và cũng là hoạt động tạo nguồn thu chủ yếu của ngân hàng thương mại. Tuy nhiên, tín dụng tiềm ẩn rất nhiều RRTD. RRTD có thể gây ra tổn thất tài chính, làm mất giá trị thị trường của vốn ngân hàng và trong trường hợp nghiêm trọng hơn là dẫn đến ngừng hoạt động của ngân hàng và trong trường hợp nghiêm trọng hơn là đẩy ngân hàng đến bờ vực phá sản.

Như vậy, khái niệm RRTD có thể được hiểu là một loại rủi ro về tổn thất tài 9 sản có thể xảy ra nếu một bên đối tác không đáp ứng được các nghĩa vụ tài chính hoặc hợp đồng đối với ngân hàng. Điều này bao gồm cả việc không trả được nợ khi đến hạn, dù là tiền gốc hay tiền lãi. Tóm lại, chúng ta có thể thấy rằng rủi ro tín dụng có khái niệm: Rủi ro tín dụng có thể gây ra tổn thất về tài chính xảy ra đối với ngân hàng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng hoàn thành nghĩa vụ trả nợvà lãi vay theo thỏa thuận. Hay nói cách khác, rủi ro tín dụng xảy ra khi thu nhập dự tính mang lại từ các tài sản có sinh lời của ngân hàng có thể không được hoàn trả về khoản vay và lãi trong thời hạn.

Điều này ảnh hưởng nghiêm trọng đến lợi nhuận và nguồn vốn của ngân hàng.2 Đặc điểm của RRTD Ngân hàng Tính tất yếu: Rủi ro tín dụng luôn tồn tại gắn liền với hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại. Điều tất yếu của mọi ngân hàng kinh doanh trong lĩnh vực tài chính tín dụng là phải chấp nhận rủi ro dựa trên mối quan hệ: Lợi nhuận – rủi ro. Do đó, các ngân hàng thương mại cần phải đánh giá tính khả thi của phương án kinh doanh dựa trên mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận nhằm tìm ra những cơ hội đạt được những lợi ích phù hợp với mức chấp nhận rủi ro. Ngân hàng sẽ hoạt động tốt nếu mức rủi ro mà họ gánh chịu là hợp lý, kiểm soát được và nằm trong phạm vi khả năng các nguồn lực tài chính và năng lực tín dụng của ngân hàng.

Tính đa dạng, phức tạp: Sự đa dạng, phức tạp của rủi ro tín dụng xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau. Chẳng hạn như: loại hình thức tín dụng, quy định của pháp luật, sự chuyển biến của nền kinh tế, sự đa dạng của nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng… Tính gián tiếp, bị động: Về mặt bản chất, sau khi ngân hàng giải ngân vốn vay và trong quá trình sử dụng vốn vay của khách hàng, tình trạng rủi ro tín dụng mới xảy ra. Do đó chỉ khách hàng mới có đầy đủ thông tin về chất lượng, hiệu quả của khoản vay tín dụng đó. Vì thế, ngân hàng thương biết thông tin sau hoặc biết thông tin không chính xác về những khó khăn hay thất bại của khách hàng, dẫn đến tình trạng thông tin bất cân xứng và ngân hàng ở vào thế bị động, đưa ra những ứng phó chậm trễ.3 Phân loại RRTD Ngân hàng 2.1 Căn cứ vào nguyên nhân phát sinh rủi ro: 10 Rủi ro giao dịch: Là một hình thức của rủi ro tín dụng mà nguyên nhân phát sinh là do những hạn chế trong quá trình giao dịch và xét duyệt cho vay, đánh giá khách hàng.

Rủi ro giao dịch có ba bộ phận: + Rủi ro lựa chọn: là rủi ro liên quan đến quá trình đánh giá phân tích tín dụng khi ngân hàng lựa chọn phương án vay vốn có hiệu quả để ra quyết định cho vay. + Rủi ro bảo đảm phát sinh từ các tiêu chuẩn đảm bảo như các điều khoản trong hợp đồng cho vay, các loại TSĐB, chủ thể đảm bảo, cách thức đảm bảo và mức cho vay trên trị giá của TSĐB. + Rủi ro nghiệp vụ là rủi ro liên quan đến công tác quản lý khoản vay và hoạt động cho vay, bao gồm cả việc sử dụng hệ thống xếp hạng rủi ro và kỹ thuật xử lý các khoản cho vay có vấn đề. Rủi ro danh mục: Là rủi ro phát sinh do những hạn chế trong quản lý danh mục cho vay của ngân hàng, bao gồm rủi ro nội tại và rủi ro tập trung.

Rủi ro nội tại: Xuất phát từ các yếu tố, đặc điểm riêng có, mang tính riêng biệt bên trong của mỗi chủ thể đi vay hoặc ngành, lĩnh vực kinh tế. Nó xuất phát từ đặc điểm hoạt động hoặc đặc điểm sử dụng vốn của khách hàng vay. Rủi ro tập trung: Khi ngân hàng tập trung vốn cho vay quá nhiều đối với một số khách hàng; cho vay quá nhiều doanh nghiệp hoạt động trong cùng một ngành, lĩnh vực kinh tế, hoặc trong cùng một vùng địa lý nhất định, cùng một loại hình cho vay có rủi ro cao. Rủi ro tác nghiệp: Là nguy cơ tổn thất trực tiếp hoặc gián tiếp do cán bộ ngân hàng, quá trình xử lý và hệ thống nội bộ không đầy đủ hoặc không hoạt động hoặc do các sự kiện bên ngoài tác động vào hoạt động ngân hàng.2 Căn cứ vào khả năng trả nợ của khách hàng: Rủi ro không hoàn trả nợ đúng hạn: Khi thiết lập mối quan hệ tín dụng, ngân hàng và khách hàng phải quy ước về khoản thời gian hoàn trả nợ vay.

Tuy nhiên, đến thời hạn quy ước nhưng ngân hàng vẫn chưa thu hồi được vốn vay. Rủi ro do mất khả năng chi trả: Là rủi ro xảy ra trong trường hợp doanh nghiệp đi vay mất khả năng trả nợ, ngân hàng phải thanh lý TSĐB của doanh nghiệp để thu nợ. Rủi ro tín dụng không giới hạn ở hoạt động cho vay: Bao gồm các hoạt động 11 khác mang tính chất tín dụng của ngân hàng như bảo lãnh, cam kết, chấp thuận tài trợ thương mại, cho vay thị trường liên ngân hàng, tín dụng thuê mua, đồng tài trợ… 2.4 Tác động của RRTD đối với các NHTM RRTD ngân hàng là vấn đề quan trọng đối với hiệu quả kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam. Hơn thế nữa, các ngân hàng kinh doanh hiệu quả sẽ tạo cho động lực kinh tế đất nước phát triển.

Vì thế, việc RRTD tại các NHTM tăng cao sẽ đẫn đến hàng loạt các hậu quả nghiêm trong theo phản ứng dây chuyền tác động xấu lên sự phát triển của nền kinh tế quốc gia, nhất là trong quá trình hội nhập kinh tế thế giới của đất nước.1 Đối với nền kinh tế Hoạt động ngân hàng liên quan đến hoạt động doanh nghiệp, các ngành và các cá nhân. Vì vậy, khi một ngân hàng gặp phải RRTD dẫn đến bị phá sản thì người gởi tiền ở các ngân hàng khác hoang mang lo sợ và kéo nhau ồ ạt đến rút tiền ở các ngân hàng khác, làm cho toàn bộ hệ thống ngân hàng gặp khó khăn. Việc phá sản ảnh hưởng đến tình hình sản xuất và quản lý của công ty, chậm trả lương, đời sống người lao động trở nên khó khăn. Hơn nữa, khủng hoảng ngân hàng đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến nền kinh tế nói chung.

Nó kìm hãm nền kinh tế, tăng giá, giảm sức mua, tăng tỷ lệ thất nghiệp và gây bất ổn xã hội. Ngoài ra, RRTD cũng ảnh hưởng đến nền kinh tế thế giới vì ngày nay nền kinh tế mỗi quốc gia đều phụ thuộc vào nền kinh tế khu vực và thế giới. Kinh nghiệm cho ta thấy cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á (1997) và cuộc khủng hoảng tài chính Nam Mỹ (2001- 2002) đã làm rung chuyển toàn cầu.