CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Nghiên cứu các yếu tố tác động đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Phân tích dữ liệu và đề xuất giải pháp hạn chế nợ xấu hiệu quả.

• Tác giả: Thái Y Dung
• Người hướng dẫn: Ts. Nguyễn Hoàng Vĩnh Lộc
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Nợ Xấu Của Hệ Thống Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tính cấp thiết của 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
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của đề tài
• 1.7. Bố cục của khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Khái niệm nợ xấu
• 2.2. Phân loại nợ xấu
• 2.3. Lý thuyết liên quan đến nợ xấu
• 2.3.1. Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information)
• 2.3.2. Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business Cycle Theory)
• 2.3.3. Giả thuyết hiệu ứng quy mô
• 2.4. Chỉ tiêu phản ánh, đo lường nợ xấu
• 2.4.1. Tỷ lệ nợ xấu
• 2.4.2. Dự phòng rủi ro tín dụng
• 2.5. Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu
• 2.5.1. Yếu tố nội tại
• 2.5.2. Yếu tố vĩ mô
• 2.6. Lược khảo các nghiên cứu trước đây
• 2.6.1. Các nghiên cứu ở trên thế giới
• 2.6.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam
• 2.7. Khoảng trống nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2. Quy trình nghiên cứu
• 3.3. Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
• 3.4. Phương pháp xử lý số liệu
• 3.5. Trình tự thực hiện nghiên cứu
• 3.6. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
• 3.6.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.6.2. Nợ xấu của NHTM (NPLi,t)
• 3.6.3. Quy mô ngân hàng (SIZE)
• 3.6.4. Tốc độ tăng trưởng tín dụng (GROW)
• 3.6.5. Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
• 3.6.6. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
• 3.6.7. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA)
• 3.6.8. Giả thuyết nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
• 4.2. Ma trận tương quan của các biến trong mô hình nghiên cứu
• 4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
• 4.4. Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
• 4.5. Kiểm định giữa mô hình Pooled OLS và FEM
• 4.6. Kiểm định giữa mô hình Pooled OLS và REM
• 4.7. Kiểm định giữa mô hình FEM và REM
• 4.8. Kiểm định khuyết tật của mô hình
• 4.9. Kết quả mô hình hồi quy FGLS
• 4.10. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.1.1. Hạn chế của đề tài
• 5.1.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Nợ Xấu Ngân Hàng Thương Mại

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế sâu rộng, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đóng vai trò huyết mạch trong việc cung cấp vốn cho nền kinh tế. Tuy nhiên, tình trạng nợ xấu luôn là một thách thức lớn, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng và sự ổn định của hệ thống tài chính. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu đã có xu hướng tăng trở lại sau đại dịch Covid-19, đòi hỏi các nhà quản lý và hoạch định chính sách cần có cái nhìn sâu sắc và toàn diện về các yếu tố tác động đến nợ xấu. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích định lượng các yếu tố này, từ đó đưa ra các khuyến nghị nhằm kiểm soát và giảm thiểu rủi ro nợ xấu trong hệ thống NHTM Việt Nam.

1.1. Tầm Quan Trọng của Việc Nghiên Cứu Nợ Xấu Ngân Hàng

Việc nghiên cứu nợ xấu có ý nghĩa đặc biệt quan trọng bởi nợ xấu không chỉ ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng mà còn gây ra những hệ lụy tiêu cực cho nền kinh tế. Nợ xấu cao làm giảm khả năng cho vay của ngân hàng, hạn chế đầu tư và sản xuất kinh doanh, đồng thời làm tăng chi phí vốn và giảm sức cạnh tranh của doanh nghiệp. Một hệ thống ngân hàng với tỷ lệ nợ xấu cao sẽ trở nên dễ tổn thương trước các cú sốc kinh tế và có thể gây ra khủng hoảng tài chính. Do đó, việc kiểm soát và giảm thiểu nợ xấu là một nhiệm vụ cấp bách và lâu dài của ngành ngân hàng Việt Nam. Nghiên cứu sẽ góp phần cung cấp những thông tin hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách trong việc đưa ra các giải pháp hiệu quả để quản lý và giảm thiểu nợ xấu.

1.2. Mục Tiêu và Câu Hỏi Nghiên Cứu Về Yếu Tố Ảnh Hưởng Nợ Xấu

Nghiên cứu này đặt ra mục tiêu chính là xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam thông qua phương pháp phân tích định lượng. Các câu hỏi nghiên cứu trọng tâm bao gồm: (1) Những yếu tố nào có tác động đáng kể đến nợ xấu của NHTM Việt Nam? (2) Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố này là bao nhiêu? (3) Các biện pháp nào có thể được áp dụng để giảm thiểu nợ xấu trong hệ thống NHTM Việt Nam? Việc trả lời những câu hỏi này sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về bản chất của nợ xấu và từ đó đề xuất các giải pháp phù hợp và hiệu quả. Nghiên cứu cũng sẽ xem xét các yếu tố cả bên trong (nội tại ngân hàng) và bên ngoài (kinh tế vĩ mô) để có cái nhìn toàn diện.

II. Cách Xác Định Nguyên Nhân Nợ Xấu Ngân Hàng Cơ Sở Lý Thuyết

Để hiểu rõ hơn về nguyên nhân nợ xấu ngân hàng, nghiên cứu này dựa trên các lý thuyết kinh tế và tài chính đã được chứng minh, bao gồm: (1) Lý thuyết thông tin bất cân xứng, cho thấy sự thiếu hụt thông tin giữa người vay và người cho vay có thể dẫn đến lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức, làm gia tăng nợ xấu. (2) Lý thuyết chu kỳ kinh doanh, giải thích mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và nợ xấu, trong đó giai đoạn suy thoái kinh tế thường đi kèm với sự gia tăng nợ xấu. (3) Giả thuyết hiệu ứng quy mô, cho rằng các ngân hàng lớn có thể đối mặt với rủi ro nợ xấu cao hơn do quy trình quản lý phức tạp và phạm vi hoạt động rộng lớn. Ngoài ra, nghiên cứu cũng xem xét các chỉ tiêu phản ánh và đo lường nợ xấu, như tỷ lệ nợ xấu và dự phòng rủi ro tín dụng.

2.1. Lý Thuyết Thông Tin Bất Cân Xứng và Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng

Lý thuyết thông tin bất cân xứng là nền tảng quan trọng để hiểu tại sao nợ xấu lại phát sinh. Khi ngân hàng cho vay, họ không thể biết chắc chắn về khả năng trả nợ của khách hàng. Sự thiếu hụt thông tin này có thể dẫn đến việc ngân hàng lựa chọn những khách hàng có rủi ro cao hơn (lựa chọn đối nghịch) hoặc khách hàng sử dụng vốn vay không đúng mục đích (rủi ro đạo đức). Để giảm thiểu rủi ro này, ngân hàng cần tăng cường quản trị rủi ro tín dụng, bao gồm việc thu thập thông tin đầy đủ về khách hàng, đánh giá khả năng trả nợ một cách chính xác và giám sát chặt chẽ quá trình sử dụng vốn vay. Việc áp dụng các công cụ và kỹ thuật quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả sẽ giúp ngân hàng hạn chế nợ xấu.

2.2. Lý Thuyết Chu Kỳ Kinh Doanh và Ảnh Hưởng Kinh Tế Vĩ Mô Đến Nợ Xấu

Lý thuyết chu kỳ kinh doanh cho thấy rằng nợ xấu có xu hướng gia tăng trong giai đoạn suy thoái kinh tế. Khi nền kinh tế suy thoái, doanh nghiệp gặp khó khăn trong sản xuất kinh doanh, dẫn đến giảm doanh thu và lợi nhuận, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Bên cạnh đó, tỷ lệ thất nghiệp tăng cao cũng làm giảm thu nhập của người dân, khiến họ khó khăn trong việc trả nợ tiêu dùng. Các yếu tố ảnh hưởng kinh tế vĩ mô, như tăng trưởng GDP, lạm phát và lãi suất, đều có tác động đến nợ xấu. Ví dụ, lãi suất tăng cao làm tăng chi phí vay vốn, gây khó khăn cho doanh nghiệp và người dân, từ đó làm gia tăng nợ xấu.

2.3. Chỉ Tiêu Đo Lường Nợ Xấu Tỷ Lệ Nợ Xấu và Dự Phòng Rủi Ro

Để đánh giá tình hình nợ xấu của ngân hàng, các nhà quản lý và nhà đầu tư thường sử dụng các chỉ tiêu như tỷ lệ nợ xấu và dự phòng rủi ro tín dụng. Tỷ lệ nợ xấu là tỷ lệ giữa tổng dư nợ xấu và tổng dư nợ cho vay, thể hiện mức độ rủi ro trong danh mục tín dụng của ngân hàng. Dự phòng rủi ro tín dụng là khoản tiền mà ngân hàng trích lập để bù đắp cho các khoản nợ xấu có thể phát sinh. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cho biết khả năng của ngân hàng trong việc đối phó với nợ xấu. Các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng thấp thường được xem là có rủi ro cao hơn.

III. Phương Pháp Định Lượng Yếu Tố Ảnh Hưởng Nợ Xấu Ngân Hàng

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng nợ xấu ngân hàng thông qua mô hình hồi quy dữ liệu bảng. Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021. Các biến được sử dụng trong mô hình bao gồm: quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng tín dụng (GROW), tỷ suất sinh lời (ROE), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF). Các phương pháp ước lượng mô hình bao gồm: Pooled OLS, FEM và REM. Để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được sử dụng.

3.1. Lựa Chọn Mô Hình Định Lượng Nợ Xấu Ưu Nhược Điểm

Việc lựa chọn mô hình định lượng nợ xấu phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của kết quả nghiên cứu. Mô hình Pooled OLS đơn giản nhưng có thể bỏ qua các đặc điểm riêng của từng ngân hàng. Mô hình FEM cho phép kiểm soát các yếu tố cố định theo thời gian của từng ngân hàng, nhưng không thể ước lượng ảnh hưởng của các biến cố định theo thời gian. Mô hình REM giả định rằng các yếu tố không quan sát được là ngẫu nhiên và không tương quan với các biến giải thích. Việc lựa chọn giữa FEM và REM thường dựa trên kiểm định Hausman. Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin về biến nào có tác động đáng kể đến nợ xấu.

3.2. Dữ Liệu và Biến Số Sử Dụng Trong Nghiên Cứu Định Lượng

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng từ báo cáo tài chính của 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021. Các biến số được lựa chọn dựa trên các nghiên cứu trước và cơ sở lý thuyết, bao gồm: (1) Biến phụ thuộc: nợ xấu (NPL). (2) Các biến độc lập: quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng tín dụng (GROW), tỷ suất sinh lời (ROE), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF). Việc lựa chọn các biến số phù hợp sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng nợ xấu.

3.3. Khắc Phục Khuyết Tật Mô Hình Phương Pháp FGLS

Trong phân tích dữ liệu bảng, hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi thường xảy ra, làm ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả ước lượng. Để khắc phục các khuyết tật này, nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS). Phương pháp FGLS cho phép ước lượng các hệ số hồi quy một cách hiệu quả hơn khi có tự tương quan và phương sai thay đổi. Việc áp dụng phương pháp FGLS sẽ giúp chúng ta có được những kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn về các yếu tố ảnh hưởng nợ xấu.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Yếu Tố Ảnh Hưởng Trực Tiếp Nợ Xấu

Kết quả nghiên cứu cho thấy có 5 biến có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích nợ xấu, bao gồm: quy mô ngân hàng (SIZE), tốc độ tăng trưởng tín dụng (GROW), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) và tỷ lệ lạm phát (INF). Trong đó, biến GROW, LLR, ETA và INF có mối quan hệ thuận chiều với nợ xấu, nghĩa là khi các biến này tăng, nợ xấu cũng có xu hướng tăng. Ngược lại, biến SIZE có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu, cho thấy các ngân hàng lớn có xu hướng quản lý nợ xấu tốt hơn. Biến tỷ suất sinh lời (ROE) và biến tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ảnh hưởng đáng kể đến nợ xấu trong mẫu nghiên cứu.

4.1. Tác Động của Tăng Trưởng Tín Dụng Đến Nợ Xấu Ngân Hàng

Kết quả nghiên cứu cho thấy tăng trưởng tín dụng (GROW) có tác động thuận chiều đến nợ xấu ngân hàng. Điều này có nghĩa là khi ngân hàng tăng cường cho vay, nợ xấu cũng có xu hướng gia tăng. Lý do là khi tăng trưởng tín dụng quá nhanh, ngân hàng có thể nới lỏng các tiêu chuẩn cho vay, dẫn đến việc lựa chọn những khách hàng có rủi ro cao hơn. Ngoài ra, việc giám sát và quản lý các khoản vay cũng trở nên khó khăn hơn khi số lượng khoản vay tăng lên quá nhanh. Do đó, ngân hàng cần kiểm soát chặt chẽ tốc độ tăng trưởng tín dụng để tránh làm gia tăng nợ xấu.

4.2. Ảnh Hưởng của Quy Mô Ngân Hàng Đến Quản Lý Nợ Xấu

Nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động ngược chiều đến nợ xấu, nghĩa là các ngân hàng lớn có xu hướng quản lý nợ xấu tốt hơn. Điều này có thể được giải thích bởi các ngân hàng lớn có nguồn lực tài chính mạnh mẽ hơn, đội ngũ cán bộ có trình độ chuyên môn cao hơn và hệ thống quản lý rủi ro tốt hơn. Ngoài ra, các ngân hàng lớn thường có uy tín cao hơn và có khả năng thu hút khách hàng tốt hơn, giúp họ có thể lựa chọn những khách hàng có rủi ro thấp hơn. Do đó, quy mô ngân hàng có thể được xem là một yếu tố quan trọng trong việc quản lý nợ xấu.

4.3. Vai Trò của Dự Phòng Rủi Ro và Vốn Chủ Sở Hữu Trong Kiểm Soát Nợ Xấu

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) có tác động thuận chiều đến nợ xấu. Điều này có nghĩa là khi ngân hàng tăng cường trích lập dự phòng và tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu, nợ xấu cũng có xu hướng gia tăng. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là ngân hàng không nên trích lập dự phòng và tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu. Thực tế, việc trích lập dự phòng và tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu là cần thiết để đảm bảo khả năng của ngân hàng trong việc đối phó với nợ xấu. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc trích lập dự phòng và tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu không thể giải quyết triệt để vấn đề nợ xấu mà cần có các biện pháp khác để kiểm soát nợ xấu.

V. Giải Pháp Hạn Chế Nợ Xấu Ngân Hàng Thương Mại Hiệu Quả

Dựa trên kết quả nghiên cứu, để hạn chế nợ xấu ngân hàng thương mại hiệu quả, cần có sự phối hợp đồng bộ giữa các chính sách vĩ mô và các biện pháp quản trị vi mô. Ngân hàng cần kiểm soát chặt chẽ tốc độ tăng trưởng tín dụng, nâng cao chất lượng thẩm định và giám sát tín dụng, tăng cường quản lý rủi ro và đa dạng hóa danh mục tín dụng. Đồng thời, cần có sự hỗ trợ từ phía nhà nước trong việc cải thiện môi trường kinh doanh, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và ổn định chính sách tiền tệ.

5.1. Nâng Cao Hiệu Quả Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng

Nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng là yếu tố then chốt để hạn chế nợ xấu. Ngân hàng cần xây dựng hệ thống quản trị rủi ro toàn diện, bao gồm việc xác định, đo lường, giám sát và kiểm soát rủi ro tín dụng. Cần có quy trình thẩm định tín dụng chặt chẽ, dựa trên các tiêu chí khách quan và minh bạch. Đồng thời, cần tăng cường giám sát và kiểm tra việc sử dụng vốn vay của khách hàng. Việc áp dụng các công cụ và kỹ thuật quản trị rủi ro tín dụng hiện đại sẽ giúp ngân hàng hạn chế nợ xấu.

5.2. Kiểm Soát Tăng Trưởng Tín Dụng Cần Thận Trọng

Kiểm soát tăng trưởng tín dụng là một biện pháp quan trọng để hạn chế nợ xấu. Ngân hàng cần kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng ở mức hợp lý, phù hợp với khả năng quản lý rủi ro và tình hình kinh tế. Cần tránh việc chạy theo tăng trưởng tín dụng bằng mọi giá, nới lỏng các tiêu chuẩn cho vay hoặc bỏ qua các dấu hiệu rủi ro. Ngân hàng nên tập trung vào việc nâng cao chất lượng tín dụng hơn là số lượng tín dụng.

5.3. Giải Pháp Vĩ Mô Ổn Định Kinh Tế Hỗ Trợ Doanh Nghiệp

Các giải pháp vĩ mô đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ ngân hàng hạn chế nợ xấu. Nhà nước cần duy trì sự ổn định của nền kinh tế, kiểm soát lạm phát và ổn định tỷ giá. Cần có các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và vừa, giúp họ vượt qua khó khăn và phục hồi sản xuất kinh doanh. Việc cải thiện môi trường kinh doanh, giảm thiểu các thủ tục hành chính và tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp phát triển cũng sẽ góp phần hạn chế nợ xấu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 mang lại cái nhìn tổng quan về đề tài nghiên cứu “ Các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam”. Chương kế tiếp sẽ trình bày các cơ sở lý thuyết, cũng như khái quát các nghiên cứu trước về vấn đề nợ xấu. 9 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2. Khái niệm nợ xấu Trên thế giới, thuật ngữ “nợ xấu” trong tiếng anh rất phong phú và đa dạng, ngoài từ “non-performing loan” thì còn có “bad debt”, “doubtful debt” chỉ những khoản nợ khó đòi (Fofack, 2005) hay khoản nợ không trả được và ngân hàng không thể thu lợi từ khoản nợ đó (Ernst & Young, 2004).

Theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2019), các khoản nợ xấu được định nghĩa là các khoản vay mà (1) quá hạn thanh toán lãi hoặc gốc từ 90 ngày trở lên; hoặc (2) các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được vốn hóa (tái đầu tư vào số tiền gốc), được tái cấp vốn, hoặc được gia hạn theo thỏa thuận; hoặc (3) khi các khoản thanh toán đến hạn dưới 90 ngày nhưng có thể nhìn thấy những dấu hiệu rõ ràng cho biết người vay không có khả năng thanh toán nợ đầy đủ (người vay phá sản). Đối với Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS), một khoản nợ được xem là “xấu” nếu xét dựa trên thời gian quá hạn chi trả của khoản nợ đó là không cụ thể, bởi vì thời gian đó còn tùy thuộc vào từng quốc gia (thời gian đó có thể là từ 30-89 ngày, 90-179 ngày hay trên 180 ngày). Vì thế, BCBS đã đưa ra quan điểm về nợ xấu: “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”. Ngoài ra, Ngân hàng Trung Ương Châu Âu (ECB) có định nghĩa về nợ xấu như sau: “một khoản nợ được xem 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 thanh toán đầy đủ khoản vay”.

Tại Việt Nam, tại Điều 3 Thông tư 11/2021/TT-NHNN do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ban hành về “Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài” quy định như sau: “khoản nợ quá hạn là khoản nợ mà khách hàng không trả được đúng hạn một phần 10 hoặc toàn bộ nợ gốc và/hoặc lãi theo thỏa thuận với tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Nợ xấu (NPL) là nợ xấu nội bảng, gồm nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5”. Bên cạnh đó, trong Thông tư cũng đề cập đến tiêu chí đánh giá nợ xấu chủ yếu dựa vào thời gian quá hạn trả nợ là trên 90 ngày và khả năng trả nợ của người vay. Nhìn chung, về cơ bản thì có 2 tiêu chí để xác định, đánh giá khái niệm nợ xấu: + Tiêu chí định lượng: có thời gian trả nợ quá hạn trên 90 ngày.

+ Tiêu chí định tính: khả năng thanh toán nợ của người vay bị nghi ngờ. Phân loại nợ xấu Theo Điều 10 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN về việc phân loại nợ và cam kết ngoại bảng thì các TCTD phân loại nợ theo 5 nhóm sau: - Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn): Khi các khoản nợ của nhóm này đều chưa đến hạn thanh toán thì đây là nhóm nợ có khả năng trả đầy đủ khoản vay là cao nhất. Ngoài ra, điều kiện tài chính của các bên nợ trong nhóm này được nhận xét là có khả năng thu hồi cả lãi và gốc. Trường hợp nợ quá hạn dưới 10 ngày, nhưng được nhận xét là có khả năng thu hồi cả lãi quá hạn và nợ gốc cũng sẽ được liệt vào nhóm nợ đủ tiêu chuẩn.

- Nhóm 2 (Nợ cần chú ý): Đây là nhóm nợ có khoản nợ quá hạn đến 90 ngày hoặc khoản nợ thuộc nhóm này đã được TCTD, chi nhánh ngân hàng chấp thuận điều chỉnh kỳ hạn trả nợ. Khoản vay được đưa vào nhóm 2 cho thấy khả năng trả nợ của người vay có dấu hiệu suy giảm. - Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn): Đây là nhóm nợ có khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày và khoản nợ đã được các TCTD, chi nhánh ngân hàng điều chỉnh kỳ hạn trả nợ nhưng khoản nợ gia hạn lần đầu vẫn còn trong hạn. Bên cạnh đó, khoản nợ được liệt 11 vào nhóm này thì khi đến hạn ngân hàng có thể không có khả năng thu hồi đầy đủ.

- Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ): Độ tín nhiệm ở nhóm nợ này là rất thấp, khi khoản nợ đã quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày. TCTD, chi nhánh ngân hàng đã điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu cho các bên nợ thuộc nhóm này, nhưng các bên nợ vẫn tiếp tục quá hạn trả nợ đến 90 ngày theo thời gian trả nợ đã được cơ cấu lần đầu. Bên cạnh đó, TCTD, chi nhánh ngân hàng đã tiếp tục điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần 2 cho nhóm nợ này nhưng vẫn chưa quá hạn. Khoản nợ được đưa vào nhóm 4 cho thấy khả năng tổn thất của ngân hàng là cao.

- Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn): Khả năng thu hồi nợ ở nhóm nợ này là rất thấp, gần như là không còn khả năng thu hồi và ngân hàng có khả năng mất vốn ở nhóm nợ này. Nhóm 5 được đánh giá là khi bên nợ không được phân loại vào 04 nhóm còn lại khi nhiều lần không thực hiện việc thanh toán, kể cả khi đã được ngân hàng cơ cấu lại thời hạn trả nợ nhiều lần và thời gian quá hạn trả nợ của nhóm 5 là trên 360 ngày. Lý thuyết liên quan đến nợ xấu 2. Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information) Khái niệm thông tin bất cân xứng xuất hiện lần đầu tiên vào những năm 1970 và được nghiên cứu bởi 3 nhà nghiên cứu: George Akerlof, Michael Spence và Joseph Stiglitz.

Theo George Akerlof (1970), bất cân xứng thông tin xảy ra khi người bán có nhiều kiến thức hơn người mua về một mặt hàng cụ thể và bất cân xứng thông tin này khiến cho người bán có động cơ bán hàng hóa có chất lượng thấp hơn mức trung bình của thị trường. Ngoài ra, bất cân xứng thông tin còn đặt ra một vấn đề trên thị trường tài chính khi người đi vay có nhiều thông tin hơn về tình trạng tài chính của bản thân so với người cho vay và điều này sẽ dẫn đến sự thất bại thị trường. Hai hệ quả phổ biến nhất của bất cân xứng thông tin là sự lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard). 12 Lựa chọn đối nghịch là tình huống mà trong đó một trong các bên chọn hàng hóa hoặc dịch vụ chất lượng thấp thay vì chất lượng cao do không đủ thông tin (Akerlof, 1970).

Hệ quả này thường xảy ra trong thị trường ô tô đã qua sử dụng, thị trường tín dụng và tài chính, cũng như ngành bảo hiểm. Trong hoạt động tín dụng, lựa chọn đối nghịch xảy ra khi tổ chức tín dụng không thể hiểu người đi vay bằng chính bản thân người vay cho nên nếu khách hàng có rủi ro vỡ nợ cao lại đi vay nhiều nhất và có nhiều khả năng được tổ chức tín dụng lựa chọn cho vay. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến cơ hội lợi nhuận của ngân hàng mà còn gây tác động tiêu cực đến phát triển kinh tế. Rủi ro đạo đức là một kiểu thất bại thị trường nảy sinh trong môi trường thông tin không cân xứng.

Đỗ Thị Kim Hảo (2012) cho rằng: “rủi ro đạo đức nảy sinh khi bên có ưu thế thông tin hiểu được tình thế thông tin không cân xứng giữa các bên giao dịch và tự nhiên hình thành động cơ hành động theo hướng làm lợi cho bản thân, bất kể hành động đó có thể làm hại cho bên kém ưu thế thông tin”. Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, nhà kinh tế học Paul Krugman (2009) cho rằng rủi ro đạo đức là trường hợp khi một bên đưa ra các quyết định liên quan tới mức độ chấp nhận rủi ro, trong khi bên kia phải chịu tổn thất nếu các quyết định đó thất bại. Vì vậy, sự bất cân xứng thông tin dễ dàng xuất hiện trong hoạt động cho vay khi ngân hàng khó có thể nhận ra được các dấu hiệu lừa dối, không trung thực hoặc biểu hiện những hành vi phi đạo đức. Điều này khiến ngân hàng dễ rơi vào tình trạng cấp khoản vay cho các khách hàng xấu và từ chối cấp khoản vay đối với khách hàng tốt, bởi vì ngân hàng nắm giữ ít thông tin chi tiết về dự án, về mục đích sử dụng vốn vay.

Từ đó, làm tăng nguy cơ vỡ nợ đối với các khoản vay của ngân hàng. Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business Cycle Theory) Chu kỳ kinh doanh là sự biến động của tổng sản phẩm quốc nội (GDP), thường kéo dài từ 2 đến 10 năm. Chu kỳ này được đánh dấu bằng một sự mở rộng hay thu hẹp trên diện rộng ở hầu hết các lĩnh vực của nền kinh tế. Chu kỳ kinh doanh bao gồm hai giai đoạn chính: suy thoái và hưng thịnh (mở rộng).

Các đỉnh và đáy là những điểm chuyển hướng của chu kỳ. Một chu kỳ kinh doanh thường có bốn giai đoạn là 13 thu hẹp sản lượng, suy thoái, phục hồi và hưng thịnh. Ngày nay, trong thời kỳ suy thoái kinh tế, các ngân hàng thường áp dụng các chính sách thu hẹp tín dụng và thực hiện chính sách mở rộng tín dụng trong quá trình kinh tế tăng trưởng. Ngoài ra, khi GDP tăng trưởng, thu nhập của người dân tăng lên, do đó tạo điều kiện cho việc tăng khả năng thanh toán nợ vay của bên nợ, do đó góp phần giảm nợ xấu.

Ngược lại khi nền kinh tế suy thoái thì sẽ dẫn đến tăng tỷ lệ nợ xấu bởi vì người vay sẽ gặp khó khăn trong việc thanh toán các khoản nợ. Giả thuyết hiệu ứng quy mô Theo quan điểm của Salas (2002), giả thuyết về hiệu ứng quy mô được lập luận rằng ngân hàng lớn có thể quản lý nợ xấu tốt hơn so với ngân hàng nhỏ nhờ vào lợi thế về khả năng tài chính, khả năng tiếp cận thông tin và khả năng đa dạng hóa quỹ tài sản. Điều này giúp ngân hàng lớn tối ưu hóa việc xử lý nợ xấu và tạo ra hiệu suất tốt hơn.