Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam

Khóa luận phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc và thực tiễn.

• Tác giả: Quách Như Khôi
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Hoàng Vĩnh Lộc
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Mục tiêu nghiên 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. Thời gian nghiên cứu
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.5.1. Phương pháp nghiên cứu định tính
• 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
• 1.7. KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG
• 2.1.1. Khái niệm rủi ro tín dụng
• 2.1.2. Nguyên nhân của rủi ro tín dụng
• 2.1.3. Tác động của rủi ro tín dụng
• 2.2. CHỈ TIÊU ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG
• 2.3. CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG
• 2.3.1. Tăng trưởng tín dụng
• 2.3.2. Quy mô Ngân hàng
• 2.3.3. Khả năng sinh lời
• 2.3.4. Tỷ lệ thất nghiệp
• 2.3.5. Tăng trưởng kinh tế
• 2.3.6. Tỷ lệ lạm phát
• 2.4. LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU
• 2.4.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.4.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.4.3. Thảo luận các nghiên cứu trước
• 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
• 3.2.2. Giải thích các biến
• 3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.4.1. Phương pháp định tính
• 3.4.2. Phương pháp định lượng
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN
• 4.2. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
• 4.3. PHÂN TÍCH ĐA CỘNG TUYẾN
• 4.4. ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY
• 4.4.1. Ước lượng mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất POOLED OLS
• 4.4.2. Ước lượng mô hình hồi quy tác động cố định FEM
• 4.4.3. Ước lượng mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên REM
• 4.5. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ KHẮC PHỤC
• 4.5.1. Kiểm định lựa chọn mô hình POOLED OLS và FEM
• 4.5.2. Kiểm định lựa chọn mô hình POOLED OLS và REM
• 4.5.3. Kiểm định lựa chọn mô hình FEM và REM
• 4.5.4. Kiểm định tự tương quan cho mô hình REM
• 4.5.5. Kiểm định phương sai sai số thay đổi cho mô hình REM
• 4.5.6. Khắc phục khuyết tật mô hình
• 4.6. THẢO LUẬN KẾT QUẢ HỒI QUY
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ
• 5.2. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• 5.2.1. Hạn chế của đề tài
• 5.2.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU

Tóm tắt

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

Rủi ro tín dụng là một trong những vấn đề quan trọng nhất mà các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam phải đối mặt. Rủi ro này không chỉ ảnh hưởng đến hoạt động của từng ngân hàng mà còn tác động đến toàn bộ hệ thống tài chính và nền kinh tế. Theo nghiên cứu của Quách Như Khôi (2024), nợ xấu tại các NHTM đã gia tăng đáng kể trong những năm gần đây, đặc biệt là sau đại dịch Covid-19. Việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng là rất cần thiết để các ngân hàng có thể quản lý và kiểm soát hiệu quả.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng người vay không thực hiện nghĩa vụ trả nợ. Điều này có thể dẫn đến tổn thất tài chính cho ngân hàng. Tầm quan trọng của việc quản lý rủi ro tín dụng không chỉ nằm ở việc bảo vệ lợi nhuận mà còn đảm bảo sự ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính.

1.2. Tình hình rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Theo số liệu từ Ngân hàng Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM đã vượt ngưỡng 3% vào năm 2023. Điều này cho thấy sự gia tăng rủi ro tín dụng, đòi hỏi các ngân hàng phải có biện pháp quản lý hiệu quả hơn.

II. Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng có nhiều yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam. Các yếu tố này có thể được chia thành hai nhóm chính: yếu tố nội tại và yếu tố vĩ mô. Việc phân tích các yếu tố này giúp các ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về tình hình rủi ro tín dụng.

2.1. Yếu tố nội tại ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

Các yếu tố nội tại bao gồm khả năng sinh lời, quy mô ngân hàng và tốc độ tăng trưởng tín dụng. Nghiên cứu cho thấy rằng khả năng sinh lời cao có thể làm giảm rủi ro tín dụng, trong khi quy mô ngân hàng lớn có thể giúp phân tán rủi ro.

2.2. Yếu tố vĩ mô tác động đến rủi ro tín dụng

Yếu tố vĩ mô như lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và tăng trưởng GDP cũng có ảnh hưởng lớn đến rủi ro tín dụng. Chẳng hạn, lạm phát cao có thể làm tăng rủi ro tín dụng do ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của người vay.

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

Để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, tác giả đã sử dụng phương pháp định tính và định lượng. Dữ liệu được thu thập từ 20 NHTM trong giai đoạn 2013-2023 và được phân tích bằng phần mềm Stata 17.

3.1. Phương pháp định tính trong nghiên cứu

Phương pháp định tính được sử dụng để rà soát các tài liệu nghiên cứu trước đó, từ đó xây dựng nền tảng lý thuyết cho nghiên cứu. Việc này giúp xác định các khoảng trống nghiên cứu và cung cấp cái nhìn đa chiều về vấn đề.

3.2. Phương pháp định lượng trong nghiên cứu

Phương pháp định lượng được áp dụng để ước lượng các mô hình hồi quy, bao gồm Pooled OLS, FEM và REM. Các kiểm định cần thiết cũng được thực hiện để đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

IV. Kết quả nghiên cứu và thảo luận về rủi ro tín dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố vi mô và vĩ mô đều có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Tốc độ tăng trưởng tín dụng và khả năng sinh lời có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng, trong khi lạm phát có tác động cùng chiều.

4.1. Phân tích kết quả hồi quy

Kết quả hồi quy cho thấy rằng tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác động tiêu cực đến nợ xấu. Điều này cho thấy rằng khi tín dụng tăng trưởng nhanh, rủi ro tín dụng cũng gia tăng.

4.2. Thảo luận về các yếu tố ảnh hưởng

Các yếu tố như lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp không có ý nghĩa thống kê rõ ràng đối với rủi ro tín dụng. Điều này cho thấy rằng cần có các nghiên cứu sâu hơn để hiểu rõ hơn về mối quan hệ này.

V. Khuyến nghị và hướng phát triển tương lai cho ngân hàng thương mại

Dựa trên kết quả nghiên cứu, một số khuyến nghị đã được đưa ra nhằm giúp các NHTM tại Việt Nam quản lý và kiểm soát rủi ro tín dụng hiệu quả hơn. Việc áp dụng các biện pháp này sẽ giúp cải thiện tình hình nợ xấu trong tương lai.

5.1. Khuyến nghị cho các ngân hàng thương mại

Các NHTM cần tăng cường quản lý rủi ro tín dụng thông qua việc cải thiện quy trình thẩm định tín dụng và giám sát khoản vay. Điều này sẽ giúp giảm thiểu nợ xấu và tăng cường khả năng thanh toán.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phân tích sâu hơn về các yếu tố vĩ mô và tác động của chúng đến rủi ro tín dụng. Điều này sẽ giúp cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về vấn đề này.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Trong cấu trúc của hệ thống tài chính, các ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò huyết mạch với tư cách là tổ chức trung gian tài chính thực hiện chức năng dẫn vốn và luân chuyển nguồn lực tiền tệ phục vụ tăng trưởng kinh tế. Hoạt động cấp tín dụng luôn là mảng kinh doanh cốt lõi và đóng góp tỷ trọng lớn nhất vào tổng thu nhập của các ngân hàng. Tuy nhiên, đi kèm với quy mô mở rộng tín dụng là nguy cơ phát sinh rủi ro tín dụng (RRTD) — nguyên nhân trực tiếp dẫn đến suy giảm chất lượng tài sản, xói mòn lợi nhuận và đe dọa sự an toàn của toàn hệ thống.

Bối cảnh thực tế giai đoạn hậu đại dịch Covid-19 và các biến động kinh tế vĩ mô đã khiến áp lực nợ xấu tại Việt Nam gia tăng rõ rệt. Tính đến cuối năm 2022, tổng nợ xấu của 28 NHTM đạt mức 137.501 tỷ đồng, tăng gần 35% so với thời điểm đầu năm. Sang năm 2023, nợ xấu tiếp tục xu hướng đi lên ở hầu hết các nhà băng, đẩy tỷ lệ nợ xấu nội bảng toàn hệ thống vượt ngưỡng kiểm soát 3%, trong khi tỷ lệ bao phủ nợ xấu suy giảm xuống dưới 100%. Áp lực này được dự báo tiếp tục kéo dài khi các chính sách hỗ trợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ từ Ngân hàng Nhà nước (NHNN) hết hiệu lực. Nhận diện các yếu tố vi mô từ nội tại ngân hàng và các nhân tố vĩ mô tác động đến RRTD trong giai đoạn 2013–2023 là yêu cầu cấp thiết để xây dựng cơ chế kiểm soát rủi ro hiệu quả.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Khóa luận xác định mục tiêu tổng quát là nhận diện, đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại và vĩ mô đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam, từ đó đề xuất các khuyến nghị kiểm soát rủi ro.

Mục tiêu cụ thể được xác định gồm 03 nội dung:

1. Phân tích và xác định những yếu tố chủ yếu tác động đến RRTD trong hệ thống NHTM Việt Nam.
2. Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến RRTD của các NHTM Việt Nam.
3. Đề xuất các khuyến nghị đối với các NHTM Việt Nam nhằm hạn chế RRTD trong giai đoạn tiếp theo.

Tương ứng với các mục tiêu trên, đề tài giải quyết 03 câu hỏi nghiên cứu:

1. Những nhân tố nào ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM tại Việt Nam?
2. Mức độ tác động của mỗi yếu tố đối với RRTD như thế nào?
3. Những chính sách và khuyến nghị nào có thể được đưa ra cho các NHTM Việt Nam nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm thiểu RRTD trong tương lai?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng (được đại diện bởi tỷ lệ nợ xấu) của các NHTM tại Việt Nam.
• Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 20 NHTM cổ phần đã niêm yết chính thức trên thị trường chứng khoán Việt Nam, hoạt động liên tục và công bố báo cáo tài chính kiểm toán minh bạch trong suốt giai đoạn khảo sát (ABB, ACB, BID, CTG, EIB, HDB, KLB, LPB, MBB, MSB, NAB, NCB, PGB, SHB, STB, TCB, TPB, VCB, VIB, VPB).
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm từ 2013 đến 2023, tạo ra bộ dữ liệu bảng cân bằng với 220 quan sát.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

Khóa luận tiếp cận rủi ro tín dụng dựa trên các định nghĩa chuẩn mực từ Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng, Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Thông tư 11/2021/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Theo đó, RRTD được định nghĩa là tổn thất phát sinh do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ trả nợ theo thỏa thuận.

Biến phụ thuộc đại diện cho RRTD là tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), xác định bằng tỷ lệ phần trăm giữa tổng nợ xấu (các khoản nợ thuộc nhóm 3 - Nợ dưới tiêu chuẩn, nhóm 4 - Nợ nghi ngờ, nhóm 5 - Nợ có khả năng mất vốn theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN) trên tổng dư nợ cho vay:

$$\text{NPL}{it} = \frac{\text{Tổng nợ xấu}{it}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}_{it}}$$

Mô hình hồi quy tổng quát dạng dữ liệu bảng được xây dựng trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu của Hoàng Thị Thanh Hằng (2018), Đoàn Thị Trúc Linh (2022), Ahmed và cộng sự (2021):

$$NPL_{it} = \beta_0 + \beta_1 UNEM_t + \beta_2 SIZE_{it} + \beta_3 ROA_{it} + \beta_4 CGR_{it} + \beta_5 GDP_t + \beta_6 INF_t + \varepsilon_{it}$$

Tên biến	Ký hiệu	Bản chất biến	Công thức đo lường	Kỳ vọng dấu	Cơ sở lý thuyết / Thực nghiệm
Tỷ lệ nợ xấu	$NPL_{it}$	Phụ thuộc	$\frac{\text{Nợ nhóm 3 + 4 + 5}}{\text{Tổng dư nợ}}$	—	Thông tư 11/2021/TT-NHNN, IMF (2004)
Tỷ lệ thất nghiệp	$UNEM_t$	Độc lập (Vĩ mô)	$\frac{\text{Số người thất nghiệp}}{\text{Lực lượng lao động}} \times 100%$	(+)	Hoàng Thị Thanh Hằng (2018), Kharabsheh (2019)
Quy mô ngân hàng	$SIZE_{it}$	Độc lập (Vi mô)	$\ln(\text{Tổng tài sản})$	(-)	Ahmed và cộng sự (2021), Zheng (2018)
Tỷ suất sinh lời tài sản	$ROA_{it}$	Độc lập (Vi mô)	$\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản bình quân}}$	(-)	Baranwal và Gunja (2021), Louzis và Vouldis (2012)
Tăng trưởng tín dụng	$CGR_{it}$	Độc lập (Vi mô)	$\frac{\text{Dư nợ}t - \text{Dư nợ}{t-1}}{\text{Dư nợ}_{t-1}}$	(+)	Shih-Wei Wo (2022), Tehulu (2014)
Tăng trưởng kinh tế	$GDP_t$	Độc lập (Vĩ mô)	$\frac{\text{GDP}t - \text{GDP}{t-1}}{\text{GDP}_{t-1}}$	(-)	Beck, Jakubik và Piloiu (2013), Salas và Saurina (2002)
Tỷ lệ lạm phát	$INF_t$	Độc lập (Vĩ mô)	$\frac{\text{CPI}t - \text{CPI}{t-1}}{\text{CPI}_{t-1}}$	(+)	Castro (2013), Elena và Rachael (2021)

Phương pháp nghiên cứu và quy trình xử lý dữ liệu

Nghiên cứu kết hợp hai phương pháp:

• Phương pháp định tính: Lược khảo tài liệu học thuật trong và ngoài nước, tổng hợp lý luận về rủi ro tín dụng, phân tích cơ chế truyền dẫn của các biến vi mô/vĩ mô và đề xuất khung giải pháp quản trị.
• Phương pháp định lượng: Sử dụng phần mềm Stata 17.0 để xử lý tập dữ liệu bảng gồm 220 quan sát qua 7 bước:
  1. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu.
  2. Phân tích tương quan tuyến tính (Ma trận tương quan Pearson).
  3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
  4. Ước lượng ba mô hình hồi quy dữ liệu bảng cơ bản: Pooled OLS, Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  5. Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình: Kiểm định F (chọn giữa Pooled OLS và FEM), Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (chọn giữa Pooled OLS và REM), Kiểm định Hausman (chọn giữa FEM và REM).
  6. Kiểm định các khuyết tật mô hình (hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi).
  7. Khắc phục khuyết tật mô hình bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares).

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương mở đầu xác lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh hệ thống NHTM Việt Nam đối mặt với nợ xấu gia tăng mạnh mẽ sau giai đoạn biến động kinh tế và dịch bệnh. Tác giả chỉ rõ khoảng trống nghiên cứu khi các công trình thực nghiệm cập nhật giai đoạn 2013–2023 còn hạn chế. Chương 1 thiết lập hệ thống 03 mục tiêu nghiên cứu cụ thể, 03 câu hỏi nghiên cứu tương ứng, xác định phạm vi không gian gồm 20 NHTM niêm yết và khung thời gian 11 năm. Đồng thời, cấu trúc khóa luận gồm 5 chương được phác thảo chi tiết.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng, phân loại các nguyên nhân dẫn đến RRTD từ ba phía: khách hàng vay vốn (năng lực tài chính yếu kém, sử dụng vốn sai mục đích, thiếu trung thực), tổ chức tín dụng (thẩm định lỏng lẻo, giám sát yếu kém, chính sách tín dụng dễ dãi), và môi trường kinh tế vĩ mô (suy thoái, khủng hoảng, thay đổi chính sách pháp lý). Chương này giải thích chi tiết các tiêu chí phân loại nợ theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN từ Nhóm 1 đến Nhóm 5 và cơ chế xác định nợ xấu nội bảng.

Tác giả thực hiện tổng quan các công trình nghiên cứu nước ngoài (Ahmed và cs., 2021; Shih-Wei Wo, 2022; Buthiena Kharabsheh, 2019; Changjun Zheng, 2018; Gunja, 2021; Elena & Rachael, 2021) và các nghiên cứu trong nước (Lê Duy Khánh, 2021; Ngô Phú Thành và cs., 2021; Hoàng Thị Thanh Hằng, 2018; Nguyễn Thành Duyên, 2021; Đoàn Thị Trúc Linh, 2022). Trên cơ sở đối chiếu và thảo luận các kết quả trái chiều, tác giả tổng hợp khung 6 yếu tố tác động tiềm năng lên tỷ lệ nợ xấu để đưa vào mô hình kiểm định.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu 7 bước, thiết lập mô hình hồi quy tuyến tính dữ liệu bảng và định nghĩa phương pháp tính toán cụ thể cho 7 biến (1 biến phụ thuộc và 6 biến độc lập). Tác giả xây dựng 6 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H6.

Nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán, báo cáo thường niên của 20 NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn 2013–2023 và số liệu kinh tế vĩ mô công bố chính thức từ Tổng cục Thống kê (GSO). Chương này cũng quy định rõ các tiêu chuẩn kiểm định thống kê: ngưỡng tương quan ma trận $r > 0.8$, ngưỡng VIF > 10 để phát hiện đa cộng tuyến, mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% trong kiểm định giả thuyết và quy trình kiểm định lựa chọn mô hình OLS/FEM/REM/FGLS.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 thực hiện các phân tích thống kê định lượng trên phần mềm Stata 17.0:

1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu:

Biến số	Số quan sát	Giá trị trung bình (Mean)	Độ lệch chuẩn (Std. Dev.)	Giá trị nhỏ nhất (Min)	Giá trị lớn nhất (Max)	Đơn vị tính
$NPL$	220	1.96% (0.0196)	0.0322	0.50% (0.0050)	29.80% (0.2980)	Tỷ lệ %
$SIZE$	220	19.16016	1.1300	16.87758	21.55655	$\ln(\text{VNĐ})$
$ROA$	220	0.95% (0.0095)	0.0080	-0.69% (-0.0069)	3.23% (0.0323)	Tỷ lệ %
$CGR$	220	20.10% (0.2010)	14.34% (0.1434)	-14.22% (-0.1422)	108.00% (1.0800)	Tỷ lệ %
$GDP$	220	6.00% (0.0600)	0.0160	2.50% (0.0250)	8.02% (0.0802)	Tỷ lệ %
$INF$	220	3.50% (0.0350)	0.31% (0.0031)	0.63% (0.0063)	6.69% (0.0669)	Tỷ lệ %
$UNEM$	220	2.31% (0.0231)	0.0035	2.00% (0.0200)	3.22% (0.0322)	Tỷ lệ %

• Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) trung bình toàn mẫu là 1.96%, thấp nhất đạt 0.5% (ACB năm 2019 và TCB năm 2020).
• Biến $SIZE$ thấp nhất là 16.88 (KLB năm 2013) và cao nhất là 21.56 (BIDV năm 2023).
• Biến $ROA$ thấp nhất là -0.69% (NCB năm 2023) và cao nhất là 3.23% (TCB năm 2021).
• Tăng trưởng tín dụng ($CGR$) trung bình đạt 20.10%, biến động từ -14.22% (MSB năm 2014) đến 108% (HDB năm 2013).

2. Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số VIF trung bình của mô hình là 1.87; giá trị VIF cao nhất thuộc về biến $UNEM$ (3.87), tất cả đều nhỏ hơn 10. Ma trận tương quan giữa các biến độc lập đều dưới 0.8, chứng minh hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng.

3. Kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy:

• Kiểm định F-test (Pooled OLS vs FEM): Giá trị thống kê $\text{Prob} > F = 0.0002 < 0.05 \rightarrow$ Bác bỏ $H_0$, chọn FEM.
• Kiểm định Breusch-Pagan LM (Pooled OLS vs REM): Giá trị $\text{Prob} > \chi^2 = 0.0002 < 0.05 \rightarrow$ Bác bỏ $H_0$, chọn REM.
• Kiểm định Hausman (FEM vs REM): Giá trị $\text{Prob} > \chi^2 = 0.4440 > 0.05 \rightarrow$ Chấp nhận $H_0$, chọn REM.
• Kiểm định khuyết tật và hồi quy FGLS: Mô hình REM có khuyết tật về tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, tác giả áp dụng ước lượng FGLS để khắc phục toàn diện.

Chương 5: Kết quả và khuyến nghị

Chương cuối cùng tổng kết các phát hiện thực nghiệm cốt lõi từ mô hình, đối chiếu với các giả thuyết đã đặt ra và đưa ra hàm ý chính sách. Tác giả đề xuất nhóm giải pháp định hướng quản trị rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam dựa trên các biến có ý nghĩa thống kê, đồng thời trình bày các hạn chế nội tại của đề tài và định hướng nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Từ kết quả hồi quy và khắc phục khuyết tật mô hình qua phương pháp FGLS, các phát hiện thực nghiệm được xác lập như sau:

1. Khả năng sinh lời ($ROA$): Tác động ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến tỷ lệ nợ xấu ($NPL$). Ngân hàng có năng lực sinh lời cao sở hữu nền tảng quản trị tài sản hiệu quả, danh mục cho vay chất lượng, giúp hạn chế phát sinh nợ xấu.
2. Quy mô ngân hàng ($SIZE$): Tác động ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê đến rủi ro tín dụng. Các ngân hàng có quy mô tổng tài sản lớn sở hữu nguồn lực tài chính, công nghệ và quy trình quản trị rủi ro chặt chẽ hơn so với nhóm ngân hàng quy mô nhỏ.
3. Tốc độ tăng trưởng tín dụng ($CGR$): Tác động ngược chiều (-) đến tỷ lệ nợ xấu trong kết quả tổng hợp của nghiên cứu.
4. Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê đến rủi ro tín dụng. Lạm phát gia tăng làm xói mòn thu nhập thực tế của người vay, đẩy chi phí lãi vay lên cao, trực tiếp làm giảm năng lực trả nợ và gia tăng nợ xấu.
5. Tăng trưởng GDP ($GDP$) và Tỷ lệ thất nghiệp ($UNEM$): Không có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu của 20 NHTM trong giai đoạn 2013–2023.

Giả thuyết	Mối quan hệ kỳ vọng	Chiều tác động thực nghiệm	Kết luận thống kê
H1: Tỷ lệ thất nghiệp ($UNEM$)	(+)	Không có ý nghĩa	Bác bỏ giả thuyết
H2: Quy mô ngân hàng ($SIZE$)	(-)	Ngược chiều (-)	Chấp nhận giả thuyết
H3: Khả năng sinh lời ($ROA$)	(-)	Ngược chiều (-)	Chấp nhận giả thuyết
H4: Tăng trưởng tín dụng ($CGR$)	(+)	Ngược chiều (-)	Ngược chiều kỳ vọng ban đầu
H5: Tăng trưởng kinh tế ($GDP$)	(-)	Không có ý nghĩa	Bác bỏ giả thuyết
H6: Tỷ lệ lạm phát ($INF$)	(+)	Cùng chiều (+)	Chấp nhận giả thuyết

Giải pháp và khuyến nghị của tác giả

Dựa trên các biến có tác động thực nghiệm, tác giả đề xuất một số nhóm khuyến nghị cụ thể:

• Tối ưu hóa quy mô và năng lực tài chính: Các NHTM cần tăng cường năng lực tài chính, mở rộng quy mô vốn chủ sở hữu và tổng tài sản một cách bền vững nhằm gia tăng bộ đệm rủi ro và tăng cường khả năng đầu tư vào hạ tầng công nghệ thẩm định tín dụng.
• Nâng cao hiệu quả sinh lời gắn liền quản trị chất lượng tài sản: Không mở rộng tín dụng chạy theo tăng trưởng nóng mà phải cân đối hiệu quả biên lãi thuần (NIM), đa dạng hóa nguồn thu ngoài lãi để gia tăng $ROA$, từ đó củng cố năng lực phòng ngừa nợ xấu.
• Chủ động kiểm soát rủi ro trước biến động lạm phát: Xây dựng các kịch bản kiểm tra sức chịu tải (stress testing) định kỳ đối với danh mục cho vay khi lạm phát và lãi suất có xu hướng tăng cao; thiết lập các điều khoản linh hoạt trong hợp đồng tín dụng.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt học thuật: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động đồng thời của các biến nội tại và vĩ mô đến rủi ro tín dụng tại Việt Nam trong khung thời gian dài và cập nhật (2013–2023), bao gồm cả giai đoạn dịch Covid-19. Cung cấp quy trình kiểm định kinh tế lượng hoàn chỉnh từ Pooled OLS, FEM, REM đến FGLS.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở định lượng cụ thể cho ban điều hành các NHTM và các nhà hoạch định chính sách tiền tệ tại NHNN trong việc giám sát chất lượng tín dụng và điều tiết tăng trưởng tín dụng an toàn.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

1. Quy mô mẫu nghiên cứu: Nghiên cứu mới khảo sát 20 NHTM cổ phần niêm yết, chưa bao quát toàn bộ 31 NHTM đang hoạt động tại Việt Nam (bao gồm các ngân hàng thương mại nhà nước chưa niêm yết toàn bộ hoặc ngân hàng quy mô nhỏ).
2. Số lượng biến số: Mô hình chỉ tập trung vào 6 biến độc lập (3 biến vi mô và 3 biến vĩ mô), chưa đưa vào các chỉ tiêu nội tại quan trọng khác như tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) hay các biến vĩ mô như lãi suất thực và tỷ giá hối đoái.
3. Thước đo rủi ro tín dụng: Đề tài sử dụng duy nhất chỉ tiêu tỷ lệ nợ xấu nội bảng ($NPL$) để đại diện cho rủi ro tín dụng, chưa xem xét các chỉ tiêu khác như tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng hoặc nợ tiềm ẩn ngoài bảng cân đối kế toán.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu sang toàn bộ hệ thống NHTM tại Việt Nam và kéo dài chuỗi thời gian dữ liệu.
• Bổ sung các biến số quản trị ngân hàng chuyên sâu (tỷ lệ an toàn vốn theo chuẩn Basel II/III, cơ cấu sở hữu, thanh khoản) và biến thị trường tài chính.
• Ứng dụng các phương pháp hồi quy nâng cao như mô hình hồi quy động GMM (Generalized Method of Moments) để xử lý triệt để hiện tượng nội sinh và tính trễ của nợ xấu.

---

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho:

• Sinh viên, học viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Cung cấp tài liệu mẫu mực về cấu trúc khóa luận tốt nghiệp thực nghiệm, phương pháp thu thập dữ liệu bảng từ báo cáo tài chính kiểm toán và quy trình xử lý dữ liệu kinh tế lượng trên Stata 17.
• Người nghiên cứu về rủi ro ngân hàng: Tham khảo quy trình lựa chọn mô hình chuẩn mực (F-test, Breusch-Pagan, Hausman) và phương pháp FGLS xử lý khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan.
• Cán bộ quản trị rủi ro tại các tổ chức tín dụng: Sử dụng các kết luận thực nghiệm về mức độ ảnh hưởng của quy mô, khả năng sinh lời và biến động lạm phát để xây dựng mô hình cảnh báo sớm nợ xấu.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Đề tài sử dụng chỉ tiêu nào để đo lường rủi ro tín dụng của các NHTM?

Khóa luận sử dụng biến Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), được tính bằng tỷ lệ phần trăm giữa Tổng nợ xấu (gồm các khoản nợ nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5 theo quy định tại Thông tư 11/2021/TT-NHNN) chia cho Tổng dư nợ cho vay của ngân hàng tại cùng thời điểm.

2. Mẫu nghiên cứu và khung thời gian dữ liệu của khóa luận được xác định ra sao?

Nghiên cứu thu thập dữ liệu thứ cấp từ 20 NHTM cổ phần niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 11 năm từ năm 2013 đến năm 2023, tạo thành bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 220 quan sát ($20 \text{ ngân hàng} \times 11 \text{ năm}$).

3. Vì sao mô hình REM được lựa chọn thay vì Pooled OLS hay FEM trước khi kiểm định khuyết tật?

Tác giả đã thực hiện đầy đủ 3 bước kiểm định:

• Kiểm định F-test cho $\text{Prob} > F = 0.0002 < 0.05$, chỉ ra FEM phù hợp hơn Pooled OLS.
• Kiểm định Breusch-Pagan LM cho $\text{Prob} > \chi^2 = 0.0002 < 0.05$, chỉ ra REM phù hợp hơn Pooled OLS.
• Kiểm định Hausman cho kết quả $\text{Prob} > \chi^2 = 0.4440 > 0.05$, không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết $H_0$, do đó mô hình REM được chọn là mô hình phù hợp nhất.

4. Kết quả hồi quy FGLS cho thấy những yếu tố nào có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng?

Mô hình FGLS khẳng định:

• Các yếu tố tác động ngược chiều (-) đến tỷ lệ nợ xấu gồm: Khả năng sinh lời ($ROA$), Quy mô ngân hàng ($SIZE$) và Tốc độ tăng trưởng tín dụng ($CGR$).
• Yếu tố tác động cùng chiều (+) đến tỷ lệ nợ xấu là: Tỷ lệ lạm phát ($INF$).
• Hai biến Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) và Tỷ lệ thất nghiệp ($UNEM$) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

5. Khuyết tật của mô hình REM là gì và tác giả đã sử dụng kỹ thuật nào để khắc phục?

Mô hình REM gặp phải các khuyết tật về hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Tác giả đã sử dụng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục các khuyết tật này, đảm bảo các hệ số ước lượng vững và hiệu quả.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Quách Như Khôi đã phân tích và đo lường thành công các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại 20 NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn 2013–2023 thông qua kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng và ước lượng FGLS. Kết quả thực nghiệm khẳng định tỷ lệ lạm phát làm gia tăng rủi ro tín dụng, trong khi quy mô ngân hàng, khả năng sinh lời và tốc độ tăng trưởng tín dụng giúp kiềm chế tỷ lệ nợ xấu. Các phát hiện định lượng cùng hệ thống khuyến nghị trong công trình cung cấp cơ sở khoa học hữu ích cho công tác quản trị rủi ro tại các NHTM và công tác điều hành chính sách tiền tệ tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1 sẽ trình bày kết cấu của đề tài, bao gồm 05 chương và tóm tắt nội dung chính của từng chương. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Chương 2 sẽ thực hiện lược khảo lý thuyết cơ bản, những nghiên cứu trước trong nước và các quốc tế nhằm nhận xét các yếu tố tác động đến RRTD của các NHTM. Từ đó, chương này sẽ thảo luận để xác định hướng tiếp cận cho mô hình nghiên cứu.1 TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG 2. Khái niệm rủi ro tín dụng Dựa vào nghiên cứu của Maechler và cộng sự (2007) thì RRTD thường liên quan đến tình trạng vỡ nợ - việc một bên không có khả năng hoặc không sẵn lòng tuân thủ các nghĩa vụ đúng hạn hoặc đầy đủ, dẫn đến vi phạm các điều khoản của hợp đồng và cho phép chủ nợ bắt đầu các thủ tục đòi nợ.

Theo nghiên cứu của Ken Brown và Peter Moles (2008) rằng RRTD là rủi ro thua lỗ khi công ty gặp phải các sự kiện tín dụng. Điều này khả năng là do người đi vay không trả được nợ theo điều khoản. Khái niệm RRTD đã được nhiều nghiên cứu đề cập với nhiều cách thể hiện khác nhau. Tuy nhiên, nhìn chung, khái niệm này mô tả những tổn thất mà NH phải gánh chịu khi người vay hoặc đối tác không tuân thủ đúng nghĩa vụ đã thống nhất với NH.

Rủi ro tín dụng theo quan điểm của thế giới Theo Ủy ban Basel về giám sát NH cho rằng RRTD được giải thích đơn giản nhất là khả năng người vay hoặc đối tác sẽ không đáp ứng các nghĩa vụ của mình theo các điều khoản đã thỏa thuận. Theo nhận định của Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF: International Monetary Fund): RRTD là rủi ro mà một bên tham gia vào công cụ tài chính sẽ gây ra hiệt hại tài chính cho bên đối tác do không thực hiện nghĩa vụ. Rủi ro tín dụng theo quan điểm của Việt Nam Định nghĩa RRTD được NHNN quy định tại Thông tư 11/2021/TT-NHNN thì “Rủi ro tín dụng là rủi ro do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng hoặc thỏa thuận với tổ chức tín dụng”. Nguyên nhân của rủi ro tín dụng Nguyên nhân từ phía khách hàng RRTD từ phía khách hàng thuộc số các nguyên nhân chính tác động đến chất lượng tín dụng của các NHTM.

Khả năng tài chính của khách hàng yếu kém là nguyên nhân hàng đầu, khi khách hàng không có đủ năng lực tài chính để trả nợ đúng hạn, dẫn đến tình trạng nợ xấu. Thêm vào đó, mục đích sử dụng vốn không hiệu quả hoặc không đúng cam kết ban đầu cũng làm tăng tỷ lệ RRTD. Nhiều tình huống, khách hàng sử dụng vốn vay để bỏ vốn vào các dự án không khả thi, thiếu tính khả thi hoặc không tạo ra lợi nhuận như mong đợi. Hơn nữa, việc khai báo thông tin không đúng hoặc thiếu trung thực từ phía khách hàng trong quá trình vay vốn cũng góp phần làm cản trở việc quản trị RRTD của NH.

Khách hàng có thể cố tình che giấu tình hình tài chính thực sự hoặc khai báo sai lệch về khả năng trả nợ, dẫn đến việc NH không thể thẩm định đúng mức độ rủi ro. Nguyên nhân từ phía ngân hàng Nguyên nhân RRTD từ phía NH chủ yếu xuất phát từ quy trình thẩm định không tốt, quản lý rủi ro yếu kém và chính sách tín dụng không hợp lý. Quy trình thẩm định tín dụng không chặt chẽ, thiếu sót trong việc đánh giá rủi ro của khách hàng khiến phê duyệt các khoản vay cho những đối tượng có khả năng trả nợ thấp. Thiếu các biện pháp giám sát và kiểm soát hiệu quả, khiến NH không phát hiện kịp thời các dấu hiệu cảnh báo rủi ro.

Hơn nữa, chính sách tín dụng không hợp lý, quá dễ dãi hoặc không phù hợp với thực tế thị trường, khiến việc cấp tín dụng cho nhiều khách hàng có rủi ro cao. Nguyên nhân từ môi trường kinh tế RRTD cũng chịu tác động lớn từ tình hình kinh tế vĩ mô. Những biến động về kinh tế, chẳng hạn như suy thoái nền kinh tế hoặc khủng hoảng tài chính, có thể ảnh hưởng tiêu cực đến năng lực trả nợ của khách hàng, dẫn đến bùng phát RRTD tại các NH. Khi nền kinh tế suy thoái, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc duy trì doanh thu và lợi nhuận, thậm chí phải đối diện với khả năng phá sản, từ đó không thể thực hiện nghĩa vụ trả nợ đúng hạn.

Bên cạnh đó, sự thay đổi trong chính sách kinh 9 tế và pháp luật cũng đóng vai trò quan trọng. Những thay đổi đột ngột hoặc không nhất quán trong chính sách tài chính, tiền tệ, thuế, và quy định pháp lý có thể tạo ra môi trường kinh doanh không ổn định, làm giảm khả năng dự đoán và quản lý rủi ro của các doanh nghiệp. Điều này ảnh hưởng ngay lập tức đến khả năng hoàn trả nợ vay của khách hàng.3 Tác động của rủi ro tín dụng Tác động lên ngân hàng RRTD có ảnh hưởng lớn đến các NH qua nhiều khía cạnh không giống nhau. Khi RRTD tăng cao, các NH phải trích lập dự phòng rủi ro nhiều hơn để bù đắp cho các khoản nợ xấu, làm giảm lợi nhuận của NH do chi phí dự phòng tăng.

Ngoài ra, NH trở nên thận trọng hơn trong việc cấp tín dụng mới, dẫn đến giảm số lượng và quy mô các khoản vay, làm giảm nguồn thu từ lãi vay và các dịch vụ tài chính liên quan. Tác động lên nền kinh tế RRTD có ảnh hưởng sâu rộng đến nền kinh tế. Khi NH thắt chặt tín dụng do lo sợ RRTD cao, doanh nghiệp và cá nhân gặp bất lợi trong việc tiếp cận vốn vay. Điều này kéo theo sự suy giảm trong sản xuất và dịch vụ, làm tăng tỷ lệ thất nghiệp và giảm thu nhập của người lao động.

Sự suy giảm đầu tư và tiêu dùng tạo ra vòng xoáy tiêu cực, làm chậm lại tốc độ tăng trưởng GDP. Trong trường hợp nghiêm trọng, RRTD cao có thể dẫn đến khủng hoảng tài chính, ảnh hưởng lan tỏa đến toàn bộ hệ thống tài chính và kéo nền kinh tế đi xuống. CHỈ TIÊU ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG Nợ xấu - NPL (Non - performing Loans) Quỹ tiền tệ quốc tế IMF (2004) đã đưa ra định nghĩa rằng: “Các khoản nợ xấu là những khoản mà Con nợ không trả lãi hoặc gốc trong ít nhất 90 ngày trở lên. Các khoản thanh toán lãi từ 90 ngày trở lên đã được vốn hóa, tái cấp vốn hoặc trả chậm theo thỏa thuận.

Các khoản thanh toán bị chậm trễ dưới 90 ngày nhưng đi kèm với mức độ không chắc chắn hoặc không chắc chắn cao về việc bên nợ sẽ thanh toán trong tương lai” Nói một cách dễ hiểu, nợ xấu là những khoản nợ rằng người vay đã 10 trễ hạn trả lãi hoặc gốc từ 90 ngày trở lên, hoặc có nguy cơ cao không thể trả được trong tương lai. Tỷ lệ nợ xấu là một phương tiện điển hình để xác định RRTD. Tại Việt Nam, theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN định nghĩa “tỷ lệ nợ xấu là tỷ lệ giữa nợ xấu so với tổng các khoản nợ từ nhóm 1 đến nhóm 5; và nợ xấu là nợ xấu nội bảng, gồm nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5”. Thông tư này cũng quy định cụ thể về việc phân loại theo 5 nhóm như sau: - Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn): Khoản nợ được xếp vào nhóm này là các khoản nợ trong hạn hoặc quá hạn tối đa 10 ngày.

Các khoản này thì xem là có thể vẫn trả nợ đầy đủ cả gốc lẫn lãi đúng kỳ hạn. - Nhóm 2 (Nợ cần chú ý): Bao gồm các khoản nợ trễ hạn từ 10 đến 90 ngày. Đặc biệt, nếu các khoản nợ này đã được gia hạn một lần, chúng được xem là có thể hoàn trả cả gốc và lãi, tuy nhiên khách hàng có dấu hiệu suy giảm năng lực thanh toán. - Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn): Khoản nợ quá hạn từ 91 đến 180 ngày, bao gồm cả các khoản đã được gia hạn một lần với miễn lãi.

Các khoản này được xem là không có khả năng hoàn trả đúng hạn cả về gốc lẫn lãi. - Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ): Khoản nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày, bao gồm những khoản đã được gia hạn một lần nhưng vẫn tiếp tục quá hạn sau 90 ngày. Các khoản này được coi là có nguy cơ mất vốn cao. - Nhóm 5 (Nợ có nguy cơ mất): Các nghĩa vụ thanh toán quá hạn từ 360 ngày, bao gồm cả nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần 2 nhưng lại quá hạn từ 90 ngày trở lên, nợ được sắp xếp lại thời hạn trả nợ lần 2 nhưng lại quá hạn; nợ được sắp xếp lại thời hạn trả nợ lần 3 trở lên.

Các khoản nợ được xem là không còn năng lực hoàn trả, có nguy cơ mất vốn. 11 Tỷ lệ nợ xấu (NPL) được dùng trong các nghiên cứu về RRTD như Changjun Zheng và cộng sự (2018), Nguyễn Thành Duyên (2021), Ah Reza (2023) và Huỳnh Thị Hương Thảo (2019). Công thức để tính tỷ lệ nợ xấu là như sau: Tổng nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu= Tổng dư nợ cho vay Trong đó, tổng nợ xấu là tổng các khoản nợ vào nhóm 3, 4 và 5 đã được quy định theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN. Như vậy, tỷ lệ nợ xấu được xem là thước đo trong việc đánh giá mức độ RRTD của các NH.

Tỷ lệ nợ xấu phản ánh tình trạng tín dụng của NH thông qua các khoản vay không thể thu hồi đúng hạn. Khi tỷ lệ nợ xấu cao chứng tỏ sức khỏe tài chính của các NH không lành mạnh, điều này cho thấy NH đang gặp trở ngại với RRTD cao và ngược lại. CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG 2.1 Tăng trưởng tín dụng Một số nghiên cứu khẳng định tốc độ tăng trưởng tín dụng có mối liên hệ đối với RRTD. Theo Shih-Wei Wo (2022) và Buthiena Kharabsheh (2019) đã chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng quá mức khiến nhiều khoản nợ xấu ở các NH.

Tăng trưởng tín dụng có thể khiến các tiêu chuẩn cho vay của NH trở nên lỏng lẻo hơn nhằm cạnh tranh với các NH khác. Tuy nhiên, những tiêu chuẩn cho vay trở nên lỏng lẻo, chúng có thể nhanh chóng dẫn đến rủi ro nợ xấu nếu năng lực hoàn trả của con nợ bị hạn chế do quá trình xem xét và phê duyệt khoản vay nhẹ nhàng hơn.2 Quy mô Ngân hàng Theo nghiên cứu của Ngô Phú Thành và cộng sự (2021) và Niluthpaul Sarker (2018) cho rằng quy mô NH có mối liên hệ trái dấu với RRTD.