Khóa luận tốt nghiệp ngân hàng factors affecting credit risk in vietnam prosperity joint stock commercial bank vpbank from 2019 to 2023

Khóa luận phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại VPBank giai đoạn 2019-2023, cung cấp cái nhìn sâu sắc về ngành ngân hàng.

• Tác giả: Tô Thị Bảo Ngọc
• Người hướng dẫn: PhD. Lê Thanh Bình
• Trường học: Banking Academy of Vietnam
• Chuyên ngành: Banking
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) Giai Đoạn 2019-2023
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENTS
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF ABBREVIATIONS
• LIST OF CHARTS
• LIST OF TABLES
• 1. CHƯƠNG 1: THEORETICAL OVERVIEW
• 1.1. Theoretical basis for credit and credit risk at commercial banks
• 1.2. Concept of credit
• 1.3. Concept of credit risk
• 1.4. Credit risk classification
• 1.5. Signs of credit risk. Non-financial signs.
• 1.6. Credit risk measurement criteria
• 1.7. Rate of overdue debt and non-performing loan
• 1.8. Credit risk provisions
• 1.9. Credit concentration level
• 1.10. Factors affecting credit risk at commercial banks
• 1.10.1. Factors from the bank
• 1.10.2. Credit growth rate
• 1.10.3. Bank's credit policy (credit culture and risk appetite)
• 1.10.4. Ability, method of appraisal and evaluation of each loan
• 1.10.5. Use financial analysis tools to identify and control credit risk
• 1.10.6. Loan inspection and supervision
• 1.10.7. Qualifications and moral hazard issues of credit officers
• 1.10.8. Factors from the customer side
• 1.10.9. Characteristics of the customer's industry
• 1.10.10. Loan purpose and willingness to repay
• 1.10.11. Ability to meet bank credit requirements
• 1.10.12. Enterprise management capacity
• 1.10.13. Transparency and stability of corporate financial situation
• 1.10.14. Factors from the macro environment
• 1.10.15. Socio-political environment
• 1.10.16. Quality management information system
• 1.11. CONCLUSION OF CHAPTER 1
• 2. CURRENT SITUATION OF CREDIT RISK AND FACTORS AFFECTING CREDIT RISK AT VPBANK
• 2.1. General introduction about VPBank
• 2.2. Overview of the formation and development process of VPBank
• 2.3. Overview of VPBank's business results from 2019 - 2023
• 2.4. Current status of credit risk at VPBank in the period of 2019 - 2023
• 2.5. Non-performing loan ratio
• 2.6. VPBank's credit structure from 2019 - 2023 (credit concentration level)
• 2.7. Credit structure according to loan term
• 2.8. Credit structure by customer and type of business
• 2.9. Credit structure by industry
• 2.10. Current status of credit risk prevention at VPBank from 2019 - 2023
• 2.11. Evaluation of factors affecting credit risk at VPBank through survey questionnaires
• 2.11.1. Factors from the bank
• 2.11.2. Factors from the customer side
• 2.11.3. Factors from the macro environment
• 2.12. CONCLUSION OF CHAPTER 2
• 3. CHAPTER 3: RECOMMENDATIONS AND SOLUTIONS
• 3.1. Development orientation and credit risk management of VPBank
• 3.2. Orientation to credit risk management
• 3.3. Credit risk control solution at VPBank
• 3.3.1. Apply risk identification and measurement models appropriate to the bank's characteristics
• 3.3.2. Strengthen information technology in credit risk management
• 3.3.3. Complete standard credit process
• 3.3.4. Effective human resource management
• 3.4. Other suggestions and recommendations
• 3.4.1. For State Bank
• 3.4.1.1. Develop industry average targets
• 3.4.1.2. Accomplishing the banking legal system
• 3.4.1.3. Improve management, inspection and supervision efficiency
• 3.4.1.4. Improve VAMC's operational efficiency
• 3.4.2. For the Government
• 3.4.2.1. Create a stable macroeconomic environment and favorable legal environment for portfolio management activities for commercial banks
• 3.4.2.2. Having specific economic development orientations for each period
• 3.5. CONCLUSION OF CHAPTER 3

Tóm tắt

I. Tổng quan về rủi ro tín dụng tại VPBank giai đoạn 2019 2023

Rủi ro tín dụng là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động của Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank). Trong giai đoạn 2019-2023, VPBank đã phải đối mặt với nhiều thách thức từ môi trường kinh tế và chính sách tín dụng. Việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng sẽ giúp ngân hàng có những biện pháp quản lý hiệu quả hơn.

1.1. Khái niệm và phân loại rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng khách hàng không thể thanh toán nợ đúng hạn. Phân loại rủi ro tín dụng bao gồm rủi ro tín dụng cá nhân, doanh nghiệp và rủi ro từ môi trường vĩ mô.

1.2. Tình hình rủi ro tín dụng tại VPBank

Trong giai đoạn 2019-2023, VPBank đã ghi nhận tỷ lệ nợ xấu tăng do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19 và các yếu tố kinh tế khác. Điều này đã đặt ra nhiều thách thức cho ngân hàng trong việc duy trì chất lượng tín dụng.

II. Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại VPBank

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại VPBank, bao gồm các yếu tố từ ngân hàng, khách hàng và môi trường vĩ mô. Việc phân tích các yếu tố này sẽ giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về tình hình tín dụng.

2.1. Yếu tố từ ngân hàng

Chính sách tín dụng, quy trình thẩm định và quản lý rủi ro là những yếu tố quan trọng từ phía ngân hàng. VPBank cần cải thiện các quy trình này để giảm thiểu rủi ro tín dụng.

2.2. Yếu tố từ khách hàng

Khả năng tài chính và mục đích vay vốn của khách hàng có ảnh hưởng lớn đến rủi ro tín dụng. VPBank cần đánh giá kỹ lưỡng khả năng trả nợ của khách hàng trước khi cấp tín dụng.

2.3. Yếu tố từ môi trường vĩ mô

Tình hình kinh tế, chính trị và các chính sách của Nhà nước cũng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. VPBank cần theo dõi sát sao các biến động này để điều chỉnh chiến lược tín dụng phù hợp.

III. Phương pháp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả tại VPBank

Để giảm thiểu rủi ro tín dụng, VPBank cần áp dụng các phương pháp quản lý rủi ro hiệu quả. Việc này không chỉ giúp bảo vệ ngân hàng mà còn nâng cao uy tín và vị thế trên thị trường.

3.1. Áp dụng công nghệ thông tin trong quản lý rủi ro

Sử dụng công nghệ thông tin để thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng sẽ giúp VPBank đánh giá rủi ro tín dụng một cách chính xác hơn.

3.2. Đào tạo nhân viên về quản lý rủi ro

Đào tạo nhân viên về các kỹ năng quản lý rủi ro tín dụng sẽ giúp nâng cao hiệu quả trong việc thẩm định và giám sát khoản vay.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu tại VPBank

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc quản lý rủi ro tín dụng tại VPBank đã có những cải thiện đáng kể trong giai đoạn 2019-2023. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua.

4.1. Đánh giá hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng

Các chỉ số tài chính cho thấy VPBank đã giảm tỷ lệ nợ xấu, tuy nhiên cần tiếp tục cải thiện quy trình thẩm định tín dụng.

4.2. Các biện pháp cải thiện trong tương lai

VPBank cần tiếp tục đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân viên để nâng cao khả năng quản lý rủi ro tín dụng.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của rủi ro tín dụng tại VPBank

Rủi ro tín dụng sẽ tiếp tục là một thách thức lớn đối với VPBank trong tương lai. Tuy nhiên, với các biện pháp quản lý hiệu quả, ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả hoạt động.

5.1. Tương lai của rủi ro tín dụng tại VPBank

VPBank cần có những chiến lược dài hạn để đối phó với các rủi ro tín dụng trong bối cảnh kinh tế không ổn định.

5.2. Khuyến nghị cho VPBank

Cần tiếp tục cải thiện quy trình thẩm định và giám sát tín dụng để đảm bảo an toàn cho hoạt động ngân hàng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hoạt động tín dụng giữ vai trò huyết mạch trong hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) và toàn bộ nền kinh tế, vừa thực hiện chức năng phân phối lại các nguồn lực tài chính, vừa đóng góp tỉ trọng chủ yếu vào kết quả kinh doanh của các tổ chức tín dụng. Doanh thu từ hoạt động tín dụng chiếm khoảng 70% – 80% cơ cấu lợi nhuận của các NHTM tại Việt Nam. Đến năm 2022, tỉ lệ tín dụng trên GDP của Việt Nam đã vượt mức 125% theo số liệu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV, 2023). Tuy nhiên, tín dụng cũng là mảng hoạt động tiềm ẩn nguy cơ tổn thất tài chính lớn nhất, có thể đẩy ngân hàng đến tình trạng thua lỗ hoặc phá sản nếu không được kiểm soát chặt chẽ.

Trong giai đoạn 2019 – 2023, nền kinh tế toàn cầu và Việt Nam phải đối mặt với nhiều biến động phức tạp từ đại dịch COVID-19 đến các xung đột địa chính trị. Quý III/2021, tăng trưởng GDP của Việt Nam giảm xuống mức -6,17% (theo Ngân hàng Phát triển Châu Á - ADB, 2021), làm gia tăng rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng. Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) đặt mục tiêu duy trì vị thế trong Top 5 NHTM tại Việt Nam và từng được tổ chức Celent vinh danh là đơn vị quản trị rủi ro mô hình ("Model Risk Manager") năm 2023. Để bảo đảm an toàn hoạt động và tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh, việc nhận diện và đánh giá các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại VPBank trở nên cấp thiết.

Tác giả Tô Thị Bảo Ngọc (Lớp K23CLC-NHA, Khóa 2020 – 2024, Khoa Ngân hàng, Học viện Ngân hàng, dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Thanh Bình) đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp với đề tài: "Factors affecting credit risk in Vietnam Prosperity Joint Stock Commercial Bank (VPBank) from 2019 to 2023" (Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng từ năm 2019 đến năm 2023).

Mục tiêu nghiên cứu

• Mục tiêu tổng quát: Phân tích, đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại VPBank giai đoạn 2019 – 2023, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm kiểm soát và giảm thiểu rủi ro tín dụng cho ngân hàng.
• Nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:
  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn về tín dụng, rủi ro tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng tại các NHTM.
  2. Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các NHTM theo các nghiên cứu trong và ngoài nước.
  3. Đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đến rủi ro tín dụng thông qua khảo sát trực tiếp các chuyên gia, cán bộ tín dụng tại VPBank.
  4. Phân tích thực trạng hoạt động tín dụng, rủi ro tín dụng và công tác phòng ngừa rủi ro tín dụng tại VPBank giai đoạn 2019 – 2023.
  5. Đề xuất các nhóm giải pháp và kiến nghị đối với VPBank, Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ nhằm nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng.

Câu hỏi nghiên cứu

1. Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng là gì?
2. Rủi ro tín dụng được đo lường thông qua những chỉ tiêu định lượng nào?
3. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng và cơ chế tác động của chúng ra sao?
4. Thực trạng rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng tại VPBank giai đoạn 2019 – 2023 diễn biến như thế nào?
5. Những hàm ý chính sách và giải pháp nào cần thực hiện để nâng cao chất lượng quản trị rủi ro tín dụng tại VPBank?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro tín dụng và các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại NHTM.
• Khách thể và không gian nghiên cứu: Hoạt động cấp tín dụng và công tác quản trị rủi ro tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank).
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn từ năm 2019 đến năm 2023.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung pháp lý và cơ sở lý luận

Khóa luận vận dụng các văn bản pháp luật và chuẩn mực quốc tế:

• Luật Các tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12: Quy định về hoạt động cấp tín dụng (cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng).
• Thông tư số 13/2018/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: Quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ của NHTM, xác định rủi ro tín dụng là tổn thất tiềm ẩn khi khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ cam kết.
• Hiệp ước Basel (Basel Committee on Banking Supervision - BCBS): Khung chuẩn mực về an toàn vốn và quản trị rủi ro hoạt động, rủi ro tín dụng (Pillar 2 về rủi ro đạo đức và quy trình nội bộ).

Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm tiền bối

Tác giả (Năm)	Đối tượng / Phạm vi	Các biến / Yếu tố nghiên cứu	Kết quả chính
Buthiena (2019)	Toàn bộ NHTM tại Jordan (2000–2017)	Tỉ lệ vốn, tăng trưởng tín dụng, hiệu quả hoạt động, thất nghiệp, GDP, lạm phát	Rủi ro tín dụng tăng khi tỉ lệ vốn ngân hàng, hoạt động kém hiệu quả và tăng trưởng tín dụng tăng; ngân hàng quy mô lớn và lợi nhuận cao có rủi ro thấp hơn.
Changjun Zheng et al. (2018)	22 NHTM (15 năm, 322 quan sát)	Khả năng sinh lời, quy mô vốn, quy mô ngân hàng, tỉ lệ thu nhập lãi thuần (NIM)	Khả năng sinh lời, vốn và quy mô ngân hàng tương quan nghịch với rủi ro tín dụng; tỉ lệ chi phí kém hiệu quả tác động làm tăng rủi ro.
Ahsan (2018)	Các NHTM khu vực công tại Ấn Độ	Tỉ lệ nợ xấu (NPL), mô hình CAMEL	NPL làm suy giảm mối quan hệ giữa quản trị rủi ro và hiệu quả hoạt động; NPL gia tăng làm suy yếu bảng cân đối kế toán.
Salas & Saurina (2002); Jakubík (2007)	Ngành ngân hàng Tây Ban Nha và Cộng hòa Séc	Tăng trưởng GDP, lãi suất	Tăng trưởng GDP và lãi suất là các biến vĩ mô chính chi phối rủi ro tín dụng.
Abedal Zhuhair Al-Abadallat & Faris Nasif Al-Shibiri (2013)	Các ngân hàng Jordan (2006–2010)	Tăng trưởng GDP, quy mô tài sản, đòn bẩy tài chính, LDR, dự phòng rủi ro	Dự phòng rủi ro nghịch chiều với rủi ro tín dụng; đòn bẩy tài chính và tỉ lệ LDR tác động thuận chiều.
Phước Minh Hiệp & Kiên Xanh (2019)	VietinBank Trà Vinh	Quy trình cấp tín dụng, hệ thống thông tin tín dụng, xử lý nợ xấu	Chỉ ra các lỗ hổng trong quy trình thẩm định, thông tin tín dụng và công tác thu hồi nợ xấu.
Đặng Thị Minh Thúy (2013); Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015)	22 NHTM Việt Nam (2007–2014)	Khả năng sinh lời, tăng trưởng kinh tế, quy mô tài sản, NPL quá khứ, tăng trưởng tín dụng	Khả năng sinh lời và tăng trưởng kinh tế tác động nghịch chiều đến NPL; quy mô tài sản, NPL quá khứ và tăng trưởng tín dụng tác động thuận chiều.
Nguyễn Hoàng Thụy Bích Trâm (2014)	NHTM niêm yết tại Việt Nam	Biến vĩ mô, NPL, Stress Test, Credit VaR	NPL có mối liên hệ với GDP với độ trễ 2 quý; các ngân hàng khó hấp thụ tổn thất tín dụng dưới kịch bản vĩ mô bất lợi.
Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021)	35 NHTM Việt Nam (2012–2020), mô hình FEM/REM	Tăng trưởng bất động sản, tỉ giá, lãi suất thực, khả năng sinh lời, lãi suất danh nghĩa	Tăng trưởng thị trường bất động sản, lãi suất thực và biến động tỉ giá tác động thuận chiều đến rủi ro tín dụng; khả năng sinh lời tác động nghịch chiều.

Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu thu thập

• Phương pháp nghiên cứu: Kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính, thống kê mô tả, so sánh đối chiếu và phân tích tổng hợp.
• Nguồn dữ liệu:
  • Dữ liệu sơ cấp: Thu thập thông qua bảng hỏi khảo sát trực tiếp $N = 100$ cán bộ, chuyên viên tín dụng và chuyên gia quản trị rủi ro đang công tác tại VPBank. Bảng hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (từ 1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý) để lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các yếu tố thuộc 3 nhóm: từ phía ngân hàng, từ phía khách hàng và từ môi trường vĩ mô.
  • Dữ liệu thứ cấp: Báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất, báo cáo thường niên của VPBank giai đoạn 2019 – 2023, các báo cáo thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV), Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) và Tổng cục Thống kê.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận về tín dụng và rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại

Chương 1 hệ thống hóa toàn diện các khái niệm, cách phân loại, dấu hiệu nhận biết, chỉ tiêu đo lường và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng:

1. Phân loại rủi ro tín dụng:

   • Rủi ro danh mục (Portfolio risk): Bắt nguồn từ hạn chế trong quản lý danh mục, gồm rủi ro nội tại (đặc điểm ngành nghề, mục đích vay) và rủi ro tập trung (tập trung quá mức vào một ngành, vùng địa lý, hoặc nhóm khách hàng).
   • Rủi ro giao dịch (Transaction risk): Phát sinh từ quá trình thẩm định và cấp tín dụng, gồm rủi ro lựa chọn (sai sót khi xét duyệt đối tượng vay), rủi ro bảo đảm (định giá sai tài sản bảo đảm, thiếu tính pháp lý) và rủi ro nghiệp vụ/vận hành.

2. Dấu hiệu nhận diện rủi ro tín dụng:

   • Dấu hiệu tài chính: Hành vi gian lận báo cáo tài chính (che giấu nợ trên Báo cáo kết quả kinh doanh, ghi nhận doanh thu ảo, định giá sai hàng tồn kho, ghi nhận sai niên độ kế toán, phân loại nợ ngắn hạn thành dài hạn trên Bảng cân đối kế toán để làm đẹp chỉ số thanh khoản); sự suy giảm các chỉ số sinh lời (ROA, ROE), chỉ số thanh toán hiện hành, vòng quay hàng tồn kho, tỉ lệ đòn bẩy tài chính quá cao.
   • Dấu hiệu phi tài chính: Khách hàng sụt giảm số dư tiền gửi, vay vốn với tần suất và quy mô tăng đột biến kèm chấp nhận lãi suất cao; xáo trộn nhân sự quản lý cấp cao; tranh chấp nội bộ; chậm trễ cung cấp báo cáo tài chính; tài sản cố định xuống cấp, mất đối tác kinh doanh lớn.

3. Hệ thống chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng:

   • Tỉ lệ nợ quá hạn và Tỉ lệ nợ xấu (NPL): $$\text{Tỉ lệ NPL} = \frac{\text{Nợ xấu (Nhóm 3 + Nhóm 4 + Nhóm 5)}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}} \times 100%$$ $$\text{Tỉ lệ khách hàng có nợ xấu} = \frac{\text{Số lượng khách hàng có nợ xấu}}{\text{Tổng số khách hàng vay vốn}} \times 100%$$
   • Chỉ tiêu dự phòng rủi ro tín dụng: $$\text{Tỉ lệ trích lập dự phòng} = \frac{\text{Dự phòng rủi ro tín dụng trích lập}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}} \times 100%$$ $$\text{Hệ số bù đắp tổn thất} = \frac{\text{Dự phòng RRTD trích lập}}{\text{Dư nợ xóa sổ / Nợ xấu}}$$
   • Chỉ tiêu đo lường mức độ tập trung tín dụng:
     • Tỉ trọng dư nợ theo kỳ hạn (ngắn hạn, trung hạn, dài hạn), theo ngành kinh tế và theo nhóm khách hàng.
     • Chỉ số tập trung dư nợ của $k$ khoản vay lớn nhất ($CR_k$): $$CR_{kt} = \sum_{s=1}^{k} S_{it}$$
     • Chỉ số Herfindahl-Hirschman ($HHI$) đo lường mức độ phân tán danh mục: $$HHI = \sum_{i=1}^{n} \left(\frac{RWA_i}{\text{Tổng } RWA}\right)^2$$

4. Các nhóm yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng:

   • Yếu tố từ phía ngân hàng: Quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tín dụng, chính sách tín dụng và khẩu vị rủi ro, năng lực thẩm định tín dụng, việc ứng dụng công cụ phân tích tài chính, công tác kiểm tra giám sát sau giải ngân, trình độ chuyên môn và rủi ro đạo đức của cán bộ tín dụng.
   • Yếu tố từ phía khách hàng: Đặc điểm ngành nghề kinh doanh, mục đích sử dụng vốn và thiện chí trả nợ, khả năng đáp ứng điều kiện tín dụng (tài sản bảo đảm, vốn tự có), năng lực quản trị doanh nghiệp, tính minh bạch và ổn định của tình hình tài chính.
   • Yếu tố từ môi trường vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), chính sách tiền tệ (lãi suất, cung tiền), lạm phát, tỉ lệ thất nghiệp, môi trường pháp lý và hệ thống thông tin quản lý tín dụng (CIC).

---

Chương 2: Thực trạng rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng tại VPBank giai đoạn 2019 – 2023

Chương 2 tập trung phân tích thực trạng hoạt động kinh doanh, cơ cấu tín dụng, diễn biến rủi ro tín dụng tại VPBank và đánh giá kết quả khảo sát thực tế:

1. Tổng quan về VPBank:

   • Thành lập năm 1993; tính đến 31/12/2023, VPBank trở thành ngân hàng có quy mô vốn điều lệ lớn nhất Việt Nam.
   • Hệ sinh thái tài chính đa dạng gồm: Ngân hàng mẹ, Công ty TNHH Quản lý tài sản VPBank (VPB AMC), Công ty Cổ phần Bảo hiểm OPES, Công ty Cổ phần Chứng khoán VPBank (VPBankS), và Công ty Tài chính TNHH VPBank SMBC (FE CREDIT).
   • Mạng lưới gồm 1 Hội sở chính, 76 chi nhánh và 187 phòng giao dịch; tiên phong chuyển đổi số với nền tảng ngân hàng số VPBank NEO và kiosk tự động 24/7 VPBank NEO Express.

2. Cơ cấu tín dụng và mức độ tập trung rủi ro (2019 – 2023):

   • Theo kỳ hạn: Phân bổ giữa ngắn hạn, trung hạn và dài hạn nhằm cân đối nguồn vốn và thanh khoản.
   • Theo phân khúc khách hàng: Tín dụng bán lẻ (khách hàng cá nhân, hộ kinh doanh) và doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) chiếm tỉ trọng lớn, mang lại biên lãi thuần cao nhưng tiềm ẩn rủi ro nợ quá hạn cao hơn phân khúc khách hàng doanh nghiệp lớn.
   • Theo ngành nghề: Dư nợ tập trung vào lĩnh vực bán buôn bán lẻ, xây dựng, bất động sản và sản xuất chế biến chế tạo.

3. Chỉ số đo lường rủi ro và trích lập dự phòng:

   • Tỉ lệ nợ xấu (NPL) giai đoạn 2019 – 2023 của VPBank có sự biến động, chịu ảnh hưởng từ sự gia tăng nợ xấu tại công ty con FE CREDIT và tác động suy thoái kinh tế hậu COVID-19 đối với phân khúc cá nhân và SMEs.
   • Ngân hàng chủ động tăng cường trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (bao gồm dự phòng chung và dự phòng cụ thể) để duy trì hệ số bao phủ nợ xấu an toàn.

4. Kết quả khảo sát 100 chuyên gia và cán bộ tín dụng VPBank:

   • Nhóm yếu tố từ ngân hàng: Trình độ thẩm định của cán bộ, quy trình kiểm soát sau vay và chính sách tín dụng/khẩu vị rủi ro được đánh giá là các yếu tố có tác động mạnh nhất đến việc phát sinh rủi ro tín dụng.
   • Nhóm yếu tố từ khách hàng: Sự thiếu minh bạch về thông tin tài chính, năng lực quản trị doanh nghiệp yếu kém và việc sử dụng vốn sai mục đích là những nguyên nhân trực tiếp dẫn đến mất khả năng trả nợ.
   • Nhóm yếu tố vĩ mô: Biến động tăng trưởng kinh tế, sự thay đổi trong chính sách tiền tệ/lãi suất điều hành và tính ổn định của hệ thống văn bản pháp luật chi phối lớn đến sức khỏe tài chính của bên vay.

---

Chương 3: Định hướng, giải pháp và kiến nghị kiểm soát rủi ro tín dụng

Chương 3 trình bày định hướng phát triển và đề xuất hệ thống giải pháp toàn diện:

1. Giải pháp nội bộ đối với VPBank:

   • Ứng dụng mô hình đo lường rủi ro hiện đại: Hoàn thiện các mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ, lượng hóa rủi ro phù hợp với đặc thù khách hàng cá nhân và SME.
   • Tăng cường công nghệ thông tin: Ứng dụng dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) trong chấm điểm tín dụng tự động và cảnh báo sớm nợ xấu trên hệ thống VPBank NEO.
   • Hoàn thiện quy trình tín dụng chuẩn: Tách bạch rõ ràng giữa bộ phận kinh doanh (bán hàng), bộ phận thẩm định phê duyệt và bộ phận quản lý rủi ro/giám sát sau giải ngân.
   • Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực: Đào tạo định kỳ về nghiệp vụ phân tích tài chính doanh nghiệp, kiểm soát rủi ro đạo đức, xây dựng văn hóa rủi ro nghiêm ngặt và áp dụng bộ chỉ số KPIs gắn liền với chất lượng danh mục nợ thay vì chỉ tập trung vào chỉ tiêu tăng trưởng quy mô.

2. Kiến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước (SBV):

   • Xây dựng và công bố hệ thống chỉ tiêu tài chính trung bình ngành để các NHTM có cơ sở chuẩn so sánh khi thẩm định.
   • Tiếp tục hoàn thiện khung khổ pháp lý về phân loại nợ, trích lập dự phòng rủi ro và xử lý tài sản bảo đảm.
   • Nâng cao hiệu quả giám sát, thanh tra an toàn vi mô và vĩ mô; nâng cấp cơ sở dữ liệu của Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia (CIC).
   • Nâng cao năng lực và hiệu quả hoạt động mua bán, xử lý nợ xấu của Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC).

3. Kiến nghị đối với Chính phủ:

   • Điều hành kinh tế vĩ mô ổn định, kiểm soát lạm phát và duy trì mức lãi suất hợp lý.
   • Hoàn thiện hành lang pháp lý đồng bộ về thị trường bất động sản, thị trường trái phiếu doanh nghiệp và quyền xử lý tài sản thế chấp của các tổ chức tín dụng.
   • Ban hành các định hướng phát triển kinh tế ngành rõ ràng theo từng giai đoạn giúp ngân hàng định hướng tái cơ cấu danh mục cho vay an toàn.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

• Hệ thống hóa đầy đủ cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng tại NHTM, phân định rõ hai nhóm rủi ro chính (rủi ro danh mục và rủi ro giao dịch), đồng thời chi tiết hóa các công thức toán học đo lường rủi ro tập trung ($CR_k$, $HHI$) và hệ số bao phủ tổn thất.
• Đánh giá thực trạng tín dụng và diễn biến chất lượng nợ của VPBank giai đoạn 2019 – 2023, làm rõ sự đánh đổi giữa tăng trưởng tín dụng tập trung vào phân khúc bán lẻ/SME có biên lợi nhuận cao với áp lực nợ xấu gia tăng trong điều kiện vĩ mô có nhiều cú sốc bất lợi.
• Lượng hóa nhận định của đội ngũ nhân sự chuyên môn tại VPBank thông qua khảo sát $N = 100$ cán bộ và chuyên gia tín dụng, chỉ ra các yếu tố trọng yếu tác động đến rủi ro nợ xấu từ 3 phương diện: nội tại ngân hàng, năng lực khách hàng và môi trường vĩ mô.

Đóng góp về mặt học thuật và thực tiễn

• Bổ sung bằng chứng thực nghiệm cụ thể về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại một ngân hàng tư nhân có mô hình kinh doanh bán lẻ đặc thù (VPBank) trong giai đoạn biến động kinh tế 2019 – 2023, khỏa lấp khoảng trống nghiên cứu khi các công trình trước đây thường phân tích chung cho toàn hệ thống hoặc nhóm ngân hàng quốc doanh.
• Đưa ra khung giải pháp đồng bộ kết hợp giữa nâng cao năng lực công nghệ (chuyển đổi số, cảnh báo sớm), hoàn thiện quy trình kiểm soát rủi ro và kiểm soát rủi ro đạo đức của đội ngũ cán bộ thẩm định.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế về cỡ mẫu và phạm vi dữ liệu: Khảo sát sơ cấp được thực hiện với cỡ mẫu $N = 100$ chuyên gia và cán bộ tín dụng tại VPBank, chưa đại diện đầy đủ cho toàn bộ mạng lưới chi nhánh trên cả nước.
• Hạn chế về mô hình định lượng: Nghiên cứu chủ yếu tiếp cận theo phương pháp định tính kết hợp thống kê mô tả thang đo Likert và phân tích dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính, chưa xây dựng mô hình hồi quy kinh tế lượng chuyên sâu (như FEM, REM, GMM hoặc Logit) để kiểm định các hệ số hồi quy định lượng riêng cho dữ liệu chuỗi thời gian của VPBank.
• Hướng mở rộng nghiên cứu: Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng thu thập dữ liệu bảng (panel data) chi tiết theo từng chi nhánh của VPBank, áp dụng các mô hình kiểm tra sức chịu tải (Stress Testing), tính toán giá trị chịu rủi ro tín dụng (Credit VaR) và lượng hóa tác động trễ của các biến số kinh tế vĩ mô đối với tỉ lệ vỡ nợ của từng nhóm khách hàng.

---

Giá trị tham khảo

• Đối với sinh viên và học viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Tài liệu cung cấp cơ sở lý luận bài bản về rủi ro tín dụng, hệ thống chỉ tiêu đo lường rủi ro tập trung ($HHI, CR_k$) và tổng quan tài liệu phong phú từ các nghiên cứu quốc tế và Việt Nam.
• Đối với cán bộ quản trị rủi ro và thẩm định tín dụng: Khóa luận cung cấp danh mục các dấu hiệu cảnh báo sớm rủi ro tài chính (gian lận báo cáo tài chính, kỹ thuật che giấu nợ) và phi tài chính, hỗ trợ xây dựng danh mục kiểm tra (checklist) trong quá trình thẩm định và giám sát sau vay.
• Đối với các nhà nghiên cứu thực chứng: Cung cấp khung phân tích đa chiều (ngân hàng - khách hàng - vĩ mô) và cấu trúc bảng hỏi khảo sát thực tế để nhân rộng sang các NHTM khác.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng những nguồn dữ liệu nào để phân tích?

Khóa luận sử dụng kết hợp hai nguồn dữ liệu: dữ liệu sơ cấp thu thập từ cuộc khảo sát trực tiếp 100 chuyên gia và cán bộ tín dụng tại VPBank (sử dụng thang đo Likert 5 mức độ), và dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán, báo cáo thường niên của VPBank giai đoạn 2019 – 2023 cùng các báo cáo của Ngân hàng Nhà nước và Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB).

2. Hai hình thức rủi ro tín dụng cơ bản được tác giả phân loại trong Chương 1 là gì?

Tác giả phân loại rủi ro tín dụng thành hai nhóm chính:

• Rủi ro danh mục (Portfolio risk): Gồm rủi ro nội tại (từ mục đích sử dụng vốn và đặc thù của người vay) và rủi ro tập trung (khi cho vay quá mức vào một ngành, vùng kinh tế hoặc nhóm khách hàng).
• Rủi ro giao dịch (Transaction risk): Gồm rủi ro lựa chọn (sai sót trong xét duyệt), rủi ro bảo đảm (định giá hoặc tính pháp lý của tài sản thế chấp không chuẩn xác) và rủi ro nghiệp vụ/vận hành trong quá trình quản lý nợ.

3. Tác giả đề xuất những công thức nào để đo lường mức độ tập trung rủi ro tín dụng?

Tác giả trình bày hai công cụ định lượng gồm:

• Chỉ số tập trung tín dụng của $k$ khoản vay lớn nhất: $CR_{kt} = \sum_{s=1}^{k} S_{it}$.
• Chỉ số Herfindahl-Hirschman ($HHI$) đo lường mức độ tập trung rủi ro theo khách hàng và theo ngành nghề dựa trên tỉ trọng tài sản có rủi ro ($RWA$): $HHI = \sum \left(\frac{RWA_i}{\text{Tổng } RWA}\right)^2$.

4. Khóa luận chỉ ra các dấu hiệu nhận diện gian lận tài chính nào từ phía khách hàng vay vốn?

Các dấu hiệu tài chính gồm: che giấu nợ trên Báo cáo kết quả kinh doanh bằng cách vốn hóa chi phí, ghi nhận doanh thu ảo, định giá sai hàng tồn kho và các khoản phải thu, hạch toán sai niên độ kế toán, cố tình phân loại nợ ngắn hạn thành dài hạn hoặc phân loại lại nợ thành vốn chủ sở hữu trên Bảng cân đối kế toán nhằm làm đẹp chỉ số thanh khoản và mức độ tự chủ tài chính.

5. Những giải pháp công nghệ nào được đề xuất cho VPBank để kiểm soát rủi ro tín dụng?

Tác giả đề xuất ứng dụng dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích hành vi khách hàng, tự động hóa quy trình chấm điểm tín dụng và tích hợp hệ thống cảnh báo sớm rủi ro nợ quá hạn trên nền tảng ngân hàng số VPBank NEO.

---

Kết luận

Khóa luận của tác giả Tô Thị Bảo Ngọc đã hệ thống hóa lý thuyết về rủi ro tín dụng tại NHTM và phân tích các yếu tố tác động đến chất lượng tín dụng của VPBank giai đoạn 2019 – 2023. Bằng việc kết hợp số liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính với dữ liệu khảo sát sơ cấp từ 100 cán bộ thực tế, nghiên cứu đã làm rõ ảnh hưởng từ năng lực quản trị ngân hàng, tính minh bạch của khách hàng và biến động môi trường vĩ mô. Các giải pháp và kiến nghị được xây dựng mang tính đồng bộ, góp phần nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng cho VPBank và các NHTM Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BANKING ACADEMY OF VIETNAM BANKING FALCUTY -------------------- GRADUATION THESIS TOPIC: FACTORS AFFECTING CREDIT RISK IN VIETNAM PROSPERITY JOINT STOCK COMMERCIAL BANK (VPBANK) FROM 2019 TO 2023 Name of student: Tô Thị Bảo Ngọc Class: K23CLC-NHA Academic year: 2020 – 2024 Student ID: 23A4010472 Instructor: PhD. Lê Thanh Bình Ha Noi, 2024 BANKING ACADEMY OF VIETNAM BANKING FALCUTY -------------------- GRADUATION THESIS TOPIC: FACTORS AFFECTING CREDIT RISK IN VIETNAM PROSPERITY JOINT STOCK COMMERCIAL BANK (VPBANK) FROM 2019 TO 2023 Name of student: Tô Thị Bảo Ngọc Class: K23CLC-NHA Academic year: 2020 – 2024 Student ID: 23A4010472 Instructor: PhD. Lê Thanh Bình Ha Noi, 2024 DECLARATION I declare that this graduation thesis entitled: "Factors affecting credit risk in Vietnam Prosperity Joint Stock Commercial Bank (VPBank) from 2019 to 2023” was carried out by myself and submitted to the Banking Faculty of Banking Academy of Vietnam. All the content and results in this research are precise, trustful, and have never been published before.

The theoretical framework in the research is cited and referenced formally, meanwhile the data used is presented honestly. I further ensure that I have not copied any other authors’ work or used any material from other sources without acknowledgement. i ACKNOWLEDGEMENTS First of all, I would like to send my sincere thanks to all the teachers in the Department of Banking and Banking Academy for imparting knowledge, guiding, providing necessary documents and helping me throughout my study period as well as in the process of cultivating knowledge to carry out the thesis. In particular, from the bottom of my heart, I would like to send my respect to Mr.

Le Thanh Binh, my thesis supervisor, who enthusiastically taught, guided and created conditions to help me complete this dissertation. I also want to send special gratitude to my family and friends, who have always been by my side through toughest times and gave me love, motivation to believe in myself and try my best no matter how hard it was. As my research level and practical experience are still limited, my thesis content will inevitably have shortcomings. Therefore, I look forward to receiving positive feedback from teachers and readers so that I can supplement and improve the content of my dissertation better.

Thank you sincerely! Ha Noi, May 2024 Author’s signature Tô Thị Bảo Ngọc ii TABLE OF CONTENTS DECLARATION. ii TABLE OF CONTENTS. iii LIST OF ABBREVIATIONS. viii LIST OF CHARTS.

x LIST OF TABLES. Rationale of the subject. Aims of the study and research questions. Object and scope of the study.

Research methods and data. Structure of research paper .11 CHAPTER 1: THEORETICAL OVERVIEW. Theoretical basis for credit and credit risk at commercial banks. Concept of credit.

Concept of credit risk. Credit risk classification. Signs of credit risk. Non-financial signs.

Credit risk measurement criteria. Rate of overdue debt and non-performing loan. Credit risk provisions. Credit concentration level.

Factors affecting credit risk at commercial banks. Factors from the bank. Credit growth rate. Bank's credit policy (credit culture and risk appetite).

Ability, method of appraisal and evaluation of each loan. Use financial analysis tools to identify and control credit risk. Loan inspection and supervision. Qualifications and moral hazard issues of credit officers.

Factors from the customer side. Characteristics of the customer's industry. Loan purpose and willingness to repay. Ability to meet bank credit requirements.

Enterprise management capacity. Transparency and stability of corporate financial situation. Factors from the macro environment. Socio-political environment.

Quality management information system. 35 CONCLUSION OF CHAPTER 1. 36 CURRENT SITUATION OF CREDIT RISK AND FACTORS AFFECTING CREDIT RISK AT VPBANK. General introduction about VPBank.

Overview of the formation and development process of VPBank. Overview of VPBank's business results from 2019 - 2023. Current status of credit risk at VPBank in the period of 2019 - 2023. Non-performing loan ratio.

VPBank's credit structure from 2019 - 2023 (credit concentration level). Credit structure according to loan term. Credit structure by customer and type of business. Credit structure by industry.

Current status of credit risk prevention at VPBank from 2019 - 2023. Evaluation of factors affecting credit risk at VPBank through survey questionnaires. Factors from the bank. Factors from the customer side.

Factors from the macro environment. 64 CONCLUSION OF CHAPTER 2. 66 CHAPTER 3: RECOMMENDATIONS AND SOLUTIONS. Development orientation and credit risk management of VPBank.

Orientation to credit risk management. Credit risk control solution at VPBank. Apply risk identification and measurement models appropriate to the bank's characteristics. Strengthen information technology in credit risk management.

Complete standard credit process. Effective human resource management. Other suggestions and recommendations. For State Bank.

Develop industry average targets. Accomplishing the banking legal system. Improve management, inspection and supervision efficiency. Improve VAMC's operational efficiency.

For the Government. Create a stable macroeconomic environment and favorable legal environment for portfolio management activities for commercial banks. Having specific economic development orientations for each period. 77 CONCLUSION OF CHAPTER 3.

85 vii LIST OF ABBREVIATIONS Abbreviations Interpretation VPBank Vietnam Prosperity Joint Stock Commercial Bank NPL Non-Performing Loan GDP Gross Domestic Product LDR Loan to Deposit Ratio BCBS Basel Committee on International Affairs RBZ Reserve Bank of Zimbabwe ROE Return on Assets ROA Return on Equity CAR Capital Adequacy Ratio REM Random Effects Model FEM Fixed Effects Model Organization for Economic Cooperation and OECD Development SBV State Bank of Vietnam ADB Asian Development Bank SMEs Small and Medium Enterprises viii VAMC Vietnam Asset Management Company OHI Organization Health Index ESMS Environmental and Social Management System IFC International Finance Corporation STP Service Transfer Pricing FDI Foreign Direct Investment ODA Official Development Assistance LLCs Limited Liability Companies RWA Risk-weighted asset KPIs Key Performance Indicators ix LIST OF CHARTS Figure 1 : Types of credit risk. 16 Figure 2 : Total assets of VPBank from 2019-2023. 40 Figure 3 : Profit after tax of VPBank from 2019-2023. 41 Figure 4 : ROA and ROE of VPBank from 2019-2023.

42 Figure 5 : VPBank's credit scale and credit growth in the period 2019-2023. 44 Figure 6 : Loan structure by segment. 45 Figure 7 : VPBank's non-performing loan ratio from 2019-2023. 48 Figure 8 : Comparison of VPBank's NPL ratio with some commercial banks.

49 Figure 9 : Proportion of debt by term of VPBank from 2019-2023. 50 Figure 10 : Credit proportion by customer type and business type. 51 Figure 11 : Credit proportion by industry at VPBank. 54 Figure 12 : VPBank 's credit risk reserve ratio.

56 Figure 13 : Bank factors affecting credit risk at VPBank. 61 Figure 14 : Customer factors affecting credit risk at VPBank. 63 Figure 15 : Factors from the macro environment affecting credit risk at VPBank. 65 x LIST OF TABLES Table 1: Research related.

7 Table 2: VPBank's business results from 2019-2023. 39 Table 3: Non-performing loan (NPL) of VPBank in the period 2019-2023. 47 Table 4: Credit structure by loan term of VPBank. 50 Table 5: Credit structure by industry at VPBank.

53 Table 6: VPBank's credit risk provisions from 2019-2023. 55 Table 7: Assessment of the influence of factors from the bank side. 59 Table 8: Assess the influence of factors from the customer side. 62 Table 9: Assessment of the influence of factors from the macro environment.

Rationale of the subject Banking institutions play a crucial role in the economic landscape, acting as intermediaries that regulate and distribute financial resources, stabilize the monetary market, and curb inflationary pressures. Credit remains a cornerstone of banking operations, particularly in the face of globalization and the growing demand for financial support across various economic sectors. Currently, service- related activities contribute a relatively smaller share of bank revenues compared to credit operations, accounting for nearly 80% of the profit structure of commercial banks. In 2022, Vietnam's credit-to-GDP ratio surpassed 125% (State Bank of Vietnam, 2023).

However, with the characteristics of financial intermediation in banking business, the credit segment is not only a key business segment of the bank but also has many potential risks causing financial losses, in many cases. This situation can lead the bank's business operations to suffer losses, and more alarmingly, it can bring the bank to the brink of bankruptcy. Financial institutions have encountered difficulties over the years for many reasons, the main causes leading to serious banking problems are directly related to lax credit standards for borrowers, poor portfolios risk management, lack of attention to changes in the economy or other policies, leading to credit deterioration of banks (Gil Diaz, 1994). Playing a dominant role in the health and operations of banks, credit risks need to be managed and controlled within allowable limits to minimize losses, contribute to enhance reputation, create competitive advantages for banks and sustainable growth in the context of economic recession and customers' business activities continuously facing many difficulties at present.

This is an urgent requirement because if this activity is not well controlled, the consequences will be unpredictable, causing extremely serious repercussions for the economy. Sujeewa (2015) argues that the robustness of the system established to manage credit risk affects the level of non- 1 performing loans (NPL) recorded by banks, ultimately impacting on profits and performance of the bank. With the goal of becoming one of the Top 5 commercial banks in Viet Nam, VPBank needs to pay special attention to credit risk management because this is one of the core factors that determine the profitability, dispersing risks, position, reputation and operating efficiency of the bank. In the extent of an unstable global economy as it struggles to recover from the pandemic and cope with complex political fluctuations, VPBank has proactively responded promptly and implemented risk management measures strictly, ensuring the safety of banking operations and honored to become the only representative of Vietnam selected by Celent (Research and Consulting Company for the Global Financial Services Industry) to award the "Model Risk Manager” (Model Risk Management Unit) in 2023.

In Vietnam, within the third quarter of 2021, GDP dropped to -6.17% (Asian Development Bank - ADB, 2021), which resulted in the uptrend of credit risk and affecting the business performance of commercial banks. Therefore, this still requires VPBank to have clearer orientations to strictly manage and control possible credit risks to the lowest level, contributing to minimize possible losses and generate profits for banks. This has become an urgent requirement for many commercial banks in general and VPBank in particular. The prerequisite for doing this is to identify the factors that affect credit risk at the bank, consider the influence level of those elements to be able to identify, evaluate and make recommendations.

Appropriate measures will help decrease the impact of that risk on the bank's business operations. Awaring the urgency of this issue, I decided to choose the topic "Factors affecting credit risk in Vietnam Prosperity Joint Stock Commercial Bank (VPBank) from 2019 to 2023” to research in my graduation thesis, then I can propose some recommendations for improving credit risk management at VPBank and commercial banks in Viet Nam. Aims of the study and research questions 2. Overall objectives The research objective of this topic is to examine the factors affecting credit risk at VPBank.

Detail goals Based on the overall objectives, specific objectives are set as follows: - Systematize the theoretical and practical basis of credit risk at commercial banks - Summary of factors affecting credit risk at commercial banks - Assess the impact of factors on credit risk through direct surveys of credit specialists and officers at VPBank - Contact the current status of credit risk and credit risk management at.