CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Ở VIỆT NAM

Tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam. Phân tích chuyên sâu và khuyến nghị hữu ích.

• Tác giả: Hồ Thị Thanh Mai
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thế Bính
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng
• Đề tài: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Ở 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 NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 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
• 1.5.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của nghiên cứu
• 1.7. Cấu trúc của nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng và các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại
• 2.2. Tổng quan về rủi ro tín dụng
• 2.3. Đo lường rủi ro tín dụng
• 2.3.1. Tỷ lệ nợ quá hạn
• 2.3.2. Hệ số tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
• 2.4. Các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD
• 2.5. Các nghiên cứu trước
• 2.5.1. Các nghiên cứu trong nước
• 2.5.2. Nghiên cứu nước ngoài
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu. Biến nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu
• 3.2. Quy trình phân tích dữ liệu
• 3.3. Phương pháp nghiên cứu
• 3.3.1. Mô hình hồi quy Pool (OLS)
• 3.3.2. Mô hình tác động cố định (FEM)
• 3.3.3. Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
• 3.3.4. Kiểm định Hausman
• 3.3.5. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
• 3.3.6. Phân tích hồi quy với mô hình FGLS
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thống kê mô tả
• 4.2. Phân tích tương quan
• 4.3. Kết quả mô hình hồi quy
• 4.3.1. Kết quả hồi quy Pool (OLS)
• 4.3.2. Kết quả hồi quy FEM
• 4.3.3. Kết quả hồi quy REM
• 4.3.4. Ước lượng bằng phương pháp FEM, OLS, REM
• 4.4. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
• 4.4.1. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
• 4.4.2. Kiểm tra hiện tương phương sai sai số thay đổi
• 4.5. Kết quả hồi quy FGLS
• 4.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Kết luận nghiên cứu
• 5.2. Một số khuyến nghị từ kết quả nghiên cứu
• 5.2.1. Khuyến nghị về dự phòng rủi ro tín dụng
• 5.2.2. Khuyến nghị về khả năng sinh lời
• 5.2.3. Khuyến nghị về quy mô ngân hàng
• 5.2.4. Khuyến nghị về tỷ lệ tăng trưởng tín dụng
• 5.3. Hạn chế nghiên cứu và định hướng nghiên cứu tương lai
• 5.3.1. Hạn chế nghiên cứu
• 5.3.2. Định hướng nghiên cứu tương lai
• MỤC LỤC THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Rủi Ro Tín Dụng Tại NHTMCP Việt Nam

Hệ thống ngân hàng đóng vai trò vô cùng quan trọng trong nền kinh tế của mọi quốc gia và toàn cầu. Không chỉ là nơi lưu trữ tiền mặt, mà còn là trung tâm của các hoạt động tài chính và kinh doanh. Điều quan trọng nhất là hệ thống ngân hàng cung cấp nền tảng cho hoạt động của nền kinh tế. Rủi ro tín dụng là mối quan tâm lớn của các ngân hàng mà còn chung nền kinh tế. Bên cạnh đó, rủi ro tín dụng còn ảnh hưởng tới nguồn vốn của ngân hàng và tạo ra nhiều hệ lụy, nếu kéo dài có thể làm mất uy tín, giảm chất lượng của Ngân hàng Thương mại (NHTM), thậm chí đưa ra nguy cơ phá sản. Tỷ lệ nợ xấu được kéo giảm từ mức cao nhất là 4,93% (tháng 9 năm 2012) xuống mức 2,46% (tháng 12 năm 2016).

1.1. Tầm quan trọng của Rủi Ro Tín Dụng trong NHTMCP

Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang hội nhập và các Ngân hàng NHTM phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt, việc kiểm soát rủi ro tín dụng trở nên cực kỳ quan trọng. Rủi ro tín dụng là một trong những nhân tố chính trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, và để kiểm soát nó, các NHTM cần phải hiểu rõ những nhân tố ảnh hưởng và áp dụng biện pháp phòng tránh kịp thời. Việc kiểm soát rủi ro tín dụng không chỉ là một mục tiêu quan trọng trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng mà còn là chìa khóa để đảm bảo ổn định và bền vững của hệ thống tài chính.

1.2. Mục tiêu và Phạm Vi Nghiên Cứu về Rủi Ro Tín Dụng

Để làm rõ sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, tác giả quyết định thực hiện đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các Ngân Hàng Thương mại cổ phần ở Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu với mục tiêu là xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng. Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu từ 2012 đến 2022 từ 20 NHCP niêm yết. Mục đích là đề xuất các khuyến nghị nhằm cải thiện khả năng quản trị rủi ro.

II. Thách Thức Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Cho NHTMCP Hiện Nay

Trong nền kinh tế thế giới có nhiều biến động. Cụ thể năm 2017, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam đã có dấu hiệu tăng trở lại ở mức 2,55%. Cuối năm 2018, quá trình xử lý nợ xấu của nghành ngân hàng được đánh giá cao nhờ kết quả khả quan với tỉ lệ nợ xấu toàn nghành tiếp tục giảm tỉ lệ nợ xấu toàn hệ thống 2,4%. Năm 2018 tỉ lệ nợ xấu toàn nghành còn 1,91% năm 2019 là 1,63%. Chỉ tính từ năm 2020 đến nay, từ cuối năm 2019, tỷ lệ nợ xấu đã tăng từ mức 1,63% lên đến 2% vào cuối năm 2020. Đại dịch Covid-19 được xem là nguyên nhân chủ yếu tác động đến sức khỏe tài chính, gây lo ngại toàn cầu khi thương mại suy giảm mạnh, dẫn đến trì hoãn các hoạt động như du lịch, sản xuất, và kinh doanh, có tác động tiêu cực đáng kể đến vấn đề nợ xấu của ngân hàng.

2.1. Ảnh Hưởng của Đại Dịch COVID 19 Đến Nợ Xấu

Trong năm 2021, nợ xấu nhiều ngân hàng đồng loạt tăng mạnh, có nơi tăng trưởng ba chữ số, tỷ lệ nợ xấu nếu tính cả nợ đã cơ cấu lại theo Thông tư 01 lên đếm 7,31% tỷ lệ nợ xấu trong nước đã liên tục tăng từ 1,7% năm 2020 lên 1,9% năm 2021. Tính đến cuối năm 2022, tỷ lệ nợ xấu nội bảng của toàn hệ thống ở mức 2%/tổng dư nợ. Điều này cho thấy, các NHTMCP cần có biện pháp quản lý rủi ro tín dụng chủ động và hiệu quả hơn.

2.2. Tác Động của Môi Trường Kinh Tế Vĩ Mô Đến Rủi Ro Tín Dụng

Các yếu tố như biến động lãi suất, lạm phát, và tăng trưởng GDP đều có thể ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của khách hàng vay. Một nghiên cứu chỉ ra rằng sự biến động của GDP có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (tham khảo Khoá luận). Điều này đòi hỏi các NHTMCP phải liên tục theo dõi và điều chỉnh chính sách tín dụng của mình để ứng phó với những thay đổi trong môi trường kinh tế vĩ mô.

2.3. So sánh các NHTMCP Việt Nam dựa trên Rủi Ro Tín Dụng

Các NHTMCP Việt Nam có sự khác biệt đáng kể về tỷ lệ nợ xấu và khả năng quản lý rủi ro tín dụng. Một số NHTMCP có hệ thống quản lý rủi ro hiệu quả hơn, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu thấp hơn. Việc so sánh giữa các NHTMCP giúp nhà đầu tư và người gửi tiền có cái nhìn rõ ràng hơn về mức độ an toàn của từng ngân hàng.

III. Cách Đánh Giá Yếu Tố Rủi Ro Tín Dụng Tại NHTMCP Chính Xác

Để kiểm soát RRTD, các NHTM cần phải hiểu rõ những nhân tố ảnh hưởng và áp dụng biện pháp phòng tránh kịp thời. Việc kiểm soát RRTD không chỉ là một mục tiêu quan trọng trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng mà còn là chìa khóa để đảm bảo ổn định và bền vững của hệ thống tài chính. Để làm rõ sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, tác giả quyết định thực hiện đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các Ngân Hàng Thương mại cổ phần ở Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu với mục tiêu là xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng.

3.1. Sử Dụng Báo Cáo Tài Chính Để Phân Tích Rủi Ro Tín Dụng

Đối với dữ liệu vi mô được lấy trên BCTC đã qua kiểm toán các NHTMCP Việt Nam được đăng trên website vietstock. Mặt khác dữ liệu vĩ mô thu thập trên Website của Tổng cục thống kê, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và dữ liệu của World Bank. Phân tích báo cáo tài chính giúp xác định các chỉ số quan trọng như tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro, và khả năng sinh lời của ngân hàng. Những chỉ số này cung cấp thông tin quan trọng về tình hình rủi ro tín dụng của ngân hàng.

3.2. Phân tích định lượng và định tính rủi ro tín dụng

Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đề ra, dự án này áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, cụ thể trong khoá luận này sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau: Phương pháp phân tích tổng hợp: sử dụng trợ giúp của 2 phần mềm là STATA và EXCEL để phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến rủi rỏ tín dụng. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu: nghiên cứu thực trạng rủi ro tín dụng của 20 NHTMCP Việt Nam từ năm 2012 đến năm 2022.

IV. Mô Hình Rủi Ro Tín Dụng và Kiểm Định Các Giả Thuyết

Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đề ra, dự án này áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, cụ thể trong khoá luận này sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau: Phương pháp phân tích tổng hợp: sử dụng trợ giúp của 2 phần mềm là STATA và EXCEL để phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến rủi rỏ tín dụng. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu: nghiên cứu thực trạng rủi ro tín dụng của 20 NHTMCP Việt Nam từ năm 2012 đến năm 2022.

4.1. Ứng Dụng Mô Hình Hồi Quy Pool OLS trong Phân Tích

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Pool (OLS), mô hình tác động cố định (FEM), và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để đánh giá tính phù hợp của dữ liệu. Sau đó, tiến hành kiểm định Hausman để kiểm định giữa hai mô hình FEM & REM, kiểm định F-test lựa chọn ra mô hình phù hợp OLS & FEM và Breusch and Pagan được thực hiện để lựa chọn mô hình OLS & REM để sau đó xác định được mô hình cuối cùng thích hợp nhất cho phân tích kết quả nghiên cứu.

4.2. Kiểm Định Đa Cộng Tuyến Phương Sai Sai Số Thay Đổi

Đồng thời, để đảm bảo chất lượng phân tích, nghiên cứu còn sử dụng mô hình đã chọn để thực hiện kiểm định khuyết tật đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan, và áp dụng phương pháp FGLS để khắc phục những vấn đề này. Điều này nhằm đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả thu được từ nghiên cứu.

V. Khuyến Nghị Giảm Thiểu Rủi Ro Tín Dụng Cho NHTMCP Việt Nam

Đề tài có cấu trúc 5 chương với những nội dung cụ thể như sau: Chương 1: Giới thiệu tổng quan về nghiên cứu. Trình bày được tổng quan vấn đề nghiên cứu bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp của đề tài để có cái nhìn tổng quan nhất về đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm.

5.1. Nâng Cao Chất Lượng Thẩm Định Quy Trình Tín Dụng

Quy trình thẩm định tín dụng cần được thực hiện một cách kỹ lưỡng và toàn diện, bao gồm đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, giá trị tài sản đảm bảo, và tình hình tài chính của doanh nghiệp. Việc sử dụng các công cụ phân tích hiện đại và thông tin tín dụng đầy đủ sẽ giúp giảm thiểu rủi ro sai sót trong quá trình thẩm định.

5.2. Quản Lý Danh Mục Cho Vay và Đa Dạng Hóa Rủi Ro

Ngân hàng nên xây dựng một danh mục cho vay đa dạng, tránh tập trung quá nhiều vào một ngành hoặc một nhóm khách hàng. Việc đa dạng hóa danh mục cho vay giúp giảm thiểu rủi ro khi một ngành hoặc một nhóm khách hàng gặp khó khăn.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò huyết mạch trong nền kinh tế quốc dân, vừa là trung tâm luân chuyển vốn vừa cung cấp hạ tầng thanh toán và tài chính cho các hoạt động sản xuất kinh doanh. Trong quá trình vận hành, rủi ro tín dụng (RRTD) luôn là mối quan ngại hàng đầu của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) và toàn bộ nền kinh tế. Khi rủi ro tín dụng gia tăng và kéo dài, ngân hàng không chỉ bị tổn thất nguồn vốn, suy giảm chất lượng tài sản, giảm uy tín thương hiệu mà còn đối mặt với nguy cơ mất khả năng thanh khoản hoặc phá sản.

Bối cảnh thực tiễn tại Việt Nam giai đoạn 2012–2022 ghi nhận những biến động lớn về nợ xấu của hệ thống ngân hàng:

• Tỷ lệ nợ xấu được xử lý và kéo giảm từ mức đỉnh 4,93% vào tháng 9/2012 xuống còn 2,46% vào tháng 12/2016.
• Năm 2017, nợ xấu có xu hướng tăng nhẹ trở lại ở mức 2,55%.
• Đến cuối năm 2018, tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống giảm xuống 2,4%, riêng toàn ngành đạt 1,91% và tiếp tục giảm còn 1,63% trong năm 2019.
• Giai đoạn 2020–2021, dưới tác động của đại dịch Covid-19 làm suy giảm thương mại và đình trệ sản xuất, tỷ lệ nợ xấu nội bảng tăng lên 2,0% vào cuối năm 2020 và 1,9% năm 2021. Nếu tính cả các khoản nợ được cơ cấu lại thời hạn trả nợ theo Thông tư số 01/2020/TT-NHNN, tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống năm 2021 lên tới 7,31%.
• Tính đến cuối năm 2022, tỷ lệ nợ xấu nội bảng của toàn hệ thống duy trì ở mức 2,0%/tổng dư nợ.

Trước sức ép hội nhập và cạnh tranh, việc nhận diện và lượng hóa các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng là điều kiện tiên quyết để các ngân hàng nâng cao năng lực quản trị.

Mục tiêu nghiên cứu:

1. Mục tiêu tổng quát: Xác định và đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến rủi ro tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam, từ đó đề xuất các hàm ý quản trị rủi ro tín dụng.
2. Mục tiêu cụ thể:
   • Thứ nhất: Xác định các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam.
   • Thứ hai: Ước lượng mức độ tác động của từng nhân tố nội tại và vĩ mô đến rủi ro tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Các nhân tố nào tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam?
2. Mức độ tác động của các nhân tố này đến rủi ro tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam cụ thể như thế nào?
3. Căn cứ trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm, những hàm ý quản trị nào được đề xuất nhằm hạn chế rủi ro tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro tín dụng và các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam.
• Phạm vi không gian: 20 NHTMCP đang niêm yết trên các sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam (HOSE, HNX, UPCOM). Mẫu nghiên cứu chiếm 80% tổng vốn điều lệ của khối NHTMCP Việt Nam (bao phủ 91% khoảng biến thiên quy mô vốn từ lớn đến nhỏ) và chiếm 56% tổng số chi nhánh (bao phủ 90% phân bổ mạng lưới chi nhánh).
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm, từ năm 2012 đến năm 2022, bao quát chu kỳ phục hồi sau khủng hoảng kinh tế, giai đoạn tái cơ cấu nợ xấu và giai đoạn chịu ảnh hưởng của đại dịch Covid-19.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và cơ sở pháp lý

Nghiên cứu tiếp cận định nghĩa rủi ro tín dụng theo Ủy ban Basel (9/2000): khả năng bên vay nợ hoặc đối tác không đáp ứng được các nghĩa vụ tài chính theo điều khoản hợp đồng đã thỏa thuận. Tác giả kết hợp quan điểm của Anthony Saunders (2015), Fitch (1997), Besis (2002), Trần Vũ Hải (2008) và Nguyễn Thị Kim Nhung cùng cộng sự (2017) để khẳng định bản chất của rủi ro tín dụng là tổn thất tài chính tiềm tàng khi người vay chậm trả, trả không đầy đủ hoặc không hoàn trả nợ gốc và lãi khi đến hạn.

Về quy định đo lường nợ xấu, tác giả trích dẫn Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN và Thông tư số 11/2021/TT-NHNN (thay thế cho Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Thông tư số 09/2014/TT-NHNN) của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Căn cứ Điều 10 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN, nợ xấu của ngân hàng được xác định từ Nhóm 3 đến Nhóm 5:

• Nợ nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn): quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày.
• Nợ nhóm 4 (nợ nghi ngờ): quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày.
• Nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn): quá hạn trên 360 ngày.

Khung phân tích thực nghiệm kế thừa mô hình của Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015), đồng thời tổng hợp các bằng chứng từ các công trình trong nước (Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Minh Kiều, 2015; Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2015; Phạm Thị Mỹ Huệ, 2016; Hoàng Thị Thanh Hằng và cộng sự, 2020) và quốc tế (Marijana Curak và cộng sự, 2013; Luc Laeven & Giovanni Majnoni, 2003; SK Singh và cộng sự, 2021; Messai & Jouini, 2013).

Phương pháp nghiên cứu và quy trình xử lý dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng trên dữ liệu bảng (panel data) với cỡ mẫu 220 quan sát (20 ngân hàng $\times$ 11 năm), xử lý bằng phần mềm Stata và Excel. Quy trình thực hiện qua các bước:

Bước thực hiện	Nội dung chi tiết
Bước 1	Tổng quan cơ sở lý thuyết và các công trình thực nghiệm liên quan.
Bước 2	Xây dựng mô hình kinh tế lượng và thiết lập các giả thuyết nghiên cứu.
Bước 3	Thu thập dữ liệu thứ cấp và thực hiện thống kê mô tả, ma trận tương quan.
Bước 4	Ước lượng các mô hình hồi quy dữ liệu bảng: Pooled OLS, FEM, REM.
Bước 5	Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Hausman test, Breusch-Pagan LM test).
Bước 6	Kiểm định khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến VIF, tự tương quan Wooldridge, phương sai sai số thay đổi Breusch-Pagan LM).
Bước 7	Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục khuyết tật và thảo luận kết quả.

Dữ liệu nghiên cứu

• Dữ liệu vi mô: Trích xuất từ Báo cáo tài chính (BCTC) đã qua kiểm toán của 20 NHTMCP được công bố trên cổng thông tin Vietstock.
• Dữ liệu vĩ mô: Thu thập từ website Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và Ngân hàng Thế giới (World Bank).

---

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh tái cơ cấu ngân hàng và kiểm soát chất lượng tín dụng sau các cú sốc kinh tế và đại dịch Covid-19. Tác giả xác định rõ ràng mục tiêu tổng quát, hai mục tiêu cụ thể, ba câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi mẫu gồm 20 NHTMCP niêm yết trong giai đoạn 2012–2022. Chương này cũng phác thảo phương pháp định lượng và kết cấu 5 chương của khóa luận.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Chương 2 phân tích các khái niệm rủi ro tín dụng theo chuẩn mực quốc tế và quy định tại Việt Nam, phân tích 3 chỉ tiêu đo lường: Tỷ lệ nợ quá hạn, Tỷ lệ dự phòng RRTD và Tỷ lệ nợ xấu (NPL). Tác giả tổng hợp cơ sở lý luận về tác động của 6 nhân tố:

• Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): Tỷ lệ trích lập dự phòng phản ánh trực tiếp tổn thất tiềm ẩn.
• Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LD): Sự mở rộng tín dụng quá mức có thể kéo theo sự suy giảm chuẩn thẩm định.
• Khả năng sinh lời (ROE): Thể hiện hiệu quả quản trị và chất lượng tín dụng.
• Quy mô ngân hàng (SIZE): Phản ánh năng lực tài chính, mức độ đa dạng hóa danh mục và khả năng chịu đựng rủi ro.
• Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): Thu nhập và khả năng trả nợ của bên vay biến động cùng chiều với tăng trưởng kinh tế.
• Tỷ lệ lạm phát (INF): Lạm phát làm giảm giá trị thực của dòng tiền, đẩy lãi suất lên cao và gây khó khăn cho việc trả nợ.

Chương này lập bảng tổng hợp đối chiếu kết quả của các nghiên cứu trước đây nhằm xây dựng khung giả thuyết cho đề tài.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 trình bày mô hình kinh tế lượng thực nghiệm:

$$NPL_{i,t} = \alpha + \beta_1 ROE_{i,t} + \beta_2 LLR_{i,t} + \beta_3 SIZE_{i,t} + \beta_4 GDP_t + \beta_5 INF_t + \beta_6 LD_{i,t} + \nu_i + \varepsilon_{i,t}$$

Chi tiết đo lường các biến và giả thuyết nghiên cứu:

Tên biến	Ký hiệu	Cách đo lường	Kỳ vọng dấu
Tỷ lệ nợ xấu	$NPL_{i,t}$	$\frac{\text{Nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$	Biến phụ thuộc
Khả năng sinh lời	$ROE_{i,t}$	$\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Vốn chủ sở hữu bình quân}} \times 100%$	$-$ ($H_3$)
Dự phòng rủi ro tín dụng	$LLR_{i,t}$	$\frac{\text{Dự phòng RRTD}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$	$+$ ($H_1$)
Quy mô ngân hàng	$SIZE_{i,t}$	$\ln(\text{Tổng tài sản})$	$+$ ($H_4$)
Tăng trưởng GDP	$GDP_t$	Tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm	$-$ ($H_5$)
Tỷ lệ lạm phát	$INF_t$	Tỷ lệ lạm phát hàng năm	$+$ ($H_6$)
Tăng trưởng tín dụng	$LD_{i,t}$	$\frac{\text{Dư nợ}{i,t} - \text{Dư nợ}{i,t-1}}{\text{Dư nợ}_{i,t-1}}$	$+$ ($H_2$)

Chương 3 cũng mô tả chi tiết phương pháp toán học của các mô hình Pooled OLS, FEM, REM, các kiểm định lựa chọn mô hình (Hausman, Breusch-Pagan) và kiểm định khuyết tật mô hình (Wald, Wooldridge, FGLS).

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 4 cung cấp toàn bộ dữ liệu tính toán từ 220 quan sát:

Thống kê mô tả các biến nghiên cứu (2012–2022):

• $NPL$: Trung bình đạt 1,93% (độ lệch chuẩn 1,11%), giá trị thấp nhất 0,01%, cao nhất 8,82% (tại SHB năm 2012).
• $ROE$: Trung bình 10,41% (độ lệch chuẩn 8,80%), thấp nhất là -82,00% (tại VIB năm 2014), cao nhất 24,44% (tại ACB năm 2018).
• $LLR$: Trung bình 1,15% (độ lệch chuẩn 0,95%), thấp nhất xấp xỉ 0,00% (tại Kienlongbank năm 2020), cao nhất 5,40% (tại VPBank năm 2021).
• $SIZE$: Trung bình 18,9492 (độ lệch chuẩn 1,1024), nhỏ nhất 16,5315 (VIB năm 2015), lớn nhất 21,4749 (BIDV).
• $GDP$: Trung bình 5,81% (độ lệch chuẩn 1,63%), thấp nhất 3,58% (năm 2021), cao nhất 8,02% (năm 2018).
• $INF$: Trung bình 3,73% (độ lệch chuẩn 2,19%), thấp nhất 0,63% (năm 2015), cao nhất 9,09% (năm 2012).
• $LD$: Trung bình 21,12% (độ lệch chuẩn 20,29%), thấp nhất -9,87%, cao nhất 112,39%.

Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến đều nhỏ hơn 10 (cao nhất là $SIZE$ với 1,59; thấp nhất là $GDP$ với 1,02; Mean VIF = 1,21), khẳng định mô hình không xảy ra đa cộng tuyến.

Kiểm định lựa chọn mô hình:

• Kiểm định F-test (OLS so với FEM): $F(19, 194) = 3,60$; $Prob > F = 0,0000 < 0,05 \rightarrow$ Bác bỏ $H_0$, chọn FEM.
• Kiểm định Hausman (FEM so với REM): $\chi^2(8) = 7,00$; $Prob > \chi^2 = 0,4749 > 0,05 \rightarrow$ Chấp nhận $H_0$, chọn REM.
• Kiểm định Breusch and Pagan LM (OLS so với REM): $\bar{\chi}^2(01) = 34,27$; $Prob > \bar{\chi}^2 = 0,0000 < 0,05 \rightarrow$ Chọn REM. $\rightarrow$ Mô hình REM là mô hình được lựa chọn ban đầu.

Kiểm định khuyết tật trên mô hình REM:

• Kiểm định Wooldridge (tự tương quan): $F = 14,805$; $Prob = 0,0011 < 0,05 \rightarrow$ Mô hình có hiện tượng tự tương quan.
• Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier (phương sai sai số thay đổi): $\chi^2 = 34,27$; $Prob = 0,0000 < 0,05 \rightarrow$ Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Để khắc phục các khuyết tật trên, tác giả thực hiện hồi quy FGLS để đưa ra kết luận cuối cùng.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Tổng kết lại các kết quả đã chứng minh từ mô hình FGLS, đưa ra các hàm ý và giải pháp tập trung vào 4 khía cạnh: Quản trị dự phòng rủi ro tín dụng, Nâng cao năng lực sinh lời, Tối ưu hóa quy mô ngân hàng và Kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng. Đồng thời, chương 5 trình bày các hạn chế về cỡ mẫu và định hướng nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả hồi quy FGLS cuối cùng

Biến độc lập	Hệ số hồi quy (Coef.)	Sai số chuẩn (Std. Err.)	Giá trị z	Mức ý nghĩa ($P > |z|$)	Kết luận tác động
$ROE$	-0,0147	0,0065	-2,28	0,022	Tác động ngược chiều (Ý nghĩa 5%)
$LLR$	+0,2473	0,0616	4,01	0,000	Tác động cùng chiều (Ý nghĩa 1%)
$SIZE$	-0,0027	0,0005	-5,81	0,000	Tác động ngược chiều (Ý nghĩa 1%)
$GDP$	+0,0144	0,0166	0,86	0,387	Không có ý nghĩa thống kê
$INF$	+0,1117	0,0154	7,26	0,000	Tác động cùng chiều (Ý nghĩa 1%)
$LD$	-0,0029	0,0022	-1,35	0,177	Không có ý nghĩa thống kê
Hằng số (_cons)	+0,0640	0,0088	7,30	0,000	Ý nghĩa 1%

Giải thích và thảo luận kết quả thực nghiệm

1. Dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$): Hệ số hồi quy dương (+0,2473) ở mức ý nghĩa 1%. Khi tỷ lệ dự phòng tăng 1%, tỷ lệ nợ xấu tăng 0,2473%. Điều này phù hợp với thực tế trích lập dự phòng mang tính ứng phó khi chất lượng danh mục nợ suy giảm.
2. Khả năng sinh lời ($ROE$): Hệ số hồi quy âm (-0,0147) ở mức ý nghĩa 5%. Ngân hàng có tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu cao phản ánh hiệu quả vận hành và năng lực thẩm định tốt, từ đó giúp giảm tỷ lệ nợ xấu.
3. Quy mô ngân hàng ($SIZE$): Hệ số hồi quy âm (-0,0027) ở mức ý nghĩa 1%. Các ngân hàng có quy mô tổng tài sản lớn sở hữu quy trình kiểm soát rủi ro hoàn thiện hơn và danh mục cho vay đa dạng hơn, giúp hạn chế rủi ro tín dụng.
4. Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Hệ số hồi quy dương (+0,1117) ở mức ý nghĩa 1%. Lạm phát tăng làm suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng vay do chi phí sinh hoạt và sản xuất tăng, khiến nợ xấu ngân hàng gia tăng.
5. Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) và Tăng trưởng tín dụng ($LD$): Không đạt mức ý nghĩa thống kê trong mô hình FGLS tại mẫu nghiên cứu này.

Khuyến nghị quản trị của tác giả

• Về dự phòng rủi ro tín dụng: Các NHTMCP cần chủ động phân loại nợ chính xác theo đúng Thông tư số 11/2021/TT-NHNN, xây dựng quỹ dự phòng đủ năng lực bù đắp rủi ro nhưng đồng thời kiểm soát chi phí trích lập để không ảnh hưởng tiêu cực đến nguồn vốn hoạt động.
• Về nâng cao khả năng sinh lời: Nâng cao chất lượng dịch vụ, đa dạng hóa nguồn thu ngoài lãi, kiểm soát chi phí vận hành nhằm cải thiện chỉ số ROE bền vững, tạo nguồn lực tài chính xử lý nợ xấu.
• Về quy mô ngân hàng: Tăng cường tiềm lực vốn tự có, mở rộng quy mô tài sản an toàn gắn liền với việc ứng dụng công nghệ trong thẩm định tín dụng và quản trị rủi ro.
• Về tỷ lệ tăng trưởng tín dụng: Kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng hợp lý, tránh nới lỏng điều kiện cấp tín dụng để chạy theo quy mô trong các giai đoạn kinh tế biến động.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt học thuật: Cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về tác động của các nhân tố vi mô và vĩ mô đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012–2022; xác nhận vai trò nghịch biến của ROE và SIZE, vai trò đồng biến của LLR và INF đối với tỷ lệ nợ xấu.
• Về mặt thực tiễn: Giúp các nhà quản trị ngân hàng nhận diện trọng số tác động của từng nhân tố nội bộ, từ đó xây dựng các chính sách quản trị tín dụng và kế hoạch trích lập dự phòng phù hợp với biến động vĩ mô.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế nghiên cứu

• Phạm vi dữ liệu chỉ dừng lại ở 20 NHTMCP niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, chưa bao quát toàn bộ khối ngân hàng thương mại nhà nước (Agribank) hoặc các ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài.
• Khung thời gian nghiên cứu dừng lại ở năm 2022, chưa phản ánh các diễn biến thị trường tiền tệ và tín dụng trong các năm tiếp theo.
• Mô hình nghiên cứu chỉ mới khảo sát 6 biến độc lập (4 biến nội tại và 2 biến vĩ mô), chưa mở rộng sang các biến như tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR), lãi suất thực tế hoặc tỷ lệ thất nghiệp.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu bao gồm tất cả các ngân hàng thương mại hoạt động tại Việt Nam và kéo dài chuỗi thời gian phân tích đến các năm gần nhất.
• Bổ sung thêm các biến kiểm soát vi mô (như hệ số an toàn vốn, cơ cấu nguồn vốn, thanh khoản) và biến vĩ mô (như cung tiền M2, lãi suất điều hành, tỷ giá hối đoái).
• Áp dụng thêm các phương pháp ước lượng động như GMM dạng sai phân (Difference GMM) hoặc GMM hệ thống (System GMM) để kiểm soát hiện tượng nội sinh và độ trễ của biến phụ thuộc nợ xấu ($NPL_{t-1}$).

---

Giá trị tham khảo

Tài liệu này là nguồn tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế: Cung cấp khung nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh cho đề tài phân tích rủi ro tín dụng và nợ xấu ngân hàng thương mại.
• Người thực hiện đề tài nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Cung cấp quy trình kiểm định dữ liệu bảng chi tiết (chạy Pooled OLS, FEM, REM $\rightarrow$ kiểm định Hausman, Breusch-Pagan $\rightarrow$ kiểm định khuyết tật Wooldridge, Wald $\rightarrow$ xử lý bằng mô hình FGLS trên Stata).
• Cán bộ quản trị rủi ro tại các tổ chức tín dụng: Cung cấp các số liệu thực chứng về mức độ co giãn của nợ xấu theo quy mô tài sản, tỷ lệ dự phòng và lạm phát tại Việt Nam trong giai đoạn 11 năm.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và được thu thập trong giai đoạn nào?

Mẫu nghiên cứu gồm 20 NHTMCP niêm yết trên các sàn chứng khoán Việt Nam (HOSE, HNX, UPCOM) trong giai đoạn 11 năm từ năm 2012 đến năm 2022, tạo ra bộ dữ liệu bảng cân bằng với tổng cộng 220 quan sát. Mẫu nghiên cứu đại diện cho 80% tổng vốn điều lệ và 56% tổng số chi nhánh của toàn hệ thống NHTMCP Việt Nam.

2. Mô hình hồi quy nào được chọn sau các kiểm định cơ sở và lý do phải chuyển sang phương pháp FGLS?

Sau khi thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình:

• Kiểm định F-test ($Prob > F = 0,0000$) chọn mô hình FEM thay vì OLS.
• Kiểm định Hausman ($Prob > \chi^2 = 0,4749$) chọn mô hình REM thay vì FEM.
• Kiểm định Breusch-Pagan LM ($Prob > \bar{\chi}^2 = 0,0000$) chọn REM thay vì OLS.

Tuy nhiên, kiểm định khuyết tật trên mô hình REM cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge có $Prob = 0,0011 < 0,05$) và phương sai sai số thay đổi (kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier có $Prob = 0,0000 < 0,05$). Do đó, tác giả sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục toàn bộ các khuyết tật này.

3. Biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình thực nghiệm được đo lường như thế nào?

• Biến phụ thuộc: Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) = $\frac{\text{Nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$.
• Biến độc lập:
  • Khả năng sinh lời ($ROE$) = $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Vốn chủ sở hữu bình quân}} \times 100%$.
  • Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$) = $\frac{\text{Dự phòng RRTD}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$.
  • Quy mô ngân hàng ($SIZE$) = $\ln(\text{Tổng tài sản})$.
  • Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) = Tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm.
  • Tỷ lệ lạm phát ($INF$) = Tỷ lệ lạm phát hàng năm.
  • Tăng trưởng tín dụng ($LD$) = $\frac{\text{Dư nợ}t - \text{Dư nợ}{t-1}}{\text{Dư nợ}_{t-1}}$.

4. Kết quả ước lượng FGLS cho thấy những nhân tố nào tác động có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu?

Mô hình FGLS xác định 4 nhân tố có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu ($NPL$):

• $LLR$ tác động cùng chiều với hệ số +0,2473 ($p = 0,000$, mức ý nghĩa 1%).
• $INF$ tác động cùng chiều với hệ số +0,1117 ($p = 0,000$, mức ý nghĩa 1%).
• $SIZE$ tác động ngược chiều với hệ số -0,0027 ($p = 0,000$, mức ý nghĩa 1%).
• $ROE$ tác động ngược chiều với hệ số -0,0147 ($p = 0,022$, mức ý nghĩa 5%). Hai biến $GDP$ ($p = 0,387$) và $LD$ ($p = 0,177$) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình FGLS.

5. Tác giả căn cứ vào các văn bản pháp lý nào để xác định và phân loại nợ xấu tại các ngân hàng thương mại?

Tác giả căn cứ vào Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN và Thông tư số 11/2021/TT-NHNN (văn bản thay thế cho Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Thông tư số 09/2014/TT-NHNN) của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Theo Điều 10 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN, nợ xấu bao gồm nợ nhóm 3 (quá hạn từ 91 đến 180 ngày), nợ nhóm 4 (quá hạn từ 181 đến 360 ngày) và nợ nhóm 5 (quá hạn trên 360 ngày).

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hồ Thị Thanh Mai đã phân tích định lượng toàn diện các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại 20 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012–2022 thông qua 220 quan sát. Bằng phương pháp ước lượng FGLS khắc phục triệt để hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, nghiên cứu chứng minh quy mô ngân hàng ($SIZE$) và khả năng sinh lời ($ROE$) có tác động làm giảm tỷ lệ nợ xấu, trong khi tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$) và lạm phát ($INF$) tác động làm gia tăng nợ xấu. Các phát hiện thực nghiệm cung cấp cơ sở khoa học để tác giả đề xuất hệ thống giải pháp nâng cao hiệu quả trích lập dự phòng, tối ưu hóa quy mô và tăng cường quản trị rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 bày tỏ vai trò quan trọng của ngành ngân hàng và nhấn mạnh tính cấp thiết của những thách thức mà ngành này đang phải đối diện, đặc biệt là các rủi ro tín dụng từ những ảnh hưởng đối với 20 NHTMCP tại Việt Nam. Nó xác định mục tiêu nghiên cứu, đưa ra các câu hỏi, xác định đối tượng và phạm vi của nghiên cứu, cũng như phương pháp nghiên cứu được sử dụng để phân tích và đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD. Chương cũng làm rõ ý nghĩa của mặt khoa học và thực tiễn của đề tài, cũng như xây dựng cấu trúc của luận văn. Để giải quyết các câu hỏi nghiên cứu, chương 2 sẽ trình bày các nền tảng lý thuyết và đánh giá các nghiên trước liên quan đến đề tài, nhằm hiểu rõ hơn về các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTMCP tại Việt Nam.

7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC Chương 2 trình bày những lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu và khảo lược các nghiên cứu trước phạm vi trong và ngoài nước, và các nhân tố liên quan đến rủi ro tín dụng để có thể đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp với bài nghiên cứu này. Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng và các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại. Tổng quan về rủi ro tín dụng 2. Khái niệm Trong bộ Nguyên tắc quản trị RRTD uỷ ban Basel nhắc tới RRTD được ban hành tháng 9/2000, RRTD được định nghĩa một cách dễ hiểu rằng “ khả năng bên vay nợ ngân hàng hoặc bên đối tác không đáp ứng các nghĩa vụ của mình theo điều khoản đã thoả thuận”.

Theo khái niệm này thì RRTD không chỉ giới hạn trong lĩnh vực quan hệ tín dụng giữa ngân hàng và khách hàng, mà còn mở rộng ra các hoạt động khác như đầu tư và giao dịch phái sinh mà ngân hàng thực hiện. Anthony Saunders (2015) đã xem RRTD “là một khoản lỗ tiềm năng mà Ngân hàng cấp tín dụng cho khách hàng của mình. Điều này có nghĩa, luồng thu nhập mà Ngân hàng dự tính sẽ nhận từ những khoản vay này sẽ không đạt được cả về số lượng hay thời hạn. Fitch (1997): “RRTD là loại rủi ro xảy ra khi người vay không thanh toán được nợ theo thoả thuận hợp đồng dẫn đến sai hẹn trong nghĩa vụ trả nợ.

Cùng với rủi ro lãi suất, RRTD là một trong những rủi ro chủ yếu trong hoạt động cho vay của ngân hàng” Tại Việt Nam, RRTD được cho là khả năng mà tổ chức tín dụng không thể thu hồi đúng hạn và đầy đủ các khoản tín dụng đã cung cấp (Trần Vũ Hải, 2008). Ngoài ra, Nguyễn Thị Kim Nhung và cộng sự (2017) đã giải thích rằng RRTD là loại rủi ro xuất 8 hiện khi khách hàng đi vay không tực hiện đúng cam kết trên hợp đồng tín dụng, nguyên nhân do khách hàng chậm trả nợ, trả nợ không đầy đủ hay không trả nợ khi đến hạn các khoản gốc và lãi vay. Do đó, gây ra những tổn thất về tài chính cũng như khó khăn trong hoạt động kinh doanh của các NHTMCP. Những tác động mạnh mẽ mà RRTD để lại cho hệ thống ngân hàng và nền kinh tế.

Theo Besis (2002) có khả năng được đánh giá RRTD là “rủi ro quan trọng nhất của các ngân hàng, nó xảy ra khi khách hàng vi phạm các nghĩa vụ đã cam kết”. Vậy nên, RRTD là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng ngân hàng, biểu hiện trên thực tế người vay không tuân thủ hoặc tuân thủ không đầy đủ nghĩa vụ thanh toán theo điều khoản đã được quy định trong hợp đồng tín dụng gây ra những tổn thất về tài chính và khó khăn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Đo lường rủi ro tín dụng Tỷ lệ nợ quá hạn Tỷ lệ nợ quá hạn = Tổng dư nợ quá hạn/Tổng dư nợ tín dụng x 100% Tỷ lệ nợ quá hạn phản ánh mức độ nợ mà khách hàng đã không thực hiện thanh toán đúng hạn theo các điều khoản trong hợp đồng với ngân hàng hoặc tổ chức tài chính. Khi tỷ lệ này tăng cao, điều này có thể cho thấy một số rủi ro liên quan đến khả năng thu hồi nợ của ngân hàng, bao gồm khả năng mất mát tài chính và ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe tài chính và uy tín của ngân hàng.

Tỷ lệ nợ quá hạn bao gồm các khoản nợ từ nhóm 2 đến nhóm 5. Theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam hiện nay, tỷ lệ nợ quá hạn của những ngân hàng không được vượt quá 3%. Hệ số tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Tỷ lệ dự phòng RRTD = Dự phòng RRTD được trích lập/Tổng dư nợ tín dụng x100% 9 Hệ số này phản ánh tỷ trọng của các khoản mục tín dụng trong tổng tài sản có của ngân hàng. Các khoản mục tín dụng trong tổng tài sản càng lớn thì sẽ đem lại lợi nhuận càng lớn, nhưng đồng thời cũng đem lại rủi ro càng cao.

Tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu = Nợ xấu/Tổng dư nợ tín dụng x 100% Tỷ lệ nợ xấu là chỉ tiêu quan trọng để đo lường RRTD của NHTMCP. Tỷ lệ nợ xấu càng cao thì RRTD càng lớn. Nguy cơ khách hàng không trả được nợ cho ngân hàng rất lớn do nợ xấu là những loại nợ đã quá hạn trong một thời gian dài, ngân hàng có thể bị mất vốn và suy giảm lợi nhuận. Cụ thể Hiện nay, các Ngân hàng Thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam đang áp dụng Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN và Thông tư số 11/2021/TT-NHNN để phân loại nợ đối với khách hàng vay.

Các văn bản này đã thay thế cho Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Thông tư số 09/2014/TT-NHNN. Căn cứ theo điều 10 thông tư số 11/2021/TT-NHNN. Nợ xấu của ngân hàng bao gồm các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5. “Nợ nhóm 3 ( nợ dưới tiêu chuẩn ) là các khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày Nợ nhóm 4 (nợ nghi ngờ) là các khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày Nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) là các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày” Nợ xấu đóng vai trò chủ chốt trong việc đánh giá chất lượng tín dụng của danh mục cho vay.

Việc theo dõi tỷ lệ NPL là rất quan trọng để đánh giá mức độ RRTD của ngân hàng và áp dụng các biện pháp để giảm thiểu rủi ro này. Vì vậy trong mô hình nghiên cứu sử dụng biến Nợ xấu làm biến phụ thuộc. Các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD 2. Dự phòng RRTD Đỗ Thị Thu Hà (2013) đã đo lường RRTD bằng việc tiếp cận các tiêu chí bao gồm hệ số nợ quá hạn, hệ số nợ xấu hay rủi ro mất vốn,… Qua đó, dự phòng RRTD được cho là chỉ tiêu trực tiếp gây ra RRTD.

Tương tự, Ongore & Kusa (2013) và Phạm Hồng Thái (2017) cũng cho rằng thông qua tỷ lệ dự phòng RRTD thì các nhà quản trị có thể đo lường và đánh giá RRTD từ các NHCP. Nếu nợ xấu gia tăng thì RRTD xảy ra càng cao, bởi nếu người đi vay không trả được khoản nợ của mình thì Ngân hàng sẽ mất vốn dẫn đến suy giảm doanh thu và lợi nhuận. Và theo Petersson & Wadman (2004), họ cho rằng các khoản vay không hoàn trả được Mohn Isa và cộng sự (2015). Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng được đo bằng phần trăm tăng trưởng của tổng số tiền tín dụng trong một khoảng thời gian nhất định so với khoảng thời gian trước đó.

Theo Luc Laeven và Giovanni Majnoni (2002), tỷ lệ (%) tăng của lượng tiền cho vay đối với cấ nhân, tổ chức trong năm nay so với năm trước. Tăng trưởng tín dụng thể hiện quy mô vốn cung ứng cho nền kinh tế. Một số nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ quá hạn và RRTD có liên quan đến tốc độ tăng trưởng tín dụng. Khả năng sinh lời Khả năng sinh lời thể hiện hiệu quả trong hoạt động của ngân hàng, chỉ số này tăng cao cho thấy hiệu quả trong hoạt động ngân hàng, quản trị rủi ro và chất lượng tín dụng tốt hơn dẫn đến có thể làm giảm tỉ lệ RRTD.

Theo Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015) đã phát hiện mối quan hệ tương phản giữa khả năng sinh lời và RRTD tại những ngân hàng ở Đức và Pháp. Bên cạnh đó, Lousis và cộng sự (2002) cũng nghiên cứu 9 ngân hàng thương mại tại Hy Lạp. Quy mô ngân hàng Quy mô của một ngân hàng thường được xác định bằng giá trị thị trường của nó. Trong các nghiên cứu, để đảm bảo rằng biến này có thể được so sánh một cách công bằng với các biến khác trong mô hình, thường sẽ sử dụng logarit của tổng dư nợ cho vay của ngân hàng.

Điều này giúp điều chỉnh quy mô của ngân hàng sao cho phù hợp với các biến khác mà không làm thay đổi nội dung của mô hình. Quy mô ngân hàng có thể ảnh hưởng đến RRTD theo cả hai hướng tích cực và tiêu cực. Các ngân hàng lớn có thể quản lý RRTD tốt hơn nhờ khả năng đa dạng hoá danh mục cho vay và cả khả năng quản trị RRTD vượt trội hơn hẳn so với các ngân hàng nhỏ. Tốc độ tăng trưởng GDP Theo Floros và Tan (2013), tổng sản phẩm quốc dân là tổng lượng hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong một quốc gia tính bằng đô la, tổng lượng tiền được sử dụng trong nền kinh tế để tiêu dùng, đầu tư hoặc chi tiêu công và xuất khẩu ròng.

Chỉ số GDP là phần trăm thay đổi của GDP trong một khoảng thời gian, thường là một năm. Tỷ lệ lạm phát Lạm phát tăng làm giảm giá trị thực của khoản vay và giảm các khoản nợ không thể trả nợ. Nó còn làm mất giá đồng tiền, giảm tỷ lệ lợi nhuận nói chung. Khi lạm phát tăng dẫn đến lãi suất cũng tăng do chính sách thắt chặt tiền tệ.

Doanh nghiệp và cá nhân đi vay có thể gặp khó khăn khi trả nợ. Các nghiên cứu trước 2. Các nghiên cứu trong nước Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015) trong quá trình nghiên cứu về ảnh hưởng của các đặc điểm ngân hàng đến rủi ro tín dụng tại 32 Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam từ năm 2010 – 2013, các nhà nghiên cứu đã xác định ba nhân tố cụ thể bao gồm quy mô của ngân hàng, tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ chi phí hoạt động so với thu nhập hoạt động. Qua phương pháp sử dụng số liệu bảng với 12 phương pháp hồi quy bình phương bé nhất.