Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Vietinbank

Khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam để hiểu rõ hơn về quản lý rủi ro tài chính.

• Tác giả: Ah Reza
• Người hướng dẫn: TS. Hồ Công Hưởng
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Tại Vietinbank Giai Đoạn 2013-2022
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tính cấp thiết của 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 và dữ liệu
• 1.6. Đóng góp của nghiên cứu
• 1.7. Bố cục của nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
• 2.1. Khái niệm tín dụng ngân hàng thương mại
• 2.2. Khái niệm rủi ro tín dụng
• 2.3. Phân loại rủi ro tín dụng
• 2.4. Nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng
• 2.5. Tác động của rủi ro tín dụng
• 2.6. Các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng
• 2.6.1. Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
• 2.6.2. Tỷ lệ lạm phát (INF)
• 2.6.3. Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG)
• 2.6.4. Tỷ lệ dư nợ trên Vốn huy động (LDR)
• 2.6.5. Khả năng sinh lời trên Tổng tài sản (ROA)
• 2.6.6. Hệ số an toàn vốn (CAR)
• 2.7. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.8. Các nghiên cứu trong nước
• 2.9. Đánh giá chung
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Mô hình nghiên cứu
• 3.3. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.3.1. Biến phụ thuộc
• 3.3.2. Biến độc lập
• 3.4. Phương pháp nghiên cứu
• 3.4.1. Bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS)
• 3.4.2. Hồi quy theo mô hình tác động cố định (FEM)
• 3.4.3. Hồi quy theo mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
• 3.4.4. Mô hình bình phương sai số nhỏ nhất khả thi (FGLS)
• 3.5. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Kết quả nghiên cứu
• 4.2. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
• 4.3. Phân tích tương quan
• 4.4. Ước lượng và lựa chọn mô hình phù hợp
• 4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Một số khuyến nghị
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Rủi Ro Tín Dụng Vietinbank 2013 2022 Tác Động

Hoạt động tín dụng là huyết mạch của mọi ngân hàng, nhưng đi kèm với đó là rủi ro tín dụng. Nghiên cứu này tập trung vào Vietinbank trong giai đoạn 2013-2022, một giai đoạn đầy biến động của nền kinh tế Việt Nam và thế giới. Mục tiêu là xác định và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, từ đó đưa ra giải pháp giúp ngân hàng quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra nhiều yếu tố ảnh hưởng, nhưng bối cảnh kinh tế thay đổi liên tục đòi hỏi phải có cái nhìn cập nhật. Theo Tóm tắt nghiên cứu, đánh giá lại mức độ tác động của mỗi yếu tố qua thời gian và môi trường kinh tế rất quan trọng trong việc phòng tránh RRTD của ngân hàng.

1.1. Tầm quan trọng của Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng hiệu quả

Quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả không chỉ giúp Vietinbank giảm thiểu tổn thất tài chính mà còn góp phần vào sự ổn định của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Việc nhận diện sớm các dấu hiệu nợ xấu và áp dụng các biện pháp phòng ngừa sẽ giúp ngân hàng duy trì khả năng trả nợ và tăng cường tăng trưởng tín dụng bền vững. Nghiên cứu này sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý trong việc đưa ra quyết định chính sách tín dụng phù hợp.

1.2. Bối cảnh kinh tế Việt Nam và tác động đến rủi ro tín dụng

Giai đoạn 2013-2022 chứng kiến nhiều biến động kinh tế tại Việt Nam, bao gồm cả những giai đoạn tăng trưởng kinh tế ấn tượng và những thời kỳ khó khăn do khủng hoảng và dịch bệnh. Những biến động này có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp và khách hàng cá nhân, từ đó tác động đến rủi ro tín dụng của Vietinbank. Việc phân tích bối cảnh kinh tế vĩ mô là rất quan trọng để hiểu rõ nguyên nhân rủi ro tín dụng.

II. Thách Thức Xác định Nguyên Nhân Rủi Ro Tín Dụng tại Vietinbank

Việc xác định chính xác các nguyên nhân rủi ro tín dụng là một thách thức lớn đối với Vietinbank. Có rất nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng, từ các yếu tố vĩ mô như tình hình kinh tế Việt Nam, lãi suất, lạm phát, đến các yếu tố vi mô như chính sách tín dụng, thẩm định tín dụng, và quản lý nợ xấu. Việc bỏ sót bất kỳ yếu tố nào có thể dẫn đến đánh giá sai lệch và các biện pháp quản lý rủi ro không hiệu quả. Tóm tắt nghiên cứu đã cho thấy, kinh doanh tín dụng đi cùng với rủi ro là điều khó tránh khỏi trong hoạt động của một ngân hàng và rủi ro trong quá trình cấp tín dụng chịu tác động bởi rất nhiều yếu tố.

2.1. Yếu tố Vĩ Mô Ảnh hưởng của GDP Lạm Phát và Chính Sách Tiền Tệ

Các yếu tố vĩ mô như GDP, lạm phát, và chính sách tiền tệ có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng. Khi GDP tăng trưởng chậm lại, khả năng trả nợ của các doanh nghiệp và cá nhân có thể giảm sút. Lạm phát cao có thể làm giảm sức mua và tăng chi phí sản xuất, ảnh hưởng đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Chính sách tiền tệ thắt chặt có thể làm tăng lãi suất, gây khó khăn cho việc trả nợ.

2.2. Yếu tố Vi Mô Vai trò của Thẩm Định Tín Dụng và Quản Lý Nợ Xấu

Các yếu tố vi mô như thẩm định tín dụng không kỹ lưỡng, điều kiện vay vốn dễ dãi, và quản lý nợ xấu yếu kém có thể làm tăng rủi ro tín dụng. Việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ của khách hàng, kiểm soát chặt chẽ tài sản đảm bảo, và xử lý nợ xấu kịp thời là rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro.

2.3. Tác động của bất động sản và thị trường chứng khoán đến rủi ro tín dụng

Sự biến động của thị trường bất động sản và thị trường chứng khoán có thể gây ra rủi ro tín dụng. Khi giá bất động sản giảm, giá trị tài sản đảm bảo có thể giảm theo, khiến ngân hàng khó thu hồi nợ. Sự sụt giảm của thị trường chứng khoán có thể làm giảm giá trị tài sản của các doanh nghiệp, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ.

III. Giải Pháp Mô Hình Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng cho Vietinbank 2013 2022

Để giải quyết thách thức trên, nghiên cứu này xây dựng một mô hình đánh giá rủi ro tín dụng cho Vietinbank trong giai đoạn 2013-2022. Mô hình này kết hợp các yếu tố vĩ mô và vi mô quan trọng nhất, bao gồm GDP, lạm phát, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ trên vốn, và hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Mục tiêu là xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến tỷ lệ nợ xấu và rủi ro tín dụng của Vietinbank. Mô hình nghiên cứu gồm 6 yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu và rủi ro tín dụng của ngân hàng.

3.1. Lựa chọn biến số và phương pháp phân tích rủi ro tín dụng

Việc lựa chọn biến số phù hợp và phương pháp phân tích rủi ro tín dụng chính xác là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của mô hình. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính của Vietinbank và áp dụng các phương pháp thống kê và hồi quy để phân tích rủi ro tín dụng. Phương pháp định lượng khảo sát dữ liệu thứ cấp với kết quả kinh doanh 23 chi nhánh của Vietinbank. Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm STATA 17

3.2. Ước lượng và kiểm định mô hình đánh giá rủi ro tín dụng

Sau khi lựa chọn biến số và phương pháp phân tích, bước tiếp theo là ước lượng và kiểm định mô hình. Việc kiểm định các giả định của mô hình và đánh giá độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thực tế là rất quan trọng để đảm bảo tính tin cậy của kết quả.

IV. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu Giải Pháp Giảm Thiểu Rủi Ro tại Vietinbank

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố như tăng trưởng kinh tế, tăng trưởng tín dụng, và hiệu quả hoạt động của Vietinbank có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng. Dựa trên kết quả này, nghiên cứu đề xuất một số giải pháp giảm thiểu rủi ro, bao gồm việc tăng cường thẩm định tín dụng, cải thiện quản lý nợ xấu, và điều chỉnh chính sách tín dụng phù hợp với bối cảnh kinh tế. Theo kết quả nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động và khả năng sinh lời trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với RRTD. Tốc độ tăng trưởng tín dụng và hệ số an toàn vốn ngược chiều với RRTD.

4.1. Tăng cường thẩm định tín dụng và quản lý nợ xấu

Việc tăng cường thẩm định tín dụng bằng cách đánh giá kỹ lưỡng khả năng trả nợ của khách hàng và kiểm soát chặt chẽ tài sản đảm bảo là rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro tín dụng. Cải thiện quản lý nợ xấu bằng cách xử lý nợ xấu kịp thời và hiệu quả cũng giúp ngân hàng giảm thiểu tổn thất.

4.2. Điều chỉnh chính sách tín dụng phù hợp với bối cảnh kinh tế

Việc điều chỉnh chính sách tín dụng phù hợp với bối cảnh kinh tế bằng cách thắt chặt điều kiện vay vốn trong giai đoạn kinh tế khó khăn và nới lỏng trong giai đoạn kinh tế phục hồi có thể giúp ngân hàng kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn. Thiết kế các chính sách tín dụng và điều chỉnh áp dụng các quy định an toàn.

4.3. Áp dụng các tiêu chuẩn Basel II và Basel III trong quản lý rủi ro

Việc áp dụng các tiêu chuẩn Basel II và Basel III trong quản lý rủi ro giúp ngân hàng tăng cường hệ thống quản lý rủi ro và đảm bảo tuân thủ các quy định an toàn.Từ đó, tác giả đề xuất một số giải pháp giúp cho ngân hàng hoàn thiện công tác quản lý RRTD.

V. Kết Luận Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng Hiệu Quả Bước Phát Triển Vietinbank

Nghiên cứu này đã xác định và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Vietinbank trong giai đoạn 2013-2022. Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý trong việc đưa ra quyết định chính sách tín dụng phù hợp và áp dụng các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả. Việc quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả là một yếu tố then chốt để đảm bảo sự phát triển bền vững của Vietinbank.

5.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo về rủi ro tín dụng

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phân tích sâu hơn các yếu tố đặc thù của ngành nghề kinh doanh và khu vực địa lý khác nhau, cũng như đánh giá hiệu quả của các biện pháp quản lý rủi ro cụ thể.

5.2. Tầm quan trọng của việc cập nhật liên tục mô hình đánh giá rủi ro

Do bối cảnh kinh tế liên tục thay đổi, việc cập nhật liên tục mô hình đánh giá rủi ro là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của mô hình. Ngân hàng cần theo dõi sát sao các biến động kinh tế vĩ mô và vi mô và điều chỉnh mô hình cho phù hợp.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính quốc gia, các ngân hàng thương mại giữ vai trò cung ứng vốn tiền tệ cho nền kinh tế và là cầu nối trung gian giữa các doanh nghiệp với thị trường. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đồng thời sử dụng hệ thống này để triển khai các chính sách tiền tệ nhằm điều tiết vĩ mô. Mặc dù các ngân hàng thương mại không ngừng đa dạng hóa dịch vụ tài chính, hoạt động cấp tín dụng vẫn là nghiệp vụ mang lại nguồn thu nhập chủ lực nhưng đồng thời cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro lớn nhất. Rủi ro tín dụng gây đe dọa trực tiếp đến tính an toàn hoạt động của ngân hàng, làm suy giảm lợi nhuận, bào mòn vốn tự có và có thể gây tổn thất lan truyền cho toàn bộ nền kinh tế. Dù bản chất kinh doanh ngân hàng không thể triệt tiêu hoàn toàn rủi ro tín dụng, việc nhận diện, theo dõi và đo lường định lượng các nhân tố tác động là điều kiện tiên quyết để kiểm soát rủi ro trong giới hạn chấp nhận được.

Bối cảnh thực tiễn giai đoạn 2013–2022 ghi nhận nhiều biến động phức tạp của nền kinh tế toàn cầu và trong nước, bao gồm các xung đột chính trị, bất ổn kinh tế và đặc biệt là sự bùng phát của đại dịch Covid-19 từ năm 2019. Tình trạng này khiến nhiều khách hàng vay vốn của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam (VietinBank)—đặc biệt trong các lĩnh vực dịch vụ vận tải, nông nghiệp, lưu trú—gặp khó khăn nghiêm trọng trong hoạt động sản xuất kinh doanh, dẫn tới suy giảm khả năng hoàn trả nợ vay đúng hạn. Đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam" được thực hiện nhằm cung cấp minh chứng thực nghiệm về mức độ tác động của các nhân tố vi mô và vĩ mô đến rủi ro tín dụng tại đơn vị, phục vụ công tác quản trị rủi ro trong giai đoạn tái cơ cấu và phục hồi kinh tế.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể như sau:

1. Mục tiêu tổng quát: Xác định các yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của VietinBank trong giai đoạn 2013–2022, từ đó đề xuất các khuyến nghị nhằm giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cấp tín dụng, hướng tới mục tiêu phát triển an toàn và bền vững.
2. Mục tiêu cụ thể:
   • Một là, tìm hiểu thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của VietinBank giai đoạn 2013–2022.
   • Hai là, phân tích định lượng mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu.
   • Ba là, đề xuất một số khuyến nghị và giải pháp có tính khả thi nhằm kiểm soát và hạn chế rủi ro tín dụng tại VietinBank.

Nhiệm vụ nghiên cứu gắn liền với việc giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu:

1. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến rủi ro trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng?
2. Mức độ ảnh hưởng đối với rủi ro tín dụng của từng yếu tố tại VietinBank trong từng thời kỳ diễn ra như thế nào?
3. Cần thực hiện những giải pháp nào để kiểm soát và hạn chế rủi ro trong hoạt động cấp tín dụng tại VietinBank?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố vi mô và vĩ mô có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại hệ thống VietinBank.
• Phạm vi nội dung: Tập trung phân tích các chỉ số tài chính nội tại của ngân hàng và các chỉ số kinh tế vĩ mô tác động đến tỷ lệ nợ xấu và rủi ro tín dụng.
• Phạm vi không gian: Nghiên cứu thu thập dữ liệu báo cáo kinh doanh của 23 chi nhánh thuộc hệ thống VietinBank hoạt động trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh.
• Phạm vi thời gian: Chuỗi dữ liệu thứ cấp được tổng hợp trong khoảng thời gian 10 năm, từ năm 2013 đến năm 2022.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận thiết lập nền tảng lý luận dựa trên các khái niệm chuẩn mực về tín dụng và rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại:

• Khái niệm rủi ro tín dụng: Tác giả dẫn chiếu quan điểm của Anthony Saunders (2007) xác định rủi ro tín dụng là khoản lỗ tiềm năng khi luồng thu nhập dự tính từ khoản vay không được thực hiện đầy đủ về số lượng và thời hạn; định nghĩa của Timothy W. Koch (2006) về sự thay đổi tiềm ẩn của thu nhập thuần và thị giá khi khách hàng thanh toán trễ hạn hoặc không thanh toán; cùng quy định pháp lý tại Khoản 1 Điều 3 Thông tư số 02/2013/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ cam kết.
• Phân loại rủi ro tín dụng: Văn bản phân loại theo hai tiêu chí: (i) Theo nguyên nhân phát sinh gồm rủi ro giao dịch (rủi ro lựa chọn, rủi ro nghiệp vụ, rủi ro bảo đảm), rủi ro danh mục (rủi ro nội tại, rủi ro tập trung) và rủi ro tác nghiệp; (ii) Theo khả năng trả nợ của khách hàng gồm rủi ro không hoàn trả nợ đúng hạn và rủi ro do mất khả năng chi trả.
• Khung khái niệm các biến nghiên cứu:
  • Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): Dẫn chiếu định nghĩa tại Nghị định số 97/2016/NĐ-CP về tổng sản phẩm quốc nội.
  • Tỷ lệ lạm phát (INF): Đo lường sự gia tăng mức giá chung và suy giảm sức mua tiền tệ.
  • Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG): Tỷ lệ thay đổi quy mô cấp tín dụng của ngân hàng giữa các kỳ.
  • Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR): Thước đo an toàn thanh khoản và hiệu quả sử dụng vốn huy động.
  • Khả năng sinh lời trên tổng tài sản (ROA): Tỷ số giữa lợi nhuận sau thuế và tổng tài sản bình quân.
  • Hệ số an toàn vốn (CAR): Tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản có trọng số rủi ro, tuân thủ chuẩn mực của Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng và quy định an toàn vốn tối thiểu của Ngân hàng Nhà nước.

Tổng quan công trình nghiên cứu: Tác giả lược khảo các công trình quốc tế như Nor Hayati & Shahrul Nizam Ahmad (2004), Turan & Hakan (2015), S. B. Ghosh & A. Kumar Das (2007), Norhaziah Nawai & Mohd Noor Mohd Shariff (2013), Hazimi & William (2020), Boahene và cộng sự (2012), Makri và cộng sự (2014), Salas & Saurina (2002), Foos và cộng sự (2010), Casu & Girardone (2006), Kaaya & Pastory (2013), Poudel (2018); cùng các nghiên cứu trong nước của Trương Đông Lộc & Nguyễn Thị Tuyết (2011), Phan Đình Khôi & Nguyễn Việt Thành (2017), Nguyễn Tuấn Kiệt & Đinh Hùng Phú (2016), Nguyễn Thị Bích Phượng & Nguyễn Văn Thép (2016), Mai Bình Dương & Lê Đình Hạc (2017).

Quy trình và phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Nghiên cứu ứng dụng phương pháp định lượng trên dữ liệu bảng (panel data) thông qua phần mềm Stata 17, vận hành theo quy trình 9 bước:

1. Thống kê mô tả dữ liệu (Mean, Std. Dev., Min, Max).
2. Phân tích ma trận tương quan Pearson để sàng lọc sơ bộ hiện tượng đa cộng tuyến và mối liên hệ giữa các biến.
3. Ước lượng mô hình hồi quy gộp bình phương nhỏ nhất thông thường (Pooled OLS).
4. Kiểm định chẩn đoán khuyết tật mô hình Pooled OLS: Hệ số phóng đại phương sai (VIF) kiểm tra đa cộng tuyến, kiểm định White kiểm tra phương sai sai số thay đổi, kiểm định Wooldridge kiểm tra hiện tượng tự tương quan.
5. Ước lượng mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
6. Thực hiện kiểm định Hausman test để chọn lựa giữa mô hình FEM và REM.
7. Kiểm định khuyết tật trên mô hình đã chọn: Kiểm định Modified Wald (đối với FEM) hoặc Breusch-Pagan LM test (đối với REM) để phát hiện phương sai sai số thay đổi; kiểm định Wooldridge để phát hiện tự tương quan.
8. Áp dụng mô hình hồi quy bình phương sai số nhỏ nhất khả thi (FGLS) nhằm xử lý triệt để các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan.
9. Phân tích kết quả hồi quy cuối cùng, thảo luận học thuật và đề xuất giải pháp.

Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ báo cáo tài chính nội bộ và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh tín dụng của 23 chi nhánh VietinBank tại TP. Hồ Chí Minh trong chuỗi 10 năm liên tục (2013–2022), tạo lập bộ dữ liệu bảng cân đối gồm 230 quan sát.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Chương mở đầu xác lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các ngân hàng thương mại chịu nhiều áp lực rủi ro tín dụng trước các cú sốc kinh tế và đại dịch Covid-19. Tác giả xác định rõ mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu là các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại VietinBank, và phạm vi nghiên cứu giới hạn tại 23 chi nhánh trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh giai đoạn 2013–2022. Chương này cũng phác thảo phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng phần mềm Stata 17, làm rõ đóng góp về mặt lý luận và thực tiễn của công trình, đồng thời khái quát bố cục 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo các công trình nghiên cứu có liên quan

Tác giả hệ thống hóa toàn diện các lý thuyết nền tảng về hoạt động tín dụng và rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại. Nội dung phân loại chi tiết rủi ro tín dụng theo nguyên nhân phát sinh (giao dịch, danh mục, tác nghiệp) và theo khả năng thanh toán của khách hàng; phân tích các nhóm nguyên nhân khách quan (môi trường tự nhiên, biến động kinh tế - xã hội, chu kỳ kinh tế) và nguyên nhân chủ quan (từ phía khách hàng vay vốn và từ quy trình thẩm định, giám sát của ngân hàng); làm rõ tác động tiêu cực của rủi ro tín dụng đối với sự ổn định của nền kinh tế và năng lực tài chính của ngân hàng. Tiếp đó, chương phân tích cơ chế tác động của 6 nhân tố (GDP, INF, LG, LDR, ROA, CAR), tổng hợp các phát hiện từ các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước, từ đó chỉ ra khoảng trống nghiên cứu về sự thay đổi của các yếu tố này tại VietinBank qua chuỗi thời gian 2013–2022.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết sơ đồ quy trình nghiên cứu định lượng 9 bước và thiết lập 2 mô hình kinh tế lượng tương ứng với 2 biến phụ thuộc:

• Mô hình 1 (Đo lường nợ xấu): $$NPL_{it} = \beta_0 + \beta_1 GDP_t + \beta_2 INF_t + \beta_3 CAR_{it} + \beta_4 LG_{it} + \beta_5 LDR_{it} + \beta_6 ROA_{it} + \varepsilon_{it}$$
• Mô hình 2 (Đo lường chi phí dự phòng rủi ro tín dụng): $$CR_{it} = \beta_0 + \beta_1 GDP_t + \beta_2 INF_t + \beta_3 CAR_{it} + \beta_4 LG_{it} + \beta_5 LDR_{it} + \beta_6 ROA_{it} + \varepsilon_{it}$$

Chương định nghĩa chi tiết cách tính các biến và xây dựng 6 giả thuyết nghiên cứu kỳ vọng:

• H1: Tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động làm giảm rủi ro tín dụng (-).
• H2: Lạm phát (INF) tăng cao làm gia tăng rủi ro tín dụng (+).
• H3: Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG) có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng (+).
• H4: Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR) cao làm tăng rủi ro tín dụng (+).
• H5: Khả năng sinh lời trên tổng tài sản (ROA) có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng (-).
• H6: Hệ số an toàn vốn (CAR) có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro tín dụng (-).

Đồng thời, chương làm rõ nền tảng toán học và điều kiện áp dụng của các kỹ thuật hồi quy Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), mô hình bình phương sai số nhỏ nhất khả thi (FGLS), cùng các quy tắc kiểm định giả thuyết thống kê (Hausman test, White test, Wooldridge test, Modified Wald test).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 thể hiện toàn bộ các phát hiện định lượng thực nghiệm từ 230 quan sát:

1. Thống kê mô tả: Phân tích các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, cực tiểu và cực đại của 8 biến. Tỷ lệ NPL trung bình đạt 1.05%, CR trung bình đạt 1.17%, CAR trung bình 11.26%, LDR trung bình 88.99%.
2. Phân tích tương quan: Ma trận tương quan xác định các hệ số giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả chỉ ra biến lạm phát (INF) không đạt ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình (p > 10%), và biến LDR không có ý nghĩa thống kê đối với mô hình NPL, dẫn đến việc sàng lọc loại bỏ các biến này khỏi các mô hình ước lượng tương ứng.
3. Kết quả hồi quy OLS và kiểm định khuyết tật:
   • Mô hình 1 (NPL) đạt $R^2$ hiệu chỉnh = 0.8955; Mô hình 2 (CR) đạt $R^2$ hiệu chỉnh = 0.6704.
   • Kiểm định VIF cho thấy hệ số bình quân của Mô hình 1 là 2.75 và Mô hình 2 là 2.95 (đều nhỏ hơn 4), khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
   • Kiểm định White test phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi ở cả hai mô hình ($Prob > F = 0.000 < 0.05$).
   • Kiểm định Wooldridge test xác nhận sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan ($Prob > F = 0.000 < 0.05$).
4. Lựa chọn mô hình và ước lượng FGLS: Tác giả tiến hành ước lượng FEM, REM, thực hiện kiểm định Hausman test, và sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.
5. Thảo luận kết quả: Đối chiếu thực tế hoạt động của VietinBank với các giả thuyết đặt ra về chiều hướng tác động của GDP, LG, LDR, ROA và CAR.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương tổng kết các phát hiện nghiên cứu chính, chỉ rõ vai trò của các biến số kinh tế vĩ mô và nội tại đối với rủi ro tín dụng của VietinBank. Trên cơ sở kết quả ước lượng, tác giả đưa ra hệ thống các nhóm khuyến nghị quản trị, định hướng chính sách tín dụng, hoàn thiện quy trình kiểm soát rủi ro, cân đối tăng trưởng quy mô gắn với kiểm soát chất lượng tín dụng, và duy trì hệ số an toàn vốn theo quy chuẩn an toàn của Ngân hàng Nhà nước.

---

Kết quả và đóng góp nghiên cứu

Bảng số liệu thống kê mô tả các biến nghiên cứu (N = 230)

Biến số	Ký hiệu	Giá trị trung bình	Độ lệch chuẩn	Giá trị nhỏ nhất (Min)	Giá trị lớn nhất (Max)
Biến phụ thuộc
Tỷ lệ rủi ro tín dụng (Dự phòng/Dư nợ)	CR	1.17%	0.35%	—	—
Tỷ lệ nợ xấu (Nợ xấu/Tổng dư nợ)	NPL	1.05%	0.23%	0.73% (Năm 2015)	1.72% (Năm 2018)
Biến độc lập
Tốc độ tăng trưởng kinh tế	GDP	6.05%	1.64%	2.59% (Năm 2021)	8.02% (Năm 2022)
Tỷ lệ lạm phát	INF	3.20%	1.47%	0.63% (Năm 2015)	6.59% (Năm 2013)
Tốc độ tăng trưởng tín dụng	LG	14.33%	5.27%	—	23.76% (Năm 2015)
Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động	LDR	88.99%	—	79.41% (Năm 2016)	97.98% (Năm 2022)
Khả năng sinh lời trên tổng tài sản	ROA	1.09%	—	0.53% (Năm 2018)	1.51% (Năm 2013)
Hệ số an toàn vốn	CAR	11.26%	—	7.98% (Năm 2021)	16.46% (Năm 2019)

Kết quả ước lượng và kiểm định thống kê chính

Tiêu chí / Kiểm định	Mô hình 1 (Biến phụ thuộc: NPL)	Mô hình 2 (Biến phụ thuộc: CR)	Kết luận thống kê
Số lượng quan sát	230	230	Mẫu cân đối (23 chi nhánh, 10 năm)
$R^2$ hiệu chỉnh (Pooled OLS)	0.8955 (Giải thích 89.55%)	0.6704 (Giải thích 67.04%)	Mô hình có độ thích hợp cao
Kiểm định đa cộng tuyến (VIF)	VIF trung bình = 2.75 (< 4)	VIF trung bình = 2.95 (< 4)	Không xảy ra đa cộng tuyến nghiêm trọng
Kiểm định White (Phương sai thay đổi)	Prob > F = 0.000 (< 0.05)	Prob > F = 0.000 (< 0.05)	Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi
Kiểm định Wooldridge (Tự tương quan)	Prob > F = 0.000 (< 0.05)	Prob > F = 0.000 (< 0.05)	Tồn tại hiện tượng tự tương quan
Phương pháp xử lý tối ưu	Mô hình hồi quy FGLS	Mô hình hồi quy FGLS	Khắc phục hoàn toàn phương sai thay đổi & tự tương quan

Kết quả thực nghiệm xác định mối quan hệ giữa các biến:

• Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): Tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng và nợ xấu trong phân tích thực tế tại VietinBank. Tác giả giải thích điều này gắn liền với chu kỳ kinh tế khi tăng trưởng cao thường đi kèm với việc mở rộng quy mô tín dụng ồ ạt, dẫn đến tích tụ nợ xấu tiềm ẩn bộc phát trong các năm sau đó hoặc khi đối mặt với các cú sốc bất thường như đại dịch.
• Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG): Tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng và nợ xấu (hệ số ma trận tương quan lần lượt là -0.5443 với NPL và -0.5359 với CR, mức ý nghĩa 1%). Khi quy mô tín dụng mở rộng nhanh, mẫu số tổng dư nợ gia tăng làm giảm tức thời tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ trích lập dự phòng trong ngắn hạn.
• Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR): Tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng (hệ số tương quan dương 0.6548, mức ý nghĩa 1%). Giá trị LDR bình quân đạt mức rất cao là 88.99% và chạm đỉnh 97.98% vào năm 2022. Tỷ lệ LDR tăng cao phản ánh ngân hàng mở rộng cho vay vượt quá tỷ lệ nguồn vốn huy động ổn định, gây sức ép thanh khoản và gia tăng nguy cơ rủi ro tín dụng.
• Khả năng sinh lời trên tổng tài sản (ROA): Cho thấy mối quan hệ cùng chiều với chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (CR) trong mô hình hồi quy của VietinBank.
• Hệ số an toàn vốn (CAR): Tác động ngược chiều đối với rủi ro tín dụng trong các mô hình ước lượng (hệ số Pooled OLS lần lượt mang dấu âm: -0.027 đối với NPL và -0.099 đối với CR). Hệ số CAR bình quân đạt 11.26%, luôn cao hơn ngưỡng quy định tối thiểu của Basel II (8%), chứng minh rằng nguồn vốn tự có vững mạnh giúp ngân hàng gia tăng bộ đệm hấp thụ tổn thất và giảm thiểu rủi ro tín dụng.
• Tỷ lệ lạm phát (INF): Cho kết quả không có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình (p > 10%), phản ánh nỗ lực kiểm soát lạm phát ổn định của Nhà nước trong giai đoạn 2013–2022 khiến biến động giá cả chưa tác động trực tiếp làm gia tăng nợ xấu tại ngân hàng.

Giải pháp và khuyến nghị tác giả đề xuất:

1. Nâng cao chất lượng thẩm định và tuân thủ kỷ luật tín dụng: Rà soát chính sách cho vay, tránh chạy theo tăng trưởng quy mô tín dụng thuần túy; siết chặt điều kiện cấp tín dụng đối với các danh mục có mức độ rủi ro cao.
2. Kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ LDR: Duy trì tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động trong ngưỡng an toàn theo quy định của Ngân hàng Nhà nước, chủ động quản trị thanh khoản để giảm áp lực cạnh tranh lãi suất huy động vốn.
3. Đảm bảo và củng cố hệ số an toàn vốn (CAR): Tiếp tục duy trì tỷ lệ an toàn vốn theo chuẩn mực Basel II nhằm bảo vệ quyền lợi người gửi tiền và nâng cao năng lực chống chịu trước các cú sốc tài chính.
4. Tăng cường kiểm tra, giám sát sau giải ngân: Theo dõi chặt chẽ dòng tiền thực tế và mục đích sử dụng vốn của khách hàng vay, kịp thời phát hiện các dấu hiệu suy giảm năng lực tài chính nhằm trích lập dự phòng và cơ cấu nợ hợp lý.
5. Đào tạo chuyên môn và nâng cao đạo đức nghề nghiệp: Tăng cường bồi dưỡng nghiệp vụ cho cán bộ tín dụng, ngăn chặn hiện tượng thông đồng làm sai lệch hồ sơ thẩm định hoặc định giá tài sản đảm bảo không chính xác.

Đóng góp của nghiên cứu:

• Về mặt khoa học: Đề tài kiểm chứng và bổ sung bằng chứng thực nghiệm vào hệ thống lý thuyết về rủi ro tín dụng ngân hàng tại Việt Nam, minh chứng rõ nét sự tồn tại của các khuyết tật mô hình (phương sai thay đổi, tự tương quan) trong dữ liệu bảng của ngành ngân hàng và việc ứng dụng mô hình FGLS để xử lý sai lệch ước lượng.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp bức tranh chi tiết về thực trạng rủi ro tín dụng tại 23 chi nhánh VietinBank trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh qua chuỗi thời gian 10 năm (2013–2022), bao quát cả giai đoạn trước, trong và sau dịch Covid-19, đóng góp cơ sở dữ liệu xác thực cho các nhà quản trị ngân hàng trong hoạch định chính sách tín dụng.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế và định hướng phát triển nghiên cứu như sau:

• Phạm vi dữ liệu không gian: Nghiên cứu mới chỉ tập trung khai thác số liệu nội bộ từ 23 chi nhánh VietinBank hoạt động tại khu vực TP. Hồ Chí Minh, chưa mở rộng phạm vi ra toàn bộ mạng lưới chi nhánh trên cả nước của VietinBank hoặc thực hiện nghiên cứu so sánh đối chiếu liên ngân hàng trong toàn hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
• Biến số mô hình: Một số biến số vĩ mô như tỷ lệ lạm phát (INF) trong mô hình chưa thể hiện được ý nghĩa thống kê; mô hình chưa lượng hóa được các yếu tố định tính quan trọng như văn hóa kiểm soát rủi ro, trình độ năng lực quản trị rủi ro hoặc đạo đức nghề nghiệp của cán bộ tín dụng vào các phương trình hồi quy.
• Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng cỡ mẫu nghiên cứu sang các ngân hàng thương mại cổ phần khác; kéo dài chuỗi thời gian phân tích để đánh giá toàn diện chu kỳ phục hồi sau đại dịch; áp dụng thêm phương pháp hồi quy ước lượng Men (GMM - Generalized Method of Moments) sai phân hoặc hệ thống nhằm kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh và độ trễ của rủi ro tín dụng như các công trình quốc tế đã gợi ý.

---

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận này mang lại giá trị tham khảo hữu ích cho các nhóm đối tượng:

• Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng: Là tài liệu tham khảo thực tế về cấu trúc một khóa luận tốt nghiệp định lượng hoàn chỉnh, từ khâu xác định biến số, xây dựng mô hình kinh tế lượng, đến quy trình xử lý dữ liệu bảng (panel data) bằng phần mềm Stata 17.
• Người làm đề tài nghiên cứu về rủi ro ngân hàng: Cung cấp quy trình kiểm định kinh tế lượng mẫu mực 9 bước, đặc biệt là chuỗi thao tác xử lý khuyết tật mô hình từ Pooled OLS, kiểm tra VIF, White test, Wooldridge test, chuyển sang FEM/REM qua kiểm định Hausman và khắc phục dứt điểm bằng mô hình FGLS.
• Cán bộ quản lý rủi ro và chuyên viên tín dụng tại các ngân hàng thương mại: Tham khảo phương pháp phân tích thực nghiệm mối tương quan giữa các chỉ tiêu thanh khoản (LDR), an toàn vốn (CAR), sinh lời (ROA) với tỷ lệ nợ xấu và chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trong quản trị ngân hàng thực tế.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu và khung thời gian nào để phân tích rủi ro tín dụng tại VietinBank?

Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu thứ cấp được tổng hợp từ báo cáo tài chính và báo cáo hoạt động kinh doanh tín dụng của 23 chi nhánh thuộc hệ thống VietinBank hoạt động trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian 10 năm liên tục, từ năm 2013 đến năm 2022, tạo thành bộ dữ liệu bảng cân đối gồm 230 quan sát.

2. Tác giả sử dụng những chỉ tiêu nào làm biến phụ thuộc để đại diện cho rủi ro tín dụng?

Tác giả xây dựng 2 mô hình hồi quy với 2 biến phụ thuộc riêng biệt:

• Mô hình 1: Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), được tính bằng tỷ số giữa tổng nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay.
• Mô hình 2: Tỷ lệ rủi ro tín dụng ($CR$), được tính bằng tỷ số giữa chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng.

3. Vì sao hai biến tỷ lệ lạm phát (INF) và tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR) bị loại khỏi mô hình hồi quy tỷ lệ nợ xấu (Mô hình 1)?

Trong quá trình phân tích ma trận tương quan Pearson ở Bước 2, kết quả thống kê cho thấy biến tỷ lệ lạm phát (INF) và tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR) đều có mức ý nghĩa p-value lớn hơn 10% đối với biến phụ thuộc NPL. Do không đạt ý nghĩa thống kê, tác giả đã loại bỏ hai biến này khỏi mô hình ước lượng của biến tỷ lệ nợ xấu để đảm bảo tính chuẩn xác cho các kết quả hồi quy tiếp theo.

4. Các kiểm định chẩn đoán trên mô hình Pooled OLS phát hiện những khuyết tật gì và tác giả khắc phục bằng cách nào?

Kiểm định VIF cho thấy hệ số bình quân của 2 mô hình lần lượt là 2.75 và 2.95 (đều nhỏ hơn 4), chứng minh mô hình không bị đa cộng tuyến. Tuy nhiên, kiểm định White test và kiểm định Wooldridge test đều cho kết quả $Prob > F = 0.000 < 0.05$, chỉ ra rằng mô hình Pooled OLS đồng thời mắc phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Để khắc phục triệt để các khuyết tật này, tác giả đã tiến hành kiểm định Hausman để so sánh giữa FEM/REM, sau đó sử dụng phương pháp hồi quy bình phương sai số nhỏ nhất khả thi (FGLS).

5. Kết quả nghiên cứu ghi nhận tác động của các biến tăng trưởng tín dụng (LG) và an toàn vốn (CAR) đến rủi ro tín dụng như thế nào?

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy cả tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG) và hệ số an toàn vốn (CAR) đều có tác động ngược chiều đối với rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu. Hệ số an toàn vốn CAR cao thể hiện năng lực vốn tự có vững vàng giúp bù đắp và hấp thụ tổn thất rủi ro, trong khi việc mở rộng tín dụng nhanh trong ngắn hạn làm tăng quy mô tổng dư nợ (mẫu số), dẫn đến suy giảm tỷ lệ nợ xấu được ghi nhận tức thời.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả AH REZA đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị rủi ro tín dụng và cung cấp bằng chứng thực nghiệm chuẩn xác thông qua bộ dữ liệu 230 quan sát tại 23 chi nhánh VietinBank khu vực TP. Hồ Chí Minh giai đoạn 2013–2022. Bằng việc áp dụng chặt chẽ quy trình kinh tế lượng dữ liệu bảng và mô hình hồi quy FGLS, nghiên cứu đã chứng minh các biến số tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động, khả năng sinh lời, tăng trưởng tín dụng và hệ số an toàn vốn có những tác động rõ nét đến tỷ lệ nợ xấu và chi phí dự phòng rủi ro. Các giải pháp đề xuất trong khóa luận tập trung vào việc siết chặt kỷ luật cấp tín dụng, kiểm soát thanh khoản LDR và củng cố hệ số an toàn vốn CAR, tạo lập cơ sở tham khảo có giá trị ứng dụng cao cho công tác quản trị rủi ro tại hệ thống ngân hàng thương mại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NH TMCP CÔNG THƢƠNG VIỆT NAM Ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 AH REZA TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NH TMCP CÔNG THƢƠNG VIỆT NAM Ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 Sinh viên thực hiện: AH REZA MSSV: 050607190436 Lớp: HQ7-GE18 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS.

HỒ CÔNG HƢỞNG TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 ii TÓM TẮT Kinh doanh tín dụng đi cùng với rủi ro là điều khó tránh khỏi trong hoạt động của một ngân hàng và rủi ro trong quá trình cấp tín dụng chịu tác động bởi rất nhiều yếu tố. Mục đích thực hiện nghiên cứu này nhằm tìm hiểu thực trạng một số yếu tố tác động đến vấn đề rủi ro tín dụng của Ngân hàng Vietinbank giai đoạn 2013-2022. Trong tình hình thế giới xảy ra thiên tai dịch bệnh, nền kinh tế diễn ra nhiều biến động như hiện nay, việc nghiên cứu sự thay đổi, nhận định lại những quá trình nhằm rút kinh nghiệm, đồng thời đánh giá lại mức độ tác động của mỗi yếu tố qua thời gian và môi trường kinh tế rất quan trọng trong việc phòng tránh RRTD của ngân hàng.

Dựa trên nhiều nghiên cứu khác có liên quan trước đó và cơ sở lý thuyết về RRTD, tác giả tạo dựng mô hình nghiên cứu gồm 6 yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu và rủi ro tín dụng của ngân hàng. Vận dụng phương pháp định lượng khảo sát dữ liệu thứ cấp với kết quả kinh doanh 23 chi nhánh của Vietinbank. Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm STATA 17, qua đó xem xét phân tích mức độ các yếu tố ảnh hưởng và tác động đến RRTD theo kết quả từ các mô hình hồi quy. Sau khi phân tích và tổng hợp có thể nhận định rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động và khả năng sinh lời trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với RRTD.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng và hệ số an toàn vốn ngược chiều với RRTD. Kết quả nghiên cứu dựa trên quá trình hoạt động thực tế đã cung cấp thông tin về một số yếu tố có liên quan đến RRTD của Vietinbank. Việc xác định các yếu tố này sẽ giúp các nhà quản lý đưa ra các biện pháp can thiệp phù hợp, thiết kế các chính sách tín dụng và điều chỉnh áp dụng các quy định an toàn. Từ đó, tác giả đề xuất một số giải pháp giúp cho ngân hàng hoàn thiện công tác quản lý RRTD.

i ABSTRACT Credit business with risks is inevitable in the operation of a bank and the risk in the credit granting process is affected by many factors. The purpose of this study is to find out the current situation of some factors affecting the credit risk of Vietinbank in the period 2013-2022. In the situation of the world, when natural disasters and epidemics occur, the economy undergoes many fluctuations like today, the study of changes, re-evaluating the processes to learn from experience, and at the same time re-evaluate the level of impacts The dynamics of each factor over time and the economic environment are very important in preventing credit risk of a bank. Based on many other related previous studies and the theoretical basis of credit risk, the author builds a research model including 6 factors affecting the bad debt ratio and credit risk of banks.

Applying the quantitative method to survey secondary data with business results of 23 branches of Vietinbank.