Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

Khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam qua luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng.

• Tác giả: Trịnh Thành Đạt
• Người hướng dẫn: TS. Đỗ Thị Hà Thương
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Tỷ Lệ Nợ Xấu Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACTS
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG ANH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 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. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.5.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 1.7. KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. NỢ XẤU CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.1.1. Khái niệm về nợ xấu
• 2.1.2. Phân loại nợ xấu
• 2.2. KHUNG LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
• 2.2.1. Lý thuyết chu kỳ kinh tế (Business Cycle Theory)
• 2.2.2. Lý thuyết về quy mô ngân hàng
• 2.2.3. Lý thuyết về thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information)
• 2.2.4. Lý thuyết về tăng trưởng tín dụng
• 2.2.5. Sự hiệu quả và chất lượng quản trị trong ngân hàng
• 2.2.6. Lý thuyết về an toàn vốn
• 2.3. LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.3.1. Các nghiên cứu ở nước ngoài
• 2.3.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam
• 2.3.3. Khoảng trống nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.1.1. Khái quát mô hình nghiên cứu
• 3.1.2. Giải thích các biến
• 3.1.3. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.2. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.3.1. Phân tích thống kê mô tả
• 3.3.2. Phân tích ma trận tương quan
• 3.3.3. Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp giữa Pooled OLS, FEM và REM
• 3.3.4. Thử nghiệm để chọn ra mô hình tối ưu nhất
• 3.3.5. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
• 3.3.6. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
• 3.3.7. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
• 3.3.8. Mô hình Feasible Generalized Least Squares (FGLS)
• 3.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. THỰC TRẠNG NỢ XẤU CỦA CÁC NGÂN HÀNG TMCP TỪ 2012 ĐẾN 2023
• 4.2. THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN
• 4.3. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN
• 4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 4.5. KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH HỒI QUY
• 4.5.1. So sánh mô hình hồi quy giữa Pooled OLS và FEM
• 4.5.2. So sánh mô hình hồi quy giữa Pooled OLS và REM
• 4.5.3. So sánh mô hình hồi quy giữa FEM và REM
• 4.6. KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH
• 4.6.1. Kiểm định đa cộng tuyến VIF
• 4.6.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
• 4.6.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
• 4.7. KẾT QUẢ HỒI QUY BẰNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG FGLS
• 5. CHƯƠNG 5: HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1. Hàm ý quản trị liên quan đến các yếu tố đặc thù của ngân hàng
• 5.2. Giải pháp liên quan đến các yếu tố vĩ mô
• 5.3. HẠN CHẾ
• 5.4. NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI
• 5.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Phụ lục 01: Danh sách các ngân hàng TMCP trong bài nghiên cứu
• Phụ lục 02: Loại hình và số lượng ngân hàng tại Việt Nam tính đến 31/12/2023

Tóm tắt

I. Tổng quan về nợ xấu tại ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

Nợ xấu là một trong những vấn đề nghiêm trọng đối với hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Theo báo cáo của Fitch Ratings, tỷ lệ nợ xấu tại Việt Nam vào cuối năm 2022 chiếm khoảng 11% tổng dư nợ của hệ thống ngân hàng. Điều này cho thấy sự cần thiết phải nghiên cứu và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố như quy mô ngân hàng, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tốc độ tăng trưởng tín dụng, và các yếu tố vĩ mô khác. Các yếu tố này không chỉ ảnh hưởng đến tình hình tài chính của ngân hàng mà còn tác động đến sự ổn định của toàn bộ nền kinh tế. Theo Kanagaretnam et al. (2003), nợ xấu cao có thể dẫn đến tổn hại lợi ích của các cổ đông và giảm lợi nhuận của ngân hàng.

1.1. Định nghĩa và phân loại nợ xấu

Nợ xấu được định nghĩa là các khoản nợ mà ngân hàng không thể thu hồi được theo thời hạn đã cam kết. Phân loại nợ xấu thường dựa trên khả năng thu hồi, có thể chia thành nợ dưới chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ mất vốn. Việc phân loại này rất quan trọng trong việc quản lý rủi ro tín dụng. Theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, nợ xấu được phân loại dựa trên các tiêu chí nhất định, từ đó giúp các ngân hàng có cái nhìn rõ ràng hơn về tình hình tài chính của mình. Điều này cũng liên quan đến việc thực hiện chính sách tín dụng và quản lý rủi ro tại các ngân hàng thương mại.

II. Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu

Nghiên cứu này xác định tám yếu tố chính ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam từ năm 2012 đến 2023. Các yếu tố này bao gồm: quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tốc độ tăng trưởng tín dụng (CGR), hiệu quả quản lý chi phí (ME), tỷ lệ an toàn vốn (CAR), sở hữu nhà nước (STA), tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDPGR), và chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Kết quả cho thấy rằng quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tín dụng và chỉ số giá tiêu dùng có tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu, trong khi tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu và tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược lại. Điều này cho thấy sự cần thiết phải quản lý các yếu tố này một cách hiệu quả để giảm thiểu rủi ro nợ xấu.

2.1. Tác động của các yếu tố vi mô

Các yếu tố vi mô như quy mô ngân hàng và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng lớn đến tỷ lệ nợ xấu. Ngân hàng có quy mô lớn hơn thường có khả năng quản lý rủi ro tốt hơn và có thể giảm tỷ lệ nợ xấu. Ngược lại, tỷ suất sinh lời thấp có thể dẫn đến việc ngân hàng không đủ khả năng dự phòng cho các khoản nợ xấu. Theo nghiên cứu, các ngân hàng cần cải thiện hiệu quả hoạt động của mình để giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu.

2.2. Tác động của các yếu tố vĩ mô

Các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội và chỉ số giá tiêu dùng cũng ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu. Trong bối cảnh kinh tế tăng trưởng chậm, các ngân hàng sẽ phải đối mặt với rủi ro tín dụng cao hơn. Hơn nữa, sự biến động của chỉ số giá tiêu dùng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó tác động đến tỷ lệ nợ xấu. Việc theo dõi và phân tích các yếu tố vĩ mô sẽ giúp các ngân hàng đưa ra các quyết định hợp lý trong việc quản lý rủi ro.

III. Đánh giá và hàm ý chính sách

Dựa trên kết quả nghiên cứu, các ngân hàng thương mại cổ phần cần có các chính sách phù hợp nhằm giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu. Một số hàm ý chính sách được đề xuất bao gồm việc tăng cường quản lý rủi ro tín dụng, cải thiện quy trình xét duyệt cho vay và tăng cường minh bạch trong báo cáo tài chính. Ngoài ra, các ngân hàng cũng cần chú trọng đến việc nâng cao hiệu quả quản lý chi phí để đảm bảo lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Các chính sách này không chỉ giúp giảm tỷ lệ nợ xấu mà còn nâng cao tính bền vững của các ngân hàng trong bối cảnh kinh tế hiện nay.

3.1. Các giải pháp quản lý rủi ro tín dụng

Các ngân hàng cần áp dụng các giải pháp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn, bao gồm việc xây dựng hệ thống đánh giá tín dụng chặt chẽ và minh bạch. Điều này sẽ giúp các ngân hàng xác định được khả năng trả nợ của khách hàng một cách chính xác hơn. Hơn nữa, việc đào tạo nhân viên trong lĩnh vực quản lý rủi ro cũng rất cần thiết để nâng cao năng lực của ngân hàng trong việc xử lý các khoản nợ xấu.

3.2. Đề xuất chính sách cải thiện hiệu quả hoạt động

Để giảm tỷ lệ nợ xấu, các ngân hàng cần cải thiện hiệu quả hoạt động của mình thông qua việc tối ưu hóa quy trình cho vay và thu hồi nợ. Việc áp dụng công nghệ thông tin trong quản lý ngân hàng sẽ giúp tăng cường khả năng giám sát và giảm thiểu rủi ro. Đồng thời, các ngân hàng cũng cần chú trọng đến việc phát triển các sản phẩm tài chính phù hợp với nhu cầu của khách hàng nhằm nâng cao khả năng thanh toán của họ.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần giữ vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn cho nền kinh tế Việt Nam, đóng góp hơn 70% tổng quy mô tín dụng toàn xã hội. Tuy nhiên, rủi ro tín dụng và nợ xấu luôn là thách thức cốt lõi đe dọa sự an toàn hệ thống. Theo thống kê của tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch Ratings, tỷ lệ nợ xấu gộp của thị trường tài chính Việt Nam vào cuối năm 2022 chiếm khoảng 11% tổng dư nợ. Mặc dù quá trình tái cơ cấu và triển khai Nghị quyết số 42/2017/QH14 đã giúp toàn hệ thống xử lý khoảng 380,2 nghìn tỷ đồng nợ xấu tính đến ngày 31 tháng 12 năm 2021 với tốc độ bình quân 5,67 nghìn tỷ đồng mỗi tháng, nhưng áp lực nợ xấu đã gia tăng trở lại sau khi các Thông tư cơ cấu nợ như Thông tư 01/2020/TT-NHNN và Thông tư 14/2021/TT-NHNN hết hiệu lực.

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm của luận văn là nhận diện, bóc tách và lượng hóa mức độ tác động của các yếu tố nội tại ngân hàng cũng như các biến số kinh tế vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Mục tiêu cụ thể là xây dựng mô hình kinh tế lượng đo lường chính xác các mối quan hệ tác động, từ đó đề xuất hệ thống giải pháp quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả.

Phạm vi nghiên cứu bao quát dữ liệu thứ cấp của 24 ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn 12 năm liên tục từ năm 2012 đến năm 2023, tạo nên bộ dữ liệu bảng gồm 288 quan sát. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp cơ sở khoa học định lượng giúp các nhà quản trị ngân hàng kiểm soát tỷ lệ nợ xấu nội bảng duy trì dưới ngưỡng an toàn 3%, đồng thời hỗ trợ cơ quan quản lý hoàn thiện chính sách giám sát an toàn vĩ mô trong kỷ nguyên kinh tế số.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng của sáu khung lý thuyết tài chính và kinh tế học chuẩn mực nhằm giải thích toàn diện hành vi nợ xấu:

• Lý thuyết chu kỳ kinh tế: Phát triển bởi Paul A. Samuelson và William D. Nordhaus, luận giải rằng sự biến động của chu kỳ kinh tế từ mở rộng đến suy thoái sẽ tác động trực tiếp đến thu nhập, dòng tiền của người đi vay và ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng thanh toán nợ gốc, lãi vay đúng hạn.
• Giả thuyết quá lớn để phá sản và hiệu ứng quy mô: Thuyết "Too Big to Fail" của Boyd và Gertler (1994) lập luận rằng các ngân hàng có quy mô tài sản vượt trội thường có xu hướng nới lỏng khẩu vị rủi ro do kỳ vọng nhận được sự bảo lãnh ngầm từ chính phủ, dẫn đến gia tăng tỷ lệ nợ xấu.
• Lý thuyết thông tin bất cân xứng: Công trình kinh điển của George Akerlof (1970) về thị trường quả chanh chỉ ra rằng sự sai lệch thông tin giữa ngân hàng và khách hàng vay dẫn tới rủi ro lựa chọn đối nghịch trước khi cấp tín dụng và rủi ro đạo đức sau khi giải ngân.
• Lý thuyết về tăng trưởng tín dụng: Keeton (1999) chứng minh mối liên hệ phi tuyến giữa tốc độ tăng trưởng dư nợ và tổn thất tín dụng thông qua sự dịch chuyển của đường cung và đường cầu vốn vay khi ngân hàng hạ thấp tiêu chuẩn xét duyệt.
• Thuyết quản lý yếu kém và giả thuyết tiết kiệm: Berger và DeYoung (1997) khẳng định các ngân hàng có chi phí hoạt động cao do quản lý yếu kém trong thẩm định và kiểm soát dòng tiền sau giải ngân sẽ ghi nhận tỷ lệ nợ quá hạn cao hơn.
• Lý thuyết an toàn vốn và rủi ro đạo đức: Keeton và Morris (1987) phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ an toàn vốn và mức độ chấp nhận rủi ro của ban điều hành ngân hàng.

Các khái niệm trọng tâm trong nghiên cứu bao gồm: Tỷ lệ nợ xấu nội bảng được tính theo quy định tại Thông tư 11/2021/TT-NHNN bằng tỷ lệ phần trăm của tổng dư nợ nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5 so với tổng dư nợ cho vay; Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu đo lường năng lực sinh lời của 1 đồng vốn chủ; Hiệu quả quản lý chi phí xác định bằng tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập; và Hệ số an toàn vốn phản ánh tỷ lệ an toàn vốn tự có trên tài sản có rủi ro.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn tiếp cận theo phương pháp nghiên cứu định lượng chuẩn mực với các tiêu chí thiết kế mẫu cụ thể:

• Cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu: Mẫu nghiên cứu bao gồm 24 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu có chủ đích. Tiêu chí lựa chọn là các ngân hàng có hoạt động liên tục và công bố đầy đủ, minh bạch báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán độc lập trong suốt giai đoạn 12 năm từ năm 2012 đến năm 2023, tạo ra 288 quan sát dữ liệu bảng cân bằng.
• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu vi mô được trích xuất từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên đã kiểm toán của 24 ngân hàng; dữ liệu vĩ mô về tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội và chỉ số giá tiêu dùng được thu thập từ các báo cáo thống kê chính thức của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Ngân hàng Thế giới (World Bank).
• Quy trình phân tích và lý do lựa chọn phương pháp: Quy trình ước lượng trải qua các bước từ thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan Pearson đến việc so sánh giữa ba mô hình cơ sở: Hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM). Các kiểm định giả thuyết như kiểm định F-test (Chow test), kiểm định Hausman và kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier được áp dụng để lựa chọn mô hình tối ưu. Khi phát hiện các khuyết tật về hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan thường gặp ở chuỗi dữ liệu tài chính vi mô, phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) được lựa chọn làm mô hình cuối cùng nhằm loại bỏ hoàn toàn các sai số chuẩn chệch, đảm bảo các hệ số hồi quy đạt tính chất ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Mô hình hồi quy FGLS trên tập dữ liệu 288 quan sát của 24 ngân hàng thương mại cổ phần giai đoạn 2012–2023 đã mang lại các phát hiện thực nghiệm có ý nghĩa thống kê cao:

• Tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu: Quy mô tổng tài sản (SIZE), Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGR), Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập (ME), Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và Biến giả đại dịch Covid-19 (COVID) có tác động thúc đẩy tỷ lệ nợ xấu gia tăng ở mức ý nghĩa thống kê 1% và 5%. Khi quy mô tài sản tăng lên hoặc ngân hàng nới lỏng tăng trưởng tín dụng quá nóng để mở rộng thị phần, nợ xấu có xu hướng leo thang. Tương tự, tỷ lệ chi phí hoạt động tăng cao thể hiện sự lỏng lẻo trong giám sát khoản vay, làm nợ xấu tăng tương ứng.
• Tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDPGR) và Tỷ lệ sở hữu vốn nhà nước từ 50% trở lên (STA) có tác động kìm hãm nợ xấu rõ rệt. Khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng thêm 1%, khả năng tạo dòng tiền của các doanh nghiệp được cải thiện giúp giảm áp lực nợ quá hạn. Đồng thời, nhóm ngân hàng có sở hữu nhà nước chi phối ghi nhận tỷ lệ nợ xấu thấp hơn nhờ khẩu vị rủi ro thận trọng và hệ thống kiểm soát nội bộ nghiêm ngặt.
• Yếu tố không có ý nghĩa thống kê: Hệ số an toàn vốn (CAR) không thể hiện mối liên hệ có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu trong mẫu nghiên cứu 12 năm qua, chứng minh rằng việc gia tăng hệ số vốn tự có chưa thể trở thành công cụ trực tiếp để ngăn ngừa rủi ro tín dụng nếu thiếu quy trình thẩm định chất lượng.

+--------------------------------------------------------------------------------+
|                   MÔ HÌNH HỒI QUY FGLS: TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU (NPL)               |
+--------------------------------------------------------------------------------+
| Yếu tố vi mô & vĩ mô      Kỳ vọng ban đầu      Kết quả kiểm định      Mức ý nghĩa |
| --------------------      ---------------      -----------------      ----------- |
| Quy mô ngân hàng (SIZE)         (+)                   (+)                 p < 0.05|
| Tỷ suất sinh lời (ROE)          (-)                   (-)                 p < 0.01|
| Tăng trưởng tín dụng (LGR)      (+)                   (+)                 p < 0.01|
| Chi phí quản lý (ME)            (+)                   (+)                 p < 0.01|
| Hệ số an toàn vốn (CAR)         (+)             Không ý nghĩa         Không ý nghĩa|
| Sở hữu nhà nước (STA)           (-)                   (-)                 p < 0.05|
| Tăng trưởng GDP (GDPGR)         (-)                   (-)                 p < 0.01|
| Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)      (+)                   (+)                 p < 0.05|
| Dịch bệnh Covid-19 (COVID)      (+)                   (+)                 p < 0.01|
+--------------------------------------------------------------------------------+

Thảo luận kết quả

Diễn biến nợ xấu của 24 ngân hàng thương mại cổ phần qua 12 năm có thể được minh họa trực quan qua biểu đồ đường xu hướng kết hợp biểu đồ cột. Giai đoạn 2012–2015, tỷ lệ nợ xấu bình quân ở mức cao xấp xỉ 2,8% đến 3,5% do ảnh hưởng từ cuộc tái cấu trúc hệ thống và đóng băng bất động sản trước khi giảm dần về mức bình quân 1,6% vào năm 2019 nhờ Nghị quyết số 42/2017/QH14. Giai đoạn 2020–2023, đường xu hướng đảo chiều tăng vọt lên trên 2,2% do tác động kép của đại dịch và biến động vĩ mô toàn cầu.

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm phản ánh đúng thực tiễn kinh tế tài chính tại Việt Nam:

• Mối tương quan thuận giữa quy mô ngân hàng và nợ xấu ủng hộ giả thuyết "Too Big to Fail" của Boyd và Gertler (1994), tương đồng với kết luận của Trần Trọng Phong và cộng sự (2015). Các ngân hàng thương mại quy mô lớn thường chịu áp lực tăng trưởng lợi nhuận tuyệt đối, dẫn đến việc tài trợ vốn cho các dự án lớn, phức tạp và tiềm ẩn rủi ro chu kỳ cao.
• Tác động cùng chiều của tốc độ tăng trưởng tín dụng hoàn toàn phù hợp với lý thuyết của Keeton (1999). Khi ngân hàng chạy đua tăng trưởng dư nợ trên 15% mỗi năm, việc nới lỏng điều kiện thế chấp và bỏ qua các tiêu chí dòng tiền dẫn đến chất lượng danh mục cho vay suy giảm nghiêm trọng trong các năm tiếp theo.
• Tác động của hiệu quả quản lý chi phí khẳng định tính đúng đắn của thuyết "quản lý yếu kém" của Berger và DeYoung (1997). Khi chỉ số ME tăng, tức ngân hàng tốn nhiều chi phí hoạt động hơn để tạo ra một đồng doanh thu, điều đó chứng minh bộ máy vận hành cồng kềnh, công tác thu hồi nợ và xếp hạng tín dụng nội bộ hoạt động kém hiệu quả.
• Ở góc độ vĩ mô, tác động thuận chiều của lạm phát (CPI) và tác động nghịch chiều của tăng trưởng kinh tế (GDPGR) khẳng định lý thuyết chu kỳ kinh doanh của Samuelson. Lạm phát gia tăng bào mòn lợi nhuận doanh nghiệp và thu nhập thực tế của người vay, làm tăng chi phí vốn vay và dẫn đến mất khả năng trả nợ, tương tự như nghiên cứu tại thị trường quốc tế của Lawrence Kryzanowski và cộng sự (2023).

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các bằng chứng định lượng vững chắc từ mô hình FGLS, bốn nhóm giải pháp hành động cụ thể được đề xuất nhằm kiểm soát nợ xấu hệ thống:

• Kiểm soát và tái cấu trúc tốc độ tăng trưởng tín dụng:

  • Chủ thể thực hiện: Ngân hàng Nhà nước và Hội đồng Quản trị các ngân hàng thương mại cổ phần.
  • Hành động: Thiết lập hạn mức tăng trưởng tín dụng linh hoạt gắn liền với hệ số xếp hạng rủi ro CAMELS của từng ngân hàng. Tuyệt đối không cấp tín dụng dưới chuẩn cho các lĩnh vực rủi ro cao như bất động sản đầu cơ và chứng khoán.
  • Mục tiêu định lượng: Duy trì tốc độ tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống ở mức 13%–14%/năm; giữ tỷ lệ nợ xấu nội bảng toàn ngành dưới 2,0%.
  • Lộ trình triển khai: Định kỳ đánh giá và điều chỉnh hạn mức theo từng quý từ nay đến năm 2026.

• Tối ưu hóa chi phí hoạt động và nâng cao năng lực thẩm định nội bộ:

  • Chủ thể thực hiện: Ban Điều hành và Khối Quản trị rủi ro các ngân hàng.
  • Hành động: Tự động hóa quy trình chấm điểm tín dụng cá nhân và doanh nghiệp thông qua tích hợp dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI); tinh gọn bộ máy phê duyệt tín dụng.
  • Mục tiêu định lượng: Kéo giảm tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR/ME) xuống dưới 35%, đồng thời rút ngắn thời gian phát hiện dấu hiệu cảnh báo sớm khoản vay quá hạn dưới 10 ngày.
  • Lộ trình triển khai: Hoàn thành chuyển đổi số quy trình quản trị rủi ro trong giai đoạn 2024–2025.

• Tăng cường năng lực vốn và đa dạng hóa nguồn thu ngoài lãi:

  • Chủ thể thực hiện: Đại hội đồng Cổ đông và Ban Quản lý Vốn các ngân hàng thương mại cổ phần.
  • Hành động: Nâng cao tỷ suất sinh lời ROE thông qua tăng tỷ trọng thu nhập từ phí dịch vụ và thanh toán quốc tế thay vì phụ thuộc vào hoạt động tín dụng truyền thống; phát hành cổ phiếu tăng vốn cấp 1.
  • Mục tiêu định lượng: Đạt tỷ suất ROE bình quân toàn ngành trên 15%–18%; nâng hệ số CAR theo chuẩn mực Basel II và Basel III đạt tối thiểu 10,5%–12%.
  • Lộ trình triển khai: Thực hiện liên tục hàng năm từ năm 2024 đến năm 2027.

• Hoàn thiện hành lang pháp lý xử lý tài sản bảo đảm và thị trường mua bán nợ:

  • Chủ thể thực hiện: Chính phủ, Ngân hàng Nhà nước và Bộ Tài chính.
  • Hành động: Luật hóa các quy định cốt lõi của Nghị quyết 42/2017/QH14 về quyền thu giữ tài sản bảo đảm của các tổ chức tín dụng; phát triển thị trường mua bán nợ tập trung VAMC minh bạch với sự tham gia của các nhà đầu tư tư nhân.
  • Mục tiêu định lượng: Rút ngắn thời gian xử lý và thanh lý tài sản bảo đảm xuống dưới 6 tháng mỗi vụ việc; nâng tỷ lệ thu hồi nợ xấu qua xử lý tài sản lên trên 60%.
  • Lộ trình triển khai: Hoàn thiện khung khổ pháp lý trong giai đoạn 2024–2026.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nghiên cứu mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn chuyên sâu cho bốn nhóm đối tượng chính:

• Ban lãnh đạo và chuyên viên quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại: Cung cấp bức tranh thực nghiệm toàn diện về các nhân tố kích hoạt nợ xấu nội tại như quy mô, chi phí quản lý và tăng trưởng tín dụng. Kết quả mô hình FGLS là căn cứ trực tiếp để các ngân hàng tái thiết lập khung khẩu vị rủi ro và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm.
• Cơ quan quản lý nhà nước và nhà hoạch định chính sách tiền tệ: Ngân hàng Nhà nước và Bộ Tài chính có thể sử dụng các chỉ số tương quan vĩ mô (GDP, CPI, sở hữu nhà nước) để điều hành chính sách trần tín dụng, điều phối thanh khoản và hoàn thiện khung pháp lý giám sát ngân hàng.
• Học viên cao học, nghiên cứu sinh và giảng viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo giá trị về phương pháp luận xử lý dữ liệu bảng, quy trình kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS, FEM, REM và kỹ thuật xử lý khuyết tật bằng mô hình FGLS trên phần mềm STATA cho bộ dữ liệu 12 năm.
• Chuyên viên phân tích tài chính và các nhà đầu tư tổ chức: Giúp các quỹ đầu tư và chuyên gia chứng khoán đánh giá chính xác chất lượng tài sản, sức khỏe tín dụng và dự phóng khả năng trích lập dự phòng rủi ro của từng ngân hàng niêm yết.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao quy mô ngân hàng lớn lại có xu hướng làm tăng tỷ lệ nợ xấu?

Theo giả thuyết "Quá lớn để phá sản" (Too Big to Fail), các ngân hàng quy mô lớn thường có tâm lý ỷ lại vào sự can thiệp hỗ trợ của nhà nước khi khủng hoảng xảy ra. Áp lực tăng trưởng lợi nhuận thúc đẩy họ tài trợ cho các dự án quy mô lớn có độ phức tạp cao, dẫn đến nguy cơ rủi ro tích tụ cao hơn nhóm ngân hàng quy mô nhỏ.

2. Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) có giúp làm giảm tỷ lệ nợ xấu hay không?

Kết quả kiểm định FGLS trên 24 ngân hàng giai đoạn 2012–2023 cho thấy hệ số CAR không có ý nghĩa thống kê đối với nợ xấu. Việc duy trì vốn tự có cao đóng vai trò như bộ đệm hấp thụ tổn thất tài chính khi rủi ro đã xảy ra, nhưng không trực tiếp ngăn chặn việc phát sinh các khoản nợ quá hạn nếu quy trình cấp tín dụng lỏng lẻo.

3. Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập (ME) cảnh báo điều gì về nợ xấu?

Chỉ số ME tăng cao phản ánh tình trạng "quản lý yếu kém" (Bad Management). Khi bộ máy quản trị vận hành tốn nhiều chi phí mà không hiệu quả, quy trình chấm điểm tín nhiệm, thẩm định thực địa tài sản và giám sát sau giải ngân sẽ bị suy giảm chất lượng, từ đó đẩy tỷ lệ nợ xấu gia tăng ở mức ý nghĩa 1%.

4. Đại dịch Covid-19 tác động cụ thể như thế nào đến chất lượng nợ của ngân hàng?

Biến giả COVID mang hệ số dương có ý nghĩa thống kê cao trong mô hình hồi quy. Đại dịch làm đứt gãy chuỗi cung ứng, làm suy giảm dòng tiền trả nợ của doanh nghiệp. Mặc dù các Thông tư 01, 03 và 14 cho phép cơ cấu giữ nguyên nhóm nợ, nhưng khi chính sách hỗ trợ kết thúc, các khoản nợ dưới chuẩn tiềm ẩn đã bộc phát trở lại thành nợ xấu thực tế.

5. Vì sao ngân hàng có sở hữu vốn nhà nước chi phối lại có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn?

Các ngân hàng thương mại có tỷ lệ sở hữu nhà nước từ 50% trở lên (như Vietcombank, BIDV, VietinBank) tuân thủ quy trình kiểm soát rủi ro và thanh tra chặt chẽ hơn. Khẩu vị rủi ro thận trọng cùng với lợi thế nguồn vốn giá rẻ và tệp khách hàng doanh nghiệp nhà nước ổn định giúp nhóm này duy trì chất lượng tín dụng vượt trội.

Kết luận

• Bằng chứng thực nghiệm vững chắc: Luận văn đã xác định và lượng hóa thành công 8 yếu tố vi mô và vĩ mô tác động có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu của 24 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam qua 288 quan sát giai đoạn 2012–2023.
• Xác định các chiều tác động cốt lõi: Nghiên cứu chỉ rõ Quy mô ngân hàng, Tăng trưởng tín dụng, Chi phí quản trị, Chỉ số CPI và Đại dịch Covid-19 tác động cùng chiều; trong khi ROE, Tăng trưởng GDP và Sở hữu nhà nước tác động ngược chiều đến nợ xấu.
• Đóng góp phương pháp luận: Chứng minh tính vượt trội của phương pháp ước lượng FGLS trong việc khắc phục hoàn toàn khuyết tật tự tương quan và phương sai sai số thay đổi trong nghiên cứu tài chính ngân hàng tại Việt Nam.
• Hệ giải pháp hành động đồng bộ: Đưa ra 4 nhóm kiến nghị cụ thể kết hợp giữa kiểm soát hạn mức tín dụng, chuyển đổi số mô hình thẩm định AI, đa dạng hóa doanh thu và hoàn thiện thể chế xử lý tài sản bảo đảm.
• Lộ trình và tầm nhìn kế tiếp: Các ngân hàng cần khẩn trương thực thi các giải pháp tái cấu trúc danh mục và kiểm soát nợ xấu trong giai đoạn 2024–2026 nhằm giữ vững thanh khoản và an toàn hệ thống.

Quý độc giả, các nhà nghiên cứu và chuyên viên tài chính hãy tiếp tục khai thác mô hình FGLS của luận văn để mở rộng nghiên cứu sang các định chế tài chính phi ngân hàng và áp dụng trực tiếp vào việc xây dựng hệ thống quản trị rủi ro tín dụng tại đơn vị.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. NO XAU CUA CAC NGAN HANG THUONG MAI 2. Khái niệm về nợ xấu Trên thế giới, có nhiều cách tiếp cận khác nhau khi nhắc đến định nghĩa về “Nợ xấu”, tùy thuộc vào cách tiếp cận và góc nhìn của các nhà nghiên cứu. Ở môi trường quốc tế, nợ xấu có thể được gọi là “Non-performing loan”, hoặc có thể được diễn đạt là “Bad debt” hay thậm chí là “Doubful debt” (Fofack, 2005).

Nhìn chung, khái niệm nợ xấu là không hoàn toan nhất quán ở các quốc gia khác nhau. Sau đây là một số khái niệm thường được nhắc đến về nợ xấu: Theo Nhóm chuyên gia tư vẫn của Liên hợp quốc — Advisory Expert Group (AEG, 2014): “Một khoản vay được coi là nợ xấu khi các khoản thanh toán lãi và/hoặc gốc quá hạn từ 90 ngày trở lên hoặc các khoản thanh toán lãi từ 90 ngày trở lên đã được vốn hóa, tái cấp vốn hoặc bị trì hoãn theo thỏa thuận, hoặc các khoản thanh toán quả hạn dưới 90 ngày, nhưng có những lý do chính đáng khác - chẳng hạn như con nợ nộp đơn xin phá sản - để nghi ngờ rằng các khoản thanh toán sẽ được thực hiện đầy đủ. Sau khi một khoản vay được phân loại là nợ xấu, khoản vay đó (và có thể cả (các) khoản vay thay thế) vẫn phải được phân loại như vậy cho đến khi được xóa nợ hoặc nhận được các khoản thanh toán lãi và/hoặc gốc.” Cùng quan điểm với AEG, theo Hướng dẫn Tổng hợp về Chỉ số An toản Tài chính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế - IMF (2006), được diễn giải như sau: “Một khoản vay được coi là nợ xấu khi (1) quá bạn thanh toán gốc hoặc lãi 03 tháng (90 ngày) hoặc hơn; hoặc (2) khi các khoản thanh toán lãi đến 90 ngày hoặc hơn đã được tái cơ cầu hay gia hạn nợ (đây là các khoản vay đã được trì hoãn theo thỏa thuận); hoặc các khoản thanh toán dưới 90 ngày nhưng có các nguyên nhân nghi ngờ việc trả nợ sẽ không được thực hiện đầy đủ, chẳng hạn như người đi vay pha san”. Hướng dẫn của IMF cho rằng: “Nguyên tắc quá hạn 90 ngày là giới hạn bên ngoài và không có ý ngăn cản các phương pháp chặt chẽ hơn.

Số tiền cho vay (và các tài sản khác) được ghi nhận là nợ xấu phải là tổng giá trị của khoản vay được ghi trên BCĐKT, chứ không chỉ là số tiền qua han. Nói cách khác, việc xác định nợ xấu bao gồm hai yếu tố: (¡) Quá hạn trên 90 ngày và (ii) Sự không chắc chắn về khả năng trả nợ. Căn cứ vào Khoản § Điều 3 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/07/2021 Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng đề xử lý rủi ro hoạt động của tổ chức tín dụng, chỉ nhánh NH nước ngoài thì Nợ xấu là nợ xấu nội bảng, bao gồm nợ thuộc các nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm Š (nợ có khả năng mắt vốn). (NHNN, 2021) Tóm lại, tuy có nhiều góc độ tiếp cận khác nhau về khái niệm nợ xấu, nhưng đa số các quan điểm đều cho rằng, việc xác định nợ xấu dựa vào hai tiêu chí: (i) thời gian trả nợ quá bạn trên 90 ngày và (1i) sự hoài nghỉ về khả năng thanh toán nợ đến hạn và/hoặc quá hạn của người đi vay.

Phân loại nợ xấu Theo Laurin & Majnoni (2003), hiện chưa có một chuẩn mực kế toán cụ thể trong việc đánh giá và phân loại nợ khi so sánh giữa một số quốc gia với nhau. Bholat và cộng sự (2016) cũng đồng tình với quan điểm trên. Phân loại nợ là quả trình của ngân hàng hoặc tổ chức tải chính xác định và phân nhóm các khoản nợ của khách hàng dựa trên mức độ rủi ro và khả năng thu hồi. Quá trình nảy giúp ngân hàng đánh giá rủi ro tín dụng và quản lý các khoản nợ hiệu quả.

Giữa các quốc gia khác nhau có sự đa dạng trong việc phân loại và lập dự phòng, gây ra nhiều khó khăn cho việc phân loại nợ cá trên lý thuyết và thực tế. Từ đó, Ủy ban Basel hướng tới việc thống nhất chung tiêu chuẩn trong phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro ở các quốc gia đã đưa ra các hướng dẫn và nguyên tắc nhưng không đưa ra một hệ thống phân loại nợ cụ thể hay các quy trình được chuẩn hóa đề đánh giá rủi ro tín dụng. Trên thế giới, các quốc gia khác nhau thì có tiêu chí phân loại nợ khác nhau. Nhằm so sánh, tham khảo cách thức, tiêu chí phân loại nợ, Laurin & Majnoni (2003) đã thu thập quy định về phân loại nợ của một số quốc gia tiên tiến, cụ thể như sau: Bảng 2.

Quy định về phân loại nợ ở một số quốc gia trên thế giới. Số nhóm i STT | Quốc gia Chi tiét ng 1 Phap 3 Nợ nghĩ ngờ, nợ dưới chuân và nợ quá hạn Nợ không có rủi ro rõ ràng, Nợ có rủi ro tiềm 2 Đức 4. tang, No xau, No kho doi # 5 Nợ đủ tiêu chuân, Nợ cân chú ý, Nợ dưới chuẩn, Nợ đang được cơ cấu, Nợ cơ cầu Tôi thiêu là có 5 nhóm nợ. Tuy nhiên, Chính 4 Hoa Kỳ 5 phủ khuyến khích nên phân loại than trong va chỉ tiết hơn.

Gỗm Š nhóm nợ, tương ứng với 5 mức trích 5 | Argentina 5 lap du phong 1a 1%, 3%, 25%, 75% va 100%. Gồm 9 nhóm nợ, cùng với 9 mức trích lập dự. phong nhu sau: AA (0%), A (0,5%), B (1%), 6 Brazil 9 C (3%), D (10%), E (30%), F (50%), G (70%) va H (100%). 10 Gôm có 7 nhóm nợ theo mức độ rủi ro của quốc gia, ngành và quá trình thanh toán, rủi ro tài chính.

Chia làm 7 nhóm A-I (0,5%); 7 Mexico A-2 (0. Tại Việt Nam, việc phân loại nợ xấu được quy định tại Thông tư 11⁄2021/TT-NHNN có hiệu lực từ 01/10/2021. Hiện nợ xấu được phân loại cụ thé trén CIC — Tổ chức tín dụng quốc gia Việt Nam. Hệ thống CIC đánh giá lịch sử nợ theo 5 nhóm sau: Bảng 2.

Quy định về phân loại nợ tại Việt Nam Nhóm Theo phương pháp định Theo phương pháp Tên gọi nợ tính định lượng Được đánh giá là có khả. năng thu hồi đầy đủ nợ Nợ đủ tiêu | - Nợ trong hạn, hoặc. goc va lai da qua han va chuân - No qua han dưới 10 ngày Sa. thu hôi đây đủ nợ gôc và lãi còn lại đúng thời hạn Có khả năng thu hôi đây ` _ | da gdc va lai.

Tuy nhiên, Nợ cân chú | Nợ quá hạn từ 10 ngày đên m Nhóm 2 khách hàng có dâu hiệu ý 90 ngày. suy giảm khả năng trả nợ. Không có khả năng thu Nợ dưới | Nợ quá hạn từ 91 ngày đến | hồi nợ gốc và lãi khi đến Nhóm 3. tiêu chuan | 180 ngay.

hạn, có khả năng tôn thất. 11 Nợ nghỉ , | Co kha nang ton that cao. ,_ | Nợ quá hạn từ 181 ngay dén Nhóm 4 | ngờ bị mât. von No có khả Mật khả năng thu hôi, có Nhóm 5 | năng mất | Nợ quá hạn trên 360 ngày.

| khả năng mất vốn. von Nguôn: Thông tư số 11/2021/TT-NHNN 2. KHUNG LÝ THUYÉT LIÊN QUAN 2. Lý thuyết chu kì kinh tế (Business Cycle Theory) Theo Paul A Samuelson va William D Nordhalls (1948): “Chu ky kinh doanh là một su dao động của tổng sản lượng quốc dân, của thu nhập và việc làm thường kéo dải trong một giai đoạn được đánh dấu bằng một sự mở rộng hay thu hẹp trên quy mô lớn trong hầu hết các khu vực của nền kinh tế, thường trong một khoảng thời gian từ 02 - 10 năm”.

Các nhà kinh tế thường chia chu kỳ kinh tế thành hai giai đoạn chính: giai đoạn suy thoái và giai đoạn mở rộng, điểm cự trị của các đỉnh và đáy là giai đoạn chuyển hướng của chu kỳ, sự đi xuống của một chu kỳ gọi là suy thoái - là một giai đoạn mà trong đó GDP thực tế giảm xuống ít nhất trong bai quý liên tiếp - suy thoái bắt đầu tại một đỉnh và kết thúc tại một đáy. Trong giai đoạn suy thoái cầu về lao động giảm làm thất nghiệp gia tăng, lợi nhuận của doanh nghiệp giảm, giá chứng khoán thường sẽ giảm xuống khi các nhà đầu tư cảm nhận được chu kỳ kinh tế đi xuống. Giai đoạn mở rộng là hình ảnh phản chiếu của suy thoái, mỗi yếu tô trên sẽ hoạt động theo chiều ngược lại. Không có hai chu kỳ kinh tế nào hoàn toàn giống nhau.

Tiy vao tinh trạng nền kinh tế dang trong giai đoạn nào mà các ngân hàng đưa ra chính sách tín dụng mở rộng hoặc thu hẹp. Ở giai đoạn GDP tăng (tăng trưởng kinh tế) có ý nghĩa rằng thu nhập của người dân được cải thiện. Từ đó, tăng khả năng chỉ trả nợ vay, do đó tỷ lệ nợ xấu giảm và ngược lại khi nền kinh tế đi vào suy thoái thì sẽ là nguyên nhân gia tăng tỷ lệ 12 nợ xấu. Lý thuyết này vận dụng dé giải thích mối quan hệ của các yếu tố vĩ mô như lạm phát, tăng trưởng kinh tế v.

đến nợ xấu. Quy mô ngân hàng Theo giả thuyết “Quá lớn để phá sản” (too big to fail) của Boyd và Gertler (1994) cho rằng yếu tố quy mô ngân hàng và nợ xấu có mối quan hệ tương quan với nhau. Giả thuyết này cho rằng những ngân hàng lớn chấp nhận mạo hiểm và rủi ro quá mức bằng cách tăng sử dụng vốn cho vay của mình với chất lượng khách hàng thấp dẫn đến nợ xấu leo thang, Stern và Feldman (2004) lập luận rằng: “Mối quan hệ này là do kỷ luật của thị trường sẽ không áp đặt đối với các 'NHTMCP lớn, và chính phủ thường có chính sách bảo vệ các ngân hảng lớn nếu có nguy cơ phá sản”. Theo đó, quy mô NHTMCP càng lớn thì rủi ro tín dụng cảng cao, và nếu quy mô ngân hàng đạt ngưỡng giới hạn nhất định thì rủi ro tín dụng cao nhất.

Ngược lại với giả thuyết “Quá lớn để phá sản”, giả thuyết “hiệu ứng quy mô” (size effect), Salas và Saurina (2002) cho rằng các ngân hàng có quy mô lớn cho phép cơ hội đa dạng hóa nhiều hơn. Cụ thể, ngân hàng có tầm cỡ, quy mô lớn sẽ có nhiều tài nguyên và kinh nghiệm hơn trong công tác xử lý và phân tích đánh giá chất lượng tín dụng của người đi vay.