Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính hiện đại, ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn và phân bổ các nguồn lực tài chính cho nền kinh tế. Tuy nhiên, hoạt động tín dụng – nguồn thu nhập chủ yếu của các NHTM – luôn tiềm ẩn rủi ro tín dụng xuất phát từ việc khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện đầy đủ nghĩa vụ trả nợ gốc và lãi đúng hạn. Rủi ro tín dụng kéo dài không chỉ làm gia tăng chi phí trích lập dự phòng, xói mòn lợi nhuận và uy tín của từng ngân hàng mà còn tiềm ẩn nguy cơ gây đổ vỡ mang tính dây chuyền cho toàn bộ hệ thống tài chính và cản trở sự phát triển của nền kinh tế. Xuất phát từ thực tiễn giai đoạn 2012–2021 – thời kỳ hệ thống ngân hàng Việt Nam nỗ lực tái cơ cấu, xử lý nợ xấu và phục hồi sau các biến động kinh tế vĩ mô cũng như đại dịch Covid-19 – tác giả Đoàn Thị Trúc Nhi đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp: "Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam".

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể trong văn bản như sau:

  • Mục tiêu nghiên cứu:
    • Mục tiêu tổng quát: Nghiên cứu, đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
    • Mục tiêu cụ thể:
      1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam.
      2. Dựa trên nền tảng lý thuyết và các mô hình nghiên cứu trước đó để xây dựng mô hình nghiên cứu thực nghiệm phù hợp.
      3. Kiểm chứng, đo lường mức độ tác động và chiều hướng của các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam.
      4. Đề xuất các giải pháp và hàm ý chính sách cho các NHTM nhằm hạn chế rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động quản trị rủi ro.
  • Câu hỏi nghiên cứu:
    • Câu hỏi 1: Các yếu tố nào ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam?
    • Câu hỏi 2: Các yếu tố trên đã ảnh hưởng như thế nào (chiều hướng và mức độ) đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam?
    • Câu hỏi 3: Có những đề xuất, khuyến nghị nào để hạn chế rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam?
  • Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Không gian: 27 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam (không bao gồm ngân hàng 100% vốn nước ngoài, ngân hàng liên doanh và chi nhánh ngân hàng nước ngoài do tính sẵn có của dữ liệu công bố).
    • Thời gian: Giai đoạn 10 năm, từ năm 2012 đến năm 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận kế thừa hệ thống lý thuyết về tín dụng ngân hàng, bản chất của rủi ro tín dụng và các quy định pháp lý hiện hành tại Việt Nam:

  • Khung khái niệm và căn cứ pháp lý:
    • Tín dụng ngân hàng: Giao dịch chuyển giao tài sản có hoàn trả cả gốc và lãi, với 4 đặc trưng cốt lõi (tài sản giao dịch đa dạng, tính tất yếu của rủi ro, sự hoàn trả đầy đủ gốc/lãi, sự hoàn trả mang tính vô điều kiện).
    • Rủi ro tín dụng: Tiếp cận theo Khoản 24 Điều 2 Thông tư 41/2016/TT-NHNN, định nghĩa rủi ro tín dụng là tổn thất phát sinh do khách hàng không thực hiện hoặc mất khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng hoặc thỏa thuận.
    • Phân loại rủi ro tín dụng: Phân định theo nguyên nhân phát sinh (rủi ro giao dịch gồm rủi ro lựa chọn, rủi ro bảo đảm, rủi ro nghiệp vụ; rủi ro danh mục gồm rủi ro nội tại và rủi ro tập trung theo chuẩn mực Basel) và phân định theo khả năng trả nợ (rủi ro không hoàn trả đúng hạn, rủi ro mất khả năng chi trả, rủi ro từ các hoạt động ngoại bảng mang tính tín dụng).
    • Chỉ tiêu đo lường rủi ro: Tỷ lệ nợ quá hạn, Tỷ lệ nợ xấu (theo phân loại nợ nhóm 3, 4, 5 tại Điều 6 Thông tư 09/2014/TT-NHNN) và Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng.
  • Mô hình kinh tế lượng thực nghiệm: Khóa luận thiết lập 2 phương trình hồi quy dữ liệu bảng:

$$\text{Mô hình 1: } NPL_{it} = \beta_0 + \beta_1 CAP_{it} + \beta_2 LG_{it} + \beta_3 LDR_{it} + \beta_4 SIZE_{it} + \beta_5 ROA_{it} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 INF_t + \varepsilon_{it}$$

$$\text{Mô hình 2: } CRI_{it} = \beta_0 + \beta_1 CAP_{it} + \beta_2 LG_{it} + \beta_3 LDR_{it} + \beta_4 SIZE_{it} + \beta_5 ROA_{it} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 INF_t + \varepsilon_{it}$$

Nhóm biến Tên biến Ký hiệu Cách đo lường Kỳ vọng dấu
Phụ thuộc Tỷ lệ nợ xấu $NPL$ $\frac{\text{Tổng nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ tín dụng}} \times 100$ —
Rủi ro tín dụng $CRI$ $\frac{\text{Mức trích lập dự phòng RRTD}}{\text{Tổng dư nợ tín dụng}}$ —
Độc lập Tỷ lệ vốn chủ sở hữu $CAP$ $\frac{\text{Vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng tài sản}}$ $(-)$ (H1)
Tăng trưởng tín dụng $LG$ $\frac{\text{Dư nợ năm } t - \text{Dư nợ năm } (t-1)}{\text{Dư nợ năm } (t-1)}$ $(+)$ (H2)
Tỷ lệ dư nợ / Vốn huy động $LDR$ $\frac{\text{Tổng dư nợ thời điểm } t}{\text{Tổng vốn huy động thời điểm } t}$ $(-)$ (H3)
Quy mô ngân hàng $SIZE$ $\ln(\text{Tổng tài sản})$ $(-)$ (H4)
Khả năng sinh lời $ROA$ $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản}}$ $(-)$ (H5)
Tăng trưởng kinh tế $GDP$ Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (%) $(-)$ (H6)
Tỷ lệ lạm phát $INF$ Tỷ lệ lạm phát công bố hàng năm (%) $(+)$ (H7)
  • Phương pháp xử lý dữ liệu và kiểm định kinh tế lượng:
    • Sử dụng phần mềm Stata 16 và Microsoft Excel để xử lý bộ dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) gồm 270 quan sát (27 ngân hàng $\times$ 10 năm).
    • Quy trình ước lượng tuần tự: Hồi quy Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    • Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình: Kiểm định F (chọn giữa OLS và FEM) và kiểm định Hausman (chọn giữa FEM và REM).
    • Kiểm định khuyết tật mô hình: Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) phát hiện đa cộng tuyến; kiểm định Wooldridge phát hiện hiện tượng tự tương quan; kiểm định Modified Wald / White / Breusch–Pagan kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
    • Khắc phục khuyết tật và nội sinh: Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan; áp dụng phương pháp ước lượng Men-mô-men tổng quát hóa (GMM) để kiểm soát hiện tượng nội sinh và đưa biến trễ của rủi ro tín dụng vào mô hình động.
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu vi mô được trích xuất từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán, Báo cáo thường niên của 27 NHTM Việt Nam; dữ liệu vĩ mô (GDP, INF) được thu thập từ Ngân hàng Thế giới (World Bank) và Tổng cục Thống kê Việt Nam.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương mở đầu tập trung làm rõ tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh hoạt động cấp tín dụng đóng vai trò chủ đạo trong doanh thu ngân hàng nhưng luôn đi kèm rủi ro thường trực. Tác giả xác lập hệ thống mục tiêu gồm 1 mục tiêu chung và 4 mục tiêu cụ thể, tương ứng với 3 câu hỏi nghiên cứu trọng tâm. Chương này cũng giới hạn phạm vi nghiên cứu thực nghiệm tại 27 NHTM Việt Nam trong khung thời gian 2012–2021, nêu bật ý nghĩa khoa học và thực tiễn của công trình, đồng thời khái quát cấu trúc 5 chương của toàn bộ khóa luận.

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

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về tín dụng ngân hàng, bản chất, nguyên nhân và 3 chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng ($NPL$, $CRI$, tỷ lệ nợ quá hạn). Tác giả tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế (Nabila Zribi & Younes Boujelbène, 2011; Hasna Chaibi & Zied Ftiti, 2015; Valery, 2020; Bsoul và cộng sự, 2022...) và các nghiên cứu trong nước (Trương Đông Lộc & Nguyễn Thị Tuyết, 2011; Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản, 2014; Nguyễn Tuấn Kiệt & Đinh Hùng Phú, 2015; Nguyễn Thị Hồng Vinh & Nguyễn Minh Sáng, 2018). Từ việc phân tích các kết quả đi trước, chương 2 chỉ ra khoảng trống nghiên cứu và thiết lập nền tảng lý luận để xác định các biến đại diện đưa vào mô hình ở chương tiếp theo.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Tác giả thiết lập khung phân tích với 2 mô hình hồi quy đa biến ($NPL$ và $CRI$) cùng 7 biến độc lập đại diện cho đặc trưng nội tại ngân hàng ($CAP$, $LG$, $LDR$, $SIZE$, $ROA$) và môi trường kinh tế vĩ mô ($GDP$, $INF$). Chương này luận giải chi tiết căn cứ khoa học cho 7 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H7. Quy trình nghiên cứu 6 bước được mô tả chi tiết: thu thập dữ liệu thứ cấp $\rightarrow$ thống kê mô tả $\rightarrow$ phân tích ma trận tương quan $\rightarrow$ ước lượng hồi quy OLS/FEM/REM $\rightarrow$ kiểm định lựa chọn mô hình và kiểm tra khuyết tật $\rightarrow$ ước lượng FGLS và GMM để xử lý triệt để các vi phạm giả định kinh tế lượng.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 trình bày toàn bộ kết quả phân tích định lượng thực nghiệm trên bộ dữ liệu 27 NHTM Việt Nam giai đoạn 2012–2021:

  • Thống kê mô tả (270 quan sát):
    • Biến $CRI$: Trung bình đạt $0{,}0134$ (độ lệch chuẩn $0{,}0059$), thấp nhất là $0{,}0060$ (NAB năm 2014), cao nhất thuộc về LPB năm 2018.
    • Biến $NPL$: Trung bình đạt $0{,}0224$ ($2{,}24%$, độ lệch chuẩn $0{,}0141$), thấp nhất là $0{,}0019$ (KLB năm 2021), cao nhất thuộc về SHB năm 2012.
    • Biến $CAP$: Trung bình $0{,}0909$ ($9{,}09%$, độ lệch chuẩn $0{,}0376$), thấp nhất là $0{,}0406$ (BID năm 2017), cao nhất là SGB năm 2013.
    • Biến $LG$: Trung bình đạt $0{,}1945$ ($19{,}45%$, độ lệch chuẩn $0{,}1700$), thấp nhất là $-0{,}2460$ (MSB năm 2012), cao nhất là $1{,}0680$ (HDB năm 2021).
    • Biến $LDR$: Trung bình đạt $0{,}8975$ ($89{,}75%$, độ lệch chuẩn $0{,}4375$), thấp nhất là $0{,}3719$ (MSB năm 2014), cao nhất thuộc về KLB năm 2021.
    • Biến $SIZE$: Trung bình đạt $8{,}0922$ (độ lệch chuẩn $0{,}4952$), dao động từ $7{,}1233$ (BaoVietBank năm 2012) đến $9{,}0$ (BID năm 2021).
    • Biến $ROA$: Trung bình đạt $0{,}0083$ ($0{,}83%$, độ lệch chuẩn $0{,}0067$), thấp nhất là $0{,}0001$ (BVB, NVB các năm 2012, 2016, 2020, 2021), cao nhất thuộc về TCB năm 2021.
    • Biến $GDP$: Trung bình $0{,}0559$ ($5{,}59%$, độ lệch chuẩn $0{,}0155$), thấp nhất là $0{,}0258$ ($2{,}58%$, năm 2021 do ảnh hưởng dịch Covid-19).
    • Biến $INF$: Trung bình $0{,}0380$ ($3{,}80%$, độ lệch chuẩn $0{,}0230$), thấp nhất là $0{,}0063$ ($0{,}63%$, năm 2015).
  • Phân tích ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến: Tất cả các cặp biến độc lập đều có hệ số tương quan Pearson $< 0{,}8$. Kiểm định hệ số VIF cho thấy VIF trung bình đạt $1{,}56$, giá trị VIF cao nhất thuộc về biến $SIZE$ ($2{,}919640 < 10$), khẳng định mô hình không bị đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  • Lựa chọn mô hình và xử lý khuyết tật: Các kiểm định thống kê cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Tác giả tiến hành ước lượng FGLS và GMM để thu được các ước lượng vững, không chệch và có hiệu quả thống kê cao.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Trên cơ sở kết quả hồi quy GMM vững, chương 5 tóm lược các phát hiện chính và đề xuất hệ thống 4 nhóm khuyến nghị chính sách cụ thể nhằm nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam: nâng cao khả năng sinh lời ($ROA$), kiểm soát rủi ro biến động lạm phát ($INF$), tái cấu trúc tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($CAP$) và hoàn thiện công tác quản lý, giám sát quy mô và tốc độ tăng trưởng tín dụng. Chương này cũng chỉ rõ các giới hạn của nghiên cứu và đề xuất hướng đi tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Từ kết quả hồi quy bằng phương pháp GMM đối với mô hình đo lường rủi ro tín dụng ($CRI$), khóa luận xác định được 5 biến độc lập có tác động rõ rệt:

  1. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($CAP$): Tác động cùng chiều ($+$) với $CRI$. Trái với kỳ vọng ban đầu (H1), khi tỷ lệ vốn tăng, các ngân hàng có xu hướng tự tin vào bộ đệm vốn để nới lỏng khẩu vị rủi ro hoặc tăng cường trích lập dự phòng theo quy định an toàn vốn.
  2. Tốc độ tăng trưởng tín dụng ($LG$): Tác động cùng chiều ($+$) với $CRI$ (phù hợp với giả thuyết H2). Tăng trưởng tín dụng nóng làm suy giảm tiêu chuẩn thẩm định, dẫn đến gia tăng nợ xấu tiềm ẩn và chi phí dự phòng trong tương lai.
  3. Quy mô ngân hàng ($SIZE$): Tác động cùng chiều ($+$) với $CRI$ (ngược kỳ vọng H4). Các ngân hàng quy mô tài sản lớn thường mở rộng danh mục cho vay sang nhiều phân khúc phức tạp, tạo áp lực trích lập dự phòng lớn hơn.
  4. Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Tác động cùng chiều ($+$) với $CRI$ (phù hợp với giả thuyết H7). Lạm phát gia tăng làm xói mòn khả năng thanh toán của người vay, đẩy cao nguy cơ quá hạn.
  5. Khả năng sinh lời ($ROA$): Tác động ngược chiều ($-$) với $CRI$ (phù hợp với giả thuyết H5). Ngân hàng có hiệu quả sinh lời cao thường sở hữu năng lực quản trị chi phí và chất lượng thẩm định tốt, giúp kiềm chế rủi ro tín dụng.
  6. Tính trễ của rủi ro tín dụng: Biến trễ 1 năm của rủi ro tín dụng ($CRI_{t-1}$) có tác động cùng chiều mạnh mẽ đến rủi ro tín dụng thời điểm hiện tại ở mức ý nghĩa thống kê $1%$, phản ánh rủi ro tín dụng có tính chất quán tính và tích tụ qua các chu kỳ kinh doanh.

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

Khóa luận xây dựng 4 nhóm giải pháp cụ thể:

  • Nâng cao khả năng sinh lời: Đa dạng hóa nguồn thu từ dịch vụ phi tín dụng, tối ưu hóa chi phí hoạt động và nâng cao chất lượng danh mục tài sản sinh lời để củng cố năng lực tài chính tự bù đắp rủi ro.
  • Thích ứng với biến động lạm phát: Xây dựng kịch bản kiểm tra sức chịu tải (stress testing) định kỳ theo các mức độ lạm phát và lãi suất, từ đó điều chỉnh cơ cấu kỳ hạn và lãi suất cho vay phù hợp.
  • Quản trị tỷ lệ an toàn vốn ($CAP$): Đảm bảo cấu trúc vốn vững chắc theo chuẩn mực Basel II/Basel III, không chủ quan khi có hệ số an toàn vốn cao mà nới lỏng quy trình cấp tín dụng.
  • Tăng cường giám sát và kiểm soát tín dụng: Kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng ở mức hợp lý, tránh tăng trưởng nóng vì mục tiêu thị phần; tăng cường hiệu quả thẩm định và giám sát sau cho vay đối với các ngân hàng có quy mô lớn.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý luận: Khóa luận hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng và tổng hợp toàn diện các mô hình nghiên cứu trong nước và quốc tế.
  • Về mặt thực nghiệm: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật trong 10 năm liên tục (2012–2021) trên mẫu 27 NHTM Việt Nam; áp dụng phương pháp ước lượng hiện đại GMM để xử lý triệt để hiện tượng nội sinh và tính quán tính chu kỳ của rủi ro tín dụng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi nghiên cứu thực tế:

  • Hạn chế:
    1. Mẫu nghiên cứu: Mới chỉ khảo sát 27 NHTM cổ phần, chưa bao quát toàn bộ hơn 31 NHTM đang hoạt động tại Việt Nam và chưa đưa vào phân tích nhóm ngân hàng 100% vốn nước ngoài, ngân hàng liên doanh do hạn chế trong việc công bố thông tin công khai.
    2. Phạm vi biến số vĩ mô: Mô hình mới chỉ tích hợp 2 biến vĩ mô cơ bản ($GDP$ và $INF$), chưa đưa vào các yếu tố quan trọng khác như lãi suất điều hành, tỷ giá hối đoái, cung tiền hoặc tỷ lệ thất nghiệp.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    1. Mở rộng mẫu nghiên cứu bao gồm toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam khi dữ liệu minh bạch hơn.
    2. Kéo dài chuỗi thời gian phân tích và bổ sung thêm các biến số vĩ mô cũng như các biến phi tài chính, chỉ số quản trị doanh nghiệp (corporate governance) để giải thích sâu sắc hơn hành vi chấp nhận rủi ro tín dụng.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu học thuật và thực tiễn hữu ích:

  • Đối tượng tham khảo: Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng; các nhà nghiên cứu thực hiện đề tài phân tích dữ liệu bảng trong lĩnh vực tài chính; cán bộ quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại và chuyên viên hoạch định chính sách tiền tệ.
  • Các nội dung giá trị:
    • Quy trình chuẩn mực trong kiểm định kinh tế lượng dữ liệu bảng (từ Pooled OLS, FEM, REM đến FGLS và GMM trên Stata).
    • Bộ dữ liệu tổng hợp 10 năm của 27 NHTM Việt Nam về nợ xấu, trích lập dự phòng và các chỉ số tài chính vi mô.
    • Hệ thống hóa các lập luận giải thích nguyên nhân tác động của biến quy mô, vốn chủ sở hữu và tăng trưởng tín dụng đến mức độ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng những thước đo nào để đại diện cho rủi ro tín dụng của ngân hàng?
Tác giả sử dụng 2 chỉ tiêu phụ thuộc trong 2 mô hình riêng biệt: (1) Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), tính bằng tổng nợ xấu (nhóm 3, 4, 5) chia cho tổng dư nợ tín dụng; (2) Chỉ số rủi ro tín dụng ($CRI$), tính bằng mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng chia cho tổng dư nợ tín dụng.

2. Mẫu dữ liệu nghiên cứu thực nghiệm gồm bao nhiêu ngân hàng và trong khoảng thời gian nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 27 ngân hàng thương mại Việt Nam với chuỗi thời gian 10 năm từ năm 2012 đến năm 2021, tạo thành bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 270 quan sát (không bao gồm ngân hàng 100% vốn nước ngoài, ngân hàng liên doanh và chi nhánh ngân hàng nước ngoài).

3. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến của mô hình nghiên cứu ra sao?
Kết quả kiểm định cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng: tất cả hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn $0{,}8$, hệ số phóng đại phương sai ($VIF$) trung bình là $1{,}56$ và giá trị $VIF$ lớn nhất là $2{,}919640$ (thuộc biến quy mô ngân hàng $SIZE$), đều thấp hơn nhiều so với ngưỡng vi phạm 10.

4. Tại sao tác giả phải sử dụng phương pháp ước lượng FGLS và GMM thay vì dừng lại ở FEM/REM?
Sau khi lựa chọn mô hình qua kiểm định F và Hausman, mô hình xuất hiện 2 khuyết tật phổ biến của dữ liệu bảng là hiện tượng tự tương quan (Wooldridge test có $Prob > F < 0{,}05$) và phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test có $Prob > Chi2 < 0{,}05$). Tác giả áp dụng FGLS để khắc phục hai khuyết tật này, sau đó dùng GMM để kiểm soát vấn đề biến nội sinh và đưa biến trễ $CRI_{t-1}$ vào mô hình.

5. Theo kết quả ước lượng GMM, những yếu tố nào có tác động cùng chiều làm tăng rủi ro tín dụng ($CRI$)?
Có 4 yếu tố tác động cùng chiều ($+$) đến $CRI$ gồm: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($CAP$), Tốc độ tăng trưởng tín dụng ($LG$), Quy mô ngân hàng ($SIZE$), Tỷ lệ lạm phát ($INF$). Đồng thời, giá trị rủi ro tín dụng trễ 1 năm ($CRI_{t-1}$) cũng tác động cùng chiều mạnh mẽ ở mức ý nghĩa $1%$.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đoàn Thị Trúc Nhi đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của 27 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012–2021 bằng phương pháp kinh tế lượng dữ liệu bảng vững (GMM và FGLS). Kết quả thực nghiệm khẳng định rủi ro tín dụng chịu sự tác động đồng thời của các biến nội tại ngân hàng ($CAP$, $LG$, $SIZE$, $ROA$), biến vĩ mô ($INF$) và tính chất quán tính chu kỳ của biến trễ rủi ro. Công trình cung cấp hàm ý chính sách thực tiễn và là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật cao cho công tác nghiên cứu và quản trị rủi ro trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.