Các Yếu Tố Tác Động Đến Nợ Xấu Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tại Việt Nam

Nợ xấu là một vấn đề nghiêm trọng trong hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. 101 trang · Trường Đại Học Ngân Hàng TP.Hồ Chí Minh · 2024.

• Tác giả: Tăng Ngọc Ngân
• Người hướng dẫn: TS. Phan Thị Linh
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP.Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Tác Động Đến Nợ Xấu Của Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tại 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
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do nghiên cứu
• 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
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của nghiên cứu
• 1.7. Kết cấu nghiên cứu
• 1.8. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Tổng quan nợ xấu ngân hàng
• 2.1.1. Khái niệm về nợ xấu
• 2.1.2. Phân loại nợ xấu
• 2.1.3. Các chỉ tiêu đánh giá về nợ xấu
• 2.1.4. Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu
• 2.2. Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm
• 2.2.1. Nghiên cứu trên thế giới
• 2.2.2. Nghiên cứu trong nước
• 2.3. Khoảng trống nghiên cứu và hướng nghiên cứu của khóa luận tốt nghiệp
• 2.4. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3. Giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu
• 3.4. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê mô tả biến
• 4.2. Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu
• 4.3. Phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu
• 4.4. Kiểm tra độ vững của mô hình
• 4.5. Lựa chọn mô hình phù hợp
• 4.6. Kiểm định đa cộng tuyến
• 4.7. Kiểm định phương sai thay đổi
• 4.8. Kiểm định tự tương quan
• 4.9. Hồi quy mô hình GMM (Generalized Method of Moments)
• 4.10. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 4.11. Kết luận chương 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Một số khuyến nghị
• 5.2. Hạn chế của đề tài và các hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.3. Kết luận chương 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: CÁC NGÂN HÀNG NGHIÊN CỨU
• PHỤ LỤC 2: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nợ Xấu Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tại Việt Nam

Nợ xấu là một vấn đề nghiêm trọng trong hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Từ năm 2010 đến 2022, tình hình nợ xấu đã có những biến động lớn, ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng. Nợ xấu không chỉ gây thiệt hại cho ngân hàng mà còn tác động tiêu cực đến nền kinh tế. Việc hiểu rõ về nợ xấu và các yếu tố tác động đến nó là rất cần thiết để có những giải pháp hiệu quả.

1.1. Khái Niệm Nợ Xấu Trong Ngân Hàng

Nợ xấu được định nghĩa là các khoản vay mà khách hàng không thể thanh toán đúng hạn. Điều này dẫn đến việc ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro, ảnh hưởng đến lợi nhuận và khả năng hoạt động.

1.2. Tình Hình Nợ Xấu Tại Việt Nam

Tình hình nợ xấu tại Việt Nam đã gia tăng từ năm 2007, đặc biệt là vào năm 2011 khi tỷ lệ nợ xấu đạt 3% tổng dư nợ. Các yếu tố như lạm phát và tăng trưởng tín dụng đã góp phần làm gia tăng nợ xấu.

II. Các Yếu Tố Tác Động Đến Nợ Xấu Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Các yếu tố này có thể được chia thành hai nhóm chính: yếu tố nội tại và yếu tố bên ngoài. Việc phân tích các yếu tố này giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về tình hình nợ xấu.

2.1. Yếu Tố Nội Tại Ảnh Hưởng Đến Nợ Xấu

Yếu tố nội tại bao gồm quản lý rủi ro tín dụng, quy trình cho vay và khả năng thanh khoản của ngân hàng. Những yếu tố này quyết định khả năng ngân hàng trong việc kiểm soát nợ xấu.

2.2. Yếu Tố Bên Ngoài Ảnh Hưởng Đến Nợ Xấu

Yếu tố bên ngoài như tình hình kinh tế vĩ mô, lãi suất và chính sách tiền tệ cũng có tác động lớn đến nợ xấu. Khi nền kinh tế suy thoái, tỷ lệ nợ xấu thường tăng cao.

III. Phương Pháp Quản Lý Nợ Xấu Hiệu Quả Tại Ngân Hàng

Quản lý nợ xấu là một trong những nhiệm vụ quan trọng của ngân hàng thương mại cổ phần. Các phương pháp quản lý nợ xấu hiệu quả bao gồm việc đánh giá rủi ro tín dụng, cải thiện quy trình cho vay và tăng cường thanh khoản.

3.1. Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng

Đánh giá rủi ro tín dụng giúp ngân hàng xác định khả năng trả nợ của khách hàng. Việc này cần được thực hiện thường xuyên để phát hiện sớm các khoản vay có nguy cơ trở thành nợ xấu.

3.2. Cải Thiện Quy Trình Cho Vay

Cải thiện quy trình cho vay giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro. Ngân hàng cần có các tiêu chí rõ ràng và quy trình thẩm định chặt chẽ để đảm bảo chất lượng khoản vay.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Trong Quản Lý Nợ Xấu

Việc áp dụng các phương pháp quản lý nợ xấu trong thực tiễn đã mang lại nhiều kết quả tích cực cho các ngân hàng thương mại cổ phần. Các ngân hàng đã có những cải tiến trong quy trình cho vay và quản lý rủi ro tín dụng.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Về Nợ Xấu

Nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu đã giảm từ 2,46% vào năm 2016 xuống còn 1,63% vào năm 2019. Điều này cho thấy sự cải thiện trong quản lý nợ xấu của ngân hàng.

4.2. Các Đề Xuất Cho Ngân Hàng

Ngân hàng cần tiếp tục cải thiện quy trình cho vay và tăng cường công tác đánh giá rủi ro tín dụng. Đồng thời, cần có các chính sách hỗ trợ từ Nhà nước để giảm thiểu nợ xấu.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Nợ Xấu Ngân Hàng

Tương lai của nợ xấu ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Việc quản lý nợ xấu hiệu quả sẽ giúp ngân hàng duy trì sự ổn định và phát triển bền vững.

5.1. Triển Vọng Tương Lai Của Ngành Ngân Hàng

Ngành ngân hàng cần có những chiến lược dài hạn để giảm thiểu nợ xấu và nâng cao hiệu quả hoạt động. Sự hỗ trợ từ các cơ quan quản lý cũng rất quan trọng.

5.2. Các Giải Pháp Đề Xuất

Các giải pháp như cải cách chính sách tiền tệ, tăng cường giám sát và hỗ trợ doanh nghiệp sẽ giúp giảm thiểu nợ xấu trong tương lai.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính quốc gia, các ngân hàng thương mại đóng vai trò trụ cột trong việc cung cấp vốn và các dịch vụ tiền tệ phục vụ hoạt động sản xuất kinh doanh của nền kinh tế. Hoạt động tín dụng mang lại nguồn thu nhập và lợi nhuận chủ yếu cho các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP), song cũng đồng thời tiềm ẩn rủi ro tín dụng mà biểu hiện cụ thể là nợ xấu. Sự đổ vỡ hoặc mất thanh khoản của hệ thống ngân hàng do nợ xấu tích tụ có thể đe dọa trực tiếp đến sự lưu chuyển vốn và ổn định kinh tế vĩ mô.

Tại Việt Nam, vấn đề nợ xấu trong hệ thống NHTMCP có xu hướng gia tăng từ năm 2007 và trở nên nghiêm trọng vào giai đoạn cuối năm 2011 khi điều kiện kinh tế suy giảm. Đến năm 2011, nợ xấu toàn hệ thống đã tăng lên mức 85 nghìn tỷ đồng, chiếm 3,0% tổng dư nợ, dẫn tới tình trạng căng thẳng thanh khoản và suy giảm hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng. Mặc dù số liệu báo cáo có sự khác biệt giữa các cơ quan—Báo cáo thường niên của Ngân hàng Nhà nước ghi nhận tỷ lệ nợ xấu trên 4%, Cơ quan Thanh tra Giám sát báo cáo trên 8%, trong khi Ngân hàng Thế giới (World Bank) ước tính nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam lên tới 12% vào cuối năm 2012—tất cả đều phản ánh mức độ rủi ro đáng kể của giai đoạn này.

Thông qua các chính sách xử lý nợ của Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan quản lý, tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống đã dần được kiểm soát: giảm từ 2,46% (năm 2016) xuống 1,99% (năm 2017), 1,91% (năm 2018), đạt mức 1,63% (năm 2019), trước khi tăng nhẹ lên 1,76% (năm 2020), 1,90% (năm 2021) và 1,92% (năm 2022). Mặc dù tỷ lệ nợ xấu được duy trì ở mức an toàn, việc nhận diện và đo lường định lượng các nhân tố tác động đến nợ xấu trong bối cảnh các ngân hàng triển khai chuẩn mực Basel II và Basel III vẫn đặt ra yêu cầu cấp thiết. Từ thực tiễn đó, tác giả Tăng Ngọc Ngân thực hiện khóa luận tốt nghiệp với đề tài "Các yếu tố tác động đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam".

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được phân định cụ thể:

1. Mục tiêu tổng quát: Phân tích những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam.
2. Mục tiêu cụ thể:
   • Xác định được các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam.
   • Xác định mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố lên nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam.

Nhiệm vụ nghiên cứu được cụ thể hóa thành hai câu hỏi nghiên cứu:

1. Các yếu tố nào tác động đến nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam?
2. Dấu hiệu và mức độ tác động của các yếu tố lên nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Nợ xấu và các nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng nợ xấu trong hệ thống NHTMCP tại Việt Nam.
• Phạm vi không gian: 25 Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam đã niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX), đảm bảo có đầy đủ dữ liệu công khai, liên tục.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 13 năm, từ năm 2010 đến hết năm 2022.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận tiếp cận vấn đề nợ xấu từ các định nghĩa chuẩn mực của các tổ chức tài chính quốc tế và khung pháp lý tại Việt Nam:

• Ngân hàng Thế giới (World Bank): Nợ xấu là các khoản nợ có mức độ rủi ro cao, khó thu hồi do khách hàng phá sản hoặc tài sản suy giảm giá trị; chia thành nợ dưới chuẩn (quá hạn 90–180 ngày) và nợ nghi ngờ (quá hạn 180–360 ngày).
• Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS, 1988): Không ấn định thời gian quá hạn cố định mà xem xét việc ngân hàng đánh giá khách hàng không có khả năng trả đủ nợ nếu không áp dụng biện pháp thu hồi tài sản.
• Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB): Nợ khó đòi gồm các khoản cho vay không có khả năng hoàn trả hoặc không thu hồi được hoàn toàn do người vay trốn tránh, thiếu tài sản bảo đảm.
• Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF): Nợ xấu là khoản vay không sinh lời khi gốc và/hoặc lãi đã quá hạn từ 90 ngày trở lên, hoặc các khoản chưa quá hạn 90 ngày nhưng có căn cứ chắc chắn để nghi ngờ khả năng trả nợ đầy đủ.
• Quy định pháp lý tại Việt Nam: Căn cứ Điều 10 và Điều 11 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/07/2021 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, nợ xấu là các khoản nợ thuộc nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5, được xác định qua cả tiêu chí định lượng (thời gian quá hạn) và định tính (khả năng suy giảm tài chính).

Nhóm nợ	Tên nhóm	Phương pháp định lượng (Thông tư 11/2021/TT-NHNN)	Phương pháp định tính	Phân loại tương đương của World Bank
Nhóm 1	Nợ đủ tiêu chuẩn	Trong hạn hoặc quá hạn dưới 10 ngày	Có khả năng thu hồi đầy đủ nợ gốc và lãi đúng hạn	Đạt tiêu chuẩn (quá hạn < 90 ngày, thanh khoản đảm bảo)
Nhóm 2	Nợ cần chú ý	Quá hạn từ 10 đến 90 ngày; nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu	Có khả năng thu hồi đầy đủ gốc, lãi nhưng có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ	Cần theo dõi (hoàn cảnh tài chính khó khăn, quá hạn < 90 ngày)
Nhóm 3	Nợ dưới tiêu chuẩn	Quá hạn từ 91 đến 180 ngày; gia hạn nợ lần đầu; miễn/giảm lãi	Không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn, có khả năng tổn thất	Dưới tiêu chuẩn (nợ thỏa thuận lại, quá hạn từ 90 đến 180 ngày)
Nhóm 4	Nợ nghi ngờ	Quá hạn từ 181 đến 360 ngày; cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai	Có khả năng tổn thất cao	Đáng ngờ (không chắc thu hồi được toàn bộ, quá hạn 180–360 ngày)
Nhóm 5	Nợ có khả năng mất vốn	Quá hạn trên 360 ngày; nợ cơ cấu lại quá hạn từ lần thứ ba trở lên	Không còn khả năng thu hồi, mất vốn	Mất vốn (các khoản vay không thể thu hồi, quá hạn > 360 ngày)

Về mặt lý thuyết kinh tế, khóa luận vận dụng Lý thuyết rủi ro đạo đức (Moral Hazard Hypothesis - giải thích hành vi chấp nhận rủi ro cao khi tỷ lệ vốn tự có suy giảm), Nguyên lý "Quá lớn để phá sản" (Too Big to Fail - giải thích xu hướng nới lỏng giám sát tại các ngân hàng quy mô lớn) và Lý thuyết chu kỳ tín dụng.

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm:

• Phương pháp định tính: Thu thập, tổng hợp, thống kê so sánh các chỉ tiêu tài chính từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính kiểm toán của 25 NHTMCP giai đoạn 2010–2022.
• Phương pháp định lượng: Xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng (panel data) thông qua sự hỗ trợ của phần mềm Microsoft Excel và Stata 17. Nghiên cứu thực hiện ước lượng mô hình OLS gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Để lựa chọn mô hình tối ưu và bảo đảm tính vững, tác giả thực hiện kiểm định F (F-test), kiểm định Hausman, kiểm định đa cộng tuyến (hệ số phóng đại phương sai - VIF), kiểm định phương sai sai số thay đổi (Lagrange Multiplier test) và kiểm định tự tương quan sai số (Wooldridge test).
• Phương pháp ước lượng Momen Tổng quát (GMM): Do mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Prob = 0,0019) và tự tương quan sai số (Prob = 0,0353), phương pháp GMM được áp dụng để khắc phục triệt để hiện tượng nội sinh phát sinh từ biến trễ nợ xấu và các biến công cụ.
• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu vi mô cấp ngân hàng thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 25 NHTMCP niêm yết trên sàn HOSE và HNX; dữ liệu vĩ mô thu thập từ các báo cáo chính thức của Cục Thống kê Quốc gia và Ngân hàng Thế giới (World Bank).

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Giới thiệu nghiên cứu

Chương này thiết lập cơ sở khoa học cho đề tài thông qua việc phân tích tầm quan trọng của hệ thống NHTMCP đối với chu chuyển vốn trong nền kinh tế Việt Nam. Tác giả trình bày diễn biến nợ xấu từ giai đoạn đỉnh điểm năm 2011 (85 nghìn tỷ đồng) cho đến các giai đoạn tái cơ cấu 2016–2022, đồng thời xác lập mục tiêu tổng quát, hai mục tiêu cụ thể, hai câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi 25 ngân hàng niêm yết trong giai đoạn 13 năm (2010–2022). Chương 1 cũng trình bày đóng góp lý luận, thực tiễn và kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2. Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu

Nội dung chương 2 hệ thống hóa các định nghĩa nợ xấu từ các định chế quốc tế (World Bank, BCBS, ECB, IMF) và chuẩn mực phân loại 5 nhóm nợ tại Việt Nam theo Thông tư số 11/2021/TT-NHNN. Tác giả phân tích cơ chế hình thành nợ xấu dựa trên ba nhóm nguyên nhân:

1. Nhóm nguyên nhân từ phía khách hàng vay: Năng lực tài chính suy yếu, đòn bẩy nợ cao, đạo đức và năng lực quản trị hạn chế.
2. Nhóm nguyên nhân từ phía ngân hàng: Năng lực thẩm định và đạo đức cán bộ tín dụng hạn chế; chính sách cấp tín dụng lỏng lẻo; hệ thống xếp hạng nội bộ còn dựa trên phương pháp chuyên gia cảm tính; thiếu kiểm soát sau giải ngân; hạn chế trong khai thác thông tin từ Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia (CIC).
3. Nhóm nguyên nhân khách quan: Biến động kinh tế toàn cầu, sự thắt chặt chính sách tín dụng đối với bất động sản (hạ tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn từ 60% xuống 50%, nâng hệ số rủi ro bất động sản từ 150% lên 200%), cùng sự thanh tra chưa kịp thời từ cơ quan quản lý và các yếu tố thiên tai, dịch bệnh.

Chương này cũng tổng quan sâu rộng các công trình quốc tế (Peterson K. Ozili, 2019; Kryzanowski và cộng sự, 2020; Ahmed, 2021; Msomi, 2022; Erdas, 2022) và các nghiên cứu tại Việt Nam (Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2015, 2017; Nguyễn Thị Như Quỳnh & Lê Đình Luân, 2018; Nguyễn Kim Quốc Trung, 2018, 2019; Đoàn Thanh Hà và cộng sự, 2020; Dao Le Kieu Oanh và cộng sự, 2020; Trần Vương Thịnh & Nguyễn Ngọc Hồng Loan, 2021; Trần Đình Sơn, 2021), từ đó chỉ ra khoảng trống về mặt thời gian và việc đánh giá thực nghiệm trong giai đoạn áp dụng chuẩn mực Basel II, Basel III tại Việt Nam.

Chương 3. Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu chuẩn hóa gồm 7 bước: từ tổng quan tài liệu, chọn mẫu, thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan, kiểm định khuyết tật mô hình (VIF, Lagrange, Wooldridge), ước lượng GMM, đến thảo luận kết quả. Phương trình hồi quy dữ liệu bảng được thiết lập như sau:

$$NPL_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 NPL_{i,t-1} + \beta_2 SIZE_{i,t} + \beta_3 ROA_{i,t} + \beta_4 LLR_{i,t} + \beta_5 LGR_{i,t} + \beta_6 ETA_{i,t} + \beta_7 GDP_t + \beta_8 INF_t + \varepsilon_{i,t}$$

Trong đó, công thức xác định các biến và kỳ vọng dấu lý thuyết gồm:

• $NPL_{i,t}$ (Biến phụ thuộc): Tỷ lệ nợ xấu = (Nợ nhóm 3 + Nợ nhóm 4 + Nợ nhóm 5) / Tổng dư nợ.
• $NPL_{i,t-1}$: Tỷ lệ nợ xấu trễ 1 năm = Nợ xấu năm trước / Tổng dư nợ năm trước; kỳ vọng dấu (+).
• $SIZE_{i,t}$: Quy mô ngân hàng = $\ln(\text{Tổng tài sản bình quân}_{i,t})$; kỳ vọng dấu (+).
• $ROA_{i,t}$: Khả năng sinh lợi = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân; kỳ vọng dấu (-).
• $LLR_{i,t}$: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng = Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng / Tổng dư nợ; kỳ vọng dấu (+).
• $LGR_{i,t}$: Tốc độ tăng trưởng tín dụng = $(\text{Dư nợ}t - \text{Dư nợ}{t-1}) / \text{Dư nợ}_{t-1}$; kỳ vọng dấu (+).
• $ETA_{i,t}$: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản; kỳ vọng dấu (-).
• $GDP_t$: Tốc độ tăng trưởng kinh tế = $(GDP_t - GDP_{t-1}) / GDP_{t-1}$; kỳ vọng dấu (-).
• $INF_t$: Tỷ lệ lạm phát đo lường qua biến động chỉ số giá; kỳ vọng dấu (+).

Đồng thời, chương 3 thiết kế phương pháp hồi quy phân nhóm theo tiêu chí của Nguyễn Minh Sáng (2017): Nhóm ngân hàng quy mô lớn (tổng tài sản $\ge$ 100.000 tỷ VND) và Nhóm ngân hàng quy mô nhỏ (tổng tài sản < 100.000 tỷ VND).

Chương 4. Kết quả nghiên cứu

Chương 4 trình bày chi tiết kết quả thống kê mô tả, ma trận tương quan và kiểm định chẩn đoán mô hình:

• Hệ số VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• Kiểm định Lagrange ghi nhận giá trị xác suất Prob = 0,0019 < 0,05, bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác nhận mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
• Kiểm định Wooldridge ghi nhận giá trị Prob = 0,0353 < 0,05, khẳng định mô hình có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư.
• Do các khuyết tật trên, tác giả áp dụng phương pháp hồi quy Momen Tổng quát (GMM) để ước lượng các hệ số hồi quy cho toàn bộ mẫu 25 NHTMCP và hồi quy tách biệt theo hai nhóm quy mô tài sản.

Chương này đi sâu thảo luận về ý nghĩa kinh tế của từng hệ số hồi quy, so sánh chiều hướng tác động thực tế của các biến nội tại và vĩ mô với các nghiên cứu tiền nhiệm tại Việt Nam và thế giới.

Chương 5. Kết luận và khuyến nghị

Chương cuối cùng tổng kết các phát hiện định lượng, đối chiếu kết quả ước lượng GMM với mục tiêu nghiên cứu ban đầu. Dựa trên bằng chứng thực nghiệm, tác giả đề xuất hệ thống giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh, hoàn thiện công tác quản lý rủi ro tín dụng, trích lập dự phòng và kiểm soát quy mô cho các nhà quản trị NHTMCP. Đồng thời, chương 5 trình bày các giới hạn nghiên cứu về quy mô mẫu, dữ liệu và gợi mở định hướng nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả ước lượng mô hình thông qua phương pháp hồi quy GMM chỉ ra rằng toàn bộ 8 biến số trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích biến động tỷ lệ nợ xấu của 25 NHTMCP tại Việt Nam.

Ký hiệu biến	Tên biến	Đo lường	Kỳ vọng ban đầu	Kết quả hồi quy GMM	Tương quan với nợ xấu ($NPL$)
$NPL_{t-1}$	Nợ xấu kỳ trước	Tỷ lệ nợ xấu trễ 1 năm	$+$	Dương ($+$)	Cùng chiều (nợ xấu tích tụ quá khứ gia tăng rủi ro hiện tại)
$SIZE$	Quy mô ngân hàng	Logarit tự nhiên tổng tài sản bình quân	$+$	Dương ($+$)	Cùng chiều (ngân hàng lớn chấp nhận rủi ro cao hơn theo "Too big to fail")
$ROA$	Khả năng sinh lợi	Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân	$-$	Âm ($-$)	Nghịch biến (quản trị hiệu quả, sinh lời cao giúp kiềm chế nợ xấu)
$LLR$	Tỷ lệ dự phòng RRTD	Chi phí dự phòng RRTD / Tổng dư nợ	$+$	Dương ($+$)	Cùng chiều (chi phí dự phòng tăng tương ứng với mức độ nợ xấu phát sinh)
$LGR$	Tăng trưởng tín dụng	Tỷ lệ thay đổi tổng dư nợ theo năm	$+$	Âm ($-$)	Nghịch biến (dư nợ mở rộng làm tăng mẫu số trong ngắn hạn, làm giảm tỷ lệ $NPL$)
$ETA$	Vốn CSH / Tổng tài sản	Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản	$-$	Dương ($+$)	Cùng chiều (trái kỳ vọng; ngân hàng vốn dày có xu hướng mở rộng đầu tư rủi ro)
$GDP$	Tăng trưởng kinh tế	Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế	$-$	Âm ($-$)	Nghịch biến (kinh tế tăng trưởng tạo điều kiện cho người vay trả nợ tốt hơn)
$INF$	Tỷ lệ lạm phát	Biến động chỉ số giá tiêu dùng	$+$	Dương ($+$)	Cùng chiều (lạm phát làm xói mòn khả năng trả nợ, lãi suất tăng đẩy nợ xấu lên)

Các phát hiện chính từ kết quả thực nghiệm:

1. Yếu tố nghịch biến với nợ xấu: Suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$), tốc độ tăng trưởng tín dụng ($LGR$) và tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) có tác động làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Đáng chú ý, tăng trưởng tín dụng ghi nhận tương quan âm trong giai đoạn nghiên cứu, cho thấy sự mở rộng dư nợ đóng vai trò gia tăng quy mô tổng dư nợ (mẫu số), tạm thời làm loãng tỷ lệ nợ xấu trong ngắn hạn.
2. Yếu tố đồng biến với nợ xấu: Quy mô ngân hàng ($SIZE$), nợ xấu kỳ trước ($NPL_{t-1}$), lạm phát ($INF$), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($ETA$) có tác động làm tăng nợ xấu. Hiện tượng $ETA$ có quan hệ đồng biến trái với giả thuyết rủi ro đạo đức ban đầu được giải thích do các ngân hàng sở hữu tỷ lệ an toàn vốn cao thường có tâm lý tự tin chấp nhận danh mục khách hàng có độ rủi ro lớn hơn nhằm tối đa hóa doanh thu.
3. Phân tích nhóm quy mô: Việc phân chia mẫu theo ngưỡng tổng tài sản 100.000 tỷ VND cho thấy mức độ tác động của các biến vi mô có sự khác biệt rõ rệt giữa nhóm ngân hàng quy mô lớn và nhóm quy mô nhỏ, đặc biệt là sự nhạy cảm của rủi ro tín dụng trước tốc độ mở rộng tài sản.

Khuyến nghị tác giả đề xuất:

• Các NHTMCP cần kiểm soát chặt chẽ chính sách tăng trưởng tín dụng, tránh nới lỏng điều kiện tín dụng chạy theo thị phần quy mô;
• Tăng cường chất lượng thẩm định tín dụng, giảm thiểu phụ thuộc vào đánh giá chuyên gia định tính bằng cách ứng dụng mô hình định lượng và dữ liệu lịch sử;
• Tối ưu hóa hiệu quả hoạt động kinh doanh và khả năng sinh lời ($ROA$) để tạo nguồn lực hấp thu các cú sốc tài chính;
• Thiết lập cơ chế trích lập dự phòng rủi ro tín dụng chủ động, linh hoạt bám sát biến động của chu kỳ kinh tế vĩ mô và tỷ lệ lạm phát.

Đóng góp của khóa luận:

• Về mặt lý luận: Bổ sung cơ sở dữ liệu thực nghiệm về mối liên hệ giữa các biến vi mô, vĩ mô và nợ xấu tại một quốc gia đang phát triển; kiểm chứng sự tương thích của Lý thuyết rủi ro đạo đức và nguyên lý Too Big to Fail trong hệ thống ngân hàng Việt Nam.
• Về mặt thực tiễn: Sử dụng chuỗi số liệu cập nhật kéo dài 13 năm (2010–2022) bao quát các giai đoạn tái cấu trúc ngân hàng và áp dụng chuẩn mực Basel II; cung cấp cơ sở định lượng cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc xây dựng chiến lược kiểm soát nợ xấu và ổn định hệ thống.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số giới hạn dựa trên nội dung và phạm vi nghiên cứu:

• Phạm vi mẫu nghiên cứu: Mới chỉ thu thập và phân tích dữ liệu từ 25 NHTMCP niêm yết trên hai sàn chứng khoán (HOSE và HNX) do yêu cầu về tính liên tục của dữ liệu 13 năm (2010–2022). Nghiên cứu chưa bao quát các NHTM chưa niêm yết, các ngân hàng thương mại nhà nước chưa cổ phần hóa hoàn toàn hoặc các ngân hàng liên doanh, 100% vốn nước ngoài đang hoạt động tại Việt Nam.
• Số lượng biến số mô hình: Mô hình kinh tế lượng tập trung vào 8 biến độc lập chính (6 biến vi mô và 2 biến vĩ mô). Chưa xem xét định lượng các yếu tố đặc thù khác như cơ cấu quản trị nội bộ, mức độ sở hữu chéo, tỷ lệ an toàn vốn (CAR) chi tiết, hoặc các biến số đo lường bất ổn kinh tế bất khả kháng (như tác động cục bộ của dịch bệnh COVID-19 hay khủng hoảng địa chính trị).
• Hệ thống đánh giá xếp hạng tín dụng nội bộ: Tại phần lớn các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu, việc phân loại nợ vẫn chịu ảnh hưởng của phương pháp chuyên gia định tính, dẫn đến số liệu nợ xấu phản ánh trên báo cáo có thể chưa phản ánh hoàn toàn tính khách quan theo mô hình kinh tế lượng chuẩn mực.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả định hình:

• Mở rộng phạm vi khảo sát tới toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam, bao gồm các ngân hàng chưa niêm yết khi dữ liệu được công bố minh bạch và đầy đủ hơn.
• Kéo dài khung thời gian nghiên cứu để đánh giá chu kỳ sau đại dịch và giai đoạn triển khai toàn diện Basel III.
• Đưa thêm các biến vi mô về quản trị ngân hàng (tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ chi phí trên thu nhập - CIR, sở hữu nhà nước) và các biến số vĩ mô khác (lãi suất thực tế, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp) vào mô hình thực nghiệm.

---

Giá trị tham khảo

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Tăng Ngọc Ngân mang giá trị ứng dụng cụ thể cho nhiều đối tượng:

• Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng: Là tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng động, các bước kiểm định khuyết tật mô hình (VIF, Lagrange Multiplier, Wooldridge) và kỹ thuật ước lượng GMM trên phần mềm Stata 17 nhằm xử lý hiện tượng nội sinh trong nghiên cứu tài chính.
• Cán bộ quản trị rủi ro tín dụng tại các NHTMCP: Cung cấp bức tranh thực nghiệm về mức độ nhạy cảm của nợ xấu trước biến động quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng và lạm phát, hỗ trợ công tác xây dựng kịch bản kiểm tra sức chịu đựng (stress testing) và điều chỉnh chính sách dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$).
• Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách: Dữ liệu phản ánh tác động ngược chiều của tăng trưởng kinh tế ($GDP$) và tác động thuận chiều của lạm phát ($INF$) đối với nợ xấu, giúp các nhà hoạch định chính sách tiền tệ có thêm căn cứ thực nghiệm trong việc điều hành hạn mức tăng trưởng tín dụng và giám sát an toàn hệ thống theo các tiêu chuẩn Basel.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ bao nhiêu ngân hàng và trong khoảng thời gian nào?

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 25 Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam niêm yết trên sàn HOSE và sàn HNX, trải dài trong giai đoạn 13 năm, từ năm 2010 đến hết năm 2022.

2. Nợ xấu trong đề tài được định nghĩa và tính toán căn cứ theo văn bản pháp lý nào?

Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) được xác định căn cứ theo Thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/07/2021 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Nợ xấu đại diện cho các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn), được tính bằng công thức:

$$NPL = \frac{\text{Nợ nhóm 3} + \text{Nợ nhóm 4} + \text{Nợ nhóm 5}}{\text{Tổng dư nợ}}$$

3. Mô hình hồi quy dữ liệu bảng ban đầu gặp phải những khuyết tật gì và tác giả đã sử dụng phương pháp nào để khắc phục?

Qua các bước kiểm định chẩn đoán, mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng ($VIF < 10$), nhưng mắc phải hai khuyết tật:

• Phương sai sai số thay đổi (kiểm định Lagrange có Prob = 0,0019 < 0,05).
• Tự tương quan giữa các sai số (kiểm định Wooldridge có Prob = 0,0353 < 0,05).

Để khắc phục các hiện tượng này và giải quyết vấn đề nội sinh từ biến trễ nợ xấu ($NPL_{t-1}$), tác giả đã sử dụng phương pháp ước lượng Momen Tổng quát (GMM - Generalized Method of Moments).

4. Kết quả ước lượng mô hình cho thấy các yếu tố nào tác động ngược chiều và cùng chiều với nợ xấu?

• Tác động ngược chiều ($-$): Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$), tốc độ tăng trưởng tín dụng ($LGR$) và tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$).
• Tác động cùng chiều ($+$): Quy mô ngân hàng ($SIZE$), tỷ lệ nợ xấu kỳ trước ($NPL_{t-1}$), tỷ lệ lạm phát ($INF$), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($ETA$) và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$).

5. Khóa luận áp dụng tiêu chí nào để chia nhóm ngân hàng trong phân tích hồi quy chuyên sâu?

Căn cứ theo nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng (2017), tác giả chia 25 ngân hàng thành hai nhóm quy mô dựa trên tổng tài sản trong giai đoạn nghiên cứu:

• Nhóm ngân hàng có quy mô lớn: Tổng tài sản từ 100.000 tỷ VND trở lên.
• Nhóm ngân hàng có quy mô nhỏ: Tổng tài sản dưới 100.000 tỷ VND.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Tăng Ngọc Ngân đã hoàn thành mục tiêu nghiên cứu thông qua việc xác định và đo lường mức độ tác động của 8 yếu tố vi mô và vĩ mô đến nợ xấu tại 25 NHTMCP niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2010–2022. Bằng việc ứng dụng phương pháp ước lượng GMM trên Stata 17, nghiên cứu khắc phục hiệu quả các khuyết tật tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và biến nội sinh trong mô hình dữ liệu bảng động. Các kết quả thực nghiệm về tác động của khả năng sinh lời, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng và lạm phát mang lại cơ sở định lượng quan trọng cho công tác quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần cũng như công tác hoạch định chính sách của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 Chương đầu tiên của khóa luận tập trung vào việc khẳng định tầm quan trọng và đặt ra ưu tiên cho việc nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu trong các Ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Khóa luận này đề ra các mục tiêu cụ thể của nghiên cứu, dựa trên một mục đích nghiên cứu chung. Đồng thời, phạm vi và mục tiêu của nghiên cứu được mô tả một cách rõ ràng trong chương này, với sự tập trung vào việc phân tích 25 Ngân hàng thương mại Việt Nam qua một khoảng thời gian 13 năm, từ 2010 đến 2022. Tác giả đã áp dụng cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng để kiểm tra sự biến đổi của các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu theo thời gian, dựa trên dữ liệu từ các nghiên cứu trước đó.

Cuối cùng, cấu trúc của khóa luận được giới thiệu qua 5 chương, với việc nhấn mạnh đến những điểm nổi bật và quan trọng của mỗi chương. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2. TỔNG QUAN NỢ XẤU NGÂN HÀNG 2. Khái niệm về nợ xấu Các tổ chức Tài chính và Ngân hàng Quốc tế hiện đang sử dụng các định nghĩa riêng về nợ xấu cùng với các phương pháp và biểu hiện tương ứng trong thực tế ngày nay.

Một số phương pháp tiếp cận dựa trên các tiêu chí như thời gian nợ quá hạn và khả năng thanh toán của người vay. Ví dụ, từ năm 2002, Ngân hàng Thế giới đã xác định nợ xấu là các khoản nợ có mức độ rủi ro cao và khó thu hồi, đặc biệt là khi người vay phá sản hoặc tài sản không còn giá trị. Theo tiêu chí này, nợ được coi là dưới chuẩn nếu quá hạn từ 90 đến 180 ngày; và nợ nghi ngờ khi có khả năng không thu hồi được toàn bộ dựa trên điều khoản hợp lý, với thời gian quá hạn từ 180 đến 360 ngày. Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS) năm 1988 lại không đưa ra một thời gian quá hạn cụ thể cho khi nào một khoản nợ được coi là "xấu", mà xem xét đến việc ngân hàng nhận định người vay không có khả năng trả đủ nợ mà không cần thực hiện biện pháp thu hồi.

BCBS không tập trung vào thời gian quá hạn cụ thể do sự khác biệt về báo cáo nợ xấu dựa trên thời gian quá hạn ở các quốc gia. Có nhiều quan điểm và ý kiến khác nhau về khái niệm nợ xấu, dựa trên đặc điểm kinh tế của mỗi quốc gia và thái độ của các tổ chức khác nhau. “Non-performing loan (NPL)”, “Bad debt” hoặc “Doubtful debt” là những thuật ngữ chính được sử dụng trong nghiên cứu trước đây để mô tả các khoản nợ khó đòi. “Nợ khó đòi” dùng để chỉ các khoản cho vay không tạo ra lợi nhuận trong thời gian dài, hoặc các khoản nợ đã quá hạn trên 90 ngày và chưa thu hồi đầy đủ.

Khi thảo luận về những khó khăn về nợ xấu, sau đây là một số ý tưởng hoặc tiêu chuẩn về nợ xấu thường được sử dụng. Nợ khó đòi, theo Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB-European Central Bank), là những khoản cho vay không trả được (những khoản nợ đã đến hạn trả hoặc không có căn cứ để đòi người dân bồi thường). Hoặc người thực hiện nghĩa vụ nợ đã đi hoặc đang lẩn trốn, không có tài sản để thực hiện nghĩa vụ và không hoàn trả lại 8 hết nợ cho ngân hàng (là khoản nợ không có tài sản bảo đảm hoặc không có tài sản để thanh toán đủ để trả khoản vay). Theo quan điểm này, nợ xấu được xác định bởi hai yếu tố: (1) Là khoản vay không có khả năng hoàn trả; (2) Khoản vay không được thu hồi hoàn toàn.

Do đó, việc giải thích nợ xấu của ECB phụ thuộc vào kết quả thu hồi nợ của ngân hàng. Hơn nữa, Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) có quan điểm về nợ xấu là một khoản vay được coi là không sinh lời (nợ khó đòi) khi tiền được trả lãi và/hoặc gốc đã quá hạn 90 ngày trở lên, hoặc các khoản thanh toán lãi cho 90 ngày trở lên đã được cơ cấu lại hoặc gia hạn hoặc các khoản thanh toán chưa quá 90 ngày nhưng có lý do để nghi ngờ rằng việc hoàn trả sẽ không được thực hiện đầy đủ. Nợ xấu được xác định bởi hai yếu tố, theo IMF: (1) Đã quá hạn thanh toán trên 90 ngày; (2) Khả năng trả nợ bị nghi ngờ. So với quan điểm của ECB, quan điểm của IMF về nợ xấu đưa ra một góc nhìn khác về thành phần thời gian trễ hạn, bên cạnh kết quả thu hồi nợ của ngân hàng.

Đây là quan điểm được chấp nhận và thường dùng nhất trên thế giới. “Về cơ bản, một khoản nợ được coi là nợ xấu khi đến hạn trả lãi hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thỏa thuận, hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khoản nợ sẽ thanh toán đầy đủ” (Theo IMF) Dựa trên Thông tư 11/2021/TT-NHNN được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam phát hành vào ngày 30 tháng 7 năm 2021, "nợ khó thu hồi" được xác định là những khoản nợ thuộc vào ba nhóm rủi ro cao là nhóm 3, 4 và 5 theo quy định tại các Điều 10 và 11 của thông tư này. Cụ thể, nhóm 3 bao gồm các khoản nợ có thời gian quá hạn từ 90 đến 180 ngày và những khoản nợ đã được cơ cấu lại với thời hạn thanh toán dưới 90 ngày. Nhóm 4 bao gồm các khoản nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày và những 9 khoản nợ đã được cơ cấu lại với thời hạn thanh toán quá hạn từ 90 đến 180 ngày.

Nhóm 5, được xem là có nguy cơ mất vốn, bao gồm các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày, các khoản nợ đang chờ quyết định xử lý của Chính phủ, và các khoản nợ đã cơ cấu lại nhưng vẫn quá hạn trên 180 ngày theo thời hạn đã được cơ cấu lại. Trong khuôn khổ của khóa luận này, tác giả mô tả nợ xấu như sau: Nợ xấu (hay còn gọi là nợ không đạt chuẩn) là những khoản nợ có thời gian quá hạn và gây ra sự nghi ngờ về khả năng thanh toán của người vay, như việc người vay không thể hoàn trả đủ số tiền theo đúng cam kết trong hợp đồng tín dụng 2. Phân loại nợ xấu Phân loại nợ là quá trình ngân hàng xem xét danh mục cho vay của mình và chia các khoản cho vay thành các loại tùy thuộc vào rủi ro và đặc điểm của chúng. Ngân hàng thế giới (World Bank) đã phân loại nợ như sau: Bảng 2.

Phân loại nợ của Ngân hàng thế giới Khoản vay Đặc điểm Không nghi ngờ gì về khả năng trả nợ Đạt tiêu Tài sản được đảm bảo thanh khoản bằng tiền hoặc tương đương tiền chuẩn Quá hạn dưới 90 ngày Khả năng trả được nợ liên quan đến: Cần theo dõi Hoàn cảnh tài chính khó khăn hay điều kiện kinh tế; Quá hạn dưới 90 ngày Các đặc điểm xấu về tín dụng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ: Dưới tiêu Những khoản nợ đã được thỏa thuận lại chuẩn Quá hạn từ 90 – 180 ngày 10 Không chắc thu hồi được toàn bộ nợ dựa trên các điều kiện hiện tại: Đáng ngờ Có khả năng thất thoát Quá hạn từ 180 – 360 ngày. Các khoản vay không thu hồi được Mất vốn Quá hạn hơn 360 ngày. Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ World Bank Publications, 2003 Theo Laurin và cộng sự. (2002), rất khó để có một chuẩn mực kế toán quốc tế thống nhất để đánh giá và tiến hành phân loại nợ.

Nghiên cứu do Lastra và đồng nghiệp thực hiện vào năm 2016 đã chỉ ra rằng có sự đa dạng trong cách phân loại nợ tại các quốc gia thuộc nhóm G-20. Mặt khác, các giám sát viên ngân hàng yêu cầu các ngân hàng phải có đầy đủ cơ chế quản lý rủi ro tín dụng, bao gồm cả việc xem xét các khoản vay thường xuyên. Nợ xấu được xác định trong công cụ phân loại nợ, trích lập dự phòng và sử dụng để xử lý rủi ro trong hoạt động của các tổ chức tín dụng tại Việt Nam, theo thông tư 11/2021/TT-NHNN được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam phát hành vào ngày 30 tháng 7 năm 2021. Chia thành 5 nhóm nợ theo cách tiếp cận định lượng.

Nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5 là các khoản nợ được xếp vào nợ xấu của ngân hàng. Về phân loại nhóm nợ, Việt Nam ngang hàng với một số nước trên thế giới trong đó có Mỹ, Singapore, Trung Quốc,.Điểm chung của các nhóm nợ là cơ sở để phân loại 5 nhóm nợ và giải thích ý nghĩa cơ bản của mỗi nhóm nợ ở một số quốc gia lớn trên thế giới. Nghiên cứu của tác giả cho rằng các NHTM ở Việt Nam nên tập trung vào việc phân loại nợ xấu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam để làm cơ sở tính nợ xấu. Phân loại nợ tại Việt Nam Nhóm nợ Phương pháp định lượng Phương pháp định tính Nợ đủ tiêu Nợ trong hạn hoặc quá hạn dưới 10 Có khả năng thu hồi đầy đủ cả chuẩn ngày nợ gốc và lãi đúng hạn Có khả năng thu hồi đầy đủ cả Nợ cần Quá hạn 10 – 90 ngày, nợ điều chỉnh gốc và lãi, nhưng có dấu hiệu chú ý hạn trả nợ lần đầu suy giảm khả năng trả nợ Không có khả năng thu hồi nợ Nợ dưới Quá hạn 91 – 180 ngày, nợ gia hạn gốc và lãi khi đến hạn, có khả tiêu chuẩn lần đầu, miễn hoặc giảm lãi năng tổn thất Nợ nghi Quá hạn 180 – 360 ngày, nợ cơ cấu Có khả năng tổn thất cao ngờ lại thời hạn trả nợ lần thứ hai Nợ có khả Nợ quá hạn trên 360 ngày, nợ có cơ Không còn khả năng thu hồi, năng mất cấu lại thời hạn trả lần 1, 2 nhưng mất vốn vốn quá hạn nợ cơ cấu lần thứ 3 trở lên Nguồn: Tác giả trích từ Điều 10 thông tư 11/2021/TT-NHNN quy định về phân loại nợ xấu của Ngân hàng Nhà nước 2.

Các chỉ tiêu đánh giá về nợ xấu Tại Việt Nam, nợ xấu được hiểu là những khoản nợ đang tồn tại trên danh mục tín dụng của ngân hàng có chất lượng dưới chuẩn trong hệ thống phân loại nợ của ngân hàng. Tiêu chuẩn của Việt Nam được Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Dựa trên Thông tư 11/2021/TT-NHNN được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam phát hành vào ngày 30 tháng 7 năm 2021.