NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM

Tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Phân tích chuyên sâu và giải pháp quản lý nợ hiệu quả.

• Tác giả: Nguyễn Kim Vĩnh Thắng
• Người hướng dẫn: Ts. Nguyễn Thế Bính
• Trường học: trường đại học ngân hàng tp. hcm
• Chuyên ngành: tài chính – ngân hàng
• Đề tài: những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần việt nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp đại học
• 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 ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5.1. Mô hình nghiên cứu
• 1.5.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của nghiên cứu
• 1.7. Cấu trúc khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ LIÊN QUAN
• 2.1. Tổng quan về nợ xấu của các NHTM
• 2.2. Những yếu tố tác động đến nợ xấu
• 2.3. Lý thuyết các yếu tố tác động đến nợ xấu
• 2.4. Tổng quan các nghiên cứu trước
• 2.4.1. Các nghiên cứu quốc tế
• 2.4.2. Các nghiên cứu trong nước
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2. Biến phụ thuộc
• 3.3. Biến độc lập
• 3.4. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.5. Phương pháp xử lý dữ liệu
• 3.6. Kiểm định kết quả nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thực trạng về nợ xấu của các NHTM Việt Nam
• 4.2. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
• 4.3. Kết quả mô hình nghiên cứu
• 4.4. Phân tích tương quan trong mô hình nghiên cứu
• 4.5. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
• 4.6. Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
• 4.7. Thảo luận về kết quả ước lượng
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1. Các hàm ý nhằm giảm thiểu nợ xấu
• 5.2. Các hàm ý quản trị đối với các NHTM Việt Nam
• 5.3. Các hàm ý chính sách đối với Hệ thống Ngân hàng Việt Nam
• 5.4. Những hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.4.1. Những mặt hạn chế của đề tài
• 5.4.2. Những hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nợ Xấu Ngân Hàng TMCP Việt Nam 2024

Ngân hàng đóng vai trò then chốt trong nền kinh tế. Tuy nhiên, nợ xấu ngân hàng gia tăng gần đây gây ảnh hưởng tiêu cực. Đại dịch Covid-19, lạm phát và các yếu tố kinh tế vĩ mô khác đẩy doanh nghiệp vào tình trạng mất thanh khoản, tác động xấu đến ngành ngân hàng. Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của các Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần (TMCP) tại Việt Nam trở nên vô cùng cấp thiết. Nkusu (2011), Louiz & cộng sự (2012) và Reinhart & Rogoff (2010) cảnh báo về nguy cơ khủng hoảng tài chính nếu không kiểm soát nợ xấu kịp thời. Hệ thống ngân hàng với tỷ lệ nợ xấu cao tiềm ẩn rủi ro hệ thống, ảnh hưởng tiêu cực đến tiền gửi và hoạt động của các trung gian tài chính, gây hệ lụy cho đầu tư và tăng trưởng kinh tế (Ahmed & cộng sự, 2006). Kiểm soát, xử lý và thu hồi nợ xấu đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng nền tảng kinh tế vững mạnh. Bài nghiên cứu này chỉ ra các nguyên nhân tác động tích cực lẫn tiêu cực đến nợ xấu, từ đó đề xuất biện pháp cải thiện tình hình.

1.1. Tầm quan trọng của kiểm soát nợ xấu ngân hàng

Kiểm soát nợ xấu không chỉ là vấn đề nội tại của từng ngân hàng mà còn là yếu tố sống còn đối với sự ổn định của cả hệ thống tài chính quốc gia. Nợ xấu gia tăng làm suy giảm hiệu quả hoạt động ngân hàng, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng cung cấp vốn cho nền kinh tế. Ngoài ra, nợ xấu còn làm giảm uy tín của ngân hàng, ảnh hưởng đến niềm tin của khách hàng và nhà đầu tư. Vì vậy, việc kiểm soát nợ xấu là nhiệm vụ hàng đầu để đảm bảo sự phát triển bền vững của ngành ngân hàng.

1.2. Thực trạng nợ xấu tại các Ngân hàng TMCP Việt Nam

Thực trạng nợ xấu tại các Ngân hàng TMCP Việt Nam đang là một vấn đề đáng quan ngại. Theo số liệu thống kê, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng gia tăng trong những năm gần đây, đặc biệt sau đại dịch Covid-19. Điều này cho thấy những khó khăn mà các ngân hàng đang phải đối mặt trong việc quản lý rủi ro tín dụng và thu hồi các khoản nợ. Việc phân tích sâu sắc thực trạng nợ xấu là bước quan trọng để tìm ra các giải pháp hiệu quả.

II. Khám Phá Nợ Xấu Ngân Hàng Là Gì Tiêu Chí Phân Loại

Theo IMF (2004), nợ xấu là các khoản nợ mà người vay không thực hiện đúng nghĩa vụ thanh toán gốc hoặc lãi, quá hạn 90 ngày trở lên, hoặc đã được tái cơ cấu, hoặc có khả năng mất vốn. BCBS định nghĩa là những khoản vay mà người vay không thanh toán lãi hoặc gốc trong một khoảng thời gian nhất định, thường là 90 ngày trở lên. Tại Việt Nam, theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN và Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, nợ xấu bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ cần chú ý), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn). Tiêu chí phân loại dựa trên thời gian quá hạn, khả năng thanh toán của người vay và tình trạng pháp lý của khoản vay. IMF nhấn mạnh vai trò quan trọng của việc xác định và quản lý nợ xấu để duy trì sự ổn định tài chính. Theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN, nợ được chia thành 5 nhóm.

2.1. Các tiêu chí phân loại nợ xấu quốc tế

Các tiêu chí phân loại nợ xấu trên thế giới thường dựa vào thời gian quá hạn thanh toán, khả năng thanh toán của người vay và tình trạng pháp lý của khoản vay. Theo BCBS, nợ xấu có thể được phân loại dựa trên các yếu tố khác như khả năng thanh toán của người vay bị suy giảm nghiêm trọng hoặc khoản vay đã được cơ cấu lại nhiều lần mà vẫn không thể đảm bảo khả năng thu hồi vốn. Một số quốc gia và tổ chức tài chính còn áp dụng các tiêu chí phân loại cụ thể khác nhau tùy thuộc vào điều kiện kinh tế và quy định pháp lý của từng nơi.

2.2. Phân loại nợ xấu theo quy định của NHNN Việt Nam

Tại Việt Nam, NHNN quy định cụ thể việc phân loại nợ tại Thông tư 11/2021/TT-NHNN. Theo đó, nợ được chia thành 5 nhóm: Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn), Nhóm 2 (Nợ cần chú ý), Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn). Việc phân loại nợ chính xác là cơ sở quan trọng để các ngân hàng đánh giá rủi ro tín dụng và có biện pháp xử lý nợ xấu phù hợp.

III. Cách Xác Định Yếu Tố Ảnh Hưởng Nợ Xấu TMCP 2024

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính của 26 ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn 2013-2023 để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu. Các mô hình Pooled OLS, FEM và REM được áp dụng. Kết quả cho thấy mô hình REM là phù hợp nhất. Để loại bỏ tự tương quan, phương pháp ước lượng hồi quy FGLS cũng được sử dụng. Các yếu tố vi mô đặc thù của ngân hàng có tương quan dương với tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR). Tỷ suất sinh lời trên VCSH (ROE) và quy mô ngân hàng (SIZE) lại có tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu. Lạm phát (INF) tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu. Tỷ lệ thất nghiệp (UNL) và tăng trưởng GDP (GDP) không có ý nghĩa thống kê.

3.1. Các yếu tố vĩ mô tác động đến nợ xấu ngân hàng

Các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát, tăng trưởng GDP, tỷ giá hối đoái và lãi suất có ảnh hưởng đáng kể đến nợ xấu ngân hàng. Khi lạm phát tăng cao, chi phí sinh hoạt tăng lên, làm giảm khả năng trả nợ của các cá nhân và doanh nghiệp. Tăng trưởng GDP chậm lại cũng có thể dẫn đến giảm doanh thu và lợi nhuận của doanh nghiệp, gây khó khăn cho việc trả nợ.

3.2. Ảnh hưởng của yếu tố vi mô tới tỷ lệ nợ xấu

Các yếu tố vi mô như chất lượng quản trị ngân hàng, chính sách tín dụng, quy trình thẩm định tín dụng và giám sát tín dụng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát nợ xấu. Ngân hàng có chất lượng quản trị tốt, chính sách tín dụng chặt chẽ và quy trình thẩm định tín dụng hiệu quả thường có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn.

3.3. Mối tương quan giữa trích lập dự phòng rủi ro và nợ xấu

Việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) là một biện pháp quan trọng để giảm thiểu tác động của nợ xấu đến lợi nhuận của ngân hàng. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, ngân hàng cần phải trích lập dự phòng nhiều hơn, làm giảm lợi nhuận. Tuy nhiên, việc trích lập dự phòng đầy đủ giúp ngân hàng có đủ nguồn lực để xử lý nợ xấu và duy trì sự ổn định tài chính.

IV. Hàm Ý Quản Trị Giảm Thiểu Nợ Xấu Cho NHTM Việt

Nghiên cứu đưa ra các hàm ý quản trị cho cơ quan quản lý ngân hàng và NHNN về việc nâng cao quản lý và thực hiện các biện pháp giảm thiểu nợ xấu trong hệ thống ngân hàng. Các NHTM cần nâng cao quản trị rủi ro tín dụng, cải thiện thẩm định tín dụng và tăng cường giám sát tín dụng. NHNN cần điều hành chính sách tiền tệ linh hoạt để ổn định kinh tế vĩ mô, tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp phát triển. Cần hoàn thiện môi trường pháp lý để hỗ trợ xử lý nợ xấu hiệu quả, bao gồm việc tạo điều kiện cho VAMC hoạt động hiệu quả hơn và đẩy nhanh quá trình thu hồi tài sản đảm bảo.

4.1. Giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng

Để nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng, các ngân hàng cần xây dựng và thực hiện chính sách tín dụng chặt chẽ, quy trình thẩm định tín dụng kỹ lưỡng và hệ thống giám sát tín dụng hiệu quả. Ngoài ra, cần tăng cường đào tạo và nâng cao năng lực cho đội ngũ cán bộ tín dụng, đặc biệt là trong việc đánh giá rủi ro và quản lý nợ.

4.2. Hoàn thiện chính sách và khung pháp lý về nợ xấu

Việc hoàn thiện môi trường pháp lý là rất quan trọng để hỗ trợ xử lý nợ xấu hiệu quả. Cần rà soát và sửa đổi các quy định pháp luật liên quan đến việc thu hồi tài sản đảm bảo, phá sản doanh nghiệp và xử lý nợ xấu để tạo điều kiện thuận lợi cho các ngân hàng và tổ chức xử lý nợ.

4.3. Tăng cường vai trò của VAMC trong xử lý nợ xấu

VAMC đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý nợ xấu của các ngân hàng. Để VAMC hoạt động hiệu quả hơn, cần tăng cường năng lực tài chính, nâng cao năng lực chuyên môn và tạo điều kiện thuận lợi cho VAMC trong việc mua bán và xử lý nợ.

V. Nghiên Cứu Ứng Dụng Mô Hình FGLS và Kết Quả Ước Lượng

Mô hình FGLS được sử dụng để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi trong quá trình nghiên cứu. Kết quả ước lượng cho thấy tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có tác động dương đến tỷ lệ nợ xấu, trong khi tỷ suất sinh lời trên VCSH (ROE) và quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động âm. Lạm phát (INF) cũng có tác động dương đến tỷ lệ nợ xấu. Các kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu và các nghiên cứu trước đây.

5.1. Phân tích kết quả hồi quy và thảo luận

Việc phân tích kết quả hồi quy cho phép xác định rõ hơn mức độ và chiều hướng tác động của từng yếu tố đến tỷ lệ nợ xấu. Thảo luận về kết quả giúp làm sáng tỏ các mối quan hệ và giải thích các hiện tượng kinh tế liên quan đến nợ xấu.

5.2. So sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu trước

So sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu trước giúp đánh giá tính mới và giá trị của nghiên cứu. Nếu kết quả nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu trước, điều này củng cố tính tin cậy của kết quả. Nếu kết quả nghiên cứu khác biệt, cần phân tích và giải thích nguyên nhân.

VI. Kết Luận Hướng Nghiên Cứu Nợ Xấu Ngân Hàng Tương Lai

Nghiên cứu này xác định và phân tích các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các Ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013-2023. Kết quả cung cấp các hàm ý quản trị giúp giảm thiểu nợ xấu. Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế. Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào tác động của các yếu tố định tính, hoặc sử dụng các phương pháp phân tích phức tạp hơn để đánh giá rủi ro tín dụng. Việc nghiên cứu sâu hơn về vấn đề nợ xấu là cần thiết để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng Việt Nam.

6.1. Hạn chế của nghiên cứu và hướng khắc phục

Mọi nghiên cứu đều có những hạn chế nhất định. Việc nhận diện và phân tích các hạn chế giúp chúng ta hiểu rõ hơn về phạm vi áp dụng của kết quả và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo. Các hạn chế có thể liên quan đến dữ liệu, phương pháp nghiên cứu hoặc phạm vi nghiên cứu.

6.2. Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo về nợ xấu

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào các khía cạnh khác nhau của vấn đề nợ xấu, như tác động của các yếu tố định tính, sử dụng các phương pháp phân tích phức tạp hơn hoặc mở rộng phạm vi nghiên cứu. Việc tiếp tục nghiên cứu về nợ xấu là rất quan trọng để có được cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn về vấn đề này.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính quốc gia, ngân hàng thương mại giữ vai trò trung gian huyết mạch cung ứng vốn cho nền kinh tế. Tuy nhiên, giai đoạn vừa qua ghi nhận sự gia tăng đáng kể của tỷ lệ nợ xấu dưới tác động cộng hưởng từ cuộc khủng hoảng đại dịch COVID-19 kéo dài, áp lực lạm phát, xung đột vũ trang Nga – Ukraina, cùng sự đổ vỡ của một số định chế tài chính quốc tế. Những biến cố này đẩy nhiều doanh nghiệp vào tình trạng suy giảm doanh thu và mất khả năng thanh khoản, từ đó đe dọa trực tiếp đến chất lượng tín dụng và an toàn hệ thống ngân hàng. Xuất phát từ thực tiễn đó, đề tài "Những yếu tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam" được thực hiện nhằm lượng hóa các nguyên nhân vi mô và vĩ mô tác động đến nợ xấu, cung cấp căn cứ thực nghiệm phục vụ công tác quản trị rủi ro và điều hành chính sách.

Nhiệm vụ và định hướng nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể như sau:

1. Mục tiêu tổng quát: Xác định các yếu tố và phân tích mức độ tác động của chúng đối với tỷ lệ nợ xấu tại hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam giai đoạn 2013 – 2023, từ đó đề xuất các hàm ý quản trị nhằm hạn chế tỷ lệ nợ xấu.
2. Mục tiêu cụ thể:
   • Xác định các yếu tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2023.
   • Lượng hóa mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố đến tỷ lệ nợ xấu.
   • Đề xuất các hàm ý quản trị và chính sách nhằm kiểm soát, hạn chế sự gia tăng của tỷ lệ nợ xấu.
3. Câu hỏi nghiên cứu:
   • Các yếu tố kinh tế vĩ mô và các yếu tố đặc thù vi mô nào tác động đến nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam?
   • Mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố này diễn ra như thế nào?
   • Những chính sách, giải pháp nào cần được thực thi nhằm hạn chế việc gia tăng tỷ lệ nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam?
4. Đối tượng nghiên cứu: Nợ xấu và các yếu tố vi mô đặc thù ngân hàng cùng các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam.
5. Phạm vi nghiên cứu:
   • Phạm vi không gian: 26 NHTMCP tại Việt Nam có quy mô vốn điều lệ trên 3.500 tỷ đồng và được niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE).
   • Phạm vi thời gian: Chuỗi dữ liệu thứ cấp trong khoảng thời gian 10 năm, từ năm 2013 đến năm 2023.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng học thuật dựa trên các chuẩn mực đo lường nợ xấu quốc tế của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2004), Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (BCBS) và hệ thống văn bản quy phạm pháp luật của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN). Cụ thể, tác giả căn cứ theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN, Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, Thông tư số 11/2021/TT-NHNN và Thông tư số 02/2023/TT-NHNN để xác định nợ xấu bao gồm nợ nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nợ nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn).

Cơ sở lý thuyết giải thích cơ chế tác động đến nợ xấu bao gồm bốn lý thuyết nền tảng:

• Lý thuyết rủi ro đạo đức (Moral Hazard) của Jensen & Meckling (1976) và Messai (2013): Giải thích việc người quản lý hoặc người vay chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn khi không phải gánh chịu toàn bộ tổn thất tài chính.
• Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information) của Makri & cộng sự (2014): Phản ánh khoảng trống thông tin giữa tổ chức tín dụng và khách hàng vay trong quy trình thẩm định tín dụng.
• Lý thuyết tăng trưởng kinh tế và nợ xấu của Nkusu (2011): Mô tả mối liên hệ giữa các giai đoạn chu kỳ kinh tế đối với sự mở rộng quy mô tín dụng và tích tụ rủi ro nợ xấu.
• Lý thuyết chu kỳ tín dụng của Kiyotaki & Moore (1997): Phân tích tác động lan truyền giữa lãi suất, định giá tài sản đảm bảo và hiện tượng bán tháo tài sản khi suy thoái kinh tế phát sinh.

Trên cơ sở kế thừa mô hình của Trần Vương Thịnh & Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021) kết hợp bổ sung biến tỷ lệ thất nghiệp (UNL) từ các công trình của Nkusu (2011) và Filip (2015), phương trình kinh tế lượng đa biến được thiết lập:

$$NPL_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 LLR_{i,t} + \beta_2 LGR_{i,t} + \beta_3 UNL_{t} + \beta_4 GDP_{t} + \beta_5 INF_{t} + \beta_6 ROE_{i,t} + \beta_7 SIZE_{i,t} + \varepsilon_{i,t}$$

Phương pháp nghiên cứu thực tế là phân tích định lượng dữ liệu bảng (Panel Data) được thực hiện trên phần mềm Stata 16 và Microsoft Excel, tuân thủ quy trình kiểm định kinh tế lượng:

• Áp dụng các mô hình hồi quy: Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
• Kiểm định lựa chọn mô hình tối ưu thông qua kiểm định Hausman (1978).
• Thực hiện kiểm định chẩn đoán đa cộng tuyến bằng hệ số nhân tử phóng đại phương sai (Mean VIF), kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi (Breusch-Pagan, Modified Wald, Breusch-Pagan LM) và kiểm định hiện tượng tự tương quan (Wooldridge).
• Áp dụng phương pháp ước lượng Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) nhằm xử lý triệt để khuyết tật tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.

Nguồn dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ báo cáo tài chính đã kiểm toán và bảng cân đối kế toán của 26 NHTMCP trên cổng thông tin Công ty Cổ phần Chứng khoán SSI, cùng dữ liệu vĩ mô từ Ngân hàng Thế giới (World Bank), Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO) và Statista.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của nghiên cứu trong bối cảnh tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTMCP Việt Nam gia tăng dưới tác động của các cú sốc kinh tế vĩ mô và dịch bệnh. Tác giả trình bày mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi khảo sát (26 NHTMCP niêm yết trên HOSE giai đoạn 2013 – 2023 có vốn điều lệ trên 3.500 tỷ đồng), phương pháp tiếp cận định lượng và bố cục tổng thể gồm 5 chương của khóa luận.

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

Nội dung chương 2 tập trung hệ thống hóa khái niệm nợ xấu, các chỉ tiêu đo lường tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ nợ quá hạn theo tiêu chuẩn quốc tế (IMF, BCBS) cùng hệ thống quy định của NHNN. Tác giả diễn giải 4 khung lý thuyết nền tảng và tổng hợp 20 công trình quốc tế (Keeton & Morris, 1987; Berger & DeYoung, 1997; Louzis & cs, 2012; Ghosh, 2015; Umar & Sun, 2018...) cùng 5 nghiên cứu trong nước (Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng, 2013; Bùi Duy Tùng & Đặng Thị Bạch Vân, 2015; Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2015; Nguyễn Tuấn Kiệt & Đinh Hùng Phú, 2016). Chương này chuẩn hóa phân loại 5 nhóm nợ theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN:

Nhóm nợ	Tên nhóm nợ	Tiêu chí phân loại chính
Nhóm 1	Nợ đủ tiêu chuẩn	Nợ trong hạn, có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi đúng hạn.
Nhóm 2	Nợ cần chú ý	Nợ quá hạn từ 10 đến 90 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu.
Nhóm 3	Nợ dưới tiêu chuẩn	Nợ quá hạn từ 91 đến 180 ngày; nợ cơ cấu lại lần đầu quá hạn dưới 30 ngày; nợ gia hạn lần hai.
Nhóm 4	Nợ nghi ngờ	Nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày; nợ cơ cấu lại lần đầu quá hạn từ 30 đến 90 ngày; nợ cơ cấu lại lần hai quá hạn dưới 30 ngày.
Nhóm 5	Nợ có khả năng mất vốn	Nợ quá hạn trên 360 ngày; nợ cơ cấu lại lần đầu quá hạn trên 90 ngày; nợ cơ cấu lại lần hai quá hạn trên 30 ngày; nợ cơ cấu lại lần ba.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa mô hình kinh tế lượng thực nghiệm, giải thích ý nghĩa kinh tế và công thức tính toán của từng biến số, đồng thời xây dựng hệ thống giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H7:

Biến số	Ký hiệu	Vai trò	Công thức tính toán	Kỳ vọng dấu
Tỷ lệ nợ xấu	$NPL$	Phụ thuộc	$\frac{\text{Dư nợ nhóm 3 + Dư nợ nhóm 4 + Dư nợ nhóm 5}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$	N/A
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng	$LLR$	Độc lập	$\frac{\text{Dự phòng rủi ro tín dụng}}{\text{Tổng dư nợ tín dụng}}$	$+$ (H1)
Tốc độ tăng trưởng tín dụng	$LGR$	Độc lập	$\frac{\text{Dư nợ hiện tại} - \text{Dư nợ năm trước}}{\text{Dư nợ năm trước}}$	$+$ (H2)
Tỷ lệ thất nghiệp	$UNL$	Độc lập	$\frac{\text{Số người thất nghiệp}}{\text{Dân số hoạt động kinh tế}} \times 100%$	$+$ (H3)
Tăng trưởng kinh tế	$GDP$	Độc lập	$\frac{GDP_t - GDP_{t-1}}{GDP_{t-1}} \times 100%$	$-$ (H4)
Tỷ lệ lạm phát	$INF$	Độc lập	$\frac{CPI_t - CPI_{t-1}}{CPI_{t-1}} \times 100%$	$+$ (H5)
Tỷ suất sinh lời trên VCSH	$ROE$	Độc lập	$\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế (EAT)}}{\text{Vốn chủ sở hữu}}$	$-$ (H6)
Quy mô ngân hàng	$SIZE$	Độc lập	$\log_{10}(\text{Tổng tài sản})$	$-$ (H7)

Chương này cũng xác định tiêu chuẩn kiểm định đa cộng tuyến (ngưỡng Mean VIF), các kiểm định Breusch-Pagan, Modified Wald, Breusch-Pagan LM cho phương sai thay đổi, kiểm định Wooldridge cho tự tương quan và kiểm định Hausman nhằm đưa ra quyết định lựa chọn mô hình.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 phân tích thực trạng nợ xấu tại Việt Nam: Tỷ lệ nợ xấu nội bảng toàn hệ thống tăng từ 1,9% (cuối năm 2021) lên khoảng 2,0% (cuối năm 2022), quy mô nợ xấu tuyệt đối tăng từ 150.000 tỷ đồng lên 160.000 tỷ đồng. Tính đến đầu tháng 3/2023, tỷ lệ nợ xấu nội bộ ở mức 2,91%, trong khi tỷ lệ nợ xấu tổng thể (bao gồm nợ nội bảng, nợ đã bán cho VAMC chưa xử lý và nợ tiềm ẩn rủi ro cơ cấu lại) đạt khoảng 5%, ghi nhận sự cải thiện so với mức đỉnh 7% trong giai đoạn COVID-19 nhờ chính sách cơ cấu nợ theo Thông tư 02/2023/TT-NHNN. Tính đến cuối năm 2022, VAMC đã xử lý mua lại hơn 300.000 tỷ đồng nợ xấu.

Về mặt kinh tế lượng, sau khi thực hiện hồi quy Pooled OLS, FEM và REM, kiểm định Hausman chỉ ra mô hình REM phù hợp hơn FEM. Tuy nhiên, các kiểm định chẩn đoán phát hiện mô hình REM vi phạm giả định về tự tương quan và phương sai thay đổi. Tác giả tiến hành ước lượng FGLS để hiệu chỉnh các khuyết tật này và thu được kết quả hồi quy chính thức.

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

Dựa trên kết quả thực nghiệm từ mô hình FGLS, chương 5 đúc kết các phát hiện then chốt và đề xuất nhóm hàm ý quản trị dành cho các NHTMCP (tăng cường chất lượng thẩm định, tối ưu hóa quy mô tài sản, nâng cao hiệu quả sinh lời ROE, trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ) và các hàm ý chính sách đối với Ngân hàng Nhà nước (hoàn thiện hành lang pháp lý, nâng cao hiệu lực hoạt động của VAMC, điều hành chính sách tiền tệ ổn định lạm phát). Đồng thời, chương này chỉ rõ các hạn chế về quy mô mẫu và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Mô hình hồi quy FGLS phản ánh mức độ và chiều hướng tác động của các biến số độc lập lên tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) của 26 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2023 như sau:

Biến nghiên cứu	Kỳ vọng	Kết quả FGLS	Chiều hướng tác động	Ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$)	$+$	$+$	Tương quan dương (đồng biến)	Có ý nghĩa thống kê
Tỷ suất sinh lời trên VCSH ($ROE$)	$-$	$-$	Tương quan âm (nghịch biến)	Có ý nghĩa thống kê
Quy mô ngân hàng ($SIZE$)	$-$	$-$	Tương quan âm (nghịch biến)	Có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ lạm phát ($INF$)	$+$	$+$	Tương quan dương (đồng biến)	Có ý nghĩa thống kê
Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$)	$-$	Không ý nghĩa	Không đáng kể	Không có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ thất nghiệp ($UNL$)	$+$	Không ý nghĩa	Không đáng kể	Không có ý nghĩa thống kê

Các hàm ý quản trị và kiến nghị chính sách được tác giả đưa ra:

• Đối với các ngân hàng thương mại cổ phần:
  • Nâng cao năng lực thẩm định và giám sát tín dụng nhằm giảm thiểu tình trạng thông tin bất cân xứng và rủi ro đạo đức.
  • Tuân thủ quy định trích lập dự phòng rủi ro tín dụng theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN để tạo nguồn đệm hấp thụ tổn thất tài chính kịp thời.
  • Cải thiện năng lực quản trị tài chính, nâng cao tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) thông qua việc tối ưu hóa chi phí và phân bổ vốn hiệu quả.
  • Tận dụng lợi thế quy mô ($SIZE$) để đa dạng hóa danh mục tín dụng, đầu tư công nghệ quản lý rủi ro hiện đại nhằm phân tán và kiểm soát nợ xấu.
• Đối với Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan quản lý:
  • Tiếp tục hoàn thiện cơ chế xử lý nợ xấu, tạo điều kiện thuận lợi cho Công ty Quản lý Tài sản (VAMC) vận hành hiệu quả thị trường mua bán nợ.
  • Điều hành linh hoạt chính sách tiền tệ nhằm kiểm soát tỷ lệ lạm phát ($INF$), giảm áp lực chi phí vay vốn cho nền kinh tế.
  • Giám sát chặt chẽ việc thực thi chính sách cơ cấu lại thời hạn trả nợ theo Thông tư 02/2023/TT-NHNN để phòng ngừa rủi ro nợ xấu tiềm ẩn bùng phát.

Về mặt đóng góp học thuật, khóa luận bổ sung biến tỷ lệ thất nghiệp ($UNL$) vào mô hình cơ sở của Trần Vương Thịnh & Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021), đồng thời cập nhật khung dữ liệu thực nghiệm kéo dài 10 năm (2013 – 2023) bao quát các giai đoạn biến động kinh tế vĩ mô phức tạp tại Việt Nam.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận một số giới hạn nghiên cứu cụ thể:

• Phạm vi mẫu khảo sát chỉ tập trung vào 26 NHTMCP có vốn điều lệ trên 3.500 tỷ đồng và niêm yết trên sàn HOSE, chưa bao quát toàn bộ các ngân hàng thương mại chưa niêm yết, ngân hàng thương mại nhà nước hoặc các tổ chức tín dụng liên doanh, nước ngoài tại Việt Nam.
• Dữ liệu thu thập theo tần suất năm trong giai đoạn 2013 – 2023 có thể chưa phản ánh hết các biến động ngắn hạn theo quý hoặc tháng.
• Hai biến số kinh tế vĩ mô gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) và tỷ lệ thất nghiệp ($UNL$) chưa đạt mức ý nghĩa thống kê trong mô hình thực nghiệm.

Hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai bao gồm:

• Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu ra toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam.
• Bổ sung thêm các biến số vi mô đặc thù khác như tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR), rủi ro thanh khoản, hoặc các yếu tố vĩ mô như tỷ giá hối đoái và lãi suất thực.
• Ứng dụng mô hình kinh tế lượng động (như phương pháp GMM) để kiểm soát tính nội sinh và độ trễ của nợ xấu qua các thời kỳ.

---

Giá trị tham khảo

Công trình là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh thuộc khối ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học và Quản trị kinh doanh khi thực hiện các nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro tín dụng. Đặc biệt, khóa luận cung cấp quy trình phân tích dữ liệu bảng chuẩn mực từ việc chạy mô hình Pooled OLS, FEM, REM, thực hiện kiểm định Hausman đến kỹ thuật khắc phục khuyết tật bằng mô hình FGLS trên Stata 16, cùng hệ thống tổng thuật tài liệu và cơ sở pháp lý về phân loại nợ theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN.

---

Câu hỏi thường gặp

Khóa luận xác định nợ xấu dựa trên những căn cứ pháp lý và công thức tính toán nào?

Nợ xấu trong khóa luận được xác định căn cứ theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN, Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Thông tư số 11/2021/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn). Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) được tính bằng tỷ lệ phần trăm giữa tổng dư nợ nhóm 3, 4, 5 trên tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng.

Mẫu nghiên cứu và tiêu chí lựa chọn các ngân hàng trong đề tài được quy định ra sao?

Mẫu nghiên cứu bao gồm 26 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam đáp ứng đồng thời hai tiêu chí: có quy mô vốn điều lệ từ 3.500 tỷ đồng trở lên và được niêm yết chính thức trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) trong toàn bộ chuỗi thời gian 10 năm từ 2013 đến 2023.

Tại sao tác giả sử dụng mô hình hồi quy FGLS trong nghiên cứu?

Qua các bước kiểm định chẩn đoán mô hình, kiểm định Hausman cho thấy mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn mô hình tác động cố định (FEM). Tuy nhiên, mô hình REM xuất hiện hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi qua kiểm định Wooldridge và Breusch-Pagan LM. Do đó, phương pháp hồi quy FGLS (Feasible Generalized Least Squares) được áp dụng nhằm khắc phục hoàn toàn hai khuyết tật này, đảm bảo tính vững và hiệu quả của các ước lượng.

Chiều hướng tác động của các biến số vi mô và vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu được kết luận như thế nào?

Kết quả ước lượng FGLS chỉ ra rằng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$) và tỷ lệ lạm phát ($INF$) có tương quan dương (cùng chiều) với tỷ lệ nợ xấu. Ngược lại, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) và quy mô ngân hàng ($SIZE$) có tương quan âm (ngược chiều) với tỷ lệ nợ xấu. Hai biến vĩ mô là tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) và tỷ lệ thất nghiệp ($UNL$) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Khóa luận đưa ra những số liệu thực trạng nào về quy mô nợ xấu và vai trò của VAMC tại Việt Nam?

Văn bản nêu rõ tỷ lệ nợ xấu nội bảng toàn hệ thống tăng từ 1,9% (2021) lên 2,0% (2022) với quy mô tăng từ 150.000 tỷ đồng lên 160.000 tỷ đồng; đến đầu tháng 3/2023, nợ xấu nội bộ là 2,91% và nợ xấu tổng thể khoảng 5%. Về xử lý nợ xấu, tính đến cuối năm 2022, Công ty Quản lý Tài sản (VAMC) đã mua lại hơn 300.000 tỷ đồng nợ xấu từ các ngân hàng thương mại.

---

Kết luận

Khóa luận của tác giả Nguyễn Kim Vĩnh Thắng đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu thông qua việc lượng hóa tác động của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến tỷ lệ nợ xấu tại 26 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2013 – 2023 bằng mô hình FGLS. Kết quả thực nghiệm khẳng định vai trò kiểm soát nợ xấu của tỷ suất sinh lời ROE và quy mô ngân hàng, đồng thời cảnh báo rủi ro gia tăng nợ xấu khi tỷ lệ trích lập dự phòng và lạm phát tăng cao. Toàn bộ phát hiện kinh tế lượng và hàm ý quản trị cung cấp cơ sở tham khảo có giá trị học thuật cho công tác nghiên cứu tài chính – ngân hàng và thực tiễn điều hành tín dụng tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1, tác giả giới thiệu tính cấp thiết của việc nghiên cứu vấn đề nợ xấu tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) ở Việt Nam. Tác giả đã xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát và mục tiêu nghiên cứu cụ thể, đặt ra các câu hỏi nghiên cứu, cũng như xác định rõ đối tượng và phạm vi nghiên cứu. Ngoài ra, phương pháp nghiên cứu và cấu trúc của luận văn cũng được tác giả phác thảo rõ ràng, tạo ra góc nhìn tổng quan về toàn bộ bài nghiên cứu. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ LIÊN QUAN 2.

Tổng quan về nợ xấu của các NHTM 2. Khái niệm nợ xấu Theo IMF (2004), nợ xấu có thể hiểu là các khoản nợ mà trong đó chủ khoản vay đã không thực hiện đúng nghĩa vụ thanh toán gốc hoặc lãi theo đúng quy định, cụ thể là đã quá hạn 90 ngảy trở lên, hoặc các khoản vay đã được tái cơ cấu hoặc gia hạn nợ, bên cạnh đó còn có các khoản nợ dưới 90 ngày nhưng khả năng trả nợ bị nghi ngờ về tính thanh khoản của chủ khoản vay sẽ không có khả năng trả nợ đầy đủ dưới 90 ngày Mặt khác theo BCBS (Basel Committee on Banking Supervision - Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng) định nghĩa những khoản vay mà người vay không thực hiện được các nghĩa vụ thanh toán lãi hoặc gốc trong một khoảng thời gian nhất định, thường là 90 ngày trở lên thì được coi là nợ xấu. Ngoài ra nếu thỏa mãn một trong hai điều kiện sau: Ngân hàng nhận thấy chủ nợ mất khả năng thanh toán khoản vay dù bên phía Ngân hàng chưa có động thái cố gắng thu hồi nợ hoặc chủ nợ đã quá hạn trên 90 ngày kể từ ngày đã được ấn định để thanh toán khoản vay thì vẫn sẽ được xem là nợ xấu. Tại Việt Nam, căn cứ theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN vào ngày 22/04/2005 và tại điều 3 khoản 8 và 9 Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ban hành vào ngày 21/01/2013 thì trong đó nợ xấu bao gồm các khoản nợ thuộc: nhóm 3 (nợ cần chú ý), nợ nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn).

Và việc xếp hạng các nhóm nợ trên dựa vào hai mặt là định tính và định lượng, thông thường các khoản nợ sẽ được đánh giá theo hình thức định lượng tức là các nhóm nợ không hoàn thành nghĩa vụ trả nợ từ ngày thứ 91 đến 180 sẽ được xếp vào nhóm 3, từ ngày thứ 181 đến 360 sẽ được xếp vào nhóm 4 và cuối cùng là trễ hạn quá 360 ngày sẽ xếp vào nhóm 5. Về mặt định tính, nếu chủ nợ bị các tổ chức tín dụng đánh 9 giá về tính thanh khoản thấp, bị nghi ngờ về khả năng tra nợ và thu hồi vốn thì khoản vay đó cũng có khả năng xếp vào nhóm nợ. Tiêu chí phân loại nợ xấu Tiêu chí phân loại nợ xấu tại quốc tế thường được dựa trên một số yếu tố chính như thời gian quá hạn thanh toán, khả năng thanh toán của người vay, và tình trạng pháp lý của khoản vay. Theo báo cáo của IMF, việc xác định và quản lý nợ xấu là một phần quan trọng trong việc duy trì sự ổn định tài chính và tăng cường khả năng chống đỡ của hệ thống ngân hàng.

Theo Basel Committee on Banking Supervision (BCBS), nợ xấu (non- performing loans - NPLs) có thể được phân loại dựa trên các yếu tố khác như khả năng thanh toán của người vay bị suy giảm nghiêm trọng hoặc khoản vay đã được cơ cấu lại nhiều lần mà vẫn không thể đảm bảo khả năng thu hồi vốn. Một số quốc gia và tổ chức tài chính còn áp dụng các tiêu chí phân loại cụ thể khác nhau tùy thuộc vào điều kiện kinh tế và quy định pháp lý của từng nơi. Tại Việt Nam, Nợ được NHNN Việt Nam quy định một cách cụ thể tại Thông tư 11/2021/TT-NHNN được chính thức ban hành vào ngày 30/07/2021. Theo như Thông tư quy định thì Nợ sẽ được chia thành 5 nhóm: Bảng 2.1: Phân loại các nhóm nợ tại Hệ thống Ngân hàng Việt Nam Nhóm nợ Chỉ tiêu phân loại Các khoản nợ trong hạn, và được đánh Nợ nhóm 1 giá là có khả năng thu hồi đủ gốc và lãi (Nợ đủ tiêu chuẩn) đúng hạn Các khoản nợ trong tình trang quá hạn từ Nợ nhóm 2 ngày thứ 10 đến 90 ngày (Nợ cần chú ý) Các khoản nợ đã cơ cấu lại về thời gian và thời hạn trả nợ lần đầu.

10 Các khoản nợ trong tình trạng quá hạn từ ngày thứ 181 đến ngày thứ 360 Nợ nhóm 3 Các khoản nợ quá hạn dưới 30 ngày sau (Nợ dưới tiêu chuẩn) khi đã được cơ cấu lại lần đầu về thời hạn trả nợ và các khoản nợ phải được gia hạn lần thứ hai. Các khoản nợ quá hạn từ ngày thứ 181 đến ngày thứ 360 Các khoản nợ quá hạn từ ngày thứ 30 Nợ nhóm 4 đến ngày thứ 90 sau khi đã được cơ cấu (Nợ nghi ngờ) lại lần đầu về thời hạn trả nợ Các khoản nợ quá hạn đến dưới 30 ngày sau khi đã được cơ cấu lại về thời hạn trả nợ lần thứ hai. Các khoản nợ có số ngày quá hạn trên 360 ngày Các khoản nợ quá hạn trên 90 ngày sau khi đã được cơ cấu lại lần thứ đầu Nợ nhóm 5 Các khoản nợ quá hạn trên 30 ngày sau (Nợ có khả năng mất vốn) khi đã được cơ cấu lại lần đầu về thời hạn trả nợ lần thứ hai Các khoản nợ đã được cơ cấu lại đến lần thứ ba. Nguồn: Theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN Trong tất cả các nhóm nợ kể trên thì nợ xấu bao gồm nợ nhóm 3-4-5, nợ xấu được hiểu là các khoản nợ mà trong đó việc tiến hành thu hồi gốc lãi gặp rủi ro lớn, các Tổ chức tín dụng phải tiến hành việc trích lập dự phòng theo như quy định cụ thể tại Điều 8 Thông tư 11/2021/TT-NHNN và tiến hành đưa ra các biện pháp nhằm xử lý và thu hồi nợ xấu.

11 Tóm lại, dựa trên các khái niệm đã đề cập, có thể xác định nợ xấu dựa vào hai yếu tố chính. Thứ nhất, là những khoản nợ đã quá hạn trả gốc và lãi từ 90 ngày trở lên, thể hiện sự chậm trễ đáng kể trong việc thanh toán của khách hàng. Thứ hai, là khi có nghi ngờ về khả năng thanh toán của khách hàng do các dấu hiệu bất ổn tài chính như giảm sút doanh thu, tăng chi phí hoặc thay đổi chính sách tài chính. Những chỉ tiêu cơ bản đo lường nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu được xác định bằng công thức: 𝐷ư 𝑛ợ 𝑥ấ𝑢 𝑇ỷ 𝑙ệ 𝑛ợ 𝑥ấ𝑢 = × 100% 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ Trong đó: Dư nợ xấu = Dư nợ nhóm 3 + Dư nợ nhóm 4 + Dư nợ nhóm 5 Tỷ lệ nợ xấu là một chỉ tiêu quan trọng trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng, được sử dụng với nhiều mục đích cụ thể như: đánh giá mức độ, quản lý rủi ro tín dụng của ngân hàng đảm bảo sự ổn định và lành mạnh của hệ thống tài chính.

Nếu tỷ lệ này dưới 3%, ngân hàng được coi là quản lý tín dụng hiệu quả và tỷ lệ nợ xấu nằm trong mức an toàn. Tỷ lệ nợ quá hạn được tính bằng công thức: 𝐷ư 𝑛ợ 𝑞𝑢á ℎạ𝑛 𝑇ỷ 𝑙ệ 𝑛ợ 𝑥ấ𝑢 = × 100% 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ Trong đó: Dư nợ quá hạn = Dư nợ nhóm 2 + Dư nợ nhóm 3 + Dư nợ nhóm 4+ Dư nợ nhóm 5 Tỷ lệ nợ quá hạn để giám sát hoạt động của các ngân hàng và điều chỉnh các chính sách liên quan. Điều này nhằm đảm bảo sự ổn định và lành mạnh của hệ thống tài chính, tỷ lệ nợ quá hạn là một chỉ tiêu quan trọng giúp ngân hàng và các bên liên quan đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng, điều chỉnh chính sách và theo dõi sức khỏe tài chính của ngân hàng. Khi tỷ lệ nợ quá hạn cao, điều này cho thấy chất lượng tín dụng kém và rủi ro cho vay cao.

Trong khóa luận này, nợ xấu được tác giả xác định dựa trên công thức: 12 (𝐷ư 𝑛ợ 𝑛ℎó𝑚 3 + 𝐷ư 𝑛ợ 𝑛ℎó𝑚 4 + 𝐷ư 𝑛ợ 𝑛ℎó𝑚 5) 𝑇ỷ 𝑙ệ 𝑛ợ 𝑥ấ𝑢 = × 100% 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 2. Những yếu tố tác động đến nợ xấu Hiện nay, nhiều nghiên cứu thực nghiệm và lý thuyết đã được thực hiện để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại. Theo nghiên cứu của Vinh (2015), có hai nhóm yếu tố chính ảnh hưởng đến nợ xấu: yếu tố vi mô và yếu tố vĩ mô. Yếu tố vi mô liên quan đến khả năng thanh toán nợ của khách hàng, trong khi yếu tố vĩ mô bao gồm các tác động từ nền kinh tế, hệ thống pháp luật, chính sách của chính phủ và môi trường chính trị.

Yếu tố vi mô Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng được biết đến như là một chỉ số tài chính mà trong đó các tổ chức tín dụng đã sử dụng như một thước đo hoàn hảo cho mức độ rủi ro đến từ các khoản vay và đầu tư. Nói cách khác, chỉ số này cho biết được lượng tiền mà các tổ chức tín dụng đã phải dành ra để bù đắp và xử lý các khoản nợ có khả năng không thể thu hồi vốn. Theo như các cơ quan quản lý nhà nước quy định, việc trích lập dự phòng phải tuân theo đúng các tỷ lệ đã được đề ra và tính toán dựa vào các thông tin tín dụng khác như: lịch sử tín dụng, nhóm nợ hay khả năng thanh toán của khách hàng Theo các tác giả Messai, A. (2017), tỷ lệ dự phòng rủi ro có ảnh hưởng đáng kể đến nợ xấu của ngân hàng.

Cụ thể, Messai và Jouini (2013) cho rằng tỷ lệ dự phòng rủi ro cao có thể giúp ngân hàng giảm thiểu nợ xấu bằng cách tạo ra các khoản dự phòng đủ lớn để đối phó với các khoản vay không thể thu hồi. Umar và Sun (2018) cũng nhấn mạnh rằng việc duy trì một tỷ lệ dự phòng rủi ro hợp lý là cần thiết để bảo vệ ngân hàng khỏi các khoản nợ xấu và tăng cường khả năng chống chịu của hệ thống ngân hàng. Tương tự, Vinh (2017) chỉ ra rằng tỷ lệ dự phòng rủi ro đóng vai trò 13 quan trọng trong việc quản lý nợ xấu, vì nó giúp ngân hàng chuẩn bị sẵn sàng cho các rủi ro tín dụng tiềm ẩn và cải thiện chất lượng tài sản của ngân hàng.