Các Yếu Tố Tác Động Đến Rủi Ro Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Khóa luận phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc cho ngành tài chính.

• Tác giả: Nguyễn Anh Thy
• Người hướng dẫn: TS. Hồ Thị Ngọc Tuyền
• 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 Rủi Ro Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Nội dung nghiên cứu
• 1.7. Ý nghĩa của nghiên cứu
• 1.8. Bố cục nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng trong hoạt động của NHTM
• 2.2. Khái niệm về rủi ro tín dụng
• 2.3. Phân loại rủi ro tín dụng
• 2.4. Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng tại các NHTM
• 2.4.1. Nhóm yếu tố vĩ mô
• 2.4.2. Nhóm yếu tố nội tại của NHTM
• 2.5. Tác động của rủi ro tín dụng
• 2.5.1. Tác động đến nền kinh tế
• 2.5.2. Tác động đến hoạt động của ngân hàng
• 2.6. Tổng quan các nghiên cứu trước
• 2.6.1. Các nghiên cứu trong nước
• 2.6.2. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.7. Khe hở của nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu tổng quát
• 3.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.3. Giả thuyết và phương pháp đo lường các biến
• 3.4. Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
• 3.5. Phương pháp xử lý số liệu
• 3.6. Phương pháp hồi quy. Các kiểm định trong mô hình
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Phân tích thống kê mô tả
• 4.2. Phân tích tương quan
• 4.3. Phân tích đa cộng tuyến
• 4.4. Ước lượng và lựa chọn mô hình hồi quy
• 4.5. Kết quả nghiên cứu. Kiểm định lựa chọn mô hình OLS và mô hình FEM
• 4.6. Kiểm định lựa chọn mô hình FEM và mô hình REM
• 4.7. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
• 4.8. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
• 4.9. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
• 4.10. Khắc phục khuyết tật mô hình bằng phương pháp hồi quy
• 4.11. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. Đề xuất các hàm ý quản trị đối với các NHTM
• 5.2. Hạn chế của đề tài và hướng phát triển tiếp theo
• 5.2.1. Hạn chế của đề tài
• 5.2.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH

Tóm tắt

I. Tổng quan về rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại Việt Nam

Rủi ro tín dụng là một trong những vấn đề quan trọng nhất mà các ngân hàng thương mại Việt Nam phải đối mặt. Hoạt động tín dụng không chỉ ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng mà còn tác động đến sự ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính. Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang hội nhập sâu rộng, việc hiểu rõ các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng là rất cần thiết.

1.1. Khái niệm và phân loại rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng có thể được định nghĩa là khả năng người vay không thực hiện nghĩa vụ trả nợ. Phân loại rủi ro tín dụng bao gồm rủi ro tín dụng cá nhân, rủi ro tín dụng doanh nghiệp và rủi ro tín dụng quốc gia.

1.2. Tầm quan trọng của rủi ro tín dụng trong ngân hàng

Rủi ro tín dụng ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận và khả năng thanh khoản của ngân hàng. Nếu không được quản lý tốt, nó có thể dẫn đến tình trạng nợ xấu gia tăng, ảnh hưởng đến uy tín và hoạt động của ngân hàng.

II. Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại Việt Nam

Nghiên cứu cho thấy có nhiều yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Những yếu tố này có thể được chia thành hai nhóm chính: yếu tố vĩ mô và yếu tố vi mô.

2.1. Yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

Các yếu tố vĩ mô như tình hình kinh tế, lạm phát và chính sách tiền tệ có thể tác động lớn đến khả năng trả nợ của người vay. Khi nền kinh tế suy thoái, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng tăng cao.

2.2. Yếu tố vi mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

Yếu tố vi mô bao gồm khả năng quản lý rủi ro của ngân hàng, quy trình thẩm định tín dụng và chất lượng tài sản. Những ngân hàng có quy trình thẩm định tín dụng chặt chẽ thường có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn.

III. Phương pháp nghiên cứu và mô hình phân tích rủi ro tín dụng

Để phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng, nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy và phân tích dữ liệu từ 24 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2013-2023.

3.1. Phương pháp hồi quy OLS và FEM

Mô hình hồi quy OLS và FEM được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố tác động và rủi ro tín dụng. Kết quả cho thấy có 5 yếu tố chính có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng.

3.2. Kiểm định và lựa chọn mô hình phù hợp

Nghiên cứu sử dụng kiểm định F-test và Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp nhất cho phân tích. Mô hình FGLS được áp dụng để khắc phục các khuyết tật của mô hình.

IV. Kết quả nghiên cứu và thảo luận về rủi ro tín dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng khả năng sinh lời, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ lạm phát đều có tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

4.1. Phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng

Khả năng sinh lời và tỷ lệ tăng trưởng tín dụng có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng, trong khi tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều.

4.2. Thảo luận về kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, từ đó giúp các ngân hàng có thể điều chỉnh chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả hơn.

V. Kết luận và khuyến nghị chính sách cho ngân hàng thương mại

Nghiên cứu kết luận rằng việc quản lý rủi ro tín dụng là rất quan trọng đối với sự ổn định của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Các ngân hàng cần áp dụng các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả để giảm thiểu nợ xấu.

5.1. Đề xuất chính sách quản lý rủi ro tín dụng

Các ngân hàng nên cải thiện quy trình thẩm định tín dụng và tăng cường dự phòng rủi ro để giảm thiểu tác động của nợ xấu.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu có thể mở rộng để xem xét các yếu tố khác như tác động của công nghệ tài chính đến rủi ro tín dụng trong tương lai.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính của nền kinh tế mở cửa và hội nhập, hoạt động tín dụng giữ vai trò huyết mạch đối với hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam. Nguồn thu từ hoạt động cấp tín dụng chiếm tỷ trọng chi phối trong tổng thu nhập của ngân hàng, đồng thời đóng vai trò cầu nối luân chuyển vốn từ nơi thừa sang nơi thiếu nhằm đáp ứng nhu cầu sản xuất, kinh doanh và tiêu dùng. Tuy nhiên, hoạt động tín dụng luôn tiềm ẩn rủi ro tín dụng (RRTD), thường được biểu hiện trực tiếp qua chỉ tiêu tỷ lệ nợ xấu (NPL). Khi nợ xấu gia tăng, chi phí hoạt động và trích lập dự phòng của ngân hàng tăng cao, làm sụt giảm lợi nhuận, suy yếu khả năng thanh khoản và tiềm ẩn nguy cơ đổ vỡ mang tính hệ thống.

Nhằm tái cơ cấu hệ thống và xử lý nợ xấu sau giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 – 2010, Chính phủ đã ban hành Nghị định số 53/2013/NĐ-CP ngày 18/05/2013 thành lập Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC). Mặc dù các chính sách đã tạo chuyển biến tích cực, nhưng bước sang giai đoạn 2021 – 2023, nền kinh tế tiếp tục đối mặt với các cú sốc mới: đại dịch Covid-19 làm đứt gãy chuỗi cung ứng, thương mại quốc tế đình trệ, chính sách tiền tệ thắt chặt và sức cầu suy giảm khiến nhiều doanh nghiệp phá sản hoặc mất khả năng thanh toán. Xuất phát từ thực tiễn trên, đề tài khóa luận "Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng thương mại Việt Nam" được thực hiện nhằm lượng hóa mức độ tác động của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến RRTD tại hệ thống NHTM Việt Nam.

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

• Mục tiêu tổng quát: Phân tích, đánh giá thực trạng rủi ro tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam; từ đó đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế và phòng ngừa rủi ro tín dụng tại các NHTM.
• Mục tiêu cụ thể:
  1. Xác định các yếu tố có tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam.
  2. Đánh giá mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam.
  3. Đưa ra một số gợi ý chính sách nhằm giảm thiểu những rủi ro trong hoạt động tín dụng, hỗ trợ các NHTM quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn.

Trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu, khóa luận tập trung giải quyết ba câu hỏi nghiên cứu:

1. Những yếu tố vi mô và vĩ mô nào có tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam?
2. Mức độ và chiều hướng tác động của những yếu tố đó đến rủi ro tín dụng như thế nào?
3. Những gợi ý chính sách nào được đúc kết sau khi phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam?

• Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam.
• Phạm vi nghiên cứu: Khóa luận khảo sát mẫu dữ liệu gồm 24 NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian 11 năm, từ năm 2013 đến năm 2023 (đây là giai đoạn chuyển mình phục hồi kinh tế, đẩy mạnh hội nhập và chịu ảnh hưởng của đại dịch Covid-19).

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và cơ sở pháp lý

Về mặt học thuật, RRTD được định nghĩa qua nhiều góc tiếp cận:

• Theo Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng, RRTD là rủi ro xảy ra tổn thất xuất phát từ việc người vay hoặc đối tác vi phạm nghĩa vụ thanh toán.
• Theo Jorion (2009), RRTD nảy sinh từ tính không chắc chắn trong khả năng thực hiện nghĩa vụ hợp đồng của bên đi vay.
• Timothy & MacDonald (1995) nhấn mạnh RRTD là sự biến động tiềm ẩn của thu nhập thuần và giá trị vốn do khách hàng không trả được nợ hoặc trả chậm.
• Yurdakul (2014) phân định rủi ro hệ thống (bắt nguồn từ biến động kinh tế vĩ mô, chính trị) và rủi ro phi hệ thống (đặc thù của ngành ngân hàng).

Tại Việt Nam, cơ sở pháp lý để xác định RRTD được quy định tại Khoản 8 Điều 3 Thông tư 14/2023/TT-NHNN và Khoản 23 Điều 3 Thông tư 13/2018/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, theo đó RRTD là khả năng khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ trả nợ gốc và lãi theo hợp đồng hoặc thỏa thuận cấp tín dụng.

Văn bản phân loại RRTD theo hai tiêu chí chính:

• Theo nguyên nhân phát sinh: Gồm rủi ro giao dịch (chia nhỏ thành rủi ro lựa chọn, rủi ro bảo đảm, rủi ro nghiệp vụ) và rủi ro danh mục (gồm rủi ro nội tại và rủi ro tập trung).
• Theo thời điểm phát sinh: Gồm rủi ro trước khi cho vay (ở khâu thẩm định uy tín và tài sản bảo đảm), rủi ro trong quá trình cho vay (ở khâu giải ngân, giám sát dòng tiền và kiểm tra mục đích sử dụng vốn) và rủi ro sau khi cho vay (ở khâu thanh lý hợp đồng, xử lý nợ quá hạn và phát mại tài sản).

Tổng quan nghiên cứu và khoảng trống nghiên cứu

Tác giả khảo lược các công trình trong nước (Lâm Thị Mỹ Lan & Nguyễn Hoàng Long, 2023; Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản, 2014; Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Minh Kiều, 2015; Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc, Bùi Thu Giang, 2021) và các nghiên cứu quốc tế (Mpofu & Nikolaidou, 2018; Louzis và cộng sự, 2012; Hazimi & William, 2020; Zribi & Boujelbène, 2011). Từ đó, hai khoảng trống nghiên cứu chính được xác lập:

1. Các nghiên cứu trước đây đa phần chỉ cập nhật số liệu đến năm 2022, trong khi năm 2023 có nhiều biến động vĩ mô phức tạp sau đại dịch Covid-19 và chính sách thắt chặt tiền tệ.
2. Nhiều công trình tại Việt Nam chủ yếu nhấn mạnh biến số vĩ mô mà chưa đánh giá sâu vai trò của các biến số nội tại ngân hàng (như quy mô tài sản, khả năng sinh lời, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng).

Mô hình kinh tế lượng và hệ thống biến số

Khóa luận kế thừa và phát triển mô hình kinh tế lượng từ Pasha & Khemraj (2009) và Salas & Saurina (2002), thiết lập phương trình hồi quy dữ liệu bảng dạng:

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

Trong đó:

• $i$: Đại diện cho NHTM thứ $i$ ($i = 1, \dots, 24$).
• $t$: Đại diện cho năm quan sát ($t = 2013, \dots, 2023$).
• $\beta_0$: Hệ số chặn; $\beta_1, \dots, \beta_7$: Các hệ số hồi quy tương ứng.
• $\varepsilon_{i,t}$: Sai số ngẫu nhiên.

Nhóm biến	Tên biến	Ký hiệu	Phương pháp đo lường	Dấu kỳ vọng	Căn cứ học thuật
Biến phụ thuộc	Tỷ lệ nợ xấu	$NPL$	$\frac{\text{Nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$		Pasha & Khemraj (2009); Salas & Saurina (2002)
Biến nội tại	Khả năng sinh lời	$ROE$	$\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Vốn chủ sở hữu}} \times 100%$	$-$	Thảo & Đan (2018); Nguyễn Thị Như Quỳnh và cs. (2018)
Biến nội tại	Tăng trưởng tín dụng	$CRE$	$\frac{\text{Dư nợ năm nay} - \text{Dư nợ năm trước}}{\text{Dư nợ năm trước}} \times 100%$	$-$	Nguyễn Thị Như Quỳnh và cs. (2018); Ôn Quỳnh Như (2017)
Biến nội tại	Dự phòng rủi ro tín dụng	$LLR$	$\frac{\text{Mức dự phòng RRTD}}{\text{Dư nợ cho vay}} \times 100%$	$+$	Hasan & Wall (2004); Nguyễn Thị Ánh Hoa (2021)
Biến nội tại	Quy mô ngân hàng	$SIZE$	$\log(\text{Tổng tài sản})$	$-$	Dimitrios và cs. (2012); Nguyễn Thị Kim Phụng & Nguyễn Thị Nhật Tân (2021)
Biến vĩ mô	Tỷ lệ thất nghiệp	$UNT$	Tỷ lệ người thất nghiệp / Lực lượng lao động	$+$	Louzis và cs. (2010); Chaibi & Ftiti (2015)
Biến vĩ mô	Tăng trưởng kinh tế	$GDP$	Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm	$-$	Rajan & Dhal (2003); Trịnh Thị Phan Lan & Hoàng Thị Lan Anh (2023)
Biến vĩ mô	Tỷ lệ lạm phát	$INF$	Chỉ số giá tiêu dùng/tỷ lệ lạm phát hàng năm	$+$	Tăng Mỹ Sang (2024); Lê Thanh Tâm và cs. (2021)

Dữ liệu và phương pháp xử lý

• Nguồn dữ liệu: Số liệu của 24 NHTM thu thập từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán và Báo cáo thường niên giai đoạn 2013 – 2023; số liệu vĩ mô lấy từ Tổng cục Thống kê Việt Nam. Tổng số quan sát đạt $N = 264$.
• Quy trình xử lý: Nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata 17.0 thực hiện quy trình 6 bước: (1) Tổng quan cơ sở lý thuyết; (2) Thu thập, tính toán biến số; (3) Hồi quy mẫu bằng Pooled OLS, FEM và REM; (4) Thực hiện kiểm định F-test (so sánh OLS và FEM), kiểm định Hausman (so sánh FEM và REM), kiểm định đa cộng tuyến (hệ số VIF), kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan (Wooldridge test); (5) Áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục triệt để các khuyết tật mô hình; (6) Thảo luận kết quả và đề xuất hàm ý chính sách.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Trình bày tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh tái cơ cấu nợ xấu hậu Nghị định 53/2013/NĐ-CP và các thách thức từ đại dịch Covid-19; xác định mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu; phạm vi 24 NHTM giai đoạn 2013 – 2023; phương pháp tiếp cận định tính kết hợp định lượng và bố cục 5 chương của khóa luận.

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

Hệ thống hóa định nghĩa RRTD theo Basel, các tác giả quốc tế và văn bản quy phạm pháp luật của Ngân hàng Nhà nước; phân tích các nhóm nguyên nhân gây RRTD (yếu tố vĩ mô: lạm phát, GDP, thất nghiệp, chính sách tiền tệ, thiên tai; yếu tố vi mô: quy mô, chính sách tín dụng, năng lực cán bộ tín dụng); phân tích tác động tiêu cực của RRTD đến hệ thống ngân hàng và nền kinh tế; tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước; xác định 2 khe hở nghiên cứu về khung thời gian 2023 và nhóm biến nội tại ngân hàng.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Trình bày quy trình nghiên cứu 6 bước; xây dựng mô hình thực nghiệm với 1 biến phụ thuộc ($NPL$) và 7 biến độc lập ($ROE, CRE, LLR, SIZE, UNT, GDP, INF$); giải thích công thức đo lường và xây dựng 7 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_7$); quy trình chọn mẫu 24 ngân hàng với 264 quan sát; trình bày lý thuyết các phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, REM, FGLS và các kiểm định chẩn đoán mô hình (F-test, Hausman, VIF, White/Wald test, Wooldridge test).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Trình bày bảng thống kê mô tả 264 quan sát; phân tích ma trận hệ số tương quan (hệ số tương quan lớn nhất giữa UNT và GDP là 0.8421); kiểm định đa cộng tuyến với VIF trung bình đạt 2.66 (VIF cao nhất là UNT: 5.70; thấp nhất là CRE: 1.xx, đều nhỏ hơn 10); kết quả hồi quy OLS, FEM, REM; kết quả kiểm định F-test ($F(23, 233) = 2.0005, P\text{-value} < 0.05$) khẳng định FEM ưu thế hơn OLS; kiểm định Hausman ($\text{chi}^2(7) = 8.34, P\text{-value} = 0.3033$); kiểm định khuyết tật phát hiện mô hình vi phạm hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan; thực hiện ước lượng FGLS và thảo luận chi tiết ý nghĩa kinh tế của 5 biến có ý nghĩa thống kê.

Chương 5: Kết luận và gợi ý chính sách

Tóm lược các phát hiện thực nghiệm chính từ mô hình FGLS; đề xuất các nhóm hàm ý quản trị dành cho NHTM (nâng cao hiệu quả sinh lời, kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng an toàn, duy trì quy mô vốn, quản trị quỹ dự phòng rủi ro tín dụng và ứng phó biến động lạm phát); nêu rõ các hạn chế về dữ liệu và đề xuất hướng mở rộng nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng và phát hiện thực nghiệm

Từ kết quả phân tích thống kê mô tả 264 quan sát và mô hình hồi quy FGLS trên phần mềm Stata 17.0, nghiên cứu ghi nhận các chỉ số và kết luận thực nghiệm cụ thể:

Chỉ tiêu / Biến số	Giá trị trung bình	Độ lệch chuẩn	Giá trị nhỏ nhất (Min)	Giá trị lớn nhất (Max)	Tác động trong FGLS
Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$)	0.0212629	0.0239367	0.0000 (VietABank 2018, 2019)	0.2980 / 29.8% (NCB 2023)	Biến phụ thuộc
Khả năng sinh lời ($ROE$)	0.1037121	—	-0.1200 (NCB 2023)	0.2800 (VietABank 2016)	Ngược chiều ($-$), có ý nghĩa thống kê
Tăng trưởng tín dụng ($CRE$)	0.1955970	—	-0.1391 (MSB 2014)	1.0000 (HDBank)	Ngược chiều ($-$), có ý nghĩa thống kê
Dự phòng rủi ro ($LLR$)	—	—	0.0067 (Nam A Bank)	—	Cùng chiều ($+$), có ý nghĩa thống kê
Quy mô ngân hàng ($SIZE$)	32.xxx	—	30.31783 (Saigonbank 2013)	35.37206 (BIDV 2023)	Ngược chiều ($-$), có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ lạm phát ($INF$)	0.0321000	—	—	0.0660 (2013)	Cùng chiều ($+$), có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ thất nghiệp ($UNT$)	—	—	0.0210 (2014)	0.0320 (2021)	Không có ý nghĩa thống kê
Tăng trưởng kinh tế ($GDP$)	—	—	0.0245 (2020)	—	Không có ý nghĩa thống kê

Kết quả ước lượng bằng mô hình FGLS khẳng định có 5 yếu tố có ý nghĩa thống kê tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam:

1. Khả năng sinh lời ($ROE$): Tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Ngân hàng có năng lực tài chính và hiệu quả sinh lời cao thường sở hữu hệ thống quản trị rủi ro tốt và quy trình xét duyệt tín dụng chặt chẽ, giúp giảm thiểu nợ xấu.
2. Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng ($CRE$): Tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu trong giai đoạn nghiên cứu, khi dư nợ mở rộng làm tăng mẫu số của chỉ tiêu nợ xấu trong ngắn hạn và phản ánh khả năng mở rộng thị phần tín dụng hiệu quả.
3. Quy mô ngân hàng ($SIZE$): Tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Các ngân hàng có quy mô tài sản lớn (như BIDV đạt giá trị SIZE cực đại 35.37206 vào năm 2023) có lợi thế về đa dạng hóa danh mục đầu tư và kiểm soát rủi ro danh mục vượt trội so với các ngân hàng quy mô nhỏ.
4. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$): Tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Khi tỷ lệ nợ xấu gia tăng, các ngân hàng bắt buộc phải chủ động trích lập chi phí dự phòng rủi ro tín dụng cao hơn để đối phó tổn thất tiềm ẩn.
5. Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu. Lạm phát làm suy giảm giá trị thực của đồng tiền, gia tăng chi phí sản xuất và làm suy yếu khả năng trả nợ của khách hàng vay vốn.

Giải pháp và khuyến nghị chính sách

Dựa trên kết luận thực nghiệm, tác giả đề xuất các giải pháp quản trị cho hệ thống NHTM Việt Nam:

• Tăng cường năng lực tài chính và khả năng sinh lời ($ROE$): Nâng cao hiệu quả sử dụng vốn, kiểm soát chi phí hoạt động và nâng cao chất lượng nguồn thu ngoài lãi để gia tăng bộ đệm lợi nhuận hấp thụ rủi ro.
• Kiểm soát tăng trưởng tín dụng ($CRE$) bền vững: Cân đối giữa mục tiêu tăng trưởng dư nợ và thẩm định chất lượng khoản vay; tránh nới lỏng điều kiện cấp tín dụng để chạy theo quy mô.
• Tận dụng lợi thế quy mô ($SIZE$) và hiện đại hóa quản trị: Tăng cường vốn điều lệ, mở rộng quy mô tài sản gắn liền với việc áp dụng các chuẩn mực quản trị rủi ro quốc tế và chuyển đổi số quy trình phê duyệt.
• Nâng cao hiệu quả trích lập và sử dụng dự phòng rủi ro ($LLR$): Xây dựng mô hình trích lập dự phòng rủi ro linh hoạt, đánh giá sát sao thực trạng tài sản bảo đảm và phân loại nợ đúng quy định của Ngân hàng Nhà nước.
• Theo dõi sát diễn biến vĩ mô ($INF$): Xây dựng các kịch bản kiểm tra sức chịu tải (stress test) danh mục tín dụng trước các biến động về lạm phát và lãi suất.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt khoa học: Khóa luận hệ thống hóa cơ sở lý luận về RRTD trong hoạt động ngân hàng; kiểm chứng bằng thực nghiệm tác động đồng thời của nhóm yếu tố vi mô và vĩ mô trên bộ dữ liệu bảng kéo dài 11 năm (2013 – 2023); chứng minh tính ưu việt của phương pháp FGLS trong việc xử lý triệt để khuyết tật tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở dữ liệu định lượng tin cậy giúp các nhà quản trị NHTM tại Việt Nam nhận diện các nhân tố trọng yếu chi phối nợ xấu, hỗ trợ xây dựng chính sách tín dụng và quản trị rủi ro phù hợp với thực tế hậu Covid-19.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế của đề tài:
  • Mẫu nghiên cứu dừng lại ở 24 NHTM cổ phần tại Việt Nam, chưa bao quát toàn bộ các tổ chức tín dụng phi ngân hàng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài đang hoạt động trên thị trường.
  • Khóa luận tập trung vào 7 biến độc lập đại diện ($ROE, CRE, LLR, SIZE, UNT, GDP, INF$), chưa đưa vào mô hình các biến số vi mô khác như tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) hay các biến số thị trường như biến động thị trường bất động sản, tỷ giá hối đoái.
• Hướng nghiên cứu tiếp theo:
  • Mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu cho toàn bộ hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam và kéo dài chuỗi thời gian quan sát sau năm 2023.
  • Bổ sung các biến số đo lường chất lượng quản trị nội bộ, tỷ lệ an toàn vốn theo Basel II/Basel III và các yếu tố cấu trúc thị trường tài chính để tăng cường độ giải thích của mô hình.

---

Giá trị tham khảo

• Đối tượng sử dụng:
  • Sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế phát triển cần tài liệu tham khảo về phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và kiểm định kinh tế lượng ứng dụng trong ngành ngân hàng.
  • Cán bộ quản trị rủi ro, chuyên viên phân tích tín dụng và ban lãnh đạo các NHTM quan tâm đến việc nhận diện và xây dựng mô hình cảnh báo sớm nợ xấu.
• Cấu phần giá trị nhất để tham khảo:
  • Quy trình thực nghiệm 6 bước chặt chẽ trên Stata 17.0 từ thống kê mô tả, kiểm định tương quan, kiểm định đa cộng tuyến VIF, so sánh mô hình qua F-test và Hausman đến kỹ thuật khắc phục khuyết tật bằng FGLS.
  • Bảng tổng hợp chi tiết công thức đo lường biến và tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm đối sánh trong và ngoài nước.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ những nguồn nào và trong giai đoạn nào?

Dữ liệu vi mô của 24 NHTM Việt Nam được thu thập từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán và Báo cáo thường niên của các ngân hàng; dữ liệu kinh tế vĩ mô được trích xuất từ thống kê hàng năm của Tổng cục Thống kê Việt Nam. Chuỗi số liệu trải dài trong giai đoạn 11 năm, từ năm 2013 đến năm 2023, tạo thành bộ dữ liệu bảng gồm 264 quan sát.

2. Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm những biến số nào và biến phụ thuộc được đo lường ra sao?

Mô hình nghiên cứu gồm 1 biến phụ thuộc là Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$, đo lường bằng tỷ lệ phần trăm giữa Tổng nợ xấu trên Tổng dư nợ) và 7 biến độc lập gồm 4 biến nội tại ngân hàng ($ROE$: Khả năng sinh lời, $CRE$: Tăng trưởng tín dụng, $LLR$: Tỷ lệ dự phòng RRTD, $SIZE$: Quy mô ngân hàng) cùng 3 biến kinh tế vĩ mô ($UNT$: Tỷ lệ thất nghiệp, $GDP$: Tăng trưởng kinh tế, $INF$: Tỷ lệ lạm phát).

3. Kết quả các kiểm định lựa chọn mô hình OLS, FEM và REM trong khóa luận cho ra kết quả gì?

Kiểm định F-test cho giá trị $F(23, 233) = 2.0005$ với $P\text{-value} = 0.0005 < 0.05$, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết $H_0$, khẳng định mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS. Kiểm định Hausman cho giá trị thống kê $\text{chi}^2(7) = 8.34$ với $P\text{-value} = 0.3033 > 0.05$. Sau khi kiểm tra các khuyết tật về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, tác giả lựa chọn phương pháp FGLS để ước lượng mô hình tối ưu cuối cùng.

4. Những biến số nào thực sự có ý nghĩa thống kê tác động đến rủi ro tín dụng trong mô hình FGLS?

Mô hình FGLS chỉ ra 5 biến có ý nghĩa thống kê tác động đến RRTD:

• 3 biến tác động ngược chiều ($-$) gồm: Khả năng sinh lời ($ROE$), Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng ($CRE$) và Quy mô ngân hàng ($SIZE$).
• 2 biến tác động cùng chiều ($+$) gồm: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$) và Tỷ lệ lạm phát ($INF$).
• 2 biến $UNT$ và $GDP$ không đạt ý nghĩa thống kê trong mô hình này.

5. Văn bản pháp luật nào tại Việt Nam được tác giả trích dẫn để định nghĩa rủi ro tín dụng?

Tác giả dẫn chiếu định nghĩa pháp lý về rủi ro tín dụng tại Khoản 8 Điều 3 Thông tư số 14/2023/TT-NHNN và Khoản 23 Điều 3 Thông tư số 13/2018/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Anh Thy đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu thông qua việc phân tích thực nghiệm các yếu tố chi phối rủi ro tín dụng tại 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2023. Bằng việc ứng dụng quy trình kinh tế lượng trên phần mềm Stata 17.0 và khắc phục khuyết tật mô hình bằng phương pháp FGLS, nghiên cứu đã xác định được 5 yếu tố có ý nghĩa thống kê gồm $ROE, CRE, SIZE$ (tác động ngược chiều) và $LLR, INF$ (tác động cùng chiều). Các kết quả thực nghiệm đóng góp luận cứ khoa học vững chắc và cung cấp hệ thống giải pháp quản trị thực tiễn giúp các NHTM kiểm soát nợ xấu và vận hành an toàn trong bối cảnh phục hồi kinh tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 là nền tảng để tác giả xây dựng nội dung cho những chương sau theo một trình tự hợp lí và cụ thể hơn. 8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2. Cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng trong hoạt động của NHTM 2. Khái niệm về rủi ro tín dụng Trên thế giới có rất nhiều khái niệm về rủi ro tín dụng được tiếp cận từ nhiều khía cạnh khác nhau, dưới đây là một số định nghĩa về rủi ro tín dụng được ghi nhận trong các công trình nghiên cứu, cụ thể: Theo Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng thì “rủi ro tín dụng là rủi ro xảy ra tổn thất xuất phát từ sự vi phạm bởi người vay hoặc đối tác”.

Sự thiếu xót, sai lầm của ngân hàng trong công tác đánh giá, giám sát người vay là nguyên nhân chính dẫn đến rủi ro tín dụng của khoản vay. Theo Jorion (2009) lập luận rằng cơ chế dẫn đến rủi ro tín dụng xuất phát từ tính không chắc chắn về khả năng của người vay trong việc thực hiện nghĩa vụ trả nợ đã quy định trong hợp đồng. Kết quả của việc này là mang đến những tổn thất cho ngân hàng hoặc giảm sút chất lượng tín dụng của khoản vay. Nói cách khác, RRTD là khả năng người vay không thực hiện, hay thực hiện không đầy đủ nghĩa vụ trả nợ.

Theo Timothy & MacDonald (1995) thì RRTD là sự thay đổi tiềm ẩn của thu nhập thuần và thị giá của vốn, xuất phát từ việc khách hàng không có khả năng thanh toán nợ vay hoặc thanh toán trễ hạn. Theo Yurdakul (2014), rủi ro mang tính hệ thống xuất phát từ những thay đổi từ các yếu tố kinh tế, chính trị, xã hội đã ảnh hưởng đến việc giao dịch của các loại tài sản tài chính. Ngược lại, rủi ro phi hệ thống thì được tạo ra từ những yếu tố thuộc đặc thù của ngành ngân hàng. Tại Việt Nam, theo khoản 8 Điều 3 Thông tư 14/2023/TT-NHNN và khoản 23 Điều 3 Thông tư 13/2018/TT-NHNN đã được sửa đổi bổ sung quy định về rủi ro tín dụng thì có thể hiểu một cách đơn giản về RRTD như sau: 9 Rủi ro tín dụng là khả năng người đi vay không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng tín dụng, thỏa thuận với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.

Đối với các tổ chức tín dụng, rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro chủ yếu trong hoạt động cho vay, rủi ro này xảy ra khi người đi vay không trả được nợ gốc hoặc lãi vay. Như vậy, có thể hiểu RRTD là những tổn thất tiềm ẩn có thể xảy ra trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng bắt nguồn từ việc người đi vay không có khả năng thanh toán khoản gốc và lãi đầy đủ, đúng hạn theo những cam kết đã thỏa thuận ban đầu. Rủi ro tín dụng không chỉ gây ra những tổn thất về mặt lợi nhuận của ngân hàng mà còn tác động xấu đến tình hình kinh tế - xã hội, trong trường hợp ngân hàng không có phương pháp giải quyết nợ xấu do RRTD gây ra thì ngân hàng có thể rơi vào tình trạng mất cân bằng nguồn vốn, mất khả năng thanh khoản, thậm chí dẫn đến phá sản. Phân loại rủi ro tín dụng Căn cứ vào nguyên nhân phát sinh rủi ro có các nhóm RRTD sau: Rủi ro giao dịch: là một hình thức của RRTD mà nguyên nhân phát sinh là do những vấn đề trục trặc xảy ra trong quá trình giao dịch giữa ngân hàng và khách hàng, đặc biệt là ở khâu xét duyệt, đánh giá khách hàng vay.