Đánh Giá Các Yếu Tố Tác Động Đến Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng Thương Mại Tại 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 về ngành tài chính.

• Tác giả: Trần Thị Hồng Liên
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Hải Nam
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế
• Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng
• Đề tài: Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.5. Đóng góp của đề tài
• 1.6. Bố cục công trình nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan về đề tài nghiên cứu
• 2.2. Tổng quan tình hình tín dụng tại các ngân hàng thương mại hiện nay
• 2.2.1. Tình hình tăng trưởng huy động
• 2.2.2. Tình hình tăng trưởng tín dụng
• 2.2.3. Nhận thức về cạnh tranh trên thị trường cho vay
• 2.3. Thực trạng rủi ro tín dụng các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
• 2.3.1. Tỷ lệ nợ xấu
• 2.3.2. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ
• 2.4. Tổng quan một số tài liệu nghiên cứu liên quan
• 2.4.1. Tài liệu nước ngoài
• 2.4.2. Cơ sở lý thuyết về đề tài nghiên cứu
• 2.4.2.1. Khái quát rủi ro tín dụng ngân hàng
• 2.4.2.2. Khái niệm rủi ro tín dụng
• 2.4.2.3. Phân loại rủi ro tín dụng
• 2.4.2.4. Nguyên nhân phát sinh rủi ro tín dụng
• 2.4.2.4.1. Nguyên nhân khách quan
• 2.4.2.4.2. Nguyên nhân chủ quan
• 2.4.2.5. Hậu quả của rủi ro tín dụng
• 2.4.2.5.1. Đối với ngân hàng
• 2.4.2.5.2. Đối với khách hàng
• 2.4.2.5.3. Đối với nền kinh tế
• 2.5. Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Thang đo và cách thức đo lường các biến
• 3.3. Phương pháp xử lý dữ liệu
• 3.4. Mô hình và dữ liệu nghiên cứu
• 3.5. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
• 3.6. Phương pháp nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê mô tả
• 4.2. Ma trận tương quan giữa các biến
• 4.3. Kết quả hồi quy
• 4.3.1. Mô hình Pooled OLS
• 4.3.2. Mô hình FEM
• 4.3.3. Mô hình REM
• 4.4. Kết quả kiểm định mô hình
• 4.4.1. Kiểm định tự tương quan
• 4.4.2. Kiểm định phương sai thay đổi
• 4.5. Phân tích kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Kiến nghị với Chính phủ
• 5.2. Kiến nghị với Ngân hàng nhà nước
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH SÁCH BẢNG

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam

Rủi ro tín dụng là một trong những vấn đề quan trọng nhất trong ngành ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Việc đánh giá rủi ro tín dụng không chỉ giúp ngân hàng bảo vệ tài sản mà còn đảm bảo sự ổn định của hệ thống tài chính. Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, việc quản lý rủi ro tín dụng càng trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Các ngân hàng thương mại cần có những phương pháp hiệu quả để đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng nhằm giảm thiểu thiệt hại và nâng cao hiệu quả hoạt động.

1.1. Khái Niệm Rủi Ro Tín Dụng Trong Ngân Hàng

Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng không thu hồi được khoản nợ từ khách hàng. Điều này có thể xảy ra do nhiều nguyên nhân khác nhau, bao gồm tình hình tài chính của khách hàng và biến động của thị trường. Việc hiểu rõ khái niệm này là rất quan trọng để các ngân hàng có thể xây dựng các chính sách tín dụng hợp lý.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng

Đánh giá rủi ro tín dụng giúp ngân hàng xác định khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó đưa ra quyết định cho vay hợp lý. Việc này không chỉ bảo vệ ngân hàng khỏi các khoản nợ xấu mà còn góp phần ổn định hệ thống tài chính quốc gia.

II. Những Thách Thức Trong Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng Thương Mại

Quản lý rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức. Tình hình kinh tế biến động, sự gia tăng nợ xấu và áp lực cạnh tranh từ các tổ chức tín dụng khác là những yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng quản lý rủi ro. Các ngân hàng cần phải có những chiến lược hiệu quả để đối phó với những thách thức này.

2.1. Tình Hình Nợ Xấu Tăng Cao

Tỷ lệ nợ xấu tại nhiều ngân hàng thương mại đang có xu hướng gia tăng, điều này đặt ra thách thức lớn cho việc quản lý rủi ro tín dụng. Các ngân hàng cần phải tăng cường trích lập dự phòng rủi ro để bảo vệ tài sản của mình.

2.2. Áp Lực Cạnh Tranh Từ Các Tổ Chức Tín Dụng Khác

Sự cạnh tranh gay gắt từ các tổ chức tín dụng trong và ngoài nước khiến các ngân hàng phải điều chỉnh chính sách cho vay và quản lý rủi ro tín dụng một cách linh hoạt hơn. Điều này có thể dẫn đến việc gia tăng rủi ro nếu không được kiểm soát chặt chẽ.

III. Phương Pháp Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng Hiệu Quả Tại Ngân Hàng

Để đánh giá rủi ro tín dụng một cách hiệu quả, các ngân hàng thương mại cần áp dụng các phương pháp hiện đại và khoa học. Việc sử dụng công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu lớn sẽ giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về tình hình tín dụng của khách hàng.

3.1. Sử Dụng Công Nghệ Thông Tin Trong Đánh Giá

Công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu tín dụng. Các ngân hàng có thể sử dụng phần mềm quản lý rủi ro để theo dõi và đánh giá tình hình tín dụng của khách hàng một cách hiệu quả.

3.2. Phân Tích Dữ Liệu Lớn Để Dự Đoán Rủi Ro

Phân tích dữ liệu lớn giúp ngân hàng nhận diện các yếu tố tiềm ẩn gây rủi ro tín dụng. Việc này không chỉ giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn mà còn giảm thiểu rủi ro trong tương lai.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng

Việc đánh giá rủi ro tín dụng không chỉ là lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn rõ ràng trong hoạt động của các ngân hàng thương mại. Các ngân hàng đã áp dụng nhiều phương pháp khác nhau để quản lý rủi ro tín dụng, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm thiểu thiệt hại.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Về Rủi Ro Tín Dụng

Nghiên cứu cho thấy rằng các ngân hàng có chính sách quản lý rủi ro tín dụng chặt chẽ thường có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn. Điều này chứng tỏ rằng việc đánh giá rủi ro tín dụng là rất cần thiết để bảo vệ ngân hàng khỏi các khoản nợ xấu.

4.2. Các Giải Pháp Cải Thiện Quản Lý Rủi Ro

Các ngân hàng cần áp dụng các giải pháp cải thiện quản lý rủi ro tín dụng như tăng cường đào tạo nhân viên, cải tiến quy trình cho vay và sử dụng công nghệ thông tin để nâng cao hiệu quả quản lý.

V. Kết Luận Về Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam

Đánh giá rủi ro tín dụng là một phần không thể thiếu trong hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Việc quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả không chỉ giúp ngân hàng bảo vệ tài sản mà còn góp phần ổn định hệ thống tài chính. Trong tương lai, các ngân hàng cần tiếp tục cải thiện phương pháp đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng để đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của thị trường.

5.1. Tương Lai Của Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Trong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu đang thay đổi nhanh chóng, việc quản lý rủi ro tín dụng sẽ trở nên phức tạp hơn. Các ngân hàng cần phải linh hoạt và sáng tạo trong việc áp dụng các phương pháp mới để quản lý rủi ro.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Ngân Hàng

Ngân hàng cần tăng cường hợp tác với các tổ chức tài chính khác để chia sẻ thông tin và kinh nghiệm trong quản lý rủi ro tín dụng. Điều này sẽ giúp nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm thiểu rủi ro trong tương lai.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hoạt động tín dụng là mảng nghiệp vụ cốt lõi, mang lại nguồn thu nhập chủ yếu cho các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam, song cũng là hoạt động tiềm ẩn nhiều rủi ro nhất. Rủi ro tín dụng (RRTD) không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả kinh doanh, sự an toàn thanh khoản và sự tồn tại của từng ngân hàng mà còn tác động dây chuyền tới toàn bộ hệ thống tài chính và sự ổn định kinh tế vĩ mô. Sau giai đoạn biến động kinh tế và đại dịch COVID-19, nợ xấu tại hệ thống ngân hàng có xu hướng gia tăng, trong khi khả năng hấp thụ vốn của doanh nghiệp suy giảm và các chính sách hỗ trợ cơ cấu nợ dần hết hiệu lực.

Trước thực trạng đó, khóa luận tốt nghiệp "Đánh giá các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng các ngân hàng thương mại tại Việt Nam" của tác giả Trần Thị Hồng Liên (Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội, 2023) được thực hiện nhằm lượng hóa các nhân tố tài chính tác động đến RRTD và đưa ra các khuyến nghị quản trị.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

• Mục tiêu nghiên cứu: Đánh giá thực trạng và xác định các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam; từ đó đề xuất phương hướng và giải pháp hoàn thiện công tác quản trị rủi ro tín dụng.
• Nhiệm vụ nghiên cứu:
  1. Hệ thống hóa những vấn đề lý luận cơ bản về rủi ro tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng ở các NHTM.
  2. Phân tích và đánh giá thực trạng hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 2013–2022, chỉ ra các kết quả đạt được và hạn chế.
  3. Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị chính sách nhằm nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng đối với hệ thống NHTM Việt Nam.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Các khoản nợ không trả được, các khoản đầu tư có rủi ro và các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại NHTM.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm, từ năm 2013 đến năm 2022.
• Phạm vi không gian: Dữ liệu thu thập từ 20 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam.
• Phạm vi nội dung: Nghiên cứu hoạt động tín dụng, đo lường mức độ rủi ro tín dụng (thông qua tỷ lệ nợ xấu) và xác định mức độ ảnh hưởng của các biến tài chính nội tại của ngân hàng.

Câu hỏi nghiên cứu

1. Phương pháp nhận diện các yếu tố gây rủi ro tín dụng tại các NHTM là gì?
2. Liệu các yếu tố về quản trị rủi ro tín dụng của một ngân hàng có ảnh hưởng đến mức độ tin tưởng của khách hàng và đối tác đối với ngân hàng đó?
3. Liệu có sự khác biệt về mức độ rủi ro tín dụng giữa các ngân hàng thương mại?
4. Tiêu chí nào được sử dụng để xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại đến rủi ro tín dụng?

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm đo lường

Khóa luận tiếp cận rủi ro tín dụng theo quan điểm của Joel Bessis (2010), xác định RRTD là tổn thất mà ngân hàng phải gánh chịu do người đi vay không có khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ (gốc và/hoặc lãi) theo hợp đồng tín dụng hoặc chất lượng tín dụng của khoản vay bị suy giảm.

Các tiêu chí đánh giá RRTD trong văn bản được phân chia thành:

• Nhóm chỉ tiêu trực tiếp:
  • Tỷ lệ nợ quá hạn = Số dư nợ quá hạn / Tổng dư nợ.
  • Tỷ lệ nợ xấu (NPL) = Nợ xấu / Tổng dư nợ tín dụng.
  • Tỷ lệ nợ xấu trên vốn chủ sở hữu = Nợ xấu / Vốn chủ sở hữu.
  • Dự phòng rủi ro tín dụng: Bao gồm dự phòng chung và dự phòng cụ thể theo quy định tại Việt Nam: $$\text{Dự phòng chung} = 0{,}75% \times \text{Tổng giá trị các khoản nợ từ nhóm 1 đến nhóm 4}$$ $$\text{Dự phòng cụ thể} = \max(0, (A - C) \times r)$$ (Trong đó: $A$ là giá trị khoản nợ, $C$ là giá trị tài sản bảo đảm, $r$ là tỷ lệ trích lập dự phòng tương ứng từng nhóm nợ).
• Nhóm chỉ tiêu gián tiếp: Quy mô tín dụng (Dư nợ / Tổng tài sản, Dư nợ / Cán bộ tín dụng, Tăng trưởng tín dụng / Tăng trưởng kinh tế) và cơ cấu tín dụng theo ngành/lĩnh vực.

Mô hình kinh tế lượng và hệ thống giả thuyết

Mô hình hồi quy dữ liệu bảng được thiết lập như sau: $$NPL_{it} = \beta_0 + \beta_1 ROA_{it} + \beta_2 SIZE_{it} + \beta_3 ETA_{it} + \beta_4 LG_{it} + \beta_5 LDR_{it} + \beta_6 IIR_{it} + e_{it}$$

Tên biến	Ký hiệu	Cách đo lường / Công thức	Giả thuyết tác động
Tỷ lệ nợ xấu (Biến phụ thuộc)	$NPL$	Tổng nợ xấu / Tổng dư nợ tín dụng	Biến phản ánh mức độ RRTD
Khả năng sinh lời	$ROA$	Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản	$H_1$: Có tác động đến RRTD
Quy mô ngân hàng	$SIZE$	Logarit tự nhiên của tổng tài sản $\ln(\text{Tổng tài sản})$	$H_2$: Có tác động đến RRTD
Đòn bẩy tài chính	$ETA$	Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản	$H_3$: Có tác động đến RRTD
Tăng trưởng tín dụng	$LG$	$(\text{Dư nợ}t - \text{Dư nợ}{t-1}) / \text{Dư nợ}_{t-1}$	$H_4$: Có tác động đến RRTD
Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động	$LDR$	Tổng dư nợ cho vay / Tổng vốn huy động	$H_5$: Có tác động đến RRTD
Lãi suất cho vay	$IIR$	Thu nhập về lãi / Tổng dư nợ ròng bình quân	$H_6$: Có tác động đến RRTD

Phương pháp nghiên cứu và xử lý dữ liệu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu bảng không cân đối thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất cuối năm của 20 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013–2022 (200 quan sát), kết hợp thông tin từ Ngân hàng Nhà nước, Vietstock và Vietnambiz.
• Quy trình xử lý trên phần mềm Stata:
  1. Thống kê mô tả dữ liệu và lập ma trận hệ số tương quan Pearson.
  2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF).
  3. Ước lượng mô hình qua 3 phương pháp: Hồi quy gộp OLS (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  4. Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình và kiểm định khuyết tật: Kiểm định F-test, kiểm định tự tương quan bậc 1 Wooldridge (xtserial), kiểm định phương sai sai số thay đổi Modified Wald (xttest3).
  5. Khắc phục các khuyết tật mô hình bằng phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu lặp có trọng số (Iteratively Reweighted Least Squares - IGLS).

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Phần mở đầu

Chương này giới thiệu tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh tái cơ cấu hệ thống tài chính và áp lực nợ xấu gia tăng tại Việt Nam. Tác giả trình bày rõ mục tiêu nghiên cứu, 3 nhiệm vụ cụ thể, đối tượng nghiên cứu (khoản nợ không trả được, rủi ro tín dụng), phạm vi không gian (20 NHTM), phạm vi thời gian (2013–2022), 4 câu hỏi nghiên cứu, ý nghĩa đóng góp và bố cục 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Tổng quan tài liệu nghiên cứu và cơ sở lý thuyết

Nội dung chương 2 tập trung tổng quan bối cảnh thực tiễn và cơ sở lý luận về tín dụng ngân hàng:

• Thực trạng ngành ngân hàng: Tăng trưởng nguồn vốn huy động năm 2022 đạt hơn 6%; 2 tháng đầu năm 2023 tăng 4,6%. Tăng trưởng tín dụng 2 tháng đầu năm 2023 đạt trên 2% (chậm hơn so với mức 5,04% cùng kỳ năm 2022). Tỷ lệ nợ xấu nội bảng toàn hệ thống năm 2022 bình quân khoảng 1,60% (tăng từ mức 1,37% năm 2021). Nhóm ngân hàng duy trì nợ xấu thấp dưới 1% gồm Bac A Bank (0,53%), Techcombank (0,66%), Vietcombank (0,68%), ACB (0,74%), TPBank (0,84%). Ngân hàng có nợ xấu cao gồm NCB (17,93%), VPBank (5,73%), Vietbank (3,65%).
• Tỷ lệ bao phủ nợ xấu: Tính đến 30/06/2022, có 10/27 ngân hàng ghi nhận tỷ lệ bao phủ nợ xấu trên 100%, dẫn đầu là Vietcombank (505,39%), tiếp đến là BIDV (262%), MB (221%), VietinBank (189%).
• Tổng quan nghiên cứu: Điểm lại các công trình trong nước (Lê Thị Huyền Diệu, 2010; Nguyễn Tuấn Anh, 2012; các bài báo trên Tạp chí KH ĐHQGHN, Tạp chí Nghiên cứu Tài chính - Marketing) và quốc tế (Rajan & Dhal, 2003; Fofack, 2005; Berge & Boye, 2007; Kester Guy & Shane Lowe, 2011; Ali & Daly, 2010; Altunbas et al., 2011).
• Lý luận RRTD: Trình bày khái niệm, phân loại (rủi ro giao dịch gồm rủi ro lựa chọn, rủi ro bảo đảm, rủi ro nghiệp vụ; rủi ro danh mục gồm rủi ro nội tại, rủi ro tập trung; rủi ro tác nghiệp; rủi ro theo khả năng trả nợ), nguyên nhân (khách quan từ môi trường kinh tế, pháp lý, khách hàng; chủ quan từ cán bộ tín dụng, giám sát sau cho vay, hệ thống CIC), hậu quả và các chỉ tiêu đo lường RRTD.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Tác giả cụ thể hóa quy trình nghiên cứu qua 6 bước: (1) Xác định vấn đề nghiên cứu; (2) Xác định mục tiêu nghiên cứu; (3) Xác định phương pháp nghiên cứu; (4) Tiến hành nghiên cứu trên mẫu 20 NHTM giai đoạn 2013–2022; (5) Phân tích kết quả bằng Stata; (6) Thảo luận và đề xuất hàm ý quản trị.

STT	Tên ngân hàng thương mại	Mã cổ phiếu	STT	Tên ngân hàng thương mại	Mã cổ phiếu
1	Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (VietinBank)	CTG	11	Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam (Eximbank)	EIB
2	Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV)	BID	12	Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam (MSB)	MSB
3	Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank)	VCB	13	Ngân hàng TMCP Quốc tế (VIB)	VIB
4	Ngân hàng TMCP Quân đội (MB)	MBB	14	Ngân hàng TMCP An Bình (ABB)	ABB
5	Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (Sacombank)	STB	15	Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPBank)	TPB
6	Ngân hàng TMCP Đông Nam Á (SeABank)	SSB	16	Ngân hàng TMCP Phương Đông (OCB)	OCB
7	Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB)	ACB	17	Ngân hàng TMCP Bắc Á (Bac A Bank)	BAB
8	Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (Techcombank)	TCB	18	Ngân hàng TMCP Phát triển TP.HCM (HDBank)	HDB
9	Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội (SHB)	SHB	19	Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt (LienVietPostBank)	LPB
10	Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank)	VPB	20	Ngân hàng TMCP Nam Á (NamABank)	NAB

Chương này cũng thiết lập 6 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_6$), giải thích chi tiết các phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, REM cùng các kiểm định thống kê $t$-test, $F$-test, $R^2$, hệ số xác định hiệu chỉnh và IGLS.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Trình bày kết quả tính toán định lượng trên mẫu 200 quan sát:

• Thống kê mô tả:

Biến	Số quan sát	Giá trị trung bình	Độ lệch chuẩn	Nhỏ nhất (Min)	Lớn nhất (Max)
SIZE	200	8,343558	< 1	-	-
ETA	200	9,94%	-	-	91%
LG	200	151%	-	-	-
LDR	200	83,15%	-	-	-
ROA	200	1,00%	-	0,02%	3,00%
IIR	200	5,40%	-	1,20%	12,80%
NPL	200	3,60%	-	0,40%	-

• Kiểm tra đa cộng tuyến: Hệ số VIF trung bình đạt 1,61; VIF của các biến đều nhỏ hơn 5 (ROA có VIF cao nhất là 2,949300), kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• Kết quả các mô hình hồi quy ban đầu:
  • Pooled OLS: $F(6, 193) = 0{,}1391078$; $\text{Prob} > F = 0{,}8712$ (mô hình không có ý nghĩa thống kê, không có biến nào đạt ý nghĩa).
  • FEM: $F(6, 174) = 1{,}446987$; $\text{Prob} > F = 0{,}0739$ (có ý nghĩa ở mức 10%). Biến $ROA$ có $P$-value = 0,005 (tác động tiêu cực ở mức ý nghĩa 1%). Các biến $IIR, LDR, LG, ETA, SIZE$ có $P$-value > 0,1.
  • REM: $\text{Wald } \chi^2(6) = 3{,}8485606$; $\text{Prob} > \chi^2 = 0{,}7852$ (mô hình không có ý nghĩa thống kê).
• Kết quả kiểm định khuyết tật:
  • Kiểm định tự tương quan (Wooldridge test): $F(1, 15) = 16648{,}0000$; $\text{Prob} > F = 0{,}0000$ $\rightarrow$ Mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1.
  • Kiểm định phương sai thay đổi (Modified Wald test): $\chi^2(20) = 5{,}0000$; $\text{Prob} > \chi^2 = 0{,}0000$ $\rightarrow$ Mô hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi.
• Kết quả mô hình khắc phục IGLS:
  • Số quan sát: 200; Số nhóm: 20; Số thời kỳ: 10.
  • Thống kê kiểm định: $\text{Wald } \chi^2(6) = 45{,}06$; $\text{Prob} > \chi^2 = 0{,}0000$ (mô hình có ý nghĩa thống kê tổng thể cao).
  • Hệ số hồi quy biến $IIR$: $\text{Coef} = -0{,}1536514$.
  • Kết luận hồi quy IGLS xác định 3 biến có tác động có ý nghĩa thống kê đến RRTD: $IIR$ và $SIZE$ có ý nghĩa ở mức 1%; $ROA$ có ý nghĩa ở mức 5%. Cụ thể, khi $IIR$ và $SIZE$ tăng lên thì mức rủi ro tín dụng của ngân hàng cũng tăng theo.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Dựa trên kết quả định lượng và phân tích thực trạng, chương 5 đưa ra hệ thống giải pháp:

• Kiến nghị với Chính phủ: Tiếp tục hoàn thiện môi trường thể chế, khung pháp lý về xử lý tài sản bảo đảm, hỗ trợ phục hồi sản xuất kinh doanh và tạo lập môi trường kinh tế vĩ mô ổn định.
• Kiến nghị với Ngân hàng Nhà nước: Nâng cao hiệu quả hoạt động thanh tra, giám sát ngân hàng (chuyển đổi từ thanh tra tại chỗ sang giám sát rủi ro vi mô và vĩ mô); nâng cấp và hoàn thiện cơ sở dữ liệu của Trung tâm Thông tin Tín dụng (CIC) để cung cấp dữ liệu tín dụng minh bạch, chính xác và kịp thời.

---

Kết quả và đóng góp của nghiên cứu

Kết quả chính

1. Thực trạng nợ xấu và đệm dự phòng: Tỷ lệ nợ xấu bình quân của 20 NHTM giai đoạn 2013–2022 là 3,60% (năm 2022 toàn hệ thống ghi nhận trung bình 1,60%). Tỷ lệ bao phủ nợ xấu có sự phân hóa sâu sắc; một số ngân hàng trích lập đệm dự phòng lớn trên 200% như Vietcombank (505,39%), BIDV (262%), MB (221%), trong khi nhiều ngân hàng đối mặt với nợ xấu gia tăng sau dịch COVID-19.
2. Các yếu tố tác động đến RRTD:
   • Lãi suất cho vay ($IIR$) và Quy mô tài sản ($SIZE$) có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa thống kê 1%.
   • Khả năng sinh lời ($ROA$) có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa thống kê 5% (ngân hàng có hiệu quả sinh lời cao có chất lượng quản trị tốt hơn và ít chịu áp lực gia tăng nợ xấu).
   • Các biến $ETA, LG, LDR$ không thể hiện tác động có ý nghĩa thống kê trong mô hình ước lượng cuối cùng.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt học thuật: Hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị rủi ro tín dụng và kiểm định thực nghiệm mô hình dữ liệu bảng kết hợp xử lý khuyết tật (tự tương quan và phương sai sai số thay đổi) bằng phương pháp IGLS trên chuỗi số liệu 10 năm (2013–2022).
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về vai trò của quy mô tài sản, chính sách lãi suất và năng lực sinh lời đối với việc kiểm soát nợ xấu, giúp các nhà quản trị ngân hàng cân đối giữa tăng trưởng quy mô và kiểm soát chất lượng tín dụng.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Hạn chế của nghiên cứu

• Dữ liệu bảng không cân đối: Bộ dữ liệu thu thập từ 20 NHTM có kích thước không hoàn toàn đồng đều qua các năm do có ngân hàng thành lập mới, sáp nhập hoặc công bố báo cáo tài chính kiểm toán chưa đầy đủ trong giai đoạn 2013–2022.
• Phạm vi biến số: Mô hình kinh tế lượng tập trung chủ yếu vào các biến số tài chính nội tại của ngân hàng ($ROA, SIZE, ETA, LG, LDR, IIR$), chưa đưa trực tiếp các biến vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ giá) vào phương trình hồi quy định lượng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu ra toàn bộ hệ thống NHTM tại Việt Nam và kéo dài chuỗi thời gian quan sát.
• Bổ sung các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô và các chỉ tiêu quản trị rủi ro theo chuẩn mực quốc tế Basel II/Basel III vào mô hình hồi quy.

---

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo phù hợp cho:

• Sinh viên, học viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng, cách lập chỉ số tài chính từ Báo cáo tài chính kiểm toán (ROA, LDR, ETA, IIR) và quy trình kiểm định khuyết tật mô hình trên phần mềm Stata.
• Cán bộ phân tích và quản trị rủi ro tại NHTM: Tham khảo cơ sở lý thuyết về các chỉ tiêu đo lường RRTD trực tiếp/gián tiếp, công thức tính trích lập dự phòng và đánh giá mức độ bao phủ nợ xấu thực tế giữa các ngân hàng tại Việt Nam.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng biến phụ thuộc nào để đại diện cho rủi ro tín dụng?

Tác giả sử dụng Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), được đo lường bằng tỷ số giữa Tổng nợ xấu trên Tổng dư nợ tín dụng của từng ngân hàng thương mại qua các năm.

2. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và trong giai đoạn nào?

Mẫu nghiên cứu gồm 20 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam (bao gồm Vietcombank, BIDV, VietinBank, MB, ACB, Techcombank, VPBank...) với dữ liệu bảng thu thập trong giai đoạn 10 năm, từ năm 2013 đến năm 2022 (tổng cộng 200 quan sát).

3. Mô hình hồi quy nào được lựa chọn để đưa ra kết luận cuối cùng?

Sau khi nhận thấy mô hình Pooled OLS không có ý nghĩa ($\text{Prob} > F = 0{,}8712$) và mô hình FEM tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 (kiểm định Wooldridge có $\text{Prob} > F = 0{,}0000$) cùng phương sai thay đổi (Modified Wald test có $\text{Prob} > \chi^2 = 0{,}0000$), tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu lặp có trọng số (IGLS) với thống kê $\text{Wald } \chi^2(6) = 45{,}06$ ($\text{Prob} > \chi^2 = 0{,}0000$) để ước lượng và kết luận.

4. Kết quả hồi quy cuối cùng chỉ ra những yếu tố nào có tác động đến rủi ro tín dụng?

Mô hình IGLS xác định 3 yếu tố có ý nghĩa thống kê tác động đến tỷ lệ nợ xấu:

• Lãi suất cho vay ($IIR$) và Quy mô tài sản ($SIZE$) có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 1%.
• Khả năng sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$) có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 5%.

5. Ngân hàng nào có tỷ lệ bao phủ nợ xấu cao nhất trong số liệu thực trạng được trích dẫn?

Tính đến ngày 30/06/2022, Vietcombank (VCB) là ngân hàng có tỷ lệ bao phủ nợ xấu cao nhất trong thống kê với mức 505,39%, theo sau là BIDV (262%), MB (221%) và VietinBank (189%).

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Thị Hồng Liên đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng và phản ánh bức tranh thực trạng nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2013–2022. Thông qua phương pháp ước lượng dữ liệu bảng IGLS khắc phục các khuyết tật tự tương quan và phương sai thay đổi, nghiên cứu đã chứng minh thực nghiệm ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê của quy mô tài sản, lãi suất cho vay và tỷ suất sinh lời ROA đến rủi ro tín dụng. Các phát hiện này cung cấp căn cứ thực tế để tác giả đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu lực thanh tra giám sát của Ngân hàng Nhà nước và hoàn thiện năng lực quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Phần mở đầu Chương 2: Tổng quan tài liệu nghiên cứu và cơ sở lý thuyết Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương 5: Kết luận và khuyến nghị 12 CHƯƠNG2 : TỔNG QUAN TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Tổng quan về đề tài nghiên cứu 2. Tổng quan tình hình tín dụng tại các ngân hàng thương mại hiện nay 2. Tình hình tăng trưởng huy động Để đáp ứng yêu cầu phát triển kinh doanh và giữ vị trí chủ đạo, ngân hàng phải không ngừng tăng quy mô hoạt động, đặc biệt là quy mô huy động vốn, đáp ứng tăng trưởng tín dụng của nền kinh tế.

Tháng 12/2022, tốc độ tăng trưởng nguồn vốn huy động hơn 6%. Từ tháng 3/2023, các ngân hàng thương mại đồng ý giảm lãi suất huy động kỳ hạn 6-12 tháng từ 0,2% đến 0,5%/năm so với mức lãi suất niêm yết của từng ngân hàng từ tháng 2/2023. Mục đích của việc hạ lãi suất huy động là giúp các ngân hàng thương mại giảm chỉ phí và đo đó hạ lãi suất cho vay, hỗ trợ các doanh nghiệp và nền kinh tế, đặc biệt là trong các lĩnh vực ưu tiên. Đến cuối tháng 2/2023, mặt bằng lãi suất trên thị trường ổn định và có xu hướng giảm.

Lãi suất cho vay mới bình quân giảm khoảng 0,43% /năm (so với cuối năm 2022); 22 ngân hàng thương mại hạ lãi suất cho vay bình quân Trong 2 tháng đầu năm 2023, kinh tế vĩ mô tiếp tục được duy trì ổn định, lạm phát được kiểm soát. Thanh khoản của hệ thống các tổ chức tín dụng được đảm bảo và dồi dào. Hệ thống ngân hàng tiếp tục huy động nguồn vốn ổn định, đáp ứng đầy đủ và nhanh chóng nhu cầu tăng trưởng tín dụng ngày càng cao của nền kinh tế. Hiện huy động vốn tăng xấp xỉ 4,6% so với đầu năm, tức chỉ bằng 1/3 tốc độ tăng cho vay.

Điều này đặt ra thách thức về hiệu suất sử dụng vốn rất cao của hệ thống ngân hàng, cũng như lo ngại về tính thanh khoản của hệ thống ngân hàng, bởi chỉ huy động được tiền mới có thể cho nền kinh tế vay 2. Tình hình tăng trưởng tín dụng Theo số liệu thống kê, tăng trưởng tín dụng từ đầu năm đến nay đạt trên 2% so với cuối năm 2022, chưa bằng một nửa so với tốc độ tăng trưởng cùng kỳ năm trước là 5,04%. Theo thống kê, tăng trưởng cho vay từ đầu năm vượt 2% so với cuối năm 2022, tức là chưa bằng một nửa mức tăng trưởng 5,04% cùng kỳ năm ngoái. Tăng trưởng tín dụng thấp là tín hiệu cảnh báo khả năng hấp thụ vốn của nền kinh tế khá chậm, do đó cần đẩy nhanh các giải pháp hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận vốn.

Với lãi suất hàng năm hơn 10% một năm, người ta ước tính rằng các công ty gần như không thể có lãi trong những 13 thời điểm khó khăn này. Nhiều công ty vay vốn ngân hàng để tiếp tục hoạt động nhưng nay tìm cách bán tài sản để trả sớm một phần khoản vay nên giảm gánh nặng lãi vay. Hiện nay, các ngân hàng ngày càng đòi hỏi cao về minh bạch tài chính và vốn tương hỗ, trong khi hơn 65% doanh nghiệp nhà nước là doanh nghiệp siêu nhỏ, bảo lãnh và kế hoạch kinh doanh rất hạn chế. Hầu hết các trường hợp khó vay vốn vẫn là ở các công ty mới thành lập.

Các ngân hàng không có dữ liệu lịch sử, họ không thể đánh giá tín dụng khi đánh giá các khoản vay hoặc họ không đáp ứng các yêu cầu bổ sung. Do đó, các ngân hàng buộc phải đẩy nhanh quá trình chuyển đổi từ định giá tài sản thế chấp sang quản lý dòng tiền để hỗ trợ doanh nghiệp. Tăng trưởng tín dụng chậm phản ánh mức độ hấp thụ vốn trong nền kinh tế. Vì vậy, các giải pháp trả nợ vay phải được thực hiện ngay từ bây giờ.

Bên cạnh giải pháp tài chính, phải thực hiện song song các giải pháp căn cơ hơn như thị trường, sản xuất sản phẩm. Nhận thức về cạnh tranh trên thị trường cho vay Các ngân hàng thương mại đang phải đối mặt với áp lực cạnh tranh từ các tổ chức tín dụng khác, cả trong và ngoài nước. Để có thể tăng thị phần tín dụng và mở rộng cung ứng sản phẩm dịch vụ ngân hàng, các ngân hàng cần phải cạnh tranh nhưng đồng thời cũng phải đảm bảo rằng họ không sử dụng mọi thủ đoạn để đạt được mục tiêu cạnh tranh của mình. Kinh doanh tiền tệ là một lĩnh vực rất nhạy cảm, có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến nó, bao gồm kinh tế, chính trị, xã hội, tâm lý, truyền thống, văn hóa.

Bất kỳ thay đổi nào trong các yếu tố này đều có thể gây ra tác động nhanh chóng và mạnh mẽ đến môi trường kinh doanh chung. Chẳng hạn, một tin đồn thổi dù là không đúng sự thật cũng có thể gây ra cơn chấn động lớn về tâm lý và đe dọa sự tồn vong của hệ thống các tổ chức tín dụng. Ngoài ra, nếu một ngân hàng hoạt động kém thanh khoản, nó có thể trở thành gánh nặng cho các ngân hàng khác và dân chúng trên địa bàn. Vì vậy, trong việc cạnh tranh, các ngân hàng cần phải đảm bảo rằng hoạt động của họ không gây ra bất kỳ tác động tiêu cực nào đến ngân hàng khác hoặc đến hệ thống tài chính nói chung.

Nếu một ngân hàng cạnh tranh bằng mọi giá và sử dụng mọi thủ đoạn, bất chấp pháp luật để thôn tính đối thủ của mình, điều này có thể dẫn đến những hậu quả rất lớn, thậm chí đến sụp đổ của chính ngân hàng đó do tác động dây chuyền. Vì vậy, để duy trì và phát triển thị phần, các ngân hàng cần phải cạnh tranh một cách chính đáng và hợp pháp, đồng thời đảm bảo tính thanh khoản và ổn định tài chính để tránh gánh nặng cho các ngân hàng 14 khác và dân chúng trên địa bàn. Vì vậy trong kinh doanh việc cạnh tranh là để từng bước mở rộng khách hàng, mở rộng thị phần, nhưng cũng không thể cạnh tranh bằng mọi giá, sử dụng mọi thủ đoạn, bất chấp pháp luật để thôn tính đối thủ của mình, bởi vì đối thủ là các ngân hàng thương mại khác bị suy yếu dẫn đến sụp đổ, thì những hậu quả mang lại thường là rất lớn, thậm chí dẫn đến đổ vỡ luôn chính ngân hàng mình do tác động dây chuyền. Hoạt động kinh doanh của ngân hàng không chỉ ảnh hưởng đến các tổ chức kinh tế, chính trị, xã hội mà còn liên quan đến từng cá nhân thông qua các hoạt động huy động tiền gửi, cho vay và các dịch vụ tài chính khác.

Đồng thời, các ngân hàng cũng phải liên kết với nhau để phục vụ khách hàng chung. Nếu một ngân hàng gặp khó khăn trong thanh khoản và đổ vỡ, điều này có thể gây ra tác động dây chuyền đến gần như tất cả các ngân hàng thương mại khác. Hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại có ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế trong và ngoài nước, đòi hỏi các ngân hàng phải tuân thủ nhiều quy định và thông lệ trong môi trường kinh doanh cả trong và ngoài nước. Các yếu tố quan trọng như môi trường pháp luật, tập quán kinh doanh và các chuẩn mực quốc tế cũng ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng.

Công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc cạnh tranh và đáp ứng yêu cầu của hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại. Sự cạnh tranh giữa các ngân hàng trong cùng lĩnh vực cần dựa trên nền tảng kỹ thuật công nghệ thông tin để đáp ứng được yêu cầu của khách hàng và hoạt động kinh doanh tối thiểu. Thực trạng rủi ro tín dụng các ngân hàng thương mai tại Việt Nam 2. Tỷ lệ nợ xấu Thông tin được công bố bởi Ngân hàng Nhà nước cho thấy tỷ lệ nợ xấu nội bảng đang ở mức thấp dưới 2% vào cuối năm 2022.

Tuy nhiên, nhiều ngân hàng vừa công bố kết quả kinh doanh cho thấy nợ xấu đang có xu hướng tăng trong hệ thống. Để đối phó với kịch bản này, các ngân hàng đang đẩy mạnh việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng cho các khoản nợ xấu tiềm ẩn. Trích lập dự phòng rủi ro tín dụng là hoạt động của các ngân hàng để giảm thiểu rủi ro của các khoản nợ xấu trong tài sản của họ. Việc trích lập dự phòng này sẽ giúp các ngân hàng có dư địa tài chính để đối phó với các rủi ro tiềm ẩn, như tăng nợ xấu từ tín dụng bất động sản, trái phiếu doanh nghiệp hay biên lãi thuần bị ảnh hưởng.

Các ngân hàng có chất lượng tín dụng tốt, lợi nhuận cao thường có nhiều dư địa để trích lập dự phòng và giữ tỷ lệ bao phủ nợ xấu ở mức cao. Các ngân hàng điển hình 15 như Vietcombank, BIDV, VietinBank đều được cho là có tỷ lệ bao phủ nợ xấu cao, điều này sẽ giúp họ chống chọi tốt hơn trong điều kiện thị trường bất lợi. Theo Chính phủ, các ngân hàng có tỷ lệ bao phủ nợ xấu cao sẽ có khả năng chống chọi tốt hơn trong điều kiện thị trường bất lợi, vì vậy việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng là hoạt động cần thiết để bảo vệ ngân hàng trước các rủi ro tiềm ẩn.1 Thống kê tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu Thay đổi STT Ngân hàng l 31/12/2022 | 31/12/2021 | (điểm %) 1 NCB 17,93% 3,00% 14,93% 2 VPBank 5,73% 4,57% 1,16% 3 Vietbank 3,65% 3,65% 0,00% 4 ABBank 2,88% 2,34% 0,54% 5 Ngân Hàng Bản Việt 2,79% 2,53% 0,25% 6 PG Bank 2,56% 2,52% 0,04% 7 SHB 2,53% 1,69% 0,84% 8 VIB 2,45% 2,32% 0,13% 9 OCB 2,23% 1,32% 0,91% 10 Saigonbank 2,12% 1,97% 0,15% 11 Kienlongbank 1,89% 1,89% 0,00% 12 Eximbank 1,80% 1,96% -0,16% 13 MSB 1,70% 1,74% -0,04% 14 HDBank 1,67% 1,65% 0,02% 15 SeABank 1,60% 1,65% -0,05% 16 VietABank 1,53% 1,89% -0,36% 17 LienVietPostBank 1,49% 1,39% 0,09% 18 NamABank 1,35% 1,57% -0,22% 19 VietinBank 1,24% 1,26% -0,03% 20 BIDV 1,16% 1,00% 0,16% 21 MB 1,09% 0,90% 0,19% 22 Sacombank 0,98% 1,47% -0,49% 23 TPBank 0,84% 0,82% 0,02% 24 ACB 0,74% 0,77% -0.04% 25 Vietcombank 0,68% 0,64% 0,04% 16 26 Techcombank 0,66% 0,90% -0,24% 27 Bac A Bank 0,53% 0,77% -0,24% Trung bình 1,60% 1,37% 0,23% (Nguồn: Theo báo https://vietnambiz.vn/ ) Ngoài những ngân hàng đang gặp phải tình trạng tăng nợ xấu thì cũng có một số ngân hàng đã công bố báo cáo tài chính và cho thấy tỷ lệ nợ xấu nội bảng của họ vẫn giữ được ở mức thấp.