Luận án tiến sĩ về quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam

Luận án tiến sĩ kinh tế phân tích giải pháp quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần công thương việt nam, xây dựng cơ sở lý luận, kiểm chứng thực nghiệm, đóng

• Tác giả: Nguyễn Thùy Linh
• Người hướng dẫn: TS Hà Minh Sơn
• Trường học: Học viện Tài chính
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Giải Pháp Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Kỹ Thương Việt Nam
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: LÝ LUẬN CƠ BẢN VỀ NĂNG LỰC QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 1.1. Tổng quan về quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng thương mại
• 1.2. Rủi ro tín dụng
• 1.3. Quản trị rủi ro tín dụng
• 1.4. Năng lực quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng thương mại
• 1.4.1. Khái niệm về năng lực quản trị rủi ro tín dụng
• 1.4.2. Ý nghĩa của nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của NHTM
• 1.4.3. Nội dung năng lực quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại
• 1.4.4. Một số tiêu chí phản ánh năng lực quản trị rủi ro tín dụng
• 1.5. Kinh nghiệm nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của một số Ngân hàng thương mại và bài học cho Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam
• 1.5.1. Kinh nghiệm nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của Citibank
• 1.5.2. Kinh nghiệm của Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam
• 1.5.3. Kinh nghiệm nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam
• 1.5.4. Bài học kinh nghiệm rút ra cho Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam
• 1.6. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG NĂNG LỰC QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KỸ THƯƠNG VIỆT NAM
• 2.1. Khái quát tình hình hoạt động và quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam
• 2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam
• 2.1.2. Cơ cấu tổ chức của Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam
• 2.1.3. Kết quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam
• 2.2. Thực trạng năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam
• 2.2.1. Thực trạng năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam thông qua các tiêu chí phản ánh năng lực QTRRTD
• 2.2.2. Thực trạng năng lực quản trị rủi ro tín dụng theo các yếu tố cấu thành khung năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam
• 2.2.3. Sử dụng mô hình kinh tế lượng để nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của các yếu tố cấu thành năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam
• 2.2.4. Đánh giá thực trạng năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam
• 2.2.4.1. Những kết quả đạt được
• 2.2.4.2. Những hạn chế
• 2.2.4.3. Nguyên nhân của những hạn chế
• 2.3. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO NĂNG LỰC QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KỸ THƯƠNG VIỆT NAM
• 3.1. Định hướng nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam đến 2030
• 3.1.1. Định hướng điều hành của Ngân hàng Nhà nước đối với hoạt động của ngân hàng Việt Nam đến năm 2030
• 3.1.2. Định hướng phát triển hoạt động kinh doanh tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam đến 2030
• 3.1.3. Định hướng hoạt động tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam đến 2030
• 3.1.4. Định hướng nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam đến 2030
• 3.2. Giải pháp nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam
• 3.2.1. Nâng cao năng lực quản trị điều hành phù hợp với thông lệ quốc tế và chuẩn mực Basel II
• 3.2.2. Nâng cao năng lực xây dựng và vận hành các công cụ đo lường rủi ro tín dụng
• 3.2.3. Hoàn thiện tuyến phòng thủ cuối cùng (Kiểm soát nội bộ) trong mô hình 3 tuyến phòng thủ, hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng (EWS) nhằm nâng cao năng lực kiểm soát rủi ro tín dụng
• 3.2.4. Nâng cao năng lực xử lý rủi ro tín dụng, áp dụng công cụ phân tán rủi ro như chứng khoán hóa các khoản vay, các công cụ phái sinh, bảo hiểm tín dụng
• 3.2.5. Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực
• 3.2.6. Tăng cường năng lực xây dựng và ứng dụng hệ thống thông tin quản lý, cơ sở hạ tầng tin học
• 3.2.6.1. Đối với Chính phủ
• 3.2.6.2. Đối với Ngân hàng Nhà nước
• 3.3. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về quản trị rủi ro tín dụng

Quản trị rủi ro tín dụng là một trong những yếu tố quan trọng trong hoạt động của ngân hàng thương mại. Rủi ro tín dụng có thể gây ra tổn thất lớn cho ngân hàng nếu không được quản lý hiệu quả. Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam (Vietinbank) đã nhận thức rõ về tầm quan trọng của việc nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng. Việc này không chỉ giúp ngân hàng duy trì sự ổn định tài chính mà còn đảm bảo sự phát triển bền vững trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng. Theo nghiên cứu, năng lực quản trị rủi ro tín dụng bao gồm nhiều yếu tố như quy trình đánh giá rủi ro, khả năng phân tích và dự đoán rủi ro, cũng như việc áp dụng các công cụ quản lý rủi ro hiện đại. Những yếu tố này cần được cải thiện liên tục để đáp ứng yêu cầu của thị trường.

1.1. Khái niệm và ý nghĩa của quản trị rủi ro tín dụng

Quản trị rủi ro tín dụng được định nghĩa là quá trình nhận diện, đánh giá và quản lý các rủi ro liên quan đến khả năng không thanh toán của khách hàng. Quản lý rủi ro tín dụng không chỉ giúp ngân hàng bảo vệ tài sản mà còn tạo ra môi trường tín dụng an toàn cho nền kinh tế. Việc nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Vietinbank sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh. Theo các chuyên gia, việc áp dụng các phương pháp quản lý rủi ro tiên tiến như mô hình Basel II sẽ giúp ngân hàng cải thiện khả năng kiểm soát rủi ro tín dụng một cách hiệu quả hơn.

II. Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại Vietinbank

Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam cho thấy một số thành tựu đáng kể, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức. Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng đã giảm xuống mức 1,3% vào cuối năm 2019, cho thấy sự cải thiện trong quản lý rủi ro tín dụng. Tuy nhiên, ngân hàng vẫn phải đối mặt với nhiều rủi ro từ thị trường bất động sản và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Việc áp dụng các công cụ quản lý rủi ro như hệ thống cảnh báo sớm và phân tích dữ liệu lớn là cần thiết để nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng. Các chuyên gia khuyến nghị rằng ngân hàng cần đầu tư vào công nghệ thông tin và đào tạo nhân lực để cải thiện quy trình quản lý rủi ro.

2.1. Đánh giá thực trạng năng lực quản trị rủi ro tín dụng

Đánh giá năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Vietinbank cho thấy ngân hàng đã có những bước tiến đáng kể trong việc áp dụng các phương pháp quản lý hiện đại. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hạn chế trong việc nhận diện và đánh giá rủi ro. Các yếu tố như quy trình phê duyệt tín dụng và khả năng phân tích thông tin tín dụng cần được cải thiện. Việc áp dụng các tiêu chí đánh giá rủi ro tín dụng theo chuẩn mực quốc tế sẽ giúp ngân hàng nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng một cách hiệu quả hơn.

III. Giải pháp nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng

Để nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng, Vietinbank cần thực hiện một số giải pháp quan trọng. Đầu tiên, ngân hàng cần cải thiện quy trình phê duyệt tín dụng bằng cách áp dụng các công nghệ mới và hệ thống thông tin quản lý hiện đại. Thứ hai, việc đào tạo nhân viên về quản lý rủi ro tín dụng là rất cần thiết để nâng cao nhận thức và kỹ năng. Cuối cùng, ngân hàng cần xây dựng một hệ thống cảnh báo sớm để phát hiện và xử lý kịp thời các rủi ro tín dụng. Những giải pháp này không chỉ giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh.

3.1. Định hướng và chiến lược phát triển

Định hướng phát triển của Vietinbank đến năm 2030 là nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn quốc tế. Ngân hàng cần xây dựng một chiến lược dài hạn để cải thiện quy trình quản lý rủi ro, từ đó tạo ra một môi trường tín dụng an toàn và bền vững. Việc áp dụng các chuẩn mực Basel II và III sẽ giúp ngân hàng nâng cao khả năng kiểm soát rủi ro tín dụng, đồng thời đảm bảo sự phát triển bền vững trong tương lai.

Nội dung chính

Tổng quan về luận án

Hoạt động cấp tín dụng là nguồn tạo lập thu nhập chủ yếu nhưng đồng thời cũng là khu vực tích tụ rủi ro trọng yếu nhất đối với hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM). Trong bối cảnh hệ thống tài chính Việt Nam bước vào giai đoạn hội nhập sâu rộng và tái cơ cấu toàn diện, năng lực quản trị rủi ro tín dụng (QTRRTD) trở thành điều kiện tiên quyết bảo đảm an toàn hệ thống và năng lực cạnh tranh quốc tế. Luận án tiến sĩ kinh tế của tác giả Nguyễn Thùy Linh (2020) với đề tài "Nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam" thuộc chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng (Mã số: 9.01) tại Học viện Tài chính, dưới sự hướng dẫn của TS. Hà Minh Sơn và TS. Lê Thị Thùy Vân, đã xây dựng một hệ thống lý luận và thực nghiệm chuyên sâu về năng lực QTRRTD.

Khoảng trống nghiên cứu then chốt được luận án chỉ rõ xuất phát từ việc phần lớn các công trình trước đây chỉ tiếp cận QTRRTD thuần túy dưới góc độ quy trình kỹ thuật, giải quyết nợ xấu cục bộ, hoặc khảo sát định tính chung chung tại khối NHTM Nhà nước. Tác giả đã chỉ ra sự thiếu hụt một khung phân tích định lượng chuẩn hóa đo lường trực tiếp "năng lực QTRRTD" tại một NHTM cổ phần quy mô lớn tiên phong như Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (Techcombank). Câu hỏi nghiên cứu trọng tâm bao gồm: (1) Khung lý thuyết và các yếu tố cấu thành năng lực QTRRTD của NHTM theo chuẩn mực quốc tế là gì? (2) Thực trạng năng lực QTRRTD tại Techcombank giai đoạn 2014 - 2019 diễn biến như thế nào, và mức độ tác động của từng yếu tố cấu thành được lượng hóa ra sao? (3) Những giải pháp mang tính chiến lược và mô hình hóa nào cần được triển khai đồng bộ đến năm 2030?

Khung lý thuyết của công trình tích hợp toàn diện Hiệp ước Vốn Basel II (BCBS, 2004), Basel III (BCBS, 2010), mô hình đánh giá rủi ro danh mục của Saunders & Allen (2002), Joel Besis (2001), mô hình năng lực ASK và khung quản trị 7S của McKinsey. Đóng góp nổi bật của luận án được lượng hóa qua việc đánh giá vị thế vốn và hiệu quả kiểm soát rủi ro thực tế: Techcombank duy trì tỷ lệ an toàn vốn (CAR) theo Basel II đạt 15,5% tại thời điểm 31/12/2019, kiểm soát tỷ lệ nợ xấu ở mức 1,3%, đồng thời chỉ rõ sự biến động cục bộ của dư nợ quá hạn và danh mục tín dụng trong chu kỳ 2014 - 2019 với quy mô mẫu khảo sát đa chi nhánh trên toàn quốc.

Literature Review và Positioning

Tổng quan y văn quốc tế ghi nhận sự phát triển vượt bậc của lý thuyết quản trị rủi ro tài chính ngân hàng. Dòng nghiên cứu nền tảng về đo lường rủi ro bắt đầu từ mô hình điểm số Z của Edward Altman (1968) với hàm hồi quy đa biến $Z = 1,2X_1 + 1,4X_2 + 3,3X_3 + 0,6X_4 + 1,0X_5$, đặt nền móng cho việc phân định xác suất vỡ nợ thông qua các chỉ số tài chính. Joel Besis (2001) trong công trình Quản trị rủi ro trong ngân hàng đã nâng tầm quản trị từ khoản vay đơn lẻ lên rủi ro danh mục tín dụng, chuẩn hóa phương pháp lượng hóa tổn thất kỳ vọng (Expected Loss - $EL$) và tổn thất ngoài kỳ vọng (Unexpected Loss - $UL$). Anthony Saunders & Linda Allen (2002) trong Credit Risk Measurement đi sâu vào kỹ thuật thống kê toán, hàm phân phối tổn thất và mô hình VaR (Value at Risk) danh mục nợ. Tiếp đó, Hennie Van Greuning & Sonja Brajovic Bratanovic (2009) trong Analyzing Banking Risk tại Ngân hàng Thế giới (WB) đã định hình khung đánh giá quản trị rủi ro gắn liền với quản trị điều hành, cấu trúc vốn và 3 trụ cột Basel II.

Trong y văn tồn tại hai luồng quan điểm đối lập sâu sắc về kiểm soát rủi ro tín dụng. Trường phái định lượng duy lý (Altman, 1968; Saunders & Allen, 2002) cho rằng RRTD hoàn toàn có thể tối ưu hóa và dự báo chuẩn xác thông qua các thuật toán chấm điểm tín dụng tự động và mô hình kinh tế lượng. Ngược lại, trường phái quản trị hành vi và thể chế (Bullivant, 2004, 2005; Greuning & Bratanovic, 2009) lập luận rằng mô hình định lượng luôn tồn tại độ trễ dữ liệu và rủi ro mô hình; hiệu quả QTRRTD thực tế phụ thuộc quyết định vào văn hóa kiểm soát nội bộ, chính sách phân quyền và năng lực giám sát chủ quan của cán bộ thẩm định.

So sánh với các nghiên cứu điển hình trên thế giới:

1. Mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ của Citibank (Hoa Kỳ): Vận hành hệ thống xếp hạng 10 nhóm nợ chi tiết, tách bạch tuyệt đối giữa chức năng quan hệ khách hàng và chức năng phê duyệt tín dụng độc lập, áp dụng khẩu vị rủi ro định lượng gắn chặt với chính sách trích lập dự phòng động.
2. Khung hướng dẫn QTRRTD của Cơ quan Quản lý Tiền tệ Singapore (MAS): Chuẩn hóa toàn diện quy trình nhận diện, đo lường, giám sát và báo cáo rủi ro danh mục đa tầng, tích hợp kiểm tra sức chịu tải (Stress Testing) định kỳ theo kịch bản kinh tế vĩ mô nghịch đảo.

Tại Việt Nam, các nghiên cứu của Tạ Đình Long (2016) tại Agribank, Nguyễn Như Dương (2018) tại VietinBank, và Nguyễn Thị Vân Anh (2016) trên nhóm 10 NHTM đã đề cập đến các khía cạnh quản trị rủi ro nhưng chủ yếu dừng lại ở khối ngân hàng có vốn nhà nước hoặc mang tính chất định tính. Luận án của Nguyễn Thùy Linh định vị chính xác khoảng trống: lượng hóa cấu trúc năng lực QTRRTD đa chiều, kiểm định thực chứng bằng mô hình kinh tế lượng tại Techcombank – một NHTM cổ phần tư nhân tiên phong triển khai chuẩn mực Basel II tại Việt Nam.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án mở rộng và làm phong phú hệ thống lý thuyết quản trị ngân hàng thương mại hiện đại thông qua việc chuẩn hóa định nghĩa khoa học:

"Năng lực QTRRTD là tổng hòa các thuộc tính của đơn vị (như về hệ thống quản trị rủi ro; các quy định, quy trình, thủ tục và chính sách tín dụng; quản lý, điều hành và giám sát của Ban lãnh đạo; hệ thống thông tin quản lý; năng lực tài chính) nhằm đáp ứng những yêu cầu về hoạch định, tổ chức, lãnh đạo và kiểm soát hoạt động tín dụng."

Nghiên cứu mở rộng lý thuyết của Joel Besis (2001) và Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (BCBS) bằng cách chứng minh luận điểm: "Hiệu quả QTRRTD là một bộ phận quan trọng trong cách tiếp cận rủi ro tổng thể và được coi là đóng vai trò cốt tử của sự thành công của ngân hàng trong dài hạn." Đồng thời, tác giả hoàn thiện định nghĩa bản chất kinh tế: "RRTD của NHTM là loại rủi ro gây nên tổn thất cho ngân hàng thương mại khi khách hàng không thực hiện hoặc thực hiện không đầy đủ các nghĩa vụ thanh toán nợ của mình theo cam kết đã thực hiện với ngân hàng."

Mô hình lý thuyết chuyển dịch căn bản từ phương pháp quản lý thụ động (chờ phát sinh nợ quá hạn mới trích lập dự phòng) sang mô hình năng lực chủ động phòng ngừa dựa trên toán xác suất tổn thất nội bộ theo công thức Basel II:

$$\text{EL} = \text{PD} \times \text{LGD} \times \text{EAD}$$

Trong đó:

• $\text{PD}$ (Probability of Default): Xác suất khách hàng không trả được nợ trong chu kỳ 1 năm, ước tính dựa trên chuỗi dữ liệu tối thiểu 5 năm.
• $\text{LGD}$ (Loss Given Default): Tỷ lệ mất vốn thực tế khi vỡ nợ xảy ra, quy định tối thiểu 45% đối với nợ không có tài sản bảo đảm (TSBĐ), 75% cho nợ thứ cấp, 35% cho bất động sản cư trú (RRE) và thương mại (CRE), và 0% cho tài sản tài chính chuẩn theo F-IRB.
• $\text{EAD}$ (Exposure at Default): Dư nợ tại thời điểm vỡ nợ, tính theo hàm: $\text{EAD} = \text{Dư nợ bình quân} + \text{LEQ} \times \text{Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân}$ (với $\text{LEQ}$ là hệ số chuyển đổi khoản vay).
• Kỳ đáo hạn hiệu dụng: $M = \frac{\sum t \cdot \text{CF}_t}{\sum \text{CF}_t}$, giới hạn trong khoảng từ 1 đến 5 năm.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án tích hợp đa tầng ba lý thuyết nền tảng: (1) Khung Basel II/III về an toàn vốn và quản trị rủi ro; (2) Mô hình ASK (Attitude - Skills - Knowledge) của David Stringer (1997) trong phát triển nguồn nhân lực tín dụng; (3) Khung năng lực quản trị 7S của McKinsey và Thẻ điểm cân bằng (BSC) của Kaplan & Norton.

Khung năng lực QTRRTD đề xuất bao gồm 6 cấu phần độc lập (ký hiệu từ Biến A đến Biến F):

1. Biến A - Năng lực quản trị điều hành: Thiết lập khẩu vị rủi ro, chiến lược tín dụng, cơ chế phân quyền phê duyệt độc lập.
2. Biến B - Năng lực công cụ đo lường RRTD: Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, mô hình định lượng PD, LGD, EAD và Stress Testing.
3. Biến C - Năng lực kiểm soát RRTD: Cơ chế vận hành mô hình 3 tuyến phòng thủ và hệ thống cảnh báo sớm (Early Warning System - EWS).
4. Biến D - Năng lực xử lý và phân tán rủi ro: Chứng khoán hóa tài sản, sử dụng phái sinh tín dụng, bảo hiểm tín dụng và bán nợ qua VAMC/DATC.
5. Biến E - Năng lực nguồn nhân lực: Trình độ chuyên môn, đạo đức nghề nghiệp, năng lực phân tích tài chính theo chuẩn ASK.
6. Biến F - Năng lực hệ thống công nghệ thông tin: Kiến trúc cơ sở dữ liệu tập trung, tích hợp dữ liệu CIC, tự động hóa chấm điểm và báo cáo rủi ro.

Điều kiện biên (boundary conditions) của khung phân tích được xác lập rõ: áp dụng cho các NHTM cổ phần tại thị trường mới nổi đang chuyển đổi từ phương pháp tiêu chuẩn (Standardized Approach - SA) sang phương pháp xếp hạng nội bộ (Internal Ratings-Based - IRB).

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu đứng trên lập trường nhận thức luận thực chứng (Positivism) kết hợp chủ nghĩa duy vật biện chứng. Thiết kế nghiên cứu hỗn hợp (Mixed Methods Research) được triển khai qua hai giai đoạn: nghiên cứu định tính (phỏng vấn sâu chuyên gia, phân tích văn bản chính sách) nhằm hiệu chỉnh thang đo, và nghiên cứu định lượng thực nghiệm (khảo sát bảng hỏi diện rộng, phân tích thống kê đa biến).

Thiết kế đa cấp độ (Multi-level design) bao trùm từ cấp độ điều hành chiến lược tại Hội đồng quản trị, Ban điều hành đến cấp độ thực thi tác nghiệp tại Sở giao dịch và hệ thống chi nhánh của Techcombank trên toàn quốc.

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình chọn mẫu khảo sát sử dụng phương pháp chọn mẫu phân tầng ngẫu nhiên có chủ đích (Stratified Purposive Sampling). Đối tượng khảo sát là cán bộ quản lý rủi ro, chuyên viên thẩm định, cán bộ tín dụng và kiểm soát nội bộ. Cơ cấu mẫu phân bổ đồng đều giữa các chi nhánh đô thị lớn (Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh), chi nhánh nông thôn/tỉnh lẻ, chi nhánh có tỷ lệ nợ xấu thấp và chi nhánh có tỷ lệ nợ xấu cao để triệt tiêu thiên lệch chọn mẫu (selection bias).

Độ tin cậy của thang đo được thẩm định nghiêm ngặt qua hệ số Cronbach's Alpha; tính giá trị hội tụ và giá trị phân biệt được xác định thông qua phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) với phép xoay Varimax (Rotated Component Matrix). Phương pháp tam giác đạc dữ liệu (Data Triangulation) được áp dụng để đối chiếu chéo giữa dữ liệu sơ cấp (phiếu khảo sát) và dữ liệu thứ cấp (báo cáo tài chính kiểm toán giai đoạn 2014 - 2019, báo cáo thường niên, dữ liệu quản trị rủi ro nội bộ của Techcombank và thống kê từ Ngân hàng Nhà nước).

Data và phân tích

Dữ liệu khảo sát được xử lý và phân tích trên phần mềm thống kê chuyên dụng SPSS và Microsoft Excel:

• Kiểm định độ tin cậy thang đo: Tất cả các thang đo của các biến độc lập (Biến A đến Biến F) và biến phụ thuộc đều đạt hệ số Cronbach's Alpha $> 0,70$, không có biến quan sát nào có hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $< 0,30$.
• Kiểm định EFA: Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) đạt giá trị cao ($> 0,70$), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($p\text{-value} = 0,000 < 0,05$), tổng phương sai trích (Total Variance Explained) $> 50%$, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của tất cả các biến đều $> 0,50$.
• Mô hình hồi quy tuyến tính bội (Multiple Linear Regression): Ước lượng mức độ tác động của từng nhân tố cấu thành lên năng lực QTRRTD tổng thể. Kiểm tra đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều $< 2,0$, bảo đảm mô hình không vi phạm giả định đa cộng tuyến. Đồ thị phân dư chuẩn hóa (Standardized Residuals Plot) có dạng phân phối chuẩn.
• Kiểm định ANOVA và Paired Samples T-Test: Xác nhận sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về đánh giá năng lực giữa các nhóm thâm niên, vị trí công tác và chi nhánh.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

1. Thứ bậc tác động của các nhân tố cấu thành: Kết quả hồi quy kinh tế lượng chỉ ra rằng Năng lực công cụ đo lường RRTD (Biến B) và Năng lực quản trị điều hành (Biến A) có hệ số hồi quy chuẩn hóa cao nhất và đạt ý nghĩa thống kê vượt trội ($p < 0,001$), khẳng định vai trò cốt lõi của hệ thống xếp hạng nội bộ và khung chính sách theo chuẩn Basel II.
2. Nghịch lý tuyến phòng thủ thứ ba: Kiểm định ANOVA và Paired Samples Test chỉ ra sự suy giảm hiệu quả cục bộ tại tuyến phòng thủ thứ ba (Kiểm toán/Kiểm soát nội bộ) so với tuyến phòng thủ thứ nhất (kinh doanh) và thứ hai (quản trị rủi ro độc lập), do độ trễ trong công nghệ kiểm toán tự động và cơ chế cảnh báo sớm EWS chưa đồng bộ thời gian thực.
3. Phát hiện về chất lượng vốn tự có và nợ xấu: Phân tích chuỗi số liệu 2014 - 2019 chứng minh Techcombank đạt bước nhảy vọt về hệ số CAR theo Basel II lên 15,5% (năm 2019), tỷ lệ nợ xấu giảm về 1,3%. Tuy nhiên, tỷ lệ an toàn tín dụng chịu áp lực lớn từ sự tập trung dư nợ vào lĩnh vực bất động sản và xây dựng, đòi hỏi công cụ phân tán rủi ro tinh vi hơn.
4. Hạn chế trong công cụ phân tán rủi ro hiện đại: Năng lực xử lý rủi ro (Biến D) có điểm số đánh giá trung bình thấp nhất trong các nhân tố, phản ánh thực trạng thị trường mua bán nợ và công cụ phái sinh tín dụng (Credit Default Swaps - CDS), chứng khoán hóa khoản nợ tại Việt Nam còn ở mức sơ khai.

Implications đa chiều

• Hàm ý lý thuyết: Bổ sung luận cứ thực nghiệm khẳng định sự tương thích của mô hình F-IRB/A-IRB trong điều kiện thị trường ngân hàng đang phát triển; cung cấp khung đánh giá 6 nhân tố chuẩn hóa cho y văn tài chính ngân hàng.
• Hàm ý phương pháp luận: Quy trình kết hợp thang đo Likert đa biến với kiểm định hồi quy OLS và phân tích phương sai cung cấp công cụ chẩn đoán định kỳ năng lực rủi ro khả thi cho các định chế tài chính.
• Hàm ý thực tiễn cho Techcombank:
  • Nâng cấp công cụ đo lường: Chuyển đổi toàn diện từ phương pháp Standardized Approach sang Foundation IRB và Advanced IRB, tự động hóa ước lượng PD, LGD, EAD theo từng phân khúc khách hàng doanh nghiệp (KHDN) và khách hàng cá nhân (KHCN).
  • Củng cố 3 tuyến phòng thủ: Nâng cấp hệ thống cảnh báo sớm (EWS) dựa trên dữ liệu giao dịch tài khoản thời gian thực; tăng cường tính độc lập của bộ máy KTNB.
  • Đa dạng hóa danh mục: Áp dụng hạn mức tín dụng động theo ngành kinh tế, giảm thiểu rủi ro tập trung địa bàn và lĩnh vực bất động sản.
• Khuyến nghị chính sách:
  • Đối với Ngân hàng Nhà nước: Hoàn thiện hành lang pháp lý cho Basel II nâng cao và Basel III; chuẩn hóa cơ sở dữ liệu tín dụng quốc gia qua CIC; thiết lập khung pháp lý cho thị trường chứng khoán hóa nợ.
  • Đối với Chính phủ: Minh bạch hóa thị trường tài chính, tạo điều kiện phát triển các tổ chức định mức tín nhiệm độc lập nội địa.

Limitations và Future Research

Luận án thẳng thắn thừa nhận các giới hạn học thuật:

• Phạm vi không gian đơn lẻ: Nghiên cứu tập trung chuyên sâu vào trường hợp điển hình của Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam, do đó tính khái quát hóa cho toàn bộ khối NHTM cổ phần nhỏ hoặc NHTM vốn nhà nước cần được kiểm chứng thêm.
• Đặc điểm chu kỳ kinh tế: Chuỗi dữ liệu thực nghiệm 2014 - 2019 phản ánh giai đoạn kinh tế Việt Nam tăng trưởng ổn định và thị trường bất động sản phục hồi, chưa bao gồm các cú sốc vĩ mô bất thường (như đại dịch toàn cầu hay biến động địa chính trị phức tạp).
• Hạn chế dữ liệu vĩ mô tích hợp: Mô hình kinh tế lượng chủ yếu tập trung vào các nhân tố nội sinh của ngân hàng, chưa tích hợp đầy đủ các biến số ngoại sinh vĩ mô (lãi suất liên ngân hàng, tỷ giá hối đoái, lạm phát mục tiêu) vào hàm hồi quy.

Chương trình nghiên cứu tương lai (Future Research Agenda):

1. Mở rộng kiểm định khung năng lực QTRRTD trên toàn bộ nhóm 18 NHTM đã áp dụng Basel II tại Việt Nam bằng mô hình dữ liệu bảng (Panel Data Regression: FEM, REM, System-GMM).
2. Tích hợp các thuật toán học máy (Machine Learning / Deep Learning) như Random Forest, XGBoost vào mô hình chấm điểm tín dụng và dự báo phá sản để so sánh độ chính xác với mô hình Logistic/Probit truyền thống.
3. Nghiên cứu tác động của rủi ro khí hậu và tiêu chuẩn ESG (Môi trường - Xã hội - Quản trị) vào khung lượng hóa rủi ro tín dụng của NHTM theo định hướng Basel III mở rộng.

Tác động và ảnh hưởng

• Tác động học thuật: Công trình cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực cho các chương trình đào tạo sau đại học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, ước tính thu hút trích dẫn khoa học cao trong các nghiên cứu về an toàn vốn và Basel II tại Việt Nam.
• Chuyển đổi ngành ngân hàng: Đóng vai trò cẩm nang tư vấn tái cấu trúc quản trị rủi ro cho khối NHTM cổ phần tư nhân tại Việt Nam trong lộ trình nâng cấp từ Basel II lên Basel III.
• Tác động chính sách: Cung cấp luận cứ thực tiễn có giá trị cao cho Cơ quan Thanh tra, Giám sát Ngân hàng (Ngân hàng Nhà nước) trong việc sửa đổi, bổ sung Thông tư 41/2016/TT-NHNN và Thông tư 13/2018/TT-NHNN.
• Lợi ích kinh tế - xã hội: Góp phần nâng cao năng lực chống chịu rủi ro của hệ thống tài chính trung gian, bảo vệ an toàn dòng tiền gửi của người dân và tối ưu hóa phân bổ vốn tín dụng cho nền kinh tế thực.

Đối tượng hưởng lợi

• Nghiên cứu sinh và học viên sau đại học: Tiếp cận phương pháp luận nghiên cứu kết hợp lý thuyết thể chế và mô hình hồi quy kiểm định thang đo năng lực quản trị.
• Giảng viên và chuyên gia nghiên cứu tài chính: Khai thác hệ thống dữ liệu thực nghiệm chi tiết về cơ cấu nợ, mô hình đo lường rủi ro và các tham số Basel II tại Việt Nam.
• Hội đồng quản trị và Ban điều hành các NHTM: Sử dụng trực tiếp bộ 6 nhóm giải pháp để nâng cao năng lực định giá rủi ro, phân bổ vốn kinh tế và tái cấu trúc hệ thống kiểm soát nội bộ.
• Cơ quan quản lý tiền tệ (NHNN, Bộ Tài chính): Nắm bắt các rào cản kỹ thuật thực tế của ngân hàng thương mại để ban hành chính sách điều hành tín dụng thận trọng và hiệu quả.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì? Luận án đã hệ thống hóa và phát triển hoàn chỉnh khái niệm "Năng lực QTRRTD của NHTM", mở rộng mô hình tổn thất rủi ro tín dụng của Joel Besis (2001) và khung chuẩn mực Basel II thành khung năng lực 6 chiều cấu thành (Quản trị điều hành, Công cụ đo lường, Kiểm soát nội bộ, Xử lý rủi ro, Nguồn nhân lực, Công nghệ thông tin) có thể lượng hóa và kiểm định thực nghiệm.

2. Điểm đổi mới về phương pháp nghiên cứu khi so sánh với các công trình đi trước? So với các nghiên cứu trước đây (như Tạ Đình Long, 2016; Trần Thị Việt Thạch, 2016) vốn chủ yếu dùng phương pháp thống kê mô tả định tính trên khối ngân hàng quốc doanh, luận án đã tiên phong ứng dụng mô hình định lượng đa biến toàn diện: kết hợp kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm tra đa cộng tuyến VIF, phân tích hồi quy bội OLS và kiểm định ANOVA, Paired Samples T-Test trên tập mẫu khảo sát đa tầng tại Techcombank.

3. Phát hiện bất ngờ nhất từ dữ liệu thực nghiệm là gì? Năng lực xử lý và phân tán rủi ro tín dụng (Biến D) đạt mức điểm đánh giá thấp nhất trong toàn bộ 6 cấu phần năng lực, cho thấy ngay cả tại một ngân hàng hiện đại hàng đầu như Techcombank, khả năng chủ động phòng ngừa rủi ro thông qua chứng khoán hóa nợ và công cụ tài chính phái sinh vẫn bị nghẽn bởi sự thiếu đồng bộ của thị trường tài chính cấp hai tại Việt Nam.

4. Nghiên cứu có cung cấp giao thức tái lặp (Replication Protocol) không? Có. Luận án cung cấp chi tiết bảng câu hỏi khảo sát chuẩn hóa, quy mô chọn mẫu, thang đo Likert 5 mức độ, ma trận tương quan xoay nhân tố EFA, các bảng kiểm định ANOVA và phương trình hồi quy với các thông số thống kê rõ ràng, cho phép tái lặp quy trình nghiên cứu trên bất kỳ NHTM nào khác.

5. Chương trình nghị sự nghiên cứu 10 năm tới (đến 2030) được vạch ra như thế nào? Chương trình tập trung vào: (1) Ứng dụng toàn diện phương pháp A-IRB và các chỉ số thanh khoản Basel III (LCR, NSFR); (2) Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) và Dữ liệu lớn (Big Data) trong tự động hóa hệ thống cảnh báo sớm EWS; (3) Tích hợp rủi ro môi trường và tín dụng xanh vào khẩu vị rủi ro tổng thể của ngân hàng.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Thùy Linh là một công trình nghiên cứu khoa học công phu, chuẩn mực và mang tính thời sự cao trong lĩnh vực Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam. Tóm lược các giá trị đóng góp then chốt:

1. Xác lập khung lý luận chuẩn hóa về năng lực QTRRTD của NHTM trong kỷ nguyên triển khai Basel II và hướng tới Basel III.
2. Lượng hóa thành công mức độ tác động của 6 nhân tố cấu thành năng lực QTRRTD tại Techcombank thông qua hệ thống mô hình kinh tế lượng tin cậy.
3. Cung cấp bức tranh thực nghiệm toàn diện về hiệu quả kiểm soát nợ xấu (1,3%) và an toàn vốn (CAR 15,5%) tại Techcombank giai đoạn 2014 - 2019.
4. Mở ra các hướng nghiên cứu mới về ứng dụng AI trong quản trị rủi ro danh mục tín dụng và phát triển thị trường phái sinh tín dụng.
5. Đề xuất hệ thống giải pháp và kiến nghị lộ trình 2020 - 2030 mang tính khả thi cao, đóng góp thiết thực vào sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ TÀI CHÍNH HỌC VIỆN TÀI CHÍNH ------------------ NGUYỄN THÙY LINH NÂNG CAO NĂNG LỰC QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KỸ THƯƠNG VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Hà Nội, 2020 luan an BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ TÀI CHÍNH HỌC VIỆN TÀI CHÍNH ------------------ NGUYỄN THÙY LINH NÂNG CAO NĂNG LỰC QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KỸ THƯƠNG VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã số : 9.01 Người hướng dẫn khoa học: 1. TS HÀ MINH SƠN 2. LÊ THỊ THÙY VÂN Hà Nội, 2020 luan an i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, các số liệu nêu trong luận án là trung thực. Những kết luận khoa học của luận án chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình khoa học nào.

Tác giả Nguyễn Thùy Linh luan an ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. i DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT. v DANH MỤC BẢNG BIỂU. vii DANH MỤC HÌNH VẼ.

1 CHƢƠNG 1: LÝ LUẬN CƠ BẢN VỀ NĂNG LỰC QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI. Tổng quan về quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng thƣơng mại. Rủi ro tín dụng. Quản trị rủi ro tín dụng.

Năng lực quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng thƣơng mại. Khái niệm về năng lực quản trị rủi ro tín dụng. Ý nghĩa của nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của NHTM. Nội dung năng lực quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại.

Một số tiêu chí phản ánh năng lực quản trị rủi ro tín dụng. Kinh nghiệm nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của một số Ngân hàng thƣơng mại và bài học cho Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Kỹ thƣơng Việt Nam. Kinh nghiệm nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của Citibank. Kinh nghiệm của Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam.

Kinh nghiệm nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam. Bài học kinh nghiệm rút ra cho Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam. 72 KẾT LUẬN CHƢƠNG 1. 73 CHƢƠNG 2: THỰC TRẠNG NĂNG LỰC QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN KỸ THƢƠNG VIỆT NAM.

Khái quát tình hình hoạt động và quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Kỹ thƣơng Việt Nam. Lịch sử hình thành và phát triển Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam. 74 luan an iii 2. Cơ cấu tổ chức của Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam.

Kết quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam. Thực trạng năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Kỹ thƣơng Việt Nam. Thực trạng năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam thông qua các tiêu chí phản ánh năng lực QTRRTD. Thực trạng năng lực quản trị rủi ro tín dụng theo các yếu tố cấu thành khung năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam.

Sử dụng mô hình kinh tế lượng để nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của các yếu tố cấu thành năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam. Đánh giá thực trạng năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Kỹ thƣơng Việt Nam. Những kết quả đạt được. Những hạn chế.

Nguyên nhân của những hạn chế. 136 KẾT LUẬN CHƢƠNG 2. 138 CHƢƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO NĂNG LỰC QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN KỸ THƢƠNG VIỆT NAM. Định hƣớng nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Kỹ thƣơng Việt Nam đến 2030.

Định hướng điều hành của Ngân hàng Nhà nước đối với hoạt động của ngân hàng Việt Nam đến năm 2030 .2 Định hướng phát triển hoạt động kinh doanh tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam đến 2030. Định hướng hoạt động tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam đến 2030. Định hướng nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam đến 2030. Giải pháp nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín tại Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Kỹ thƣơng Việt Nam.

Nâng cao năng lực quản trị điều hành phù hợp với thông lệ quốc tế và chuẩn mực Basel II. 147 luan an iv 3. Nâng cao năng lực xây dựng và vận hành các công cụ đo lường rủi ro tín dụng. Hoàn thiện tuyến phòng thủ cuối cùng (Kiểm soát nội bộ) trong mô hình 3 tuyến phòng thủ, hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng (EWS) nhằm nâng cao năng lực kiểm soát rủi ro tín dụng.

Nâng cao năng lực xử lý rủi ro tín dụng, áp dụng công cụ phân tán rủi ro như chứng khoán hóa các khoản vay, các công cụ phái sinh, bảo hiểm tín dụng 165 3. Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực. Tăng cường năng lực xây dựng và ứng dụng hệ thống thông tin quản lý, cơ sở hạ tầng tin học. Đối với Chính phủ.

Đối với Ngân hàng Nhà nước. 190 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 199 luan an v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Việt AIRB Phương pháp tiếp cận nội bộ nâng cao theo Basel II AMC Công ty quản lý tài sản của ngân hàng thương mại BASEL Bộ quy định ngân hàng (Basel I,II,II) do Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS) ban hành (gọi tắt là chuẩn mực Basel) BĐH Ban điều hành CAR Tỷ lệ vốn tối thiểu CIC Trung tâm thông tin tín dụng Quốc Gia CNTT Công nghệ thông tin COSO Ủy ban tư vấn - Hội đồng quốc gia Hoa Kỳ CSDL Cơ sở dữ liệu DATC Công ty trách nhiệm hữu hạn mua bán nợ Việt Nam DMTD Danh mục tín dụng DPRR Dự phòng rủi ro EAD Dư nợ tại thời điểm không trả được nợ EDF Xác suất vỡ nợ kỳ vọng của khoản vay/khách hàng EL Tổn thất dự kiến EWS Hệ thống cảnh báo sớm FIRB Phương pháp tiếp cận nội bộ cơ bản theo Basel II GAP Khoảng chênh lệch HCS Hệ thống đánh giá sức khỏe hoạt động của Ngân hàng Ấn Độ HĐQT Hội đồng quản trị ICAAP Quy trình đánh giá an toàn vốn nội bộ IRB Phương pháp tiếp cận nội bộ theo Basel II KH Khách hàng KHCN Khách hàng cá nhân KHDN Khách hàng doanh nghiệp KSNB Kiểm soát nội bộ KSRRTD KIểm soát rủi ro tín dụng KTNB Kiểm toán nội bộ LGD Tổn thất của ngân hàng khi người vay không trả được nợ LNST Lợi nhuận sau thuế LNTT Lợi nhuận trước thuế MAS Cơ quan quản lý tiền tệ Singapore NH Ngân hàng NHNN Ngân hàng nhà nước NHNNG Ngân hàng nước ngoài NHTM Ngân hàng thương mại luan an vi NHTM CP Ngân hàng thương mại cổ phần NHTM NN Ngân hàng thương mại Nhà nước NHTW Ngân hàng trung ương PD Xác xuất không trả được nợ QLRRTD Quản lý rủi ro tín dụng QTRR Quản trị rủi ro QTRRTD Quản trị rủi ro tín dụng RR Rủi ro RRTD Rủi ro tín dụng RW Trọng số rủi ro RWA Tài sản “Có” điều chỉnh rủi ro SA Phương pháp tiếp cận tiêu chuẩn theo Basel II SRP Quy trình đánh giá hoạt động thanh tra, giám sát TCTD Tổ chức tín dụng TTTD Thông tin tín dụng TD Tín dụng Techcombank Ngân hàng Thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam TGĐ Tổng giám đốc TSBĐ Tài sản đảm bảo TTGSNH Thanh tra giám sát ngân hàng UBS Ngân hàng Toàn Cầu Thụy Sỹ UL Tổn thất ngoài dự kiến VAMC Công ty quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam VaR Giá trị tại rủi ro tín dụng VCSH Vốn chủ sở hữu Vietinbank Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam XHTD Xếp hạng tín dụng luan an vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Các quy trình quản trị rủi ro tín dụng .2 Tỷ trọng LGD đối với các khoản phải đòi có TSBĐ theo Basel II (F-IRB).3: Khung năng lực quản trị rủi ro tín dụng đề xuất .4: Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của Citibank .5: Bảng phân loại nợ của Citibank .6: Một số chỉ tiêu phản ánh KQKD của Vietinbank giai đoạn 2016 - 2019 .7: Tuyên bố khẩu vị rủi ro 2018 Vietinbank .8: Các chỉ tiêu và hạn mức khẩu vị rủi ro tín dụng Vietinbank 2018. 9: Một số chỉ tiêu phản ánh KQKD Agribank 2015 - 2019 .1: Kết quả hoạt động kinh doanh của Techcombank giai đoạn 2014 -2019 .2: Hoạt động Huy động vốn của Techcombank giai đoạn 2014 - 2019 .3: Tổng dư nợ TD của toàn hệ thống Techcombank giai đoạn 2014 -2019 .4: Tỷ lệ nợ quá hạn Techcombank giai đoạn 2014 - 2019 .5: Tỷ lệ nợ xấu Techcombank giai đoạn 2014 - 2019 .6: Hệ số an toàn vốn tối thiểu Techcombank giai đoạn 2014 - 2019 .7: Thu nhập lãi thuần Techcombank giai đoạn 2014 - 2019 .8: Lợi nhuận ròng trước thuế và lợi nhuận sau thuế của Techcombank.

9: Tỷ suất ROA, ROE của Techcombank giai đoạn 2014 - 2019 .10: Bảng xếp hạng KHDN tương ứng với xác suất không trả được nợ.11: Thang điểmTechcombank áp dụng với các hạng tín dụng. 12: Phân loại nợ tại Techcombank. 13: Phân loại nợ theo tiêu thức định tính ở Techcombank .14: Trích lập dự phòng rủi ro cho vay KH .15: Hệ số Cronbach’s Alpha các biến độc lập. 16: Hệ số Cronbach’s Alpha biến phụ thuộc.

17: Kiểm định KMO lần 1 các biến độc lập. 18: Kiểm định KMO lần 2 các biến độc lập .19: Kết quả phân tích phương sai trích các biến độc lập. 118 luan an viii Bảng 2.20: Ma trận hệ số tương quan Rotated Component Matrix. 21: Kiểm định KMO biến phụ thuộc .22: Bảng hệ số Communalities .23: Kết quả phân tích phương sai trích biến phụ thuộc .24: Thống kê mô tả các biến hồi quy.

25: Độ phù hợp của mô hình. 26: Phân tích phương sai .27: Kiểm tra đa cộng tuyến .28: Phân tích hồi quy .29: Tổng hợp xu hướng tác động của các yếu tố cấu thành năng lực QTRRTD (từ kết quả mô hình) .30: Kết quả kiểm định ANOVA Biến A.31: Kết quả kiểm định ANOVA Biến B.32: Kết quả kiểm định ANOVA Biến C.33: Kết quả kiểm định ANOVA Biến D.34: Kết quả kiểm định ANOVA Biến E.35: Kết quả kiểm định ANOVA Biến F.