Nghiên Cứu Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về quản lý rủi ro.

• Tác giả: Phạm Bá Vũ
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Quỳnh Hương
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Ngân hàng
• Đề tài: Nghiên Cứu Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại 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: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 1.1. Khái quát về tín dụng ngân hàng
• 1.1.1. Khái niệm về tín dụng ngân hàng
• 1.1.2. Các hình thức cấp tín dụng tại NHTM
• 1.1.3. Cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng ngân hàng
• 1.1.4. Khái niệm rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại
• 1.1.5. Phân loại rủi ro tín dụng
• 1.1.5.1. Căn cứ vào nguyên nhân phát sinh rủi ro
• 1.1.5.2. Căn cứ vào khả năng trả nợ của một khách hàng
• 1.1.6. Hậu quả của rủi ro tín dụng
• 1.1.6.1. Đối với ngân hàng
• 1.1.6.2. Đối với khách hàng
• 1.1.6.3. Đối với nền kinh tế
• 1.1.7. Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng
• 1.1.7.1. Nguyên nhân khách quan
• 1.1.7.2. Nguyên nhân chủ quan
• 1.1.8. Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng
• 1.1.9. Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại
• 1.1.9.1. Nhóm nhân tố khách quan
• 1.1.9.1.1. Tăng trưởng GDP
• 1.1.9.1.2. Biến đổi khí hậu
• 1.1.9.2. Nhóm nhân tố chủ quan
• 1.1.9.2.1. Quy mô ngân hàng
• 1.1.9.2.2. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
• 1.1.9.2.3. Tăng trưởng tín dụng
• 1.1.10. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG VÀ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
• 2.1. Tổng quan hoạt động tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam
• 2.1.1. Khái quát tình hình nền kinh tế VN
• 2.1.1.1. Quy mô nền kinh tế
• 2.1.1.2. Tỷ lệ lạm phát
• 2.1.1.3. Tỷ lệ thất nghiệp
• 2.1.2. Khái quát hoạt động tín dụng tại các NHTM
• 2.1.2.1. Tài sản tại các NHTM
• 2.1.2.2. Tăng trưởng tín dụng
• 2.1.3. Thực trạng rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam
• 2.1.3.1. Thực trạng rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
• 2.1.3.2. Thực trạng tín dụng xanh tại các NHTM Việt Nam
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2. Biến phụ thuộc
• 3.3. Biến độc lập
• 3.3.1. Biến thuộc nhóm nhân tố chủ quan
• 3.3.2. Biến thuộc nhóm nhân tố khách quan
• 3.4. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.5. Phương pháp nghiên cứu
• 3.6. Kết quả nghiên cứu
• 3.6.1. Kết quả mô hình hồi quy
• 3.6.2. Kết quả hồi quy
• 3.6.3. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
• 3.6.4. Lựa chọn mô hình phù hợp
• 3.6.5. Kiểm định các khuyết tật mô hình
• 3.6.6. Kết quả mô hình hồi quy sau khi khắc phục khuyết tật
• 3.6.7. Thảo luận nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: KIẾN NGHỊ NHẰM GIẢM THIỂU RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
• 4.1. Định hướng phát triển tín dụng trong ngành ngân hàng
• 4.2. Kiến nghị nhằm giảm thiểu RRTD tại các NHTM Việt Nam
• 4.2.1. Kiến nghị với các NHTM Việt Nam
• 4.2.2. Kiến nghị với Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ
• 4.3. Hạn chế nghiên cứu
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Nghiên Cứu Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Nghiên cứu rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại Việt Nam là một chủ đề quan trọng trong bối cảnh nền kinh tế đang phát triển mạnh mẽ. Rủi ro tín dụng không chỉ ảnh hưởng đến hoạt động của ngân hàng mà còn tác động đến sự ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính. Việc hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng sẽ giúp các ngân hàng có những biện pháp quản lý hiệu quả hơn.

1.1. Khái niệm và Ý nghĩa của Rủi Ro Tín Dụng

Rủi ro tín dụng là khả năng mà một bên vay không thể thanh toán nợ đúng hạn. Điều này có thể dẫn đến tổn thất cho ngân hàng. Việc quản lý rủi ro tín dụng là rất cần thiết để bảo vệ lợi ích của ngân hàng và khách hàng.

1.2. Tình hình Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Trong những năm gần đây, rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam đã có những diễn biến phức tạp. Tỷ lệ nợ xấu gia tăng, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế khó khăn do đại dịch Covid-19.

II. Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng có nhiều nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại. Các nhân tố này có thể được chia thành hai nhóm chính: nhóm nhân tố khách quan và nhóm nhân tố chủ quan. Việc phân tích các nhân tố này sẽ giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về rủi ro tín dụng.

2.1. Nhóm Nhân Tố Khách Quan

Các yếu tố như tăng trưởng GDP, lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp đều có tác động lớn đến rủi ro tín dụng. Khi nền kinh tế phát triển, khả năng trả nợ của khách hàng cũng tăng lên, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng.

2.2. Nhóm Nhân Tố Chủ Quan

Các yếu tố nội tại của ngân hàng như quy mô, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và chiến lược tín dụng cũng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Ngân hàng cần có các chính sách tín dụng hợp lý để giảm thiểu rủi ro.

III. Phương Pháp Phân Tích Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại

Để phân tích rủi ro tín dụng, các ngân hàng thường sử dụng các phương pháp định lượng và định tính. Việc áp dụng các mô hình phân tích sẽ giúp ngân hàng đánh giá chính xác hơn về mức độ rủi ro tín dụng.

3.1. Mô Hình Hồi Quy Trong Phân Tích Rủi Ro

Mô hình hồi quy được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các nhân tố và rủi ro tín dụng. Các biến độc lập như tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu sẽ được đưa vào mô hình để phân tích.

3.2. Phân Tích Dữ Liệu Từ Các Ngân Hàng

Dữ liệu từ các ngân hàng thương mại sẽ được thu thập và phân tích để đưa ra các kết luận chính xác về rủi ro tín dụng. Việc này giúp ngân hàng có cái nhìn rõ hơn về tình hình rủi ro hiện tại.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nghiên Cứu Rủi Ro Tín Dụng

Nghiên cứu về rủi ro tín dụng không chỉ mang lại giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc quản lý rủi ro tại ngân hàng. Các ngân hàng có thể áp dụng các kết quả nghiên cứu để cải thiện quy trình cho vay và quản lý rủi ro.

4.1. Cải Thiện Chính Sách Tín Dụng

Các ngân hàng có thể điều chỉnh chính sách tín dụng dựa trên các kết quả nghiên cứu để giảm thiểu rủi ro. Việc này bao gồm việc đánh giá kỹ lưỡng khả năng trả nợ của khách hàng.

4.2. Tăng Cường Quản Trị Rủi Ro

Quản trị rủi ro tín dụng cần được nâng cao thông qua việc áp dụng các công nghệ mới và hệ thống cảnh báo sớm. Điều này giúp ngân hàng phát hiện và xử lý rủi ro kịp thời.

V. Kết Luận Về Nghiên Cứu Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại

Nghiên cứu rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại Việt Nam là một lĩnh vực quan trọng cần được chú trọng. Việc hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng và áp dụng các phương pháp phân tích sẽ giúp ngân hàng quản lý rủi ro hiệu quả hơn trong tương lai.

5.1. Tương Lai Của Nghiên Cứu Rủi Ro Tín Dụng

Trong tương lai, nghiên cứu về rủi ro tín dụng sẽ tiếp tục phát triển và cần được cập nhật thường xuyên để phù hợp với tình hình kinh tế. Các ngân hàng cần chú trọng đến việc áp dụng các công nghệ mới trong quản lý rủi ro.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Ngân Hàng

Ngân hàng cần xây dựng các chính sách tín dụng linh hoạt và hiệu quả, đồng thời tăng cường đào tạo nhân viên về quản lý rủi ro tín dụng để nâng cao năng lực cạnh tranh.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Hoạt động cấp tín dụng đóng vai trò huyết mạch trong hệ thống tài chính và là nguồn thu nhập chủ đạo của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam, chiếm từ 70% đến 80% tổng thu nhập hoạt động. Tuy nhiên, thị trường tài chính giai đoạn 2015–2022 chứng kiến những biến động đa chiều: tăng trưởng GDP đạt đỉnh 8.02% vào năm 2022 sau cú sốc đại dịch COVID-19 (2.56% năm 2021), áp lực lạm phát toàn cầu và sự trầm lắng của thị trường bất động sản với tổng dư nợ bất động sản đạt 2.58 triệu tỷ đồng (chiếm 21.2% tổng dư nợ nền kinh tế). Rủi ro tín dụng (RRTD) gia tăng mạnh mẽ khi quy mô nợ xấu nội bảng của 27 NHTM niêm yết tính đến 31/12/2022 vượt mức 136,400 tỷ đồng (tăng 35% so với năm 2021), đặt hệ thống ngân hàng trước yêu cầu cấp thiết về quản trị an toàn vốn theo chuẩn mực Basel II và lộ trình tiến tới Basel III.

Đề tài "Nghiên cứu những nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam" do tác giả Phạm Bá Vũ thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Thị Quỳnh Hương (Học viện Ngân hàng) giải quyết bài toán cốt lõi: Định lượng chính xác mức độ tác động của các nhân tố vi mô (nội tại ngân hàng) và vĩ mô (môi trường kinh tế và biến đổi khí hậu) đến mức độ tổn thất tín dụng tiềm năng, từ đó thiết lập cơ chế kiểm soát rủi ro chủ động.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về RRTD theo chuẩn mực quốc tế Basel và khuôn khổ pháp lý Thông tư 11/2021/TT-NHNN và Thông tư 41/2016/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước (NHNN).
2. Phân tích thực trạng chất lượng tài sản, cơ cấu dư nợ và biến động nợ xấu của 27 NHTM Việt Nam giai đoạn 2015–2022.
3. Xây dựng mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng (Panel Data), kiểm định các khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan) và ước lượng bằng phương pháp Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares).
4. Đề xuất hệ thống giải pháp nâng cao chất lượng thẩm định, tối ưu hóa tỷ lệ trích lập dự phòng và tích hợp tiêu chí ESG/tín dụng xanh vào quy trình cấp tín dụng.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm bộ dữ liệu bảng thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán của 27 NHTM Việt Nam (bao gồm cả NHTM Nhà nước và NHTM Cổ phần) kết hợp cùng dữ liệu vĩ mô từ Tổng cục Thống kê và World Bank trong 8 năm liên tiếp (2015–2022), tạo ra 216 quan sát thực nghiệm.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Các phương pháp đo lường và quản trị rủi ro tín dụng truyền thống tại hệ thống NHTM Việt Nam bộc lộ nhiều điểm hạn chế khi đối mặt với các cú sốc phi tài chính và biến động kinh tế chu kỳ.

Tiêu chí so sánh	Đo lường bằng Tỷ lệ Nợ xấu (NPL)	Đo lường bằng Tỷ lệ Trích lập Dự phòng (LLR)	Phương pháp xếp hạng tín dụng nội bộ truyền thống
Độ trễ thông tin	Cao (chỉ phản ánh khi nợ đã quá hạn $\ge 90$ ngày, thuộc nhóm 3–5)	Thấp (phản ánh toàn diện từ nhóm 1 đến nhóm 5 theo rủi ro tiềm năng)	Trung bình (phụ thuộc vào chu kỳ đánh giá định kỳ 6–12 tháng)
Tính thận trọng kế toán	Thấp (chưa tính đến mức độ suy giảm giá trị tài sản bảo đảm)	Rất cao (kết hợp cả dự phòng chung 0.75% và dự phòng cụ thể 0%–100%)	Trung bình (dựa trên dữ liệu tài chính lịch sử của bên vay)
Độ bao quát rủi ro	Hạn hẹp, mang tính phát hiện sau sự cố	Bao quát danh mục, phản ánh chi phí cơ hội và suy giảm vốn	Thiếu biến số môi trường vĩ mô và rủi ro khí hậu

Phân loại yêu cầu nghiệp vụ theo khung MoSCoW:

• Must-have: Mô hình lượng hóa phải tích hợp đầy đủ quy định phân loại nợ 5 nhóm theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN; giải quyết triệt để khuyết tật tự tương quan và phương sai sai số thay đổi của dữ liệu bảng tài chính.
• Should-have: Bổ sung biến số phi truyền thống đại diện cho biến đổi khí hậu ($\Delta CO_2$), bắt kịp xu hướng phát triển danh mục tín dụng xanh tăng trưởng bình quân 25%/năm.
• Could-have: Tích hợp kiểm định trễ của tăng trưởng kinh tế ($\Delta GDP_{t-1}$) nhằm đo lường quán tính chính sách vĩ mô lên khả năng trả nợ.
• Won't-have: Không áp dụng các mô hình chuỗi thời gian đơn lẻ (ARIMA/VAR) do không tận dụng được biến động chéo giữa các định chế ngân hàng.

Thiết kế hệ thống mô hình định lượng

Mô hình nghiên cứu kinh tế lượng tổng quát được xác lập dựa trên lý thuyết cấu trúc tài chính và chất lượng tài sản:

$$LLR_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 \Delta GDP_{i,t-1} + \beta_2 \Delta CO_{2,i,t} + \beta_3 INF_{i,t} + \beta_4 ROAA_{i,t} + \beta_5 SIZE_{i,t} + \beta_6 LG_{i,t} + \beta_7 EQA_{i,t} + \mu_i + \varepsilon_{i,t}$$

Hệ thống công cụ và công nghệ phân tích:

• Môi trường xử lý: Stata v17.0 MP kết hợp ngôn ngữ R v4.3.1 (packages: plm, lmtest, sandwich, car).
• Cấu trúc dữ liệu: Balanced Panel Data với định danh $i = 1 \dots 27$ ngân hàng và mốc thời gian $t = 2015 \dots 2022$ ($N = 27, T = 8, N \times T = 216$).
• Đảm bảo toàn vẹn dữ liệu: Kiểm định phân phối chuẩn, làm sạch ngoại lai (outliers trimming tại phân vị 1% và 99%) và chuẩn hóa các chỉ số kế toán theo chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS) và IFRS 9.

       BẢNG MÃ HÓA BIẾN SỐ VÀ CƠ CHẾ TÁC ĐỘNG KỲ VỌNG

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng quy trình phân tích kinh tế lượng chuẩn mực gồm 4 giai đoạn logic:

1. Giai đoạn 1 - Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Chuẩn hóa các khoản mục kế toán theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN; tính toán biến tỷ suất sinh lời bình quân $ROAA = \frac{Net,Income}{(Assets_t + Assets_{t-1})/2}$.
2. Giai đoạn 2 - Thống kê mô tả và phân tích ma trận tương quan Pearson: Xác định sơ bộ mối liên hệ tuyến tính và rà soát hiện tượng đa cộng tuyến sớm.
3. Giai đoạn 3 - Ước lượng mô hình và kiểm định lựa chọn:
   • Thực hiện hồi quy Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM), Random Effects Model (REM).
   • Sử dụng F-test ($H_0$: Pooled OLS phù hợp; $H_1$: FEM phù hợp).
   • Sử dụng Hausman test ($H_0$: REM phù hợp; $H_1$: FEM phù hợp).
4. Giai đoạn 4 - Kiểm định chẩn đoán và hiệu chỉnh: Tiến hành kiểm định Modified Wald để phát hiện phương sai sai số thay đổi giữa các thực thể và Wooldridge test cho tự tương quan chuỗi. Khắc phục bằng ước lượng FGLS.

---

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích và mã nguồn kinh tế lượng

Quá trình phân tích kinh tế lượng được thực thi thông qua kịch bản tự động hóa trên phần mềm Stata và ngôn ngữ R với cấu trúc chặt chẽ.

* ==============================================================================
* STATA SCRIPT: PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG NHTM VIỆT NAM (2015-2022)
* Tác giả: Phạm Bá Vũ | Khóa luận Tốt nghiệp Học viện Ngân hàng
* ==============================================================================

clear all
set more off

* 1. Khai báo cấu trúc dữ liệu bảng
insheet using "nhtm_credit_risk_2015_2022.csv", comma clear
xtset bank_id year

* 2. Thống kê mô tả và ma trận hệ số tương quan
summarize llr gdp_lag co2 inf roaa size lg eqa
pwcorr llr gdp_lag co2 inf roaa size lg eqa, sig star(0.05)

* 3. Ước lượng OLS và kiểm định đa cộng tuyến (VIF)
regress llr gdp_lag co2 inf roaa size lg eqa
vif

* 4. Hồi quy mô hình FEM và REM
xtreg llr gdp_lag co2 inf roaa size lg eqa, fe
estimates store fixed_model

xtreg llr gdp_lag co2 inf roaa size lg eqa, re
estimates store random_model

* 5. Kiểm định chọn mô hình (Hausman Test)
hausman fixed_model random_model

* 6. Kiểm định khuyết tật mô hình
* 6.1. Kiểm định phương sai thay đổi (Modified Wald Test cho FEM)
xtreg llr gdp_lag co2 inf roaa size lg eqa, fe
xttest3

* 6.2. Kiểm định tự tương quan (Wooldridge Test cho Panel Data)
xtserial llr gdp_lag co2 inf roaa size lg eqa

* 7. Ước lượng FGLS khắc phục triệt để phương sai thay đổi & tự tương quan
xtgls llr gdp_lag co2 inf roaa size lg eqa, panels(hetero) corr(ar1)

# R Script: Tái lập ước lượng FGLS và xuất đồ thị phân phối sai số
library(plm)
library(lmtest)

panel_data <- pdata.frame(read.csv("nhtm_credit_risk_2015_2022.csv"), index = c("bank_id", "year"))

# Ước lượng Robust Clustered Covariance
fem_model <- plm(llr ~ gdp_lag + co2 + inf + roaa + size + lg + eqa, 
                 data = panel_data, model = "within")
robust_results <- coeftest(fem_model, vcov = vcovHC(fem_model, type = "HC1", cluster = "group"))
print(robust_results)

Kết quả kiểm định chẩn đoán và khắc phục khuyết tật

Các kiểm định thống kê được thực hiện tuần tự để bảo đảm tính chuẩn xác của mô hình hồi quy:

Kiểm định thống kê	Giả thuyết vô hiệu ($H_0$)	Giá trị Thống kê ($F$ / $\chi^2$)	p-value	Kết luận kỹ thuật
Kiểm định F-test	Không có khác biệt giữa các NHTM	$F(26, 182) = 8.74$	$0.0000$	Bác bỏ $H_0$; Mô hình FEM ưu việt hơn Pooled OLS
Kiểm định Hausman	Không có tương quan giữa hiệu ứng riêng $\mu_i$ và các biến độc lập	$\chi^2(7) = 18.92$	$0.0084$	Bác bỏ $H_0$; Mô hình FEM phù hợp hơn REM ($p < 0.01$)
Kiểm định VIF	Không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng	$Mean,VIF = 1.63$ (Max: 2.14)	N/A	Không xảy ra đa cộng tuyến (toàn bộ $VIF < 5.0$)
Modified Wald Test	Phương sai sai số đồng nhất ($Homoskedasticity$)	$\chi^2(27) = 1428.31$	$0.0000$	Bác bỏ $H_0$; Xuất hiện phương sai sai số thay đổi
Wooldridge Test	Không có hiện tượng tự tương quan bậc 1 ($AR(1)$)	$F(1, 26) = 15.68$	$0.0005$	Bác bỏ $H_0$; Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1

Do mô hình cố định FEM gặp phải đồng thời hai khuyết tật: Phương sai sai số thay đổi theo thực thể và Tự tương quan bậc 1, phương pháp OLS/FEM thông thường sẽ cho ra các ước lượng có sai số chuẩn bị lệch (biased standard errors). Tác giả đã áp dụng phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) với cấu trúc ma trận hiệp phương sai sai số hiệu chỉnh panels(heteroskedastic) và correlation(ar1) để thu được ước lượng vững và hiệu quả nhất.

Kết quả ước lượng hồi quy thực nghiệm FGLS

Biến độc lập	Hệ số hồi quy ($\beta$)	Sai số chuẩn (Std. Error)	Thống kê $z$	$p$-value	Mức ý nghĩa thống kê	Tác động thực tế
$\Delta GDP_{t-1}$	-0.0384	$0.0112$	$-3.43$	$0.001$	Có ý nghĩa 1%	Giảm rủi ro tín dụng khi kinh tế vĩ mô tăng trưởng
$\Delta CO_2$	+0.0152	$0.0068$	$+2.24$	$0.025$	Có ý nghĩa 5%	Biến đổi khí hậu làm tăng chi phí dự phòng rủi ro
$INF$	$-0.0089$	$0.0094$	$-0.95$	$0.344$	Không có ý nghĩa	Tác động bù trừ giữa giá trị thực khoản nợ và thu nhập
$ROAA$	-0.1845	$0.0421$	$-4.38$	$0.000$	Có ý nghĩa 1%	Khả năng sinh lời cao giúp củng cố bộ đệm rủi ro
$SIZE$	-0.0042	$0.0015$	$-2.80$	$0.005$	Có ý nghĩa 1%	Ngân hàng lớn có năng lực đa dạng hóa danh mục tốt hơn
$LG$	+0.0218	$0.0071$	$+3.07$	$0.002$	Có ý nghĩa 1%	Mở rộng tín dụng nóng làm suy giảm tiêu chuẩn thẩm định
$EQA$	-0.0512	$0.0183$	$-2.80$	$0.005$	Có ý nghĩa 1%	Vốn tự có dày giúp hạn chế rủi ro đạo đức (Moral Hazard)
_cons	$+0.1420$	$0.0315$	$+4.51$	$0.000$	Có ý nghĩa 1%	Hệ số chặn của mô hình

Các phát hiện thực nghiệm then chốt:

• Hiệu ứng tăng trưởng kinh tế trễ ($\Delta GDP_{t-1}$ = -0.0384, $p < 0.01$): Tăng trưởng GDP năm trước tăng 1% giúp tỷ lệ trích lập dự phòng năm hiện hành giảm 0.0384 điểm phần trăm, phản ánh độ trễ hấp thụ dòng tiền vào kết quả kinh doanh của doanh nghiệp vay vốn.
• Tác động của yếu tố môi trường ($\Delta CO_2$ = +0.0152, $p < 0.05$): Tốc độ phát thải $CO_2$ tăng 1% làm tỷ lệ dự phòng tăng 0.0152 điểm phần trăm. Biến đổi khí hậu tạo ra rủi ro vật chất (thiên tai, bão lũ làm hư hỏng tài sản bảo đảm) và rủi ro chuyển dịch năng lượng, tác động trực tiếp đến khả năng thanh hoàn nợ của nhóm ngành thâm dụng carbon.
• Quy mô và năng lực sinh lời ($ROAA$ = -0.1845; $SIZE$ = -0.0042): Các ngân hàng có quy mô tài sản lớn và tỷ suất sinh lời vượt trội sở hữu năng lực quản trị rủi ro tốt hơn, ứng dụng hệ thống công nghệ thông tin tiên tiến giúp sàng lọc hồ sơ tín dụng chặt chẽ.
• Hiệu ứng mở rộng tín dụng nhanh ($LG$ = +0.0218, $p < 0.01$): Tăng trưởng tín dụng cao thúc đẩy tăng nợ xấu trong tương lai do nới lỏng tiêu chuẩn phê duyệt giải ngân để chạy theo chỉ tiêu tăng trưởng.

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại 4 đóng góp học thuật và giá trị thực tiễn nổi bật cho lĩnh vực Ngân hàng - Tài chính:

1. Tiên phong đưa nhân tố Biến đổi khí hậu ($\Delta CO_2$) vào mô hình định lượng RRTD tại Việt Nam: Khác biệt với hầu hết các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam vốn chỉ tập trung vào các biến số kinh tế vĩ mô truyền thống (lạm phát, lãi suất, GDP), đề tài đã chứng minh bằng thực nghiệm rằng rủi ro khí hậu có tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê ($p = 0.025$) đến chi phí rủi ro tín dụng của hệ thống ngân hàng.
2. Cập nhật dữ liệu bao quát giai đoạn biến động mạnh (2015–2022): Nghiên cứu ghi nhận đầy đủ chu kỳ phục hồi kinh tế, giai đoạn bùng phát đại dịch COVID-19 và giai đoạn bình thường mới, phản ánh chính xác cấu trúc chất lượng tài sản ngân hàng dưới sự điều chỉnh của Thông tư 11/2021/TT-NHNN.
3. Tối ưu hóa thước đo rủi ro tín dụng bằng biến Tỷ lệ trích lập dự phòng ($LLR$): Thay vì sử dụng biến nợ xấu ($NPL$) vốn có độ trễ lớn và dễ bị che mờ bởi các kỹ thuật cơ cấu nợ, biến $LLR$ nắm bắt toàn diện rủi ro tiềm tàng trên toàn bộ danh mục cho vay (từ nhóm 1 đến nhóm 5).
4. Xử lý triệt để các khuyết tật dữ liệu bảng bằng thuật toán FGLS: Khắc phục hoàn toàn hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa 27 ngân hàng và tự tương quan chuỗi thời gian, đem lại độ tin cậy vượt trội cho các tham số hồi quy so với mô hình OLS gộp hay FEM thông thường.

Chỉ số / Đặc điểm	Nghiên cứu Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản (2014)	Nghiên cứu Hang, H. (2018)	Nghiên cứu của đề tài (Phạm Bá Vũ, 2023)
Giai đoạn nghiên cứu	2009 – 2012 (Hậu khủng hoảng 2008)	2006 – 2017	2015 – 2022 (Bao gồm COVID-19 & Basel II)
Quy mô mẫu	Hệ thống NHTM Việt Nam (GMM)	20 NHTM Việt Nam	27 NHTM Việt Nam (Đại diện >90% tổng tài sản ngành)
Biến số môi trường mới	Không tích hợp	Không tích hợp	Tích hợp Tăng trưởng phát thải $\Delta CO_2$ (Khí hậu)
Biến phụ thuộc chính	$LLR_{t} / Loans_{t-1}$	Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$)	Tỷ lệ trích lập dự phòng ($LLR$) chuẩn Thông tư 11
Kỹ thuật xử lý khuyết tật	GMM hai bước	FEM/REM cơ bản	FGLS hiệu chỉnh đồng thời Heteroskedasticity & AR(1)

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống ứng dụng thực tế trong ngân hàng

Kết quả định lượng từ mô hình là cơ sở thiết lập các chính sách kinh doanh và quản trị rủi ro thực tế tại các định chế tín dụng:

1. Thiết lập hệ thống cảnh báo sớm (Early Warning System - EWS): Tích hợp biến số tốc độ tăng trưởng tín dụng ($LG$) và tỷ lệ an toàn vốn ($EQA$) vào ngưỡng giám sát tự động. Khi tốc độ tăng trưởng tín dụng của một chi nhánh hoặc phân khúc khách hàng vượt quá ngưỡng an toàn (+20%/năm) trong khi hệ số $EQA$ suy giảm, hệ thống tự động kích hoạt chế độ thắt chặt phê duyệt tập trung.
2. Khung thẩm định tín dụng tích hợp rủi ro ESG (Môi trường - Xã hội - Quản trị): Dựa trên bằng chứng thực nghiệm về tác động của $\Delta CO_2$, các ngân hàng xây dựng chính sách phân loại rủi ro môi trường theo Thông tư 17/2022/TT-NHNN. Các dự án thuộc ngành thâm dụng năng lượng hóa thạch, phát thải cao sẽ phải áp dụng hệ số điều chỉnh lãi suất rủi ro (Risk Premium) thêm từ 0.5% đến 1.5% và yêu cầu tỷ lệ tài sản bảo đảm cao hơn.
3. Tối ưu hóa chính sách tăng vốn và dự phòng: Duy trì bộ đệm vốn chủ sở hữu vững chắc ($EQA$) để hấp thu các cú sốc tổn thất ngoài dự kiến, đáp ứng hệ số an toàn vốn (CAR $\ge 8%$) theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN (chuẩn mực Basel II).

Lộ trình triển khai ứng dụng quản trị rủi ro

Giai đoạn 1: Chuẩn hóa dữ liệu & Tích hợp biến ESG (Tháng 1 - Tháng 3)

Giai đoạn 2: Nâng cấp mô hình xếp hạng & Cảnh báo sớm (Tháng 4 - Tháng 6)

Giai đoạn 3: Ban hành chính sách Tín dụng Xanh & Basel III (Tháng 7 - Tháng 12)

---

Hạn chế và hướng phát triển

Mặc dù đạt được những kết quả có ý nghĩa thống kê và giá trị ứng dụng cao, đề tài vẫn tồn tại một số giới hạn nghiên cứu:

• Hạn chế về chỉ số đo lường rủi ro khí hậu: Do Việt Nam chưa có cơ sở dữ liệu vi mô chi tiết về lượng phát thải carbon của từng doanh nghiệp niêm yết, nghiên cứu sử dụng biến vĩ mô $\Delta CO_2$ cấp quốc gia làm biến đại diện, chưa bóc tách được tác động trực tiếp đến từng nhóm ngành kinh tế riêng biệt.
• Khuôn khổ tuyến tính: Mô hình FGLS giả định mối quan hệ tuyến tính giữa các nhân tố độc lập và $LLR$, chưa nắm bắt được các tác động phi tuyến tính hoặc ngưỡng tới hạn (Threshold Effects) trong các giai đoạn khủng hoảng đột ngột.

Hướng phát triển tiếp theo của đề tài:

• Ứng dụng Machine Learning trong dự báo rủi ro vỡ nợ: Triển khai các thuật toán học máy (XGBoost, Random Forest, Long Short-Term Memory - LSTM) trên tập dữ liệu giao dịch vi mô thời gian thực để dự báo xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD).
• Mở rộng phương pháp GMM hệ thống (System GMM): Xem xét yếu tố nội sinh tiềm ẩn giữa tăng trưởng tín dụng và trích lập dự phòng thông qua mô hình bảng động.
• Xây dựng bộ chỉ số ESG chuyên biệt ngành ngân hàng: Đo lường mức độ phơi nhiễm danh mục tín dụng theo từng vùng địa lý có nguy cơ thiên tai cao (bão lũ, xâm nhập mặn Đồng bằng Sông Cửu Long).

---

Đối tượng hưởng lợi

                    GIÁ TRỊ MANG LẠI CHO CÁC NHÓM ĐỐI TƯỢNG

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và cơ sở dữ liệu để triển khai mô hình FGLS là gì?

Để tái lập và ứng dụng mô hình, hệ thống cần tối thiểu dữ liệu bảng dạng cân bằng (Balanced Panel) hoặc không cân bằng qua ít nhất 5–7 chu kỳ năm của tối thiểu 20 định chế tài chính. Nền tảng phần mềm yêu cầu Stata phiên bản 15.0 trở lên hoặc môi trường R 4.0+ (với các gói thư viện chuyên dụng plm, sandwich, lmtest). Máy trạm tiêu chuẩn cấu hình từ 8GB RAM là đủ năng lực tính toán và xử lý ma trận hiệp phương sai sai số phức tạp.

2. Vì sao tỷ lệ trích lập dự phòng (LLR) lại được chọn làm biến phụ thuộc thay vì tỷ lệ nợ xấu (NPL)?

Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) chỉ phản ánh các khoản nợ đã phát sinh vấn đề quá hạn từ 90 ngày trở lên (nhóm 3, 4, 5) và thường chịu độ trễ lớn do hoạt động đảo nợ hoặc cơ cấu nợ. Ngược lại, $LLR$ phản ánh dự phòng cho toàn bộ 5 nhóm nợ (bao gồm 0.75% dự phòng chung cho nhóm 1–4 và dự phòng cụ thể đến 100% cho nhóm 5), thể hiện chính xác chi phí rủi ro kế toán và chất lượng tổng thể của tài sản sinh lời tại ngân hàng.

3. Làm thế nào để tích hợp rủi ro biến đổi khí hậu vào quy trình thẩm định tín dụng hiện hữu?

Ngân hàng có thể thực hiện theo quy trình 3 bước: (1) Sàng lọc danh mục loại trừ đối với các ngành nghề gây ô nhiễm nghiêm trọng; (2) Chấm điểm rủi ro môi trường - xã hội (E&S Scoring) bổ sung vào thang điểm tín dụng truyền thống; (3) Áp dụng hệ số điều chỉnh trích lập dự phòng hoặc lãi suất cho vay tương ứng với mức độ phơi nhiễm khí hậu của tài sản bảo đảm.

4. Chi phí trích lập dự phòng tăng cao ảnh hưởng như thế nào đến tỷ suất sinh lời ROAA?

Về mặt hạch toán, chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng được ghi nhận trực tiếp vào chi phí hoạt động, làm giảm trực tiếp lợi nhuận trước thuế và lợi nhuận ròng. Tuy nhiên, kết quả hồi quy cho thấy các ngân hàng duy trì $ROAA$ cao trong quá khứ có đủ năng lực tích lũy nguồn lực để trích lập chủ động, từ đó tạo ra bộ đệm an toàn giúp chỉ số $LLR$ ổn định hơn trong các giai đoạn kinh tế suy thoái.

5. Tại sao tăng trưởng tín dụng (LG) nhanh lại có mối liên hệ cùng chiều với gia tăng rủi ro tín dụng?

Khi ngân hàng đẩy mạnh tăng trưởng dư nợ để chiếm lĩnh thị phần hoặc tối đa hóa thu nhập lãi thuần trong ngắn hạn, tiêu chuẩn thẩm định tín dụng thường có xu hướng bị nới lỏng (hạ thấp yêu cầu tài sản bảo đảm, chấp nhận khách hàng có lịch sử tín dụng trung bình). Khi chu kỳ kinh tế đảo chiều hoặc lãi suất tăng cao, các khoản vay giải ngân dưới chuẩn này sẽ nhanh chóng chuyển nhóm nợ, làm gia tăng chi phí trích lập dự phòng.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Bá Vũ đã giải quyết xuất sắc bài toán định lượng các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại 27 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2015–2022. Bằng việc ứng dụng phương pháp kinh tế lượng hiện đại FGLS khắc phục hoàn toàn các khuyết tật của dữ liệu bảng, nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm vững chắc về vai trò kìm hãm rủi ro của tăng trưởng kinh tế vĩ mô trễ ($\Delta GDP_{t-1}$), quy mô ngân hàng ($SIZE$), năng lực sinh lời ($ROAA$) và vốn chủ sở hữu ($EQA$), đồng thời chỉ ra nguy cơ tiềm ẩn từ việc nới lỏng tín dụng quá nhanh ($LG$) và sự gia tăng của rủi ro biến đổi khí hậu ($\Delta CO_2$).

Công trình không chỉ đóng góp một góc nhìn học thuật mới mẻ cho các nhà nghiên cứu tài chính - ngân hàng mà còn mang lại bộ công cụ quản trị hữu hiệu cho các nhà điều hành NHTM và các nhà hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước trong tiến trình hoàn thiện khung khổ quản trị an toàn vốn Basel II/Basel III và phát triển thị trường tín dụng xanh bền vững. Các chuyên gia tài chính và các nhà quản trị rủi ro có thể tham khảo toàn bộ phương pháp luận và mô hình định lượng này để thiết lập các chính sách tín dụng an toàn, tối ưu hóa lợi nhuận và thích ứng chủ động trước mọi biến động của chu kỳ kinh tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 1. Khái quát về tín dụng ngân hàng 1. Khái niệm về tín dụng ngân hàng Theo O'Sullivan, Arthur và Sheffrin, Steven M.

(2003) Tín dụng ngân hàng là mối quan hệ tín dụng giữa ngân hàng, tổ chức tín dụng (TCTD) với cá nhân, tổ chức có nhu cầu vay tiền. Khi đó, bên cho vay sẽ chuyển giao tài sản cho bên vay trong một khoảng thời gian theo thoả thuận được cam kết trong hợp đồng. Các cá nhân, doanh nghiệp vay cần cần thanh toán đủ gốc, lãi khi đến thời hạn. Về cơ bản, trong các ngân hàng thương mại hiện nay tín dụng được chia thành 02 mảng chính: ● Tín dụng cá nhân: Phục vụ các khách hàng cá nhân, nhu cầu phục vụ đời sống như: vay mua nhà, mua ô tô, du học, kinh doanh, phục vụ đời sống cá nhân … ● Tín dụng doanh nghiệp: Phục vụ các khách hàng doanh nghiệp, nhu cầu vốn cho sản xuất kinh doanh như: cho vay bổ sung vốn lưu động, mua sắm tài sản, thanh toán công nợ khác (trừ trường hợp vay trả nợ ngân hàng khác).

Các hình thức cấp tín dụng tại NHTM Các hình thức cấp tín dụng ngày càng đa dạng tạo cơ sở cho các tổ chức tín dụng lựa chọn các hình thức cấp tín dụng phù hợp đối với từng đối tượng khách hàng, từng nhu cầu vay vốn. Gồm các hình thức như: ● Cho vay: Cho vay là hình thức cấp tín dụng, theo đó bên cho vay giao hoặc cam kết giao cho khách hàng một khoản tiền để sử dụng vào mục đích xác định trong một thời gian nhất định theo thỏa thuận với nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi. (Điều 4 Luật tổ chức tín dụng 2010) Phạm Bá Vũ 7 2023 Ngân hàng có khá nhiều hình thức cho vay để phục vụ nhu cầu sử dụng tiền của khách hàng như mua sắm nhà cửa, xe ô tô, đầu tư kinh doanh, du học… Mỗi gói vay sẽ có những chính sách quy định theo mỗi ngân hàng. Những gói vay này đều có áp dụng thời hạn vay.

Đồng thời lãi suất áp dụng sẽ được tính theo quy định của mỗi ngân hàng. Trong đó, mức lãi suất của mỗi ngân hàng là khác nhau. Khi tiến hành thủ tục vay, bạn sẽ chọn gói vay phù hợp với nhu cầu sử dụng của mình, chọn luôn hình thức trả nợ cho ngân hàng định kỳ hay theo dư nợ giảm dần. Thủ tục để vay thường khá khắt khe, qua nhiều vòng kiểm duyệt, kiểm tra.

Mức vay ngân hàng chấp nhận từ 50 triệu lên đến hàng tỷ đồng. ● Chiết khấu, tái chiết khấu: - Chiết khấu ngân hàng là một trong những nghiệp vụ tín dụng ngắn hạn của ngân hàng thương mại, trong đó khách hàng chuyển nhượng quyền sở hữu những giấy tờ có giá chưa đến hạn thanh toán cho ngân hàng thương mại để nhận lấy một khoản tiền bằng giá trị đến hạn trừ đi lợi tức chiết khấu và hoa hồng. Theo định nghĩa trong pháp lý chiết khấu là việc mua có kỳ hạn hoặc mua có bảo lưu quyền truy đòi các công cụ chuyển nhượng, giấy tờ có giá khác của người thụ hưởng trước khi đến hạn thanh toán (Điều 4 Luật tổ chức tín dụng 2010). Glenn Hubbard và Anthony P.

O'Brien (2011) định nghĩa Tái chiết khấu (rediscount) là một quy trình trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là trong ngành ngân hàng, mà ngân hàng hoặc cơ quan tài chính mua lại một công cụ tài chính hoặc hợp đồng (như một kỳ hạn hoặc một ngày đáo hạn) trước khi nó đến hạn. Thông thường, tái chiết khấu được thực hiện để thu hồi giá trị hiện tại của một khoản tiền trong tương lai hoặc để chuyển đổi các tài sản như kỳ hạn hoặc chứng chỉ tiền gửi trước hạn thành tiền mặt ngay lập tức. Trong quá trình tái chiết khấu, ngân hàng hoặc cơ quan tài chính sẽ mua lại công cụ tài chính với mức giá thỏa thuận, thường dựa trên giá trị hiện tại của nó và mức lãi suất tương ứng. Khi tái chiết khấu xảy ra, người bán công cụ tài chính sẽ nhận được một khoản tiền trước đó thay vì phải chờ đến ngày đáo hạn ban đầu.

Phạm Bá Vũ 8 2023 Tại Việt Nam tái chiết khấu còn được hiểu là việc NHTM hoặc Ngân hàng Trung ương thực hiện việc mua lại các giấy tờ có giá còn thời hạn thanh toán và đáng tin cậy thuộc sở hữu của các ngân hàng khác theo tỉ suất tái chiết khấu nhất định. Các giấy tờ có giá này đã được các ngân hàng chiết khấu, tái chiết khấu trên thị trường thứ cấp. ● Bao thanh toán: Theo J. Goodman (2003) Bao thanh toán là một nghiệp vụ tài chính, theo đó một doanh nghiệp bán các khoản phải thu của nó (ví dụ, các hóa đơn) cho một bên thứ ba (gọi là người bao thanh toán) với một chiết khấu.

Trong bao thanh toán "ứng trước", người bao thanh toán cung cấp tài chính cho người bán các khoản phải thu trong hình thức của một tiền mặt "ứng trước," thường 70-85% so với giá mua của các khoản, với số dư của giá mua đã được trả tiền, ròng phí chiết khấu của người bao thanh toán (hoa hồng) và các tính phí khác, khi thu thập từ khách hàng của tài khoản. Trong bao thanh toán "trưởng thành", người bao thanh toán không ứng trước trên các tài khoản đã mua; đúng hơn, giá mua được thanh toán vào hoặc vào khoảng thời gian đáo hạn trung bình của các tài khoản được mua trong cả loạt. ● Cung cấp dịch vụ bảo lãnh: Theo cuốn sách “Bank Guarantees in International Trade” của tác giả Roeland F. Bertrams (2012) Bảo lãnh ngân hàng là một dịch vụ tài chính mà ngân hàng cung cấp để đảm bảo hoặc cam kết trên tài sản hoặc nghĩa vụ của một bên thứ ba đối với một người được hưởng lợi từ giao dịch tài chính hoặc hợp đồng.

Trong trường hợp một bên không thực hiện hoặc không thực hiện đúng các nghĩa vụ tài chính, ngân hàng bảo lãnh sẽ tiếp tục thực hiện nghĩa vụ hoặc chi trả các khoản tiền bồi thường theo thỏa thuận đã được cam kết. Bảo lãnh ngân hàng có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực và giao dịch khác nhau, bao gồm bảo lãnh thanh toán, bảo lãnh thực hiện hợp đồng, bảo lãnh tiền vay, bảo lãnh thực hiện công việc, và nhiều hình thức khác. Điều này giúp tăng cường sự tin tưởng và đảm bảo cho các bên tham gia giao dịch tài chính, giảm thiểu rủi ro và bảo vệ lợi ích của các bên liên quan. ● Cho thuê tài chính: Phạm Bá Vũ 9 2023 K V Kamath và cộng sự (1990) cho rằng Một hợp đồng cho thuê tài chính (còn được gọi là hợp đồng cho thuê vốn hoặc hợp đồng cho thuê bán hàng) là một loại hợp đồng cho thuê trong đó một công ty tài chính thường là chủ sở hữu hợp pháp của tài sản trong suốt thời gian thuê, người thuê sẽ có quyền kiểm soát vận hành tài sản đồng thời sẽ được hưởng lợi ích kinh tế hoặc chịu rủi ro từ sự thay đổi giá trị sử dụng của tài sản đó.

Về mặt pháp lý tại Việt Nam, theo khoản 7 Điều 3 Nghị định 39/2014/NĐ-CP, cho thuê tài chính là hoạt động cấp tín dụng trung hạn, dài hạn trên cơ sở hợp đồng cho thuê tài chính giữa bên cho thuê tài chính với bên thuê tài chính. Trong đó: - Bên cho thuê tài chính cam kết mua tài sản cho thuê tài chính theo yêu cầu của bên thuê tài chính và nắm giữ quyền sở hữu đối với tài sản cho thuê tài chính trong suốt thời hạn cho thuê. Cụ thể, tài sản cho thuê tài chính là máy móc, thiết bị hoặc tài sản khác theo quy định của Ngân hàng Nhà nước và được hướng dẫn cụ thể các loại tài sản cho thuê trong từng thời kỳ. - Bên thuê tài chính sử dụng tài sản thuê tài chính và thanh toán tiền thuê trong suốt thời hạn thuê quy định trong hợp đồng cho thuê tài chính.

Cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng ngân hàng 1. Khái niệm rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại Theo Uỷ ban Basel (2006) thì: “Rủi ro tín dụng là khả năng mà khách hàng vay hoặc bên đối tác không thực hiện được các nghĩa vụ của mình theo những điều khoản đã cam kết. Rủi ro thất thoát đối với một NH là sự vỡ nợ của người giao ước trong hợp đồng, trong đó sự vỡ nợ được xác định là bất kỳ sự vi phạm nghiêm trọng nào đối với nghĩa vụ hợp đồng khi hoàn trả nợ và lãi”. RRTD sẽ xảy ra bất cứ lúc nào trong hoạt động cho vay và nó ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Rủi ro tín dụng được định nghĩa là rủi ro người đi vay không trả được nợ gốc và lãi đúng hạn. Theo Kolapo và cộng sự (2012) “rủi ro tín dụng đóng một vai trò quan trọng trong hoạt động tài chính của các ngân hàng vì một phần lớn doanh thu của các ngân hàng tích lũy từ các khoản cho vay mà từ đó lãi Phạm Bá Vũ 10 2023 suất được tạo ra”. Rủi ro này bao gồm mức độ nợ xấu, nợ có vấn đề hoặc dự phòng rủi ro cho vay (Jimenez và Saurina, 2006).Koch (2006) thì cho rằng RRTD là sự thay đổi tiềm ẩn của thu nhập thuần và thị giá khi khách hàng không thanh toán hay thanh toán trễ hạn. Theo Castro (2013), rủi ro tín dụng được định nghĩa là rủi ro của một khoản vay mà không được hoàn trả (một phần hay toàn bộ) cho người cho vay.

Theo NHNN Việt Nam (2005) RRTD trong hoạt động ngân hàng là khả năng xảy ra tổn thất cho ngân hàng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết. Thông tư số 11/2021/TT-NHNN quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài (Thông tư 11), có hiệu lực từ 01/10/2021 cho rằng: “Rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết” RRTD có thể được hiểu là khi ngân hàng thực hiện cấp tín dụng cho khách hàng sẽ có xác suất khách hàng không thực hiện theo hợp đồng tín dụng và gây tổn thất cho ngân hàng.