Những Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Nợ Xấu Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tại Việt Nam

Bài viết phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về vấn đề này.

• Tác giả: Kiều Như Quỳnh
• Người hướng dẫn: TS. Hồ Công Hưởng
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng
• Đề tài: Những Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Nợ Xấu Của Ngân Hàng Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của đề tài
• 1.7. Ý nghĩa của nghiên cứu
• 1.8. Bố cục của nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
• 2.1. Khái niệm nợ xấu
• 2.2. Phân loại nợ
• 2.3. Những chỉ tiêu cơ bản đo lường nợ xấu
• 2.4. Nguyên nhân khách quan
• 2.5. Hậu quả của nợ xấu
• 2.6. Các nhân tố tác động đến nợ xấu
• 2.6.1. Lý thuyết các nhân tố vi mô tác động đến nợ xấu
• 2.6.2. Lý thuyết các nhân tố vĩ mô tác động đến nợ xấu
• 2.7. Lược khảo nghiên cứu
• 2.7.1. Nghiên cứu nước ngoài
• 2.7.2. Nghiên cứu trong nước
• 2.8. Đánh giá chung
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Mô tả dữ liệu
• 3.3. Mô hình nghiên cứu
• 3.4. Phương pháp nghiên cứu
• 3.5. Thống kê mô tả
• 3.6. Phân tích tương quan
• 3.7. Phân tích hồi quy
• 3.8. Kiểm định lựa chọn mô hình
• 3.9. Kiểm định khuyết tật của mô hình
• 3.10. Ước lượng theo phương pháp GLS
• 3.11. Giả thiết nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Kết quả nghiên cứu
• 4.1.1. Thống kê mô tả
• 4.1.2. Phân tích tương quan
• 4.1.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
• 4.1.4. Phân tích hồi quy tổng thể OLS, FEM và REM
• 4.1.5. Kiểm định khuyết tật của mô hình FEM
• 4.1.6. Ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS
• 4.2. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.1.1. Hạn chế của nghiên cứu
• 5.1.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• KẾT LUẬN CHUNG
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Nợ Xấu Ngân Hàng

Nợ xấu là một vấn đề nghiêm trọng trong hệ thống ngân hàng tại Việt Nam. Nó không chỉ ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần mà còn tác động đến toàn bộ nền kinh tế. Việc hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu là rất cần thiết để có những biện pháp quản lý hiệu quả.

1.1. Khái Niệm Nợ Xấu Trong Ngân Hàng

Nợ xấu được định nghĩa là các khoản nợ không có khả năng thu hồi, thường là những khoản nợ quá hạn trên 90 ngày. Theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, nợ xấu được phân loại thành nhiều nhóm khác nhau dựa trên khả năng thanh toán của người vay.

1.2. Tình Hình Nợ Xấu Tại Việt Nam

Tình hình nợ xấu tại Việt Nam đã có những diễn biến phức tạp trong những năm qua. Tỷ lệ nợ xấu có xu hướng gia tăng, gây ra nhiều lo ngại cho các nhà quản lý ngân hàng và nền kinh tế.

II. Các Nguyên Nhân Chính Gây Ra Nợ Xấu Tại Ngân Hàng

Nợ xấu phát sinh từ nhiều nguyên nhân khác nhau, bao gồm cả yếu tố chủ quan và khách quan. Việc xác định rõ các nguyên nhân này sẽ giúp các ngân hàng có những biện pháp phòng ngừa hiệu quả.

2.1. Nguyên Nhân Từ Khách Hàng

Khách hàng không có khả năng thanh toán đúng hạn do nhiều lý do như mất việc làm, giảm thu nhập hoặc các vấn đề tài chính cá nhân khác. Điều này dẫn đến việc không thể trả nợ đúng hạn.

2.2. Nguyên Nhân Từ Ngân Hàng

Các ngân hàng có thể gặp phải vấn đề trong việc thẩm định tín dụng, dẫn đến việc cho vay không đúng đối tượng. Việc quản lý rủi ro kém cũng là một nguyên nhân chính gây ra nợ xấu.

III. Phương Pháp Quản Lý Nợ Xấu Hiệu Quả Tại Ngân Hàng

Để giảm thiểu nợ xấu, các ngân hàng cần áp dụng những phương pháp quản lý hiệu quả. Việc này không chỉ giúp cải thiện tình hình tài chính của ngân hàng mà còn bảo vệ lợi ích của người gửi tiền.

3.1. Tăng Cường Thẩm Định Tín Dụng

Việc thẩm định tín dụng cần được thực hiện chặt chẽ hơn để đảm bảo rằng các khoản vay được cấp cho những khách hàng có khả năng trả nợ. Điều này sẽ giúp giảm thiểu rủi ro nợ xấu.

3.2. Xây Dựng Chính Sách Quản Lý Rủi Ro

Ngân hàng cần xây dựng các chính sách quản lý rủi ro rõ ràng và hiệu quả. Điều này bao gồm việc theo dõi và đánh giá thường xuyên tình hình nợ xấu để có biện pháp xử lý kịp thời.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Trong Quản Lý Nợ Xấu

Việc áp dụng các giải pháp quản lý nợ xấu trong thực tiễn đã cho thấy những kết quả tích cực. Các ngân hàng đã có những bước tiến trong việc giảm tỷ lệ nợ xấu và cải thiện tình hình tài chính.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Từ Các Ngân Hàng

Nghiên cứu cho thấy rằng các ngân hàng áp dụng các biện pháp quản lý nợ xấu hiệu quả đã giảm tỷ lệ nợ xấu xuống mức an toàn. Điều này giúp tăng cường niềm tin của khách hàng vào hệ thống ngân hàng.

4.2. Các Mô Hình Quản Lý Nợ Xấu Thành Công

Một số ngân hàng đã áp dụng thành công các mô hình quản lý nợ xấu, từ đó tạo ra những bài học kinh nghiệm quý báu cho các ngân hàng khác trong việc xử lý nợ xấu.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Nợ Xấu Tại Ngân Hàng

Tương lai của nợ xấu tại ngân hàng phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm cả chính sách của nhà nước và sự phát triển của nền kinh tế. Việc quản lý nợ xấu hiệu quả sẽ giúp các ngân hàng phát triển bền vững.

5.1. Dự Đoán Tình Hình Nợ Xấu Trong Tương Lai

Dự đoán tình hình nợ xấu trong tương lai sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố như tăng trưởng kinh tế, lãi suất và chính sách tín dụng của ngân hàng.

5.2. Khuyến Nghị Chính Sách Để Giảm Nợ Xấu

Các ngân hàng cần có những khuyến nghị chính sách rõ ràng để giảm thiểu nợ xấu, bao gồm việc cải thiện quy trình thẩm định tín dụng và tăng cường quản lý rủi ro.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính hiện đại, các ngân hàng thương mại đóng vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn và luân chuyển dòng tiền phục vụ phát triển kinh tế. Tuy nhiên, rủi ro tín dụng và sự gia tăng của các khoản nợ xấu luôn là thách thức thường trực đối với sự ổn định của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam. Nợ xấu không chỉ phản ánh chất lượng tín dụng, sức khỏe tài chính và kỹ năng quản trị rủi ro của từng tổ chức tín dụng, mà sự tích tụ nợ xấu ở mức cao kéo dài còn dẫn đến nguy cơ xói mòn niềm tin của người gửi tiền, gia tăng chi phí trích lập dự phòng rủi ro, đe dọa khả năng thanh khoản và tiềm ẩn nguy cơ đổ vỡ mang tính hệ thống. Mặc dù Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) và các ngân hàng thương mại đã triển khai nhiều giải pháp cơ cấu lại nợ và xử lý rủi ro tín dụng, thực tiễn xử lý nợ xấu tại Việt Nam vẫn còn gặp nhiều vướng mắc do quy định pháp lý chưa đồng bộ, hướng dẫn thi hành còn thiếu hoặc cứng nhắc so với diễn biến thị trường. Nhằm nhận diện bản chất, nguyên nhân và lượng hóa mức độ tác động của các yếu tố nội tại lẫn môi trường vĩ mô đến nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần, tác giả Kiều Như Quỳnh đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp với đề tài "Những nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam".

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác lập rõ ràng thành hai cấp độ:

• Mục tiêu tổng quát: Xác định các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ lệ nợ xấu của các NHTMCP ở Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2021; trên cơ sở đó đề xuất các khuyến nghị và giải pháp có cơ sở khoa học nhằm giảm thiểu nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn tiếp theo.
• Mục tiêu cụ thể:
  1. Thứ nhất, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2011–2021.
  2. Thứ hai, đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2011–2021.
  3. Thứ ba, đề xuất một vài khuyến nghị nhằm ngăn ngừa và giảm thiểu nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam trong tương lai.

Tương ứng với các mục tiêu trên, tác giả đặt ra ba câu hỏi nghiên cứu cụ thể:

1. Thứ nhất, các yếu tố nào tác động đến nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam?
2. Thứ hai, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam như thế nào?
3. Thứ ba, đề xuất các giải pháp nhằm ngăn ngừa và giảm thiểu nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam trong thời gian tới?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu được xác định cụ thể trong văn bản:

• Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam.
• Phạm vi nội dung: Phân tích bản chất các nhân tố và đo lường mức độ tác động của từng nhân tố đến tỉ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam.
• Phạm vi không gian: Nghiên cứu chọn lọc mẫu gồm 25 NHTMCP tiêu biểu nhất trong tổng số 31 NHTM đang hoạt động tại Việt Nam (tính đến ngày 31/12/2022). Tiêu chí lựa chọn là các ngân hàng bảo đảm tính liên tục trong hoạt động suốt giai đoạn quan sát và thực hiện công bố thông tin tài chính đầy đủ, minh bạch.
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu thứ cấp được thu thập trong khung thời gian 11 năm, từ năm 2011 đến năm 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng lý thuyết thông qua việc đối chiếu các định nghĩa chuẩn mực quốc tế và khung pháp lý hiện hành tại Việt Nam. Về mặt quốc tế, tác giả trích dẫn định nghĩa của Nhóm Chuyên gia Thống kê Tài chính (AEG, 2014) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2004), theo đó một khoản nợ bị xếp vào nợ xấu khi quá hạn trả gốc và/hoặc lãi từ 90 ngày trở lên, hoặc các khoản nợ đã được tái cơ cấu, hoặc có căn cứ nghi ngờ người vay không thể thực hiện đầy đủ nghĩa vụ thanh toán. Tiếp cận từ góc độ giám sát thận trọng của Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS), nợ xấu gắn liền với khái niệm tổn thất kỳ vọng (expected loss) khi bên vay không có khả năng hoàn trả đầy đủ nghĩa vụ tài chính. Tại Việt Nam, khái niệm và tiêu chuẩn phân loại nợ xấu được căn cứ trực tiếp theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN, Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Thông tư số 11/2021/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Dư nợ tín dụng được phân chia thành 5 nhóm, trong đó nợ xấu bao gồm các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5:

• Nhóm 1: Nợ đủ tiêu chuẩn (quá hạn không quá 10 ngày).
• Nhóm 2: Nợ cần chú ý (quá hạn từ 10 đến 30 ngày).
• Nhóm 3: Nợ dưới tiêu chuẩn (quá hạn từ 31 đến 90 ngày hoặc quá hạn trên 90 ngày theo một số điều kiện cơ cấu lại).
• Nhóm 4: Nợ nghi ngờ (quá hạn từ 91 đến 180 ngày hoặc chậm thanh toán từ 3 đến 6 tháng).
• Nhóm 5: Nợ có khả năng mất vốn (quá hạn trên 180 ngày hoặc trên 1 năm).

Các chỉ tiêu đo lường chính được sử dụng gồm: $$\text{Tỉ lệ nợ xấu (NPL)} = \frac{\text{Số dư nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$$ $$\text{Tỉ lệ nợ quá hạn} = \frac{\text{Dư nợ quá hạn}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$$

Về cơ sở lý luận tác động, khóa luận phân loại các nhân tố ảnh hưởng thành hai nhóm:

• Nhóm nhân tố vi mô (nội tại ngân hàng):
  • Quy mô ngân hàng (SIZE): Tiếp cận qua Giả thuyết "Hiệu ứng quy mô" của Salas và Saurina (2002) cho rằng ngân hàng lớn có lợi thế đa dạng hóa danh mục tín dụng để giảm thiểu nợ xấu; đối lập với Giả thuyết "Quá lớn để phá sản" (Too big to fail) của Boyd và Gertler (1994), Stern và Feldman (2004) cho rằng các ngân hàng quy mô lớn có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn do kỳ vọng vào sự hỗ trợ của chính phủ.
  • Hiệu quả hoạt động (ROA): Giả thuyết "Quản lý kém hiệu quả" (Bad Management) của Berger và DeYoung (1997) chỉ ra năng lực quản lý yếu kém làm tăng chi phí giám sát, thẩm định sai và dẫn đến tỉ lệ nợ xấu cao hơn trong tương lai.
  • Chính sách tín dụng và tăng trưởng dư nợ (LG): Giả thuyết "Chính sách tín dụng có tính chu kỳ" (Procyclical Credit Policy) của Rajan (1994), Jimenez và Saurina (2005) và Keeton (1999) giải thích các ngân hàng có xu hướng nới lỏng điều kiện tín dụng trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng nóng, dẫn đến rủi ro bùng phát nợ xấu khi nền kinh tế suy giảm.
  • Mức độ vốn hóa (CAP): Giả thuyết "Rủi ro đạo đức" (Moral Hazard) của Keeton và Morris (1987) khẳng định ngân hàng có tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thấp thường chấp nhận rủi ro danh mục cho vay cao hơn, làm gia tăng tổn thất nợ xấu.
• Nhóm nhân tố vĩ mô:
  • Giả thuyết "xui xẻo" (Bad Luck): Salas và Saurina (2002), Khemraj và Pasha (2009) phân tích tác động tiêu cực của các cú sốc ngoại sinh (kinh tế suy giảm, thất nghiệp gia tăng, lãi suất tăng) làm suy yếu khả năng trả nợ của khách hàng.
  • Lý thuyết Thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information): George Akerlof (1970) và Zhang et al. (2016) lý giải sự lựa chọn nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức trong quan hệ tín dụng ngân hàng khi thiếu tính minh bạch thông tin.
  • Lý thuyết Kênh cho vay ngân hàng (Bank Lending Channel): Bernanke và Blinder (1988), Bernanke và Gertler (1995) mô tả cơ chế truyền tải chính sách tiền tệ qua bảng cân đối tài sản của ngân hàng và bên đi vay.
  • Lý thuyết Hiệu ứng số nhân tài chính (Financial Accelerator): Bernanke, Gertler và Gilchrist (1996), Kiyotaki và Moore (1995) chứng minh sự suy giảm giá trị tài sản thế chấp khuếch đại tổn thất tín dụng.
  • Lý thuyết Chu kỳ kinh doanh (Business Cycle): Samuelson và Nordhaus (1948) giải thích tác động của các pha suy thoái và hưng thịnh đến khả năng thanh toán nợ của nền kinh tế.

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm được thiết kế theo quy trình 7 bước chặt chẽ trên bộ dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) gồm 275 quan sát:

1. Thu thập dữ liệu: Thu thập báo cáo tài chính kiểm toán và báo cáo thường niên của 25 NHTMCP Việt Nam; trích xuất dữ liệu vĩ mô (lạm phát) từ cơ sở dữ liệu mở của Ngân hàng Thế giới (data.worldbank.org / data.org), Tổng cục Thống kê và NHNN.
2. Thống kê mô tả: Tính toán giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của các biến thông qua phần mềm Stata 17.
3. Phân tích tương quan và kiểm định đa cộng tuyến: Xây dựng ma trận tương quan Pearson và tính toán hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (ngưỡng VIF < 10).
4. Hồi quy dữ liệu bảng: Thực hiện ước lượng lần lượt qua ba mô hình: Hồi quy bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
5. Kiểm định lựa chọn mô hình: Áp dụng kiểm định F để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM (với mức ý nghĩa $p < 0{,}05$); áp dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM (với $p < 0{,}05$ bác bỏ $H_0$, chọn FEM).
6. Kiểm định khuyết tật mô hình: Thực hiện kiểm định White để phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi; thực hiện kiểm định Wooldridge để phát hiện hiện tượng tự tương quan.
7. Ước lượng FGLS và khuyến nghị: Áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) để khắc phục triệt để hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, tạo ra các ước lượng vững và hiệu quả nhất.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Chương mở đầu tập trung luận giải tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh tái cấu trúc hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam sau giai đoạn nợ xấu tăng cao. Tác giả nhấn mạnh việc nhận diện và xử lý căn bản nợ xấu là điều kiện tiên quyết để lành mạnh hóa tình hình tài chính của các tổ chức tín dụng. Chương này xác lập hệ thống 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu định hướng, đồng thời khoanh vùng đối tượng nghiên cứu là các nhân tố tác động đến nợ xấu tại 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011–2021. Tác giả cũng nêu rõ ý nghĩa khoa học và thực tiễn của công trình, đóng góp dữ liệu cập nhật hơn so với các công trình trước đây, đồng thời khái quát bố cục tổng thể gồm 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo các công trình nghiên cứu có liên quan

Nội dung chương 2 xây dựng khung lý luận toàn diện về nợ xấu, chuẩn mực phân loại nợ quốc tế (AEG, IMF, Basel) và quy định pháp lý của Việt Nam qua các giai đoạn (Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, Thông tư 02/2013/TT-NHNN, Thông tư 11/2021/TT-NHNN). Tác giả phân tích nguồn gốc phát sinh nợ xấu từ cả hai phía: nguyên nhân chủ quan từ ngân hàng (đánh giá sai phương án vay, bỏ qua chuẩn thẩm định do áp lực cạnh tranh, thiếu sót thông tin) và nguyên nhân từ phía người đi vay (mất cân đối tài chính, lạm dụng hạn mức thẻ tín dụng, rủi ro khách quan thiên tai, dịch bệnh). Chương này hệ thống hóa các lý thuyết vi mô và vĩ mô nền tảng, đồng thời phân tích chi tiết kết quả từ 6 nghiên cứu quốc tế tiêu biểu (Bofondi & Ropele, 2011; Klein, 2013; Muriithi, 2013; Makri et al., 2014; Sheefeni, 2015; Salas & Saurina, 2002) và 5 nghiên cứu thực nghiệm trong nước (Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng, 2013; Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toàn, 2014; Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2017; Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Minh Kiều, 2015; Bùi Duy Tùng & Đặng Thị Bạch Vân, 2015). Phần đánh giá chung chỉ rõ các công trình tại Việt Nam chủ yếu khai thác dữ liệu trước năm 2016 hoặc 2018, từ đó khẳng định tính cần thiết của việc mở rộng dữ liệu tới năm 2021.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu định lượng 7 bước và xây dựng mô hình hồi quy đa biến: $$NPL_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 NPL_{i,t-1} + \beta_2 SIZE_{i,t} + \beta_3 ROA_{i,t} + \beta_4 CAP_{i,t} + \beta_5 LG_{i,t} + \beta_6 INF_t + \varepsilon_{i,t}$$

Trong đó, các biến và giả thuyết nghiên cứu được thiết lập cụ thể:

• $NPL_{i,t}$: Tỉ lệ nợ xấu của ngân hàng $i$ tại năm $t$ (Biến phụ thuộc).
• $NPL_{i,t-1}$: Tỉ lệ nợ xấu năm trước của ngân hàng $i$ (Dấu kỳ vọng dương $+$, Giả thuyết 1: nợ xấu quá khứ phản ánh hạn chế trong quản trị rủi ro kéo dài sang hiện tại).
• $SIZE_{i,t}$: Quy mô ngân hàng, đo lường bằng $\ln(\text{Tổng tài sản}_{i,t})$ (Dấu kỳ vọng dương $+$, Giả thuyết 2: theo giả thuyết "quá lớn để đổ vỡ", ngân hàng lớn chấp nhận rủi ro nhiều hơn).
• $ROA_{i,t}$: Khả năng sinh lời, tính bằng $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}{i,t}}{\text{Tổng tài sản}{i,t}}$ (Dấu kỳ vọng âm $-$, Giả thuyết 3: năng lực quản trị tốt giúp tăng sinh lời và kiềm chế nợ xấu).
• $CAP_{i,t}$: Tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (Dấu kỳ vọng âm $-$, Giả thuyết 4: tỉ lệ đòn bẩy thấp giúp kiểm soát rủi ro danh mục).
• $LG_{i,t}$: Tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay, tính bằng $\frac{\text{Dư nợ}{i,t} - \text{Dư nợ}{i,t-1}}{\text{Dư nợ}_{i,t-1}}$ (Dấu kỳ vọng dương $+$, Giả thuyết 5: tín dụng tăng nóng làm suy giảm tiêu chuẩn thẩm định).
• $INF_t$: Tỉ lệ lạm phát hàng năm tính theo biến động CPI (Dấu kỳ vọng dương $+$, Giả thuyết 6: lạm phát cao làm tăng chi phí và lãi suất, giảm khả năng trả nợ của khách hàng). Chương này cũng trình bày các tiêu chí kiểm định lựa chọn mô hình (kiểm định F, kiểm định Hausman) và quy trình kiểm định các khuyết tật (đa cộng tuyến VIF, kiểm định White cho phương sai sai số thay đổi, kiểm định Wooldridge cho tự tương quan) cùng nguyên lý hồi quy FGLS.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 công bố kết quả xử lý dữ liệu trên Stata 17 cho 275 quan sát. Tác giả trình bày kết quả thống kê mô tả, ma trận tương quan giữa các biến và xác nhận hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 (không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng). Kết quả ước lượng hồi quy Pooled OLS, FEM và REM kết hợp với kiểm định F và kiểm định Hausman khẳng định mô hình FEM vượt trội và phù hợp hơn so với Pooled OLS và REM. Tuy nhiên, khi tiến hành kiểm định khuyết tật trên mô hình FEM, kiểm định White cho thấy mô hình vi phạm giả định phương sai sai số đồng nhất ($p < 0{,}05$) và kiểm định Wooldridge phát hiện hiện tượng tự tương quan ($p < 0{,}05$). Để khắc phục các khuyết tật này, tác giả đã tiến hành ước lượng lại bằng mô hình FGLS. Kết quả FGLS xác nhận:

• $NPL_{i,t-1}$ có tác động cùng chiều lên $NPL_t$ (phù hợp kỳ vọng).
• $CAP$ có tác động cùng chiều lên $NPL_t$ (ngược dấu kỳ vọng ban đầu).
• $LG$ có tác động cùng chiều lên $NPL_t$ (phù hợp kỳ vọng).
• $INF$ có tác động cùng chiều lên $NPL_t$ (phù hợp kỳ vọng).
• $ROA$ có tác động ngược chiều lên $NPL_t$ (phù hợp kỳ vọng).
• $SIZE$ không có tác động mang ý nghĩa thống kê ở mức 10%.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Trên cơ sở kết quả ước lượng thực nghiệm từ mô hình FGLS, chương 5 đúc kết các luận điểm chính và đề xuất hệ thống khuyến nghị quản trị thực tiễn cho hệ thống NHTMCP Việt Nam. Các giải pháp tập trung vào việc siết chặt tiêu chuẩn tín dụng khi tăng trưởng quy mô dư nợ, kiểm soát nợ quá hạn ngay từ chu kỳ trước, nâng cao chất lượng quản trị chi phí để cải thiện năng lực sinh lời ROA, đồng thời theo dõi sát các chỉ số vĩ mô như lạm phát để chủ động phòng ngừa rủi ro tín dụng. Cuối chương, tác giả chỉ ra các điểm hạn chế về dữ liệu và đề xuất hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã tổng hợp các đặc trưng thống kê và kết quả kiểm định mô hình định lượng qua các bảng số liệu cụ thể:

Biến	Ký hiệu	Ý nghĩa	Công thức đo lường	Kỳ vọng	Kết quả hồi quy (FGLS)
Nợ xấu	$NPL_{i,t}$	Tỉ lệ nợ xấu	$\text{Số dư nợ xấu} / \text{Tổng dư nợ} \times 100%$	(Biến phụ thuộc)	-
Nợ xấu kỳ trước	$NPL_{i,t-1}$	Nợ xấu trễ 1 năm	$NPL_{i,t-1}$	$+$	Cùng chiều ($+$), có ý nghĩa thống kê
Quy mô ngân hàng	$SIZE_{i,t}$	Quy mô tài sản	$\ln(\text{Tổng tài sản}_{i,t})$	$+$	Không có ý nghĩa thống kê (ở mức 10%)
Khả năng sinh lời	$ROA_{i,t}$	Suất sinh lời tài sản	$\text{LNST}{i,t} / \text{Tổng tài sản}{i,t}$	$-$	Ngược chiều ($-$), có ý nghĩa thống kê
Tỉ lệ vốn chủ sở hữu	$CAP_{i,t}$	Mức độ vốn hóa	$\text{VCSH}{i,t} / \text{Tổng tài sản}{i,t}$	$-$	Cùng chiều ($+$), có ý nghĩa thống kê
Tăng trưởng tín dụng	$LG_{i,t}$	Tăng trưởng dư nợ	$(\text{Dư nợ}{i,t} - \text{Dư nợ}{i,t-1}) / \text{Dư nợ}_{i,t-1}$	$+$	Cùng chiều ($+$), có ý nghĩa thống kê
Tỉ lệ lạm phát	$INF_t$	Lạm phát vĩ mô	$(CPI_t - CPI_{t-1}) / CPI_{t-1}$	$+$	Cùng chiều ($+$), có ý nghĩa thống kê

Dữ liệu thống kê mô tả từ 275 quan sát của 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011–2021 ghi nhận các số liệu thực nghiệm chi tiết:

Chỉ tiêu nghiên cứu	Số quan sát	Trung bình	Độ lệch chuẩn	Giá trị nhỏ nhất	Giá trị lớn nhất	Ghi chú từ văn bản
Tỉ lệ nợ xấu ($NPL_t$)	275	2,11%	1,16%	0%	8,81%	Cao nhất: SHB (2012); Thấp nhất: TPBank; Năm 2021: Vietcombank, VietinBank, Techcombank kiểm soát tốt nhất
Nợ xấu kỳ trước ($NPL_{t-1}$)	275	2,12%	1,16%	0%	8,81%	Cao nhất: SHB (2013); Thấp nhất: TPBank (2011)
Quy mô ngân hàng ($SIZE$)	275	11,73	1,24	9,32	14,38	Lớn nhất: BIDV (14,38); Nhỏ nhất: SGB (Ngân hàng Sài Gòn Công thương)
Khả năng sinh lời ($ROA$)	275	0,89%	0,81%	-5,42%	3,65%	Cao nhất: Techcombank (2021); Thấp nhất: TPBank (-5,42%)
Tỉ lệ VCSH ($CAP$)	275	9,21%	3,45%	4,12%	23,84%	Khoảng dao động từ 4,12% đến 23,84%
Tăng trưởng tín dụng ($LG$)	275	19,65%	18,23%	-29,15%	112,40%	Cao nhất: SeABank (112,40%); Thấp nhất: TPBank (-29,15%)
Tỉ lệ lạm phát ($INF$)	275	5,15%	4,21%	0,63%	18,68%	Mức độ chênh lệch rất lớn trong chu kỳ kinh tế

Từ kết quả nghiên cứu định lượng, tác giả đã đề xuất các nhóm giải pháp và khuyến nghị chính:

1. Kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG): Ngân hàng thương mại không nên chạy theo tăng trưởng dư nợ nóng bằng mọi giá. Việc đẩy mạnh cấp tín dụng cần đi đôi với quy trình thẩm định chặt chẽ khả năng trả nợ của khách hàng và phương án kinh doanh khả thi nhằm ngăn ngừa rủi ro nợ xấu tích tụ.
2. Xử lý triệt để nợ xấu kỳ trước (NPLt-1): Do nợ xấu quá khứ có tác động kéo dài và thúc đẩy nợ xấu hiện tại, các ngân hàng cần chủ động trích lập dự phòng đầy đủ theo quy định của Thông tư 11/2021/TT-NHNN, đẩy mạnh phân loại nợ chính xác, giám sát chặt chẽ các khoản nợ nhóm 2 và nhóm 3 để có biện pháp thu hồi nợ kịp thời.
3. Nâng cao năng lực sinh lời (ROA): Ngân hàng cần tối ưu hóa chi phí hoạt động, đa dạng hóa nguồn thu từ dịch vụ phi tín dụng và nâng cao chất lượng quản trị hoạt động nhằm cải thiện ROA, từ đó củng cố bộ đệm tài chính hấp thu các khoản tổn thất tín dụng phát sinh.
4. Tái cơ cấu nguồn vốn chủ sở hữu (CAP): Quản lý tỉ lệ an toàn vốn một cách thận trọng, kết hợp kiểm soát mức độ chấp nhận rủi ro khi gia tăng đòn bẩy tài chính.
5. Dự báo và thích ứng với biến động lạm phát (INF): Chủ động xây dựng các kịch bản kiểm tra sức chịu đựng (stress testing) trước áp lực lạm phát và biến động lãi suất nhằm hạn chế tác động lan truyền đến khả năng trả nợ của bên vay.

Đóng góp mới của đề tài được tác giả xác định ở hai phương diện:

• Về mặt học thuật: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật trong giai đoạn 2011–2021 tại hệ thống NHTMCP Việt Nam, lấp đầy khoảng trống dữ liệu của các nghiên cứu trước đây (phần lớn chỉ tiếp cận số liệu trước năm 2016 hoặc 2018).
• Về mặt phương pháp: Ứng dụng quy trình kiểm định kinh tế lượng hoàn chỉnh, thực hiện đầy đủ các kiểm định Hausman, kiểm định White và kiểm định Wooldridge để nhận diện các khuyết tật của dữ liệu bảng, sau đó sử dụng ước lượng FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế nhất định xuất phát từ phạm vi tiếp cận và dữ liệu thực tế:

• Hạn chế về quy mô mẫu nghiên cứu: Mặc dù hệ thống có 31 NHTM tính đến cuối năm 2022, tác giả chỉ thu thập được dữ liệu hoàn chỉnh của 25 NHTMCP tiêu biểu do một số ngân hàng chưa công khai đầy đủ, nhất quán các chỉ tiêu tài chính xuyên suốt 11 năm.
• Hạn chế về số lượng biến vĩ mô: Nghiên cứu chỉ mới đưa vào mô hình biến tỉ lệ lạm phát (INF) đại diện cho môi trường vĩ mô, chưa tích hợp các biến số kinh tế vĩ mô quan trọng khác như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỉ giá hối đoái, lãi suất thực hay tỉ lệ thất nghiệp.
• Hạn chế về phương pháp xử lý nội sinh: Mô hình chưa áp dụng các kỹ thuật ước lượng phương pháp mô men tổng quát hệ thống (System GMM) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa nợ xấu và các biến tài chính vi mô trễ.

Từ các hạn chế trên, tác giả đề xuất các hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai:

• Mở rộng mẫu nghiên cứu sang toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam (bao gồm các ngân hàng thương mại nhà nước, ngân hàng liên doanh và ngân hàng 100% vốn nước ngoài) khi điều kiện công bố thông tin cho phép.
• Bổ sung thêm các biến giải thích vĩ mô (tăng trưởng GDP, biến động lãi suất điều hành, tỉ giá) và các chỉ tiêu vi mô đặc thù khác (tỉ lệ bao phủ nợ xấu LLR, tỉ lệ an toàn vốn CAR, cơ cấu sở hữu).
• Ứng dụng mô hình hồi quy động System GMM hai bước nhằm xử lý toàn diện mối quan hệ nội sinh và tương quan động trong dữ liệu bảng của ngành ngân hàng.

Giá trị tham khảo

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Kiều Như Quỳnh có giá trị tham khảo thiết thực cho nhiều nhóm đối tượng học thuật và thực tiễn:

• Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Tài liệu cung cấp cơ sở phương pháp luận rõ ràng về cách tiếp cận đề tài nghiên cứu định lượng sử dụng dữ liệu bảng. Sinh viên có thể tham khảo trực tiếp cấu trúc xây dựng mô hình kinh tế lượng, quy trình kiểm định khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan) và kỹ thuật ước lượng FGLS trên phần mềm Stata.
• Người làm đề tài nghiên cứu về rủi ro tín dụng: Phần tổng quan lý thuyết và lược khảo nghiên cứu tại Chương 2 là nguồn tổng hợp phong phú các lý thuyết kinh tế tài chính kinh điển (lý thuyết thông tin bất cân xứng, kênh cho vay ngân hàng, hiệu ứng số nhân tài chính, chu kỳ kinh doanh) gắn liền với các công trình thực nghiệm trong và ngoài nước.
• Cán bộ quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại: Khóa luận cung cấp các bằng chứng số liệu thực tế về mức độ biến thiên của nợ xấu tại 25 NHTMCP trong suốt chu kỳ 11 năm, giúp các nhà quản trị nhận diện rõ tác động của tăng trưởng tín dụng nóng và lạm phát đối với sự gia tăng nợ xấu.

Phần nội dung đáng tham khảo nhất trong khóa luận là Chương 3 và Chương 4, nơi trình bày tường minh các bước lựa chọn mô hình từ Pooled OLS, FEM, REM qua kiểm định F và Hausman, cùng với quy trình xử lý khuyết tật bằng FGLS – một phương pháp có tính ứng dụng cao đối với các nghiên cứu kinh tế lượng thực nghiệm sử dụng dữ liệu tài chính vi mô.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mẫu dữ liệu và khung thời gian nghiên cứu cụ thể nào?

Khóa luận sử dụng bộ dữ liệu thứ cấp gồm 275 quan sát từ 25 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, thu thập liên tục trong khoảng thời gian 11 năm từ năm 2011 đến năm 2021. Mẫu nghiên cứu được lựa chọn từ các ngân hàng có hoạt động liên tục và công bố thông tin tài chính kiểm toán minh bạch, đầy đủ trong suốt giai đoạn này.

2. Vì sao tác giả lựa chọn phương pháp hồi quy FGLS thay vì giữ nguyên mô hình FEM hay REM?

Sau khi kiểm định F ($p < 0{,}05$) và kiểm định Hausman ($p < 0{,}05$) xác nhận mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn Pooled OLS và REM, tác giả tiếp tục thực hiện các kiểm định khuyết tật. Kết quả kiểm định White phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi ($p < 0{,}05$) và kiểm định Wooldridge phát hiện hiện tượng tự tương quan ($p < 0{,}05$). Do mô hình FEM vi phạm các giả định cổ điển này, tác giả sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục triệt để các khuyết tật, đảm bảo hệ số hồi quy ước lượng được vững và hiệu quả.

3. Kết quả hồi quy của biến quy mô ngân hàng (SIZE) và tỉ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) có gì đáng lưu ý?

Biến quy mô ngân hàng ($SIZE$) không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, cho thấy quy mô tổng tài sản chưa phải là nhân tố tác động trực tiếp mang tính quyết định đến tỉ lệ nợ xấu tại 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011–2021. Trong khi đó, biến tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($CAP$) lại mang dấu dương ($+$), tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê lên tỉ lệ nợ xấu, trái ngược với dấu kỳ vọng âm ($-$) ban đầu của giả thuyết lý thuyết rủi ro đạo đức.

4. Tỉ lệ nợ xấu của 25 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011–2021 ghi nhận các giá trị cực trị nào?

Theo kết quả thống kê mô tả 275 quan sát, tỉ lệ nợ xấu ($NPL$) trung bình đạt 2,11% với độ lệch chuẩn 1,16%. Giá trị nợ xấu cao nhất là 8,81% được ghi nhận tại ngân hàng SHB vào năm 2012; trong khi đó giá trị nợ xấu thấp nhất là 0% được ghi nhận tại ngân hàng TPBank. Đến năm 2021, nhóm ngân hàng kiểm soát nợ xấu tốt nhất bao gồm Vietcombank, VietinBank và Techcombank.

5. Những biến số nào được chứng minh có tác động thúc đẩy làm tăng tỉ lệ nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam?

Theo kết quả hồi quy mô hình FGLS, có 4 biến số tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê làm gia tăng tỉ lệ nợ xấu gồm: tỉ lệ nợ xấu kỳ trước ($NPL_{t-1}$), tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($CAP$), tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng ($LG$) và tỉ lệ lạm phát ($INF$). Ngược lại, khả năng sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$) có mối quan hệ ngược chiều, góp phần làm giảm tỉ lệ nợ xấu.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Kiều Như Quỳnh đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố vi mô và vĩ mô đến nợ xấu tại 25 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011–2021 thông qua mô hình FGLS. Kết quả nghiên cứu khẳng định nợ xấu kỳ trước, mức độ vốn hóa, tăng trưởng tín dụng và lạm phát thúc đẩy tỉ lệ nợ xấu gia tăng, trong khi hiệu quả sinh lời ROA đóng vai trò kiềm chế rủi ro tín dụng. Hệ thống giải pháp được đề xuất trong khóa luận cung cấp các hàm ý thực tiễn quan trọng giúp các ngân hàng thương mại siết chặt kỷ luật tín dụng và nâng cao chất lượng tài sản. Công trình là tài liệu học thuật có phương pháp luận chuẩn xác và giá trị tham khảo tin cậy cho sinh viên, học viên và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KIỀU NHƢ QUỲNH NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN TẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH Họ và tên sinh viên: KIỀU NHƢ QUỲNH Mã số sinh viên: 050607190427 Lớp sinh hoạt: HQ7-GE07 NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN TẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS.

HỒ CÔNG HƢỞNG TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 LỜI CAM ĐOAN Em tên là Kiều Nhƣ Quỳnh, em xin cam đoan đề tài “ Những nhân tố ảnh hƣởng đến nợ xấu của các Ngân hàng Thƣơng mại Cổ phần tại Việt Nam” là công trình nghiên cứu của cá nhân em với sự hƣớng dẫn của TS. Hồ Công Hƣởng. Các nội dung, kết quả nghiên cứu trong đề tài này là trung thực, không bịa đặt, không sao chép và chƣa đƣợc công bố toàn nội dung ở bất kỳ đâu.

Các số liệu, bảng biểu, trích dẫn trong bài có nguồn trích dẫn rõ ràng, minh bạch. Em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan này. Hồ Chí Minh, ngày. Tác giả KIỀU NHƢ QUỲNH i LỜI CẢM ƠN Sau khoảng thời gian thực hiện và hoàn thành xong đề tài “ Những nhân tố ảnh hƣởng đến nợ xấu của các Ngân hàng Thƣơng mại Cổ phần tại Việt Nam”.

Em xin gửi lời cảm ơn đến những ngƣời đã giúp đỡ em trong suốt thời gian nghiên cứu vừa qua. Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn đến Quý Thầy Cô Trƣờng Đại học Ngân Hàng Thành phố Hồ Chí Minh, những ngƣời đã hỗ trợ, giúp đỡ, trực tiếp giảng dạy, tận tình truyền đạt kiến thức trong những năm học tại trƣờng. Đặc biệt, em muốn gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Hồ Công Hƣởng đã giúp đỡ em trong công tác chọn đề tài, cũng nhƣ tận tình hƣớng dẫn cách viết đề tài, và dành thời gian đƣa ra các góp ý quý báu, động viên để em có thể hoàn thành bài khóa luận tốt nghiệp một cách tốt nhất.

Cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn sâu sắc đến gia đình và bạn bè là những ngƣời đã hỗ trợ, chia sẻ, động viên và là động lực giúp em có thể hoàn thành tốt bài khóa luận tốt nghiệp này. Bài khóa luận tốt nghiệp đƣợc nghiên cứu bằng sự tâm huyết của em. Nhƣng có thể sẽ còn nhiều hạn chế về mặt kiến thức nên không thể tránh khỏi những sai sót. Em rất mong nhận đƣợc sự góp ý, chỉ bảo từ Quý Thầy Cô để bài nghiên cứu đƣợc hoàn thiện hơn.

Em xin chân thành cảm ơn. ii TÓM TẮT Nợ xấu luôn là một vấn đề đƣợc quan tâm hàng đầu của Ngân hàng nhà nƣớc (NHNN) và các Ngân hàng Thƣơng mại Cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam (VN) vì những tác động tiêu cực của nó đến hệ thống ngân hàng và toàn bộ nền kinh tế. Vì vậy, tác giả sẽ thực hiện nghiên cứu các nhân tố có tác động đến nợ xấu của các NHTMCP tại VN. Khóa luận này đƣợc thực hiện với mục đích xác định và đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố tiêu biểu đến nợ xấu của các NHTM VN.

Nhằm mục tiêu phân tích các nhân tố tác động đến nợ xấu của 25 NHTMCP VN trong giai đoạn 2011 đến 2021, bài nghiên cứu sử dụng mô hình Pooled OLS, FEM, REM, sau đó tiến hành các kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp là FEM. Sau đó, để tăng độ chính xác cho mô hình, tác giả tiến hành kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi và đa cộng tuyến, cuối cùng kiểm định hồi quy mô hình FGLS để khắc phục các khuyết tật mà mô hình gặp phải. Kết quả cho thấy tỉ lệ nợ xấu kỳ trƣớc (NPLt-1), tỉ lệ VCSH trên tổng tài sản (CAP), tăng trƣởng tín dụng (LG), tỉ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều lên tỉ lệ nợ xấu. Ngƣợc lại, khả năng sinh lời (ROA) lại có mối quan hệ ngƣợc chiều với biến phụ thuộc.

Bên cạnh đó, biến còn lại là quy mô ngân hàng (SIZE) lại không có tác động lên tỉ lệ nợ xấu. Trên cơ sở đó, tác giả đã đƣa ra những giải pháp nhằm hạn chế tỉ lệ nợ xấu tại các NHTMCP VN. Từ khóa: Nợ xấu, tỉ lệ nợ xấu, NHTM, VN. iii ABSTRACT Non-performing loans has been extremely important to the State Bank of Viet Nam (SBV) and joint stock commercial banks (CBD) in Vietnam because of its negative impacts on the banking system and the national economy.

Therefore, the author will study the factors that affect the Non-performing loans ratio of joint stock commercial banks in Vietnam. This study is conducted with the aim of determining and measuring the influence of typical factors on the Non-performing loans ratio of Vietnamese commercial banks. In order to analyze the factors affecting the Non- performing loans ratio of 25 Vietnamese commercial banks in the period 2011 to 2021, the study uses Pooled OLS, FEM, and REM models, then conducting some selection tests. As the result, the suitable model is FEM.

Then, to increase the accuracy of the model, the author conducts a multicollinearity and variable variance test, and finally a GMM regression test to overcome the defects encountered by the model. The results show that the previous Non-performing loans ratio (NPLt-1), Equity to assets ratio (CAP), Loan-loss reserve (LLR), Loan growth (LG), inflation rate (INF) has a positive effect on NPL ratio. On the contrary, Return on assets (ROA) has a negative correlated with the dependent variable. Besides, bank size (SIZE) has no impact on non - performing loans ratio at 10% significance level.

On that basis, the author has proposed some solutions to decrease the Non-performing loans ratio in some joint stock commercial banks of Viet Nam. Keywords: Non - performing loans, Non - performing loans ratio, Commercial Bank, Vietnam. iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. iv MỤC LỤC.

v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT. x DANH MỤC BẢNG BIỂU. xi CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU. Tính cấp thiết của đề tài:.

Mục tiêu nghiên cứu:. Mục tiêu tổng quát:. Mục tiêu cụ thể:. Câu hỏi nghiên cứu:.

Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu:. Đối tƣợng nghiên cứu:. Phạm vi nghiên cứu:. Phƣơng pháp nghiên cứu:.

Đóng góp của đề tài:. Ý nghĩa của nghiên cứu:. Bố cục của nghiên cứu:. 5 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƢỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN.

Khái niệm nợ xấu:. Phân loại nợ:. Những chỉ tiêu cơ bản đo lƣờng nợ xấu. Nguyên nhân khách quan.

Hậu quả của nợ xấu. Các nhân tố tác động đến nợ xấu. Lý thuyết các nhân tố vi mô tác động đến nợ xấu. Lý thuyết các nhân tố vĩ mô tác động đến nợ xấu.

Lƣợc khảo nghiên cứu:. Nghiên cứu nƣớc ngoài:. Nghiên cứu trong nƣớc. Đánh giá chung:.

22 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Quy trình nghiên cứu:. Mô tả dữ liệu. Mô hình nghiên cứu:.

Phƣơng pháp nghiên cứu. Thống kê mô tả. Phân tích tƣơng quan. Phân tích hồi quy.

Kiểm định lựa chọn mô hình. Kiểm định khuyết tật của mô hình. Ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp GLS. Giả thiết nghiên cứu.

31 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN. Kết quả nghiên cứu .1 Thống kê mô tả. Phân tích tƣơng quan. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến.

Phân tích hồi quy tổng thể OLS, FEM và REM. Kiểm định khuyết tật của mô hình FEM. Ƣớc lƣợng mô hình theo phƣơng pháp FGLS. Tóm tắt kết quả nghiên cứu:.

47 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ. Hạn chế của nghiên cứu và hƣớng nghiên cứu tiếp theo. Hạn chế của nghiên cứu. Hƣớng nghiên cứu tiếp theo.

54 KẾT LUẬN CHUNG. 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 59 viii ix DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tên đầy đủ NHTM Ngân hàng Thƣơng mại NHTMCP Ngân hàng Thƣơng mại Cổ phần NHNN Ngân hàng nhà nƣớc VN Việt Nam VCSH Vốn chủ sở hữu OLS Mô hình hồi quy bình phƣơng nhỏ nhất REM Mô hình tác động ngẫu nhiên FEM Mô hình tác động cố định VIF Hệ số phóng đại phƣơng sai FGLS Mô hình bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi x DANH MỤC BẢNG BIỂU xi CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1. Tính cấp thiết của đề tài: Trong tình hình thị trƣờng tài chính quốc tế hội nhập hiện nay, Ngân hàng đã đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của nền kinh tế mỗi quốc gia trong nhiều năm qua.

Tuy nhiên, trong những năm gần đây, vấn đề nợ xấu của các NHTM đã và đang rất đƣợc quan tâm. Nợ xấu vẫn là một ẩn số chƣa có lời giải đáp cũng nhƣ chƣa có biện pháp xử lí triệt để. Nợ xấu là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá chất lƣợng tín dụng của các tổ chức tín dụng. Từ đó có thể thấy đƣợc sức khỏe tài chính, kỹ năng quản trị rủi ro của tổ chức tín dụng đó.

Trên thực tế, hoạt động kinh doanh ngân hàng không thể tránh khỏi nợ xấu. Nhƣng để nợ xấu tồn tại quá cao và kéo dài là vấn đề nghiêm trọng cần phải giải quyết. Mức nợ xấu cao có thể gây tổn thất cho các tổ chức tài chính và làm mất niềm tin của ngƣời gửi tiền. Điều này ảnh hƣởng rất lớn đến uy tín của tổ chức tín dụng.

Nếu tình trạng này tiếp diễn, các tổ chức tín dụng sẽ dễ rơi vào tình trạng bị phá sản. Nó sẽ gây ra những hệ lụy nghiêm trọng đối với nền kinh tế nói chung và hệ thống tài chính nói riêng. Do đó, một trong các vấn đề quan trọng trong tái cấu trúc hệ thống tài chính là việc nhận diện nợ xấu và xử lý nợ xấu. Làm thế nào để hạn chế, quản lý và xử lý đƣợc nợ xấu là một đề tài mà các ngân hàng đã và đang nghiên cứu nhằm hoàn thiện trong điều kiện mới.

Hiện nay, việc xử lí nợ xấu của ngân hàng còn gặp nhiều sai sót. Điều quan trọng là ở khối NHTM nhà nƣớc: Các quy định về lộ trình, những biện pháp về xử lí nợ xấu và các văn bản hƣớng dẫn về việc thi hành còn thiếu, không hợp lý và các văn bản chuyên ngành còn khá cứng nhắc, chƣa phù hợp với tình hình thực tiễn.