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

Nợ xấu là một trong những vấn đề nghiêm trọng đối với các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. 105 trang · Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh · 2023.

• Tác giả: Đặng Thái An
• Người hướng dẫn: TS. Hồ Thị Ngọc Tuyền
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Các Nhân Tố Tác Động Đến Nợ Xấu Của Các Ngân Hàng Thương Mại 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
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.2.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Ý nghĩa nghiên cứu
• 1.6. Bố cục nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan về nợ xấu tại các NHTM
• 2.1.1. Khái niệm nợ xấu
• 2.1.2. Phân loại nợ xấu
• 2.1.3. Các chỉ tiêu phản ánh nợ xấu
• 2.2. Các nhân tố tác động đến nợ xấu của các NHTM
• 2.2.1. Nhân tố vi mô
• 2.2.2. Nhân tố vĩ mô
• 2.3. Những nghiên cứu thực nghiệm về nợ xấu
• 2.3.1. Các nghiên cứu trên thế giới có liên quan đến nợ xấu
• 2.3.2. Các nghiên cứu tại Việt Nam có liên quan đến nợ xấu
• 2.4. Thảo luận các nghiên cứu trước đây
• 2.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu
• 3.1.1. Biến phụ thuộc
• 3.1.2. Biến độc lập
• 3.2. Phương pháp thực hiện nghiên cứu
• 3.2.1. Hồi quy dữ liệu bảng
• 3.2.2. Phương pháp hồi quy dữ liệu
• 3.3. Trình tự nghiên cứu
• 3.4. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Phân tích thống kê mô tả
• 4.2. Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu
• 4.3. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình
• 4.4. Mô hình Pooled OLS và so sánh nhằm lựa chọn 2 mô hình FEM và REM
• 4.5. Kiểm định các khuyết tật có khả năng xảy ra trong mô hình FEM
• 4.5.1. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
• 4.5.2. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
• 4.6. Phương pháp ước lượng GMM hệ thống 2 bước
• 4.7. Thảo luận về kết quả nghiên cứu
• 4.8. KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.1.1. Hạn chế của khóa luận
• 5.1.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.2. KẾT LUẬN CHƯƠNG 5
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG VÀ DANH MỤC HÌNH

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Nợ Xấu Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Nợ xấu là một trong những vấn đề nghiêm trọng đối với các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Tình hình nợ xấu không chỉ ảnh hưởng đến hoạt động của ngân hàng 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 Và Tình Hình Tại Việt Nam

Nợ xấu được định nghĩa là các khoản vay mà khách hàng không trả gốc và lãi trong thời gian quy định. Tại Việt Nam, nợ xấu được phân loại thành các nhóm khác nhau, trong đó nhóm 3, 4 và 5 được xem là nợ xấu.

1.2. Tác Động Của Nợ Xấu Đến Ngân Hàng

Nợ xấu gia tăng có thể làm giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng, ảnh hưởng đến khả năng cho vay và gây ra rủi ro hệ thống. Điều này có thể dẫn đến sự mất niềm tin của khách hàng và nhà đầu tư.

II. Các Nhân Tố Chính Gây Ra Nợ Xấu Tại Ngân Hàng Thương Mại

Nợ xấu có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau, bao gồm cả yếu tố vi mô và vĩ mô. Việc phân tích các nhân tố này giúp các ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về tình hình nợ xấu.

2.1. Nguyên Nhân Vi Mô Gây Nợ Xấu

Các nguyên nhân vi mô bao gồm khả năng quản lý rủi ro tín dụng kém, quy trình thẩm định khách hàng không chặt chẽ và sự thiếu minh bạch trong thông tin tài chính của khách hàng.

2.2. Nguyên Nhân Vĩ Mô Gây Nợ Xấu

Các yếu tố vĩ mô như tình hình kinh tế, lạm phát và chính sách tín dụng của ngân hàng nhà nước cũng có tác động lớn đến tỷ lệ nợ xấu. Khi nền kinh tế gặp khó khăn, khả năng trả nợ của khách hàng sẽ giảm.

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

Để giảm thiểu nợ xấu, các ngân hàng cần áp dụng các 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 khách hàng.

3.1. Cải Thiện Quy Trình Thẩm Định Tín Dụng

Ngân hàng cần nâng cao quy trình thẩm định tín dụng để đảm bảo chỉ cho vay những khách hàng có khả năng trả nợ tốt. Việc này bao gồm việc kiểm tra thông tin tài chính và lịch sử tín dụng của khách hàng.

3.2. Đưa Ra Chính Sách Dự Phòng Rủi Ro Tín Dụng

Các ngân hàng cần xây dựng chính sách dự phòng rủi ro tín dụng hợp lý để có thể xử lý kịp thời các khoản nợ xấu. Điều này bao gồm việc trích lập dự phòng và theo dõi sát sao tình hình nợ.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Và Kết Quả Nghiên Cứu Về Nợ Xấu

Nghiên cứu về nợ xấu không chỉ mang lại giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc quản lý ngân hàng. Các kết quả nghiên cứu có thể giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Từ Các Ngân Hàng Thương Mại

Nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ tích cực với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ lệ lạm phát. Điều này cho thấy rằng các ngân hàng cần chú trọng đến việc quản lý các yếu tố này.

4.2. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu Vào Thực Tiễn

Các ngân hàng có thể áp dụng các kết quả nghiên cứu để cải thiện quy trình cho vay và quản lý rủi ro, từ đó giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu và nâng cao hiệu quả hoạt động.

V. Kết Luận Và Hướng Đi Tương Lai Trong Quản Lý Nợ Xấu

Quản lý nợ xấu là một thách thức lớn đối với các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Tuy nhiên, với những biện pháp hợp lý, tình hình nợ xấu có thể được cải thiện.

5.1. Kết Luận Về Tình Hình Nợ Xấu

Tình hình nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam vẫn còn nhiều thách thức. Tuy nhiên, việc nhận diện và quản lý các nhân tố ảnh hưởng sẽ giúp cải thiện tình hình này.

5.2. Hướng Đi Tương Lai Trong Quản Lý Nợ Xấu

Các ngân hàng cần tiếp tục nghiên cứu và áp dụng các phương pháp quản lý nợ xấu hiện đại, đồng thời cải thiện quy trình thẩm định và quản lý rủi ro tín dụng để đảm bảo sự phát triển bền vững.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính của mỗi quốc gia, hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò huyết mạch trong việc cung ứng và điều tiết vốn tín dụng phục vụ các hoạt động kinh tế và sản xuất kinh doanh của người đi vay. Cùng với tiến trình phát triển và hội nhập kinh tế, các ngân hàng thương mại tại Việt Nam không ngừng mở rộng cả về quy mô vốn, mạng lưới hoạt động lẫn sự đa dạng của các sản phẩm, dịch vụ. Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh chóng về quy mô và danh mục tài sản tín dụng cũng kéo theo nhiều nguy cơ và mối đe dọa trực tiếp đối với sự ổn định, an toàn và lành mạnh của toàn bộ hệ thống tài chính. Một trong những rủi ro trọng yếu và mang tính đe dọa lớn nhất đối với hoạt động ngân hàng là sự hình thành và tích tụ nợ xấu.

Khi tỷ lệ nợ xấu gia tăng đáng kể trong hoạt động cho vay, ngân hàng thương mại phải đối mặt với nguy cơ sụt giảm giá trị tài sản có, suy giảm thu nhập do các khoản nợ không thể thu hồi cả gốc lẫn lãi, đồng thời làm suy yếu khả năng chống chịu trước các cú sốc kinh tế. Tại Việt Nam, công tác quản trị rủi ro tín dụng và kiểm soát nợ xấu luôn là tâm điểm chú ý của các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý nhà nước. Khuôn khổ pháp lý liên quan đến trích lập dự phòng và phân loại nợ hiện hành gắn liền với Thông tư số 11/2021/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Việc nghiên cứu một cách có hệ thống, định lượng rõ ràng các nhân tố nội tại của ngân hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến nợ xấu là đòi hỏi cấp thiết từ thực tiễn hoạt động ngân hàng thương mại giai đoạn vừa qua.

Khóa luận xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát là: Xác định các nhân tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp và kiến nghị nhằm kiểm soát nợ xấu của ngân hàng.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể được xác định gồm ba nội dung:

1. Xác định các nhân tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
2. Đo lường mức độ và hướng tác động của từng nhân tố đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
3. Đề xuất các khuyến nghị nhằm kiểm soát nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam thông qua kiểm soát các nhân tố tác động.

Tương ứng với các mục tiêu trên, khóa luận giải quyết ba câu hỏi nghiên cứu:

1. Những nhân tố nào tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?
2. Mức độ và chiều hướng tác động của từng nhân tố đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?
3. Những giải pháp nào để ngân hàng thương mại tại Việt Nam có thể kiểm soát nợ xấu thông qua kiểm soát các nhân tố tác động?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố tác động đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại.
• Phạm vi nghiên cứu: 21 ngân hàng thương mại tại Việt Nam đang niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán, có số vốn điều lệ đủ lớn, có đầy đủ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên, duy trì hoạt động liên tục trong suốt khung thời gian 10 năm từ năm 2012 đến năm 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Về mặt lý luận và khái niệm, nợ xấu (Non-performing loan - NPL) được tiếp cận dưới nhiều góc độ quy chuẩn quốc tế và pháp luật Việt Nam. Theo Ủy ban Basel về Giám sát ngân hàng (BCBS, 2002), nợ mất khả năng thanh toán khi ngân hàng nhận thấy người vay không có khả năng trả nợ gốc và lãi hoặc đã quá hạn thanh toán trên 90 ngày, đồng thời BCBS nhấn mạnh khái niệm tổn thất kỳ vọng (expected loss). Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2004) định nghĩa nợ xấu là khoản nợ quá hạn thanh toán gốc và lãi từ 90 ngày trở lên, hoặc các khoản lãi quá hạn đã được vốn hóa, tái cơ cấu, hoặc có dấu hiệu rõ ràng người vay phá sản. Chuẩn mực Kế toán Quốc tế IAS 39 sử dụng thuật ngữ giảm giá trị tài sản (impaired) dựa trên bằng chứng khách quan về tổn thất chất lượng nợ. Tại Việt Nam, Thông tư số 11/2021/TT-NHNN phân loại nợ thành 5 nhóm, trong đó nợ xấu nội bảng bao gồm nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn), được đánh giá kết hợp qua phương pháp định lượng (dựa trên thời gian quá hạn trả nợ trên 90 ngày) và phương pháp định tính (dựa trên hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ về thiện chí và khả năng trả nợ của khách hàng).

Về cơ chế tác động, nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và giả thuyết tài chính kinh điển:

• Lý thuyết lợi thế theo quy mô (Economies of scale theory) và Giả thuyết hiệu ứng quy mô (Size Effect Hypothesis) của Salas và Saurina (2002) cho rằng ngân hàng quy mô lớn có kinh nghiệm, công nghệ và khả năng đa dạng hóa danh mục tín dụng tốt hơn nên tỷ lệ nợ xấu thấp hơn; đối trọng với Giả thuyết "Quá lớn để sụp đổ" (Too Big To Fail Hypothesis) của Stern và Feldman (2004) cho rằng ngân hàng lớn có xu hướng chấp nhận rủi ro quá mức vì ỷ lại vào sự hỗ trợ của chính phủ.
• Giả thuyết "Quản lý kém hiệu quả" (Bad Management Hypothesis) của Berger và DeYoung (1997) cho rằng khả năng sinh lời thấp phản ánh năng lực điều hành kém, dẫn đến nợ xấu tăng cao.
• Giả thuyết "Rủi ro đạo đức" (Moral Hazard Hypothesis) của Keeton và Morris (1987) lập luận ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp sẽ mạo hiểm đầu tư vào các khoản tín dụng rủi ro cao để tìm kiếm lợi nhuận bù đắp chi phí vốn, làm tăng nguy cơ nợ xấu.
• Giả thuyết "Chính sách tín dụng có tính chu kỳ" của Fernández de Lis và cộng sự (2000) giải thích sự nới lỏng điều kiện tín dụng trong thời kỳ kinh tế tăng trưởng là mầm mống bùng phát nợ xấu trong tương lai.

Về phương pháp nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp định lượng hồi quy dữ liệu bảng (panel data) trên mẫu 21 ngân hàng thương mại qua giai đoạn 2012–2021. Mô hình hồi quy tuyến tính được thiết lập với biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu ($NPL_{i,t}$) và 8 biến độc lập:

$$NPL_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 NPL_{i,t-1} + \beta_2 SIZE_{i,t} + \beta_3 ROE_{i,t} + \beta_4 LLR_{i,t} + \beta_5 ETA_{i,t} + \beta_6 LGR_{i,t} + \beta_7 GDP_{i,t} + \beta_8 INF_{i,t} + \varepsilon_{i,t}$$

Quy trình ước lượng kinh tế lượng được thực hiện tuần tự:

1. Ước lượng mô hình bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS).
2. Ước lượng mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), sử dụng kiểm định Hausman để chọn lựa mô hình thích hợp (kết quả kiểm định chỉ ra FEM là mô hình phù hợp).
3. Thực hiện các kiểm định chẩn đoán khuyết tật mô hình FEM: kiểm định đa cộng tuyến (VIF), kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và kiểm định hiện tượng tự tương quan.
4. Áp dụng phương pháp ước lượng Men-tơ tổng quát hệ thống 02 bước (Two-Step System GMM) thông qua phần mềm Stata 17.0 nhằm khắc phục triệt để các khuyết tật nội sinh của biến trễ nợ xấu, hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, giúp tham số ước lượng đạt độ vững và chính xác.

Nguồn dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán, báo cáo thường niên của 21 ngân hàng thương mại niêm yết, cổng thông tin điện tử của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Tổng cục Thống kê (chỉ số giá tiêu dùng CPI) và Ngân hàng Thế giới (World Bank).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Chương này đặt nền móng cho toàn bộ đề tài thông qua việc phân tích thực trạng mở rộng quy mô tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam gắn liền với các mối nguy tiềm ẩn từ nợ xấu. Tác giả xác định tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ tác động tiêu cực của nợ xấu đến năng lực tài chính của ngân hàng và sức khỏe nền kinh tế. Chương 1 xác định rõ mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu trọng tâm; giới hạn đối tượng và phạm vi nghiên cứu gồm 21 ngân hàng thương mại niêm yết trong giai đoạn 2012–2021; khái quát phương pháp nghiên cứu dữ liệu bảng và ứng dụng phương pháp GMM hệ thống; nêu rõ ý nghĩa khoa học và giá trị ứng dụng thực tiễn của công trình, cùng kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp hệ thống lý luận học thuật toàn diện về nợ xấu ngân hàng. Tác giả tổng hợp các định nghĩa nợ xấu theo thông lệ quốc tế gồm Ủy ban Basel (BCBS), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Chuẩn mực Kế toán Quốc tế (IAS 39), Ngân hàng Thế giới (World Bank) và Viện Tài chính Quốc tế (IIF); đồng thời phân tích quy định phân loại nợ hiện hành của Việt Nam theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN thông qua phương pháp định lượng và định tính. Tác giả đối chiếu phương pháp phân loại nợ tại một số quốc gia G-20 (Argentina, Brazil, Trung Quốc, Ấn Độ, Nhật Bản, Liên minh Châu Âu). Chương này làm rõ ba chỉ tiêu tài chính cơ bản phản ánh nợ xấu: tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ, tỷ lệ xử lý nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng bao phủ nợ xấu. Tiếp theo, tác giả phân tích cơ chế lý thuyết của 6 biến vi mô thuộc nội tại ngân hàng (tỷ lệ nợ xấu năm trước, quy mô tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng LLR, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ETA, tốc độ tăng trưởng tín dụng LGR) và 2 biến vĩ mô (tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát INF). Cuối chương là phần tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu trên thế giới (Keeton & Morris, Salas & Saurina, Hu và cộng sự, Louzis và cộng sự, Klein, Ghosh) và tại Việt Nam (Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng, Nguyễn Thị Hồng Vinh, Phạm Dương Phương Thảo & Nguyễn Linh Đan), từ đó chỉ rõ khoảng trống nghiên cứu về việc cập nhật chuỗi dữ liệu sau năm 2017 đến năm 2021.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Nội dung chương 3 tập trung vào thiết kế nghiên cứu thực nghiệm. Tác giả trình bày phương trình mô hình nghiên cứu gồm biến phụ thuộc tỷ lệ nợ xấu ($NPL_{i,t}$) và 8 biến độc lập, kèm theo công thức tính toán và lập luận xây dựng 8 giả thuyết nghiên cứu cụ thể:

• H1: Tỷ lệ nợ xấu năm trước có mối quan hệ cùng chiều (+) với nợ xấu hiện tại.
• H2: Quy mô ngân hàng ($SIZE = \ln(\text{Tổng tài sản})$) có mối quan hệ cùng chiều (+) với nợ xấu.
• H3: Khả năng sinh lời ($ROE = \text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Vốn chủ sở hữu}$) có mối quan hệ ngược chiều (-) với nợ xấu.
• H4: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR = \text{Chi phí dự phòng RRTD} / \text{Tổng dư nợ}$) có mối quan hệ cùng chiều (+) với nợ xấu.
• H5: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($ETA = \text{VCSH} / \text{Tổng tài sản}$) có mối quan hệ ngược chiều (-) với nợ xấu.
• H6: Tốc độ tăng trưởng tín dụng ($LGR = (\text{Dư nợ}t - \text{Dư nợ}{t-1}) / \text{Dư nợ}_{t-1}$) có mối quan hệ cùng chiều (+) với nợ xấu.
• H7: Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP = (GDP_t - GDP_{t-1}) / GDP_{t-1}$) có mối quan hệ ngược chiều (-) với nợ xấu.
• H8: Tỷ lệ lạm phát ($INF = (CPI_t - CPI_{t-1}) / CPI_{t-1}$) có mối quan hệ cùng chiều (+) với nợ xấu.

Chương này trình bày nền tảng lý thuyết về tính ưu việt của dữ liệu bảng theo Brooks (2008) và Gujarati (2009); so sánh nguyên lý hoạt động của các phương pháp Pooled OLS, FEM và REM; mô tả cách thức tiến hành kiểm định Hausman và kỹ thuật ước lượng hồi quy GMM hệ thống 2 bước (Two-Step System GMM) trên phần mềm Stata 17.0. Cuối cùng, tác giả trình bày trình tự các bước thực hiện và nguồn thu thập bộ dữ liệu bảng gồm 21 NHTM trong 10 năm.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương này phản ánh toàn bộ tiến trình phân tích dữ liệu thực nghiệm. Tác giả tiến hành phân tích thống kê mô tả các biến nghiên cứu, phân tích ma trận tương quan Pearson và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp theo, tác giả trình bày kết quả ước lượng theo mô hình Pooled OLS, mô hình FEM và mô hình REM. Kết quả kiểm định Hausman được sử dụng để khẳng định mô hình FEM vượt trội so với REM. Khi tiến hành kiểm định các khuyết tật trên mô hình FEM, tác giả ghi nhận sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Để khắc phục triệt để các khuyết tật này và giải quyết vấn đề nội sinh bắt nguồn từ biến trễ của nợ xấu ($NPL_{i,t-1}$), tác giả thực hiện ước lượng mô hình GMM hệ thống 2 bước. Kết quả ước lượng GMM được diễn giải chi tiết, đối chiếu với các giả thuyết nghiên cứu ban đầu và so sánh với các phát hiện thực nghiệm trong các công trình nghiên cứu trước đó.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Trên cơ sở kết quả ước lượng thu được từ chương 4, chương 5 tổng hợp các kết luận khoa học chính về mức độ và chiều hướng tác động của từng nhân tố vi mô và vĩ mô đến nợ xấu của 21 ngân hàng thương mại Việt Nam. Tác giả đề xuất các khuyến nghị và hàm ý chính sách thực tiễn cho các nhà quản trị ngân hàng thương mại nhằm chủ động phòng ngừa, kiểm soát và xử lý nợ xấu. Phần cuối chương trình bày các hạn chế nội tại của đề tài nghiên cứu về quy mô mẫu, dữ liệu và đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo cho các công trình học thuật trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy GMM hệ thống 02 bước được tác giả tổng hợp và đối chiếu với các giả thuyết nghiên cứu như sau:

Tên biến	Ký hiệu biến	Kỳ vọng dấu ban đầu	Kết quả hồi quy GMM	Mức ý nghĩa thống kê / Kết luận
Nợ xấu năm trước	$NPL_{i,t-1}$	(+)	Cùng chiều (+)	Có ý nghĩa thống kê; Chấp nhận H1
Dự phòng RRTD	$LLR_{i,t}$	(+)	Cùng chiều (+)	Có ý nghĩa thống kê; Chấp nhận H4
Tỷ lệ lạm phát	$INF_{i,t}$	(+)	Cùng chiều (+)	Có ý nghĩa thống kê; Chấp nhận H8
Tăng trưởng tín dụng	$LGR_{i,t}$	(+)	Ngược chiều (-)	Ý nghĩa thống kê ở mức 10%; Bác bỏ H6
Quy mô ngân hàng	$SIZE_{i,t}$	(+)	Không có ý nghĩa	Không có ý nghĩa thống kê; Bác bỏ H2
Khả năng sinh lời	$ROE_{i,t}$	(-)	Không có ý nghĩa	Không có ý nghĩa thống kê; Bác bỏ H3
Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản	$ETA_{i,t}$	(-)	Không có ý nghĩa	Không có ý nghĩa thống kê; Bác bỏ H5
Tăng trưởng kinh tế	$GDP_{i,t}$	(-)	Không có ý nghĩa	Không có ý nghĩa thống kê; Bác bỏ H7

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm rút ra các phát hiện trọng yếu sau:

• Tỷ lệ nợ xấu năm trước ($NPL_{i,t-1}$) có tác động cùng chiều chặt chẽ đến nợ xấu năm hiện tại. Điều này chứng minh nợ xấu có quán tính cao; các khoản nợ tồn đọng trong quá khứ nếu không được xử lý dứt điểm sẽ tiếp tục tích tụ và làm trầm trọng thêm mức độ rủi ro tín dụng hiện tại.
• Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$) tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Tỷ lệ dự phòng cao phản ánh danh mục tín dụng của ngân hàng tiềm ẩn mức độ rủi ro lớn, buộc ngân hàng phải gia tăng trích lập dự phòng để bù đắp nguy cơ tổn thất nợ xấu.
• Tỷ lệ lạm phát ($INF$) tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Khi lạm phát tăng cao, chi phí sinh hoạt và chi phí đầu vào của nền kinh tế tăng vọt trong khi thu nhập thực tế bị xói mòn, làm suy giảm khả năng trả nợ của các cá nhân và doanh nghiệp vay vốn, dẫn tới gia tăng nợ xấu.
• Tốc độ tăng trưởng tín dụng ($LGR$) có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu ở mức ý nghĩa 10%. Phát hiện này phù hợp với quan điểm của Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016), phản ánh thực tế tại Việt Nam rằng nợ xấu thường có độ trễ phát sinh sau các đợt mở rộng tín dụng; đồng thời khi nợ xấu tăng cao, ngân hàng buộc phải siết chặt tăng trưởng tín dụng theo định hướng kiểm soát của Ngân hàng Nhà nước.
• Các biến quy mô ngân hàng ($SIZE$), khả năng sinh lời ($ROE$), tỷ lệ an toàn vốn chủ sở hữu ($ETA$) và tăng trưởng kinh tế ($GDP$) không đạt ý nghĩa thống kê trong mô hình GMM hệ thống.

Về giải pháp và khuyến nghị, tác giả đề xuất các nhóm giải pháp hướng tới các ngân hàng thương mại và cơ quan quản lý:

• Tăng cường kiểm soát và xử lý triệt để các khoản nợ xấu tồn đọng từ các năm trước nhằm ngăn chặn sự tích lũy quán tính nợ xấu.
• Nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng và xây dựng chính sách trích lập dự phòng rủi ro tín dụng chủ động, chính xác, tương xứng với mức độ rủi ro thực tế của các danh mục cho vay.
• Xây dựng kịch bản ứng phó rủi ro tín dụng linh hoạt theo các chu kỳ biến động của lạm phát vĩ mô, thắt chặt điều kiện tín dụng đối với các ngành nghề chịu tổn thương lớn khi giá cả và chi phí đầu vào tăng cao.
• Kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng hợp lý, tránh việc nới lỏng quá mức các tiêu chuẩn cấp tín dụng để chạy theo thị phần nhằm hạn chế nợ xấu bộc phát trong các chu kỳ sau.

Đóng góp của khóa luận do chính tác giả xác nhận:

• Về mặt khoa học: Nghiên cứu kế thừa và mở rộng hệ thống nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, cập nhật chuỗi dữ liệu bảng kéo dài 10 năm (2012–2021) trên nhóm 21 ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam. Nghiên cứu giải quyết được các khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và nội sinh) bằng phương pháp GMM hệ thống 02 bước, mang lại các ước lượng có tính vững cao về mặt kinh tế lượng.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cụ thể và cập nhật giúp các nhà quản trị ngân hàng thương mại và các nhà hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước nhận diện chính xác các nhân tố quyết định đến nợ xấu, làm cơ sở khoa học để điều chỉnh chính sách tín dụng và quản trị rủi ro an toàn hệ thống.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế cụ thể:

• Mẫu nghiên cứu mới chỉ tập trung vào 21 ngân hàng thương mại đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, chưa bao quát được toàn bộ các tổ chức tín dụng phi niêm yết hoặc các loại hình tổ chức tín dụng khác đang hoạt động trong hệ thống tài chính.
• Khung thời gian nghiên cứu dừng lại ở năm 2021, chưa kịp thời phản ánh toàn diện các biến động tài chính phức tạp trong giai đoạn phục hồi kinh tế hậu đại dịch sau năm 2021.
• Mô hình nghiên cứu chỉ mới khảo sát 8 biến độc lập đại diện cơ bản thuộc nhóm vi mô và vĩ mô, chưa tích hợp thêm các yếu tố đặc thù khác như hiệu quả chi phí, cơ cấu sở hữu hoặc các biến động về thị trường bất động sản.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả đề xuất:

• Mở rộng phạm vi và quy mô mẫu nghiên cứu sang các ngân hàng thương mại cổ phần chưa niêm yết và các tổ chức tín dụng có quy mô vốn nhỏ hơn để nâng cao tính đại diện.
• Kéo dài chuỗi thời gian nghiên cứu cập nhật cho các năm gần nhất để theo dõi diễn biến nợ xấu trong bối cảnh các quy định mới của Ngân hàng Nhà nước được thực thi.
• Bổ sung thêm các biến số mới thuộc về cơ cấu quản trị nội bộ ngân hàng, tỷ giá hối đoái, lãi suất hoặc các biến số thị trường tài sản vào mô hình hồi quy.

Giá trị tham khảo

Công trình là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng, Quản trị rủi ro tài chính đang thực hiện các khóa luận, đề tài nghiên cứu về rủi ro tín dụng và nợ xấu ngân hàng.
• Giảng viên và các nhà nghiên cứu cần tài liệu tổng thuật về hệ thống phân loại nợ quốc tế (BCBS, IMF, IAS 39, World Bank, IIF, G-20) đối chiếu với Thông tư 11/2021/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
• Các chuyên viên phân tích tài chính và quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại cần quy trình xử lý dữ liệu bảng động và kỹ thuật hồi quy GMM hệ thống 2 bước trên Stata để kiểm soát hiện tượng nội sinh và tự tương quan trong phân tích định lượng.

Nội dung có giá trị tham khảo nổi bật nhất nằm ở Chương 2 (hệ thống hóa toàn diện các lý thuyết kinh tế, khung pháp lý phân loại nợ và bảng tổng lược các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước) và Chương 3 cùng Chương 4 (quy trình kiểm định khuyết tật mô hình từ Pooled OLS, FEM/REM qua kiểm định Hausman đến ước lượng GMM hệ thống 2 bước).

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu nghiên cứu của khóa luận được lựa chọn dựa trên những tiêu chí nào?
Khóa luận lựa chọn mẫu nghiên cứu gồm 21 ngân hàng thương mại tại Việt Nam đang niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán, có quy mô vốn điều lệ đủ lớn để làm đại diện cho hệ thống NHTM, có đầy đủ dữ liệu trong báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên, đồng thời duy trì hoạt động liên tục trong suốt 10 năm từ năm 2012 đến hết năm 2021.

2. Khóa luận căn cứ vào văn bản quy phạm pháp luật nào tại Việt Nam để định danh và phân loại nợ xấu?
Khóa luận căn cứ trực tiếp vào Thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/07/2021 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Theo thông tư này, nợ xấu nội bảng bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn), được xác định dựa trên thời gian quá hạn trả nợ gốc và lãi từ 90 ngày trở lên hoặc dựa trên đánh giá định tính của hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ.

3. Vì sao tác giả phải sử dụng phương pháp GMM hệ thống 02 bước thay vì dừng lại ở mô hình FEM?
Mặc dù kiểm định Hausman xác định mô hình FEM phù hợp hơn REM, nhưng khi kiểm định chẩn đoán trên mô hình FEM, tác giả phát hiện mô hình vi phạm giả định kinh tế lượng do xuất hiện hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Đồng thời, mô hình chứa biến trễ của nợ xấu ($NPL_{i,t-1}$) dẫn đến hiện tượng nội sinh. Do đó, phương pháp ước lượng GMM hệ thống 02 bước trên Stata 17.0 là bắt buộc để khắc phục các khuyết tật trên và thu được ước lượng vững.

4. Những nhân tố nào có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu trong kết quả nghiên cứu?
Kết quả ước lượng GMM hệ thống 2 bước khẳng định có 3 nhân tố tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu: Tỷ lệ nợ xấu năm trước ($NPL_{i,t-1}$), Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR_{i,t}$) và Tỷ lệ lạm phát ($INFi,t$).

5. Kết quả tác động của tốc độ tăng trưởng tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu trong nghiên cứu có điểm gì đáng chú ý?
Tốc độ tăng trưởng tín dụng ($LGR_{i,t}$) có mối quan hệ ngược chiều (-) với tỷ lệ nợ xấu ở mức ý nghĩa thống kê 10%, trái với kỳ vọng dấu ban đầu (+). Tác giả giải thích điều này dựa trên thực tế tại Việt Nam: nợ xấu thường có độ trễ một năm mới phát sinh sau chu kỳ cấp tín dụng; mặt khác, khi nợ xấu năm trước ở mức cao, ngân hàng bị Ngân hàng Nhà nước áp đặt hạn mức tín dụng và buộc phải tập trung xử lý nợ xấu, dẫn đến tăng trưởng tín dụng thấp trong giai đoạn kiểm soát rủi ro.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đặng Thái An là một công trình nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh về các nhân tố vi mô và vĩ mô tác động đến tỷ lệ nợ xấu của 21 ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2012–2021. Bằng việc áp dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng kết hợp mô hình GMM hệ thống 02 bước trên phần mềm Stata 17.0, tác giả đã khắc phục triệt để các khuyết tật tự tương quan, phương sai thay đổi và nội sinh của mô hình. Kết quả thực nghiệm khẳng định tỷ lệ nợ xấu năm trước, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và lạm phát có tác động cùng chiều, trong khi tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác động ngược chiều (mức ý nghĩa 10%) tới tỷ lệ nợ xấu. Nghiên cứu cung cấp luận cứ khoa học thực chứng có giá trị cho công tác hoạch định chính sách của Ngân hàng Nhà nước cũng như hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐẶNG THÁI AN CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 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 NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Họ và tên sinh viên: ĐẶNG THÁI AN Mã số sinh viên: 050607190002 Lớp sinh hoạt: HQ7-GE07 CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN NỢ XẤU CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 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 THỊ NGỌC TUYỀN TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 i TÓM TẮT Khóa luận thực hiện nghiên cứu tìm ra các nhân tố vi mô và vĩ mô tác động đến nợ xấu của các NHTM đang hoạt động tại Việt Nam từ năm 2012 đến năm 2021.

Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp hồi quy ƣớc lƣợng bình phƣơng bé nhất OLS với dữ liệu bảng với 2 mô hình FEM và REM, dùng kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp. Kết quả cho thấy mô hình FEM là mô hình phù hợp. Nghiên cứu còn sử dụng phƣơng pháp GMM hệ thống 02 bƣớc để khắc phục các khuyết tật trong mô hình nhƣ hiện tƣơng đa cộng tuyến, hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi, hiện tƣợng tự tƣơng quan….và giúp kết quả thu đƣợc vững và chính xác hơn. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu năm trƣớc, tỷ lệ dự phòng RRTD, tỷ lệ lạm phát đều có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.

Trong khi tốc độ TTTD có mối quan hệ ngƣợc chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 10% và quy mô ngân hàng, khả năng sinh lời, tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản và tốc độ tăng trƣởng kinh tế không có ý nghĩa thống kê. Từ khóa: Nợ xấu, NHTM, Việt Nam. ii ABSTRACT The objective of this dissertation is to undertake a research study aimed at identifying the micro and macroeconomic factors that influence the occurrence of non-performing loans (NPLs) in operational credit institutions in Vietnam from 2012 to 2021. To achieve this, the study employs the Ordinary Least Squares (OLS) regression method using panel data and explores two models: the Fixed Effects Model (FEM) and the Random Effects Model (REM).

The selection of the appropriate model is determined through the implementation of the Hausman test, which indicates that the FEM is the most suitable model. Moreover, to address inherent limitations within the model such as endogeneity, heteroscedasticity, and autocorrelation, the research also employs the Two-Step Generalized Method of Moments (GMM). This methodological approach not only enhances the robustness of the results but also improves their accuracy. By effectively accounting for these limitations, the GMM contributes to a more reliable analysis.

The findings of the study indicate that several variables exhibit significant relationships with the NPL ratio. Specifically, the NPL ratio in the previous year, the Reserve Requirement to Total Deposits (RRTD) ratio, and inflation risk demonstrate a positive association with the NPL ratio. Conversely, credit growth rate exhibits a negative relationship with the NPL ratio, with a statistically significant level of 10%. On the other hand, variables such as bank size, profitability, the ratio of liquid assets to total assets (VCSH), and economic growth rate do not exhibit statistically significant relationships with the NPL ratio.

Keywords: Non-performing loans, Commercial bank, Viet Nam iii LỜI CAM ĐOAN Khóa luận này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã đƣợc công bố trƣớc đây hoặc các nội dung do ngƣời khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn đƣợc dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận.