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

Nợ xấu là một vấn đề nghiêm trọng trong hệ thống ngân hàng tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh… 87 trang · Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh · 2023.

• 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
• 2.7. Lý thuyết các nhân tố vi mô tác động đến nợ xấu
• 2.8. Lý thuyết các nhân tố vĩ mô tác động đến nợ xấu
• 2.9. Lược khảo nghiên cứu
• 2.9.1. Nghiên cứu nước ngoài
• 2.9.2. Nghiên cứu trong nước
• 2.10. 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
• 4.2. Thống kê mô tả
• 4.3. Phân tích tương quan
• 4.4. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
• 4.5. Phân tích hồi quy tổng thể OLS, FEM và REM
• 4.6. Kiểm định khuyết tật của mô hình FEM
• 4.7. Ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS
• 4.8. 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 2023

Nợ xấu là một vấn đề nghiêm trọng trong hệ thống ngân hàng tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế hiện nay. Nợ xấu không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe tài chính của các 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 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, nợ xấu được phân loại thành nhiều nhóm khác nhau, từ nợ dưới tiêu chuẩn đến nợ có khả năng mất vốn.

1.2. Tình Hình Nợ Xấu Tại Việt Nam Năm 2023

Tình hình nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam đang có những diễn biến phức tạp. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng gia tăng, gây lo ngại cho các nhà quản lý và nhà đầu tư.

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

Nợ xấu của ngân hàng thường xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau. Việc phân tích các nhân tố này giúp các ngân hàng có thể đưa ra các giải pháp hiệu quả hơn trong việc quản lý rủi ro tín dụng.

2.1. Nguyên Nhân Kinh Tế Ảnh Hưởng Đến Nợ Xấu

Tình hình kinh tế vĩ mô, bao gồm lạm phát, tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp, có tác động lớn đến khả năng trả nợ của khách hàng. Khi nền kinh tế suy thoái, tỷ lệ nợ xấu thường gia tăng.

2.2. Quản Lý Tín Dụng Kém Là Nguyên Nhân Chính

Quản lý tín dụng không hiệu quả, bao gồm việc thẩm định khách hàng kém và thiếu kiểm soát trong việc cho vay, là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến nợ xấu gia tăng tại các ngân hàng.

III. Phương Pháp Giảm Thiểu Nợ Xấu Hiệu Quả

Để giảm thiểu nợ xấu, các ngân hàng cần áp dụng nhiều phương pháp khác nhau. Việc cải thiện quy trình cho vay và quản lý rủi ro là rất quan trọng.

3.1. Cải Thiện Quy Trình Thẩm Định Khách Hàng

Việc nâng cao quy trình thẩm định khách hàng giúp ngân hàng đánh giá chính xác hơn khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó giảm thiểu rủi ro nợ xấu.

3.2. Tăng Cường Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Các ngân hàng cần xây dựng hệ thống quản lý rủi ro tín dụng chặt chẽ, bao gồm việc theo dõi và đánh giá thường xuyên tình hình tài chính của khách hàng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Trong Quản Lý Nợ Xấu

Việc áp dụng các giải pháp quản lý nợ xấu trong thực tiễn đã mang lại nhiều kết quả tích cực cho các ngân hàng. Các ngân hàng đã có những bước tiến trong việc giảm tỷ lệ nợ xấu.

4.1. Kinh Nghiệm Từ Các Ngân Hàng Thành Công

Nhiều ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam đã áp dụng thành công các biện pháp quản lý nợ xấu, từ đó giảm tỷ lệ nợ xấu xuống mức an toàn.

4.2. Đánh Giá Hiệu Quả Các Giải Pháp Đã Áp Dụng

Đánh giá hiệu quả của các giải pháp quản lý nợ xấu là cần thiết để điều chỉnh và cải thiện các chính sách trong tương lai.

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

Tương lai của nợ xấu tại các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm chính sách quản lý và tình hình kinh tế. Việc chủ động trong quản lý nợ xấu 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 giúp các ngân hàng chuẩn bị tốt hơn cho các rủi ro có thể xảy ra.

5.2. Đề Xuất Chính Sách Quản Lý Nợ Xấu

Đề xuất các chính sách quản lý nợ xấu hiệu quả sẽ giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính hiện đại, các ngân hàng thương mại giữ vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, hoạt động kinh doanh tín dụng luôn đối mặt với rủi ro tiềm ẩn, trong đó nợ xấu là chỉ tiêu trọng yếu phản ánh trực tiếp chất lượng tín dụng, sức khỏe tài chính và năng lực quản trị rủi ro của từng tổ chức tín dụng. Tình trạng nợ xấu tăng cao và kéo dài không chỉ bào mòn nguồn vốn, suy giảm khả năng thanh toán, đe dọa uy tín của ngân hàng mà còn tiềm ẩn nguy cơ đổ vỡ mang tính hệ thống. Tại Việt Nam, thực tiễn xử lý nợ xấu trong giai đoạn vừa qua cho thấy các quy định về lộ trình, biện pháp và văn bản hướng dẫn thi hành vẫn còn tồn tại những bất cập, thiếu tính linh hoạt so với biến động của thị trường. Nhận diện chính xác và lượng hóa mức độ tác động của các nhân tố gây phát sinh nợ xấu là đòi hỏi cấp thiết nhằm xây dựng giải pháp xử lý căn bản nợ đọng, lành mạnh hóa tình hình tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP).

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Kiều Như Quỳnh (chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh) xác định mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể như sau:

• Mục tiêu tổng quát: Xác định các nhân tố ảnh hưởng tới tỉ lệ nợ xấu của các NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2021; trên cơ sở đó đề xuất các khuyến nghị nhằm giảm thiểu nợ xấu, hỗ trợ các ngân hàng phát triển an toàn và bền vững.
• 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.
• Câu hỏi nghiên cứu:
  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, các giải pháp nào cần được đề xuất nhằm ngăn ngừa và giảm thiểu nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam trong thời gian tới?

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu về không gian tập trung vào 25 NHTMCP tiêu biểu hoạt động liên tục và công bố thông tin minh bạch (trong tổng số 31 NHTM tính đến ngày 31/12/2022 theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam). Phạm vi thời gian thu thập dữ liệu thứ cấp kéo dài 11 năm, từ năm 2011 đến năm 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận tiếp cận nợ xấu dưới góc độ chuẩn mực quốc tế và quy định pháp lý hiện hành tại Việt Nam. Theo Nhóm chuyên gia tư vấn (AEG, 2014) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2004), nợ xấu được định nghĩa là các khoản nợ quá hạn thanh toán gốc hoặc lãi từ 90 ngày trở lên, hoặc có cơ sở nghi ngờ bên vay không thể thực hiện đầy đủ nghĩa vụ trả nợ. Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS) nhấn mạnh yếu tố tổn thất kỳ vọng (expected loss) trong việc đo lường rủi ro danh mục. Tại Việt Nam, nghiên cứu căn cứ vào Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN, Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Thông tư số 11/2021/TT-NHNN để xác định nợ xấu thuộc các nhóm: Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn). Chỉ tiêu đo lường chính là tỉ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay:

$$\text{Tỉ lệ nợ xấu} = \left(\frac{\text{Số dư nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ}}\right) \times 100%$$

Khung lý thuyết giải thích các nhân tố tác động bao gồm hai nhóm:

• Nhóm lý thuyết nhân tố vi mô: Giả thuyết "Quản lý kém hiệu quả" (Bad Management - Berger & DeYoung, 1997) giải thích mối quan hệ giữa chi phí điều hành, chất lượng quản trị và nợ xấu; Giả thuyết "Hiệu ứng quy mô" và "Quá lớn để phá sản" (Too big to fail - Salas & Saurina, 2002; Boyd & Gertler, 1994; Stern & Feldman, 2004) phân tích vai trò của quy mô tài sản; Giả thuyết "Chính sách tín dụng có tính chu kỳ" (Procyclical Credit Policy - Rajan, 1994; Jimenez & Saurina, 2005); Giả thuyết "Rủi ro đạo đức" gắn với mức độ vốn hóa (Moral Hazard - Keeton & Morris, 1987).
• Nhóm lý thuyết nhân tố vĩ mô: Giả thuyết "Xui xẻo" (Bad Luck - Bernanke & Gertler, 1989; Salas & Saurina, 2002; Khemraj & Pasha, 2009); Lý thuyết Thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information - George Akerlof, 1970; Zhang et al., 2016); Lý thuyết kênh cho vay của ngân hàng (Bank Lending Channel Theory - Bernanke & Blinder, 1988; Bernanke & Gertler, 1995); Lý thuyết hiệu ứng số nhân tài chính (Financial Accelerator Theory - Bernanke & Gertler, 1995); Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business Cycle Theory - Samuelson & Nordhaus, 1948).

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng thực nghiệm với dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) gồm 275 quan sát (25 ngân hàng trong 11 năm). Mô hình hồi quy tuyến tính được thiết lập:

$$NPL_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 NPL_{i,t-1} + \beta_2 SIZE_{i,t} + \beta_3 ROA_{i,t} + \beta_4 CAP_{i,t} + \beta_5 LG_{i,t} + \beta_6 INF_t + \varepsilon_{i,t}$$

Ký hiệu biến	Tên biến	Phương pháp tính toán	Kỳ vọng
$NPL_{i,t}$	Tỉ lệ nợ xấu (Biến phụ thuộc)	$\text{Số dư nợ xấu}{i,t} / \text{Tổng dư nợ}{i,t}$	N/A
$NPL_{i,t-1}$	Tỉ lệ nợ xấu kỳ trước	Tỉ lệ nợ xấu trễ 1 năm	$+$
$SIZE_{i,t}$	Quy mô ngân hàng	$\text{Ln}(\text{Tổng tài sản}_{i,t})$	$+$
$ROA_{i,t}$	Khả năng sinh lời	$\text{Lợi nhuận sau thuế}{i,t} / \text{Tổng tài sản}{i,t}$	$-$
$CAP_{i,t}$	Tỉ lệ vốn chủ sở hữu	$\text{Vốn chủ sở hữu}{i,t} / \text{Tổng tài sản}{i,t}$	$-$
$LG_{i,t}$	Tăng trưởng tín dụng	$(\text{Dư nợ}{i,t} - \text{Dư nợ}{i,t-1}) / \text{Dư nợ}_{i,t-1}$	$+$
$INF_t$	Tỉ lệ lạm phát	$(CPI_t - CPI_{t-1}) / CPI_{t-1}$	$+$

Nguồn dữ liệu vi mô được tổng hợp từ báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán và báo cáo thường niên của 25 NHTMCP. Dữ liệu vĩ mô về lạm phát được trích xuất từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (data.worldbank.org), Tổng cục Thống kê và Ngân hàng Nhà nước. Quy trình ước lượng trên phần mềm Stata 17 được tiến hành tuần tự qua các mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Tác giả thực hiện kiểm định F và kiểm định Hausman để chọn mô hình tối ưu, sau đó kiểm tra các khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến bằng hệ số VIF, phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White, tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge) và áp dụng mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục triệt để các khuyết tật này.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Chương 1 thiết lập khung đề dẫn cho toàn bộ khóa luận. Tác giả luận giải tính cấp thiết của việc kiểm soát nợ xấu trong bối cảnh tái cấu trúc hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Chương này công bố chi tiết 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi dữ liệu gồm 25 NHTMCP giai đoạn 2011 – 2021 và quy trình nghiên cứu định lượng. Tác giả chỉ ra đóng góp của đề tài là việc cập nhật dữ liệu đến năm 2021, bổ sung cơ sở thực nghiệm cho công tác quản trị rủi ro tín dụng tại Việt Nam.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về nợ xấu, tiêu chí phân loại nợ thành 5 nhóm theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN và các công thức tính chỉ tiêu tỉ lệ nợ quá hạn, tỉ lệ nợ xấu (theo Trần Huy Hoàng, 2011). Tác giả phân tích nguồn gốc phát sinh nợ xấu từ phía ngân hàng (thẩm định sai lệch, bỏ qua quy trình do cạnh tranh) và phía khách hàng (mất khả năng chi trả do biến cố kinh tế, thiên tai, dịch bệnh), đồng thời làm rõ hệ quả tiêu cực của nợ xấu đối với uy tín, thanh khoản và an toàn vốn của ngân hàng.

Chương này trình bày chi tiết các lý thuyết giải thích tác động vi mô và vĩ mô, đồng thời lược khảo có chọn lọc các nghiên cứu quốc tế (Marcello Bofondi & Tiziano Ropele, 2011; Nir Klein, 2013; Monicah Wanjiru Muriithi, 2013; Vasiliki Makri et al., 2014; Johannes Peyavali Sheefeni, 2015; Salas & Saurina, 2002) và các nghiên cứu tại Việt Nam (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). Đánh giá tổng quan cho thấy phần lớn nghiên cứu trong nước trước đây chỉ khai thác chuỗi dữ liệu kết thúc trước năm 2016 hoặc 2018, tạo ra khoảng trống nghiên cứu cần được cập nhật trong giai đoạn mới.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu 7 bước: Thu thập dữ liệu; Thống kê mô tả; Phân tích tương quan và kiểm định đa cộng tuyến (VIF); Ước lượng mô hình Pooled OLS, FEM, REM; Kiểm định lựa chọn mô hình (kiểm định F và kiểm định Hausman); Kiểm định khuyết tật mô hình (kiểm định White về phương sai sai số thay đổi, kiểm định Wooldridge về tự tương quan); Ước lượng FGLS và thảo luận kết quả. Chương này định nghĩa biến phụ thuộc ($NPL$), 6 biến độc lập ($NPL_{t-1}, SIZE, ROA, CAP, LG, INF$), đưa ra công thức tính toán và thiết lập 6 giả thuyết nghiên cứu tương ứng dựa trên các bằng chứng thực nghiệm của các học giả đi trước.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 4 công bố kết quả thống kê mô tả 275 quan sát từ bộ dữ liệu của 25 NHTMCP giai đoạn 2011 – 2021. Kết quả chỉ ra các đặc trưng phân phối của các biến nghiên cứu:

Tên biến	Số quan sát	Giá trị trung bình	Độ lệch chuẩn	Giá trị nhỏ nhất	Giá trị lớn nhất
$NPL_t$	275	2,11%	1,16%	0,00% (TPBank)	8,81% (SHB, năm 2012)
$NPL_{t-1}$	275	2,12%	1,16%	0,00% (TPBank, 2011)	8,81% (SHB, năm 2013)
$SIZE$	275	11,73	1,00	9,xx (SGB)	14,38 (BIDV)
$ROA$	275	0,89%	0,82%	-5,xx% (TPBank)	3,65% (Techcombank, 2021)
$CAP$	275	9,21%	3,36%	4,xx%	23,84%
$LG$	275	19,65%	18,34%	-29,xx% (TPBank)	112,40% (SeABank)
$INF$	275	5,15%	4,37%	0,xx%	18,68%

Sau khi phân tích ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến (hệ số VIF đều nhỏ hơn 10, chứng tỏ không xảy ra đa cộng tuyến nghiêm trọng), tác giả ước lượng mô hình Pooled OLS, FEM và REM. Kiểm định Hausman cho giá trị P-value < 5%, bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác nhận mô hình FEM phù hợp hơn REM. Tuy nhiên, các kiểm định chẩn đoán khuyết tật đối với mô hình FEM cho thấy sự xuất hiện của hiện tượng phương sai sai số thay đổi (thông qua kiểm định White) và hiện tượng tự tương quan (thông qua kiểm định Wooldridge). Tác giả tiến hành ước lượng hồi quy bằng phương pháp FGLS để khắc phục sai số chuẩn, đảm bảo tính vững của các ước lượng.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Chương 5 đúc kết các phát hiện chính từ kết quả FGLS và thảo luận tính phù hợp của các giả thuyết. Trên cơ sở thực nghiệm, tác giả đề xuất hệ thống giải pháp cho các NHTMCP Việt Nam nhằm kiểm soát tỉ lệ nợ xấu, đồng thời nêu rõ các giới hạn còn tồn tại về mẫu dữ liệu và xác định các hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Mô hình hồi quy FGLS mang lại các kết luận thực nghiệm về mức độ và chiều hướng tác động của từng nhân tố lên tỉ lệ nợ xấu của 25 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011 – 2021:

Biến độc lập	Chiều tác động thực nghiệm (FGLS)	Mức ý nghĩa thống kê	So sánh với kỳ vọng ban đầu
$NPL_{t-1}$ (Nợ xấu kỳ trước)	Cùng chiều ($+$)	Có ý nghĩa	Phù hợp với giả thuyết ban đầu
$CAP$ (Tỉ lệ vốn chủ sở hữu)	Cùng chiều ($+$)	Có ý nghĩa	Trái ngược với kỳ vọng âm ($-$)
$LG$ (Tăng trưởng tín dụng)	Cùng chiều ($+$)	Có ý nghĩa	Phù hợp với giả thuyết ban đầu
$INF$ (Tỉ lệ lạm phát)	Cùng chiều ($+$)	Có ý nghĩa	Phù hợp với giả thuyết ban đầu
$ROA$ (Khả năng sinh lời)	Ngược chiều ($-$)	Có ý nghĩa	Phù hợp với giả thuyết ban đầu
$SIZE$ (Quy mô ngân hàng)	Không tác động	Không có ý nghĩa (ở mức 10%)	Không phù hợp với giả thuyết ban đầu

Phân tích kinh tế lượng chỉ rõ:

1. Tỉ lệ nợ xấu kỳ trước ($NPL_{t-1}$) có tác động cùng chiều mạnh mẽ lên nợ xấu kỳ hiện tại, phản ánh tính quán tính và sự tích tụ của rủi ro tín dụng; nợ xấu khó có thể giải quyết triệt để trong một chu kỳ kế toán ngắn.
2. Tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($CAP$) tác động cùng chiều lên nợ xấu, khác với giả định ban đầu về năng lực tự bù đắp rủi ro. Điều này cho thấy tại các NHTMCP có mức đệm vốn dày, tâm lý sẵn sàng chấp nhận các khoản giải ngân có mức độ rủi ro cao hơn nhằm tìm kiếm biên lợi nhuận lớn hơn có thể làm gia tăng nợ khó đòi.
3. Tăng trưởng tín dụng ($LG$) tác động cùng chiều lên tỉ lệ nợ xấu. Việc mở rộng quy mô tín dụng quá nhanh thường đi kèm với việc nới lỏng điều kiện và tiêu chuẩn thẩm định, dẫn đến tích tụ nợ xấu trong tương lai khi chu kỳ kinh doanh chững lại.
4. Tỉ lệ lạm phát ($INF$) tác động cùng chiều lên nợ xấu. Khi lạm phát gia tăng, chi phí hoạt động và mặt bằng lãi suất tăng, gây áp lực trực tiếp lên dòng tiền và khả năng trả nợ của bên vay.
5. Khả năng sinh lời ($ROA$) tác động ngược chiều lên nợ xấu. Ngân hàng có hiệu quả kinh doanh cao phản ánh năng lực quản trị chi phí và chất lượng danh mục tín dụng tốt (phù hợp với giả thuyết Bad Management).
6. Quy mô ngân hàng ($SIZE$) không thể hiện tác động có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, cho thấy lợi thế quy mô về đa dạng hóa danh mục tín dụng chưa thể hiện rõ nét trong việc kiềm chế nợ xấu tại các NHTMCP Việt Nam.

Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất các nhóm khuyến nghị:

• Đối với công tác kiểm soát nợ xấu tồn đọng: Theo dõi sát sao các khoản nợ quá hạn từ kỳ trước, xây dựng lộ trình trích lập dự phòng và cơ cấu lại các khoản nợ tiềm ẩn rủi ro thuộc nhóm 2 và nhóm 3 nhằm ngăn ngừa chuyển nhóm nợ xấu.
• Đối với chính sách tăng trưởng tín dụng: Kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng ở mức hợp lý; thắt chặt quy trình thẩm định tín dụng, tránh nới lỏng điều kiện vay để theo đuổi mục tiêu thị phần.
• Đối với hiệu quả hoạt động và đệm vốn: Nâng cao năng lực quản trị, tối ưu hóa chi phí điều hành để cải thiện ROA; thiết lập cơ chế giám sát rủi ro chặt chẽ tương xứng với mức độ an toàn vốn (CAP), không để đệm vốn cao trở thành động cơ chấp nhận rủi ro quá mức.
• Đối với quản trị rủi ro vĩ mô: Thường xuyên theo dõi diễn biến lạm phát để điều chỉnh kịp thời chính sách lãi suất và kiểm soát danh mục cho vay đối với các lĩnh vực nhạy cảm với biến động vĩ mô.

Đóng góp của khóa luận nằm ở việc bổ sung bằng chứng thực nghiệm cập nhật trong 11 năm (2011 – 2021) trên mẫu 25 NHTMCP Việt Nam, áp dụng quy trình kiểm định khuyết tật đầy đủ (White, Wooldridge, VIF) và kỹ thuật ước lượng FGLS giúp khắc phục sai lệch của các nghiên cứu trước đây vốn chủ yếu dừng lại ở mô hình Pooled OLS, FEM hoặc REM cơ bản.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự xác định các giới hạn nghiên cứu:

• Về phạm vi mẫu nghiên cứu: Do tính sẵn có và minh bạch của thông tin tài chính công bố qua các năm, tác giả chỉ thu thập được chuỗi số liệu đầy đủ của 25 NHTMCP. Nghiên cứu chưa bao quát toàn bộ 31 ngân hàng thương mại đang hoạt động tại Việt Nam tính đến thời điểm 31/12/2022 (thiếu khối NHTM Nhà nước và các NHTM chưa công bố đủ dữ liệu).
• Về số lượng biến số: Mô hình mới chỉ tích hợp một biến vĩ mô duy nhất là tỉ lệ lạm phát ($INF$), chưa xem xét các nhân tố vĩ mô quan trọng khác như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), lãi suất điều hành, tỉ giá hối đoái hay cung tiền. Đồng thời, biến vi mô thuộc nội tại ngân hàng có thể bổ sung thêm tỉ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR).

Hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả đề xuất bao gồm: Mở rộng cỡ mẫu cho toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam khi có sự cải thiện về tính minh bạch dữ liệu; đưa thêm các biến số kinh tế vĩ mô (GDP, lãi suất, tỉ giá) và biến cấu trúc tài chính vào mô hình để kiểm tra tính vững; đồng thời có thể áp dụng các kỹ thuật ước lượng nâng cao như phương pháp mô men tổng quát (GMM) để kiểm soát triệt để tính nội sinh của các biến số vi mô.

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho nhiều nhóm đối tượng:

• Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học: Cung cấp tài liệu tham khảo hoàn chỉnh về phương pháp nghiên cứu dữ liệu bảng thực nghiệm trên phần mềm Stata 17, quy trình chẩn đoán khuyết tật và phương pháp xử lý bằng mô hình FGLS.
• Các nhà nghiên cứu về rủi ro tín dụng: Hệ thống hóa chi tiết các giả thuyết lý thuyết tài chính kinh điển (Bad Management, Too big to fail, Moral Hazard, Asymmetric Information, Financial Accelerator) gắn liền với bối cảnh hệ thống ngân hàng Việt Nam.
• Cán bộ phân tích và nhà quản trị tại các NHTMCP: Tham khảo số liệu thống kê mô tả thực tế về nợ xấu, khả năng sinh lời, quy mô tài sản và các mối tương quan thực nghiệm để ứng dụng vào công tác thiết lập hạn mức tín dụng và quản trị rủi ro danh mục.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình kinh tế lượng nào làm kết quả kết luận cuối cùng và tại sao?
Tác giả sử dụng mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS). Ban đầu, tác giả thực hiện kiểm định Hausman và lựa chọn mô hình tác động cố định (FEM) thay vì mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Tuy nhiên, các kiểm định chẩn đoán sau đó phát hiện mô hình FEM gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định White) và hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge). Mô hình FGLS được áp dụng nhằm khắc phục triệt để hai khuyết tật này, đảm bảo các hệ số ước lượng vững và hiệu quả.

2. Tỉ lệ nợ xấu trung bình của 25 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011 – 2021 là bao nhiêu và những ngân hàng nào ghi nhận giá trị cực trị?
Theo kết quả thống kê mô tả từ 275 quan sát, tỉ lệ nợ xấu trung bình của 25 NHTMCP là 2,11% trên tổng dư nợ (độ lệch chuẩn 1,16%). Ngân hàng có tỉ lệ nợ xấu cao nhất là SHB với mức 8,81% vào năm 2012. Ngân hàng có tỉ lệ nợ xấu thấp nhất là TPBank với mức 0,00%. Vào năm 2021, các ngân hàng kiểm soát nợ xấu tốt nhất được tác giả ghi nhận là Vietcombank, VietinBank và Techcombank.

3. Biến số nào trong mô hình không thể hiện tác động có ý nghĩa thống kê đến tỉ lệ nợ xấu?
Biến quy mô ngân hàng ($SIZE$, được đo lường bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản) không có tác động mang ý nghĩa thống kê lên tỉ lệ nợ xấu của các NHTMCP ở mức ý nghĩa 10%. Điều này chỉ ra rằng quy mô tài sản lớn hay nhỏ không phải là yếu tố quyết định đến mức độ gia tăng nợ xấu trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2011 – 2021.

4. Tại sao kết quả thực nghiệm của biến Tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) lại đi ngược kỳ vọng ban đầu?
Ban đầu, tác giả kỳ vọng $CAP$ có quan hệ ngược chiều với nợ xấu (vốn dày giúp ngân hàng chống đỡ rủi ro tốt hơn). Tuy nhiên, kết quả hồi quy FGLS lại cho thấy $CAP$ tác động cùng chiều ($+$). Điều này được lý giải theo giả thuyết rủi ro đạo đức: khi sở hữu mức đệm vốn chủ sở hữu cao, các nhà quản trị ngân hàng có xu hướng chấp nhận giải ngân vào các danh mục đầu tư hoặc khoản vay có rủi ro cao hơn nhằm tối đa hóa lợi nhuận, gián tiếp làm tăng tỉ lệ nợ xấu phát sinh.

5. Tiêu chuẩn xác định nợ xấu trong khóa luận dựa trên những căn cứ pháp lý và ngưỡng thời gian nào?
Nợ xấu được định nghĩa 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. Các khoản nợ xấu bao gồm nợ 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 ngưỡng quá hạn thanh toán gốc hoặc lãi từ 90 ngày trở lên và/hoặc có nghi ngờ về khả năng thu hồi vốn.

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 tác động của các nhân tố vi mô và vĩ mô đến tỉ lệ nợ xấu tại 25 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011 – 2021. Thông qua phương pháp ước lượng dữ liệu bảng FGLS xử lý tốt các khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, nghiên cứu chứng minh nợ xấu kỳ trước, tỉ lệ vốn chủ sở hữu, tăng trưởng tín dụng và lạm phát có tác động cùng chiều, trong khi khả năng sinh lời tác động ngược chiều và quy mô ngân hàng không có ý nghĩa thống kê. Các kết quả này cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm chuẩn xác, làm căn cứ cho việc đề xuất các chính sách quản trị rủi ro tín dụng và tái cấu trúc hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

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.