Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hoạt động cấp tín dụng là nguồn cung cấp doanh thu và lợi nhuận chủ yếu cho các ngân hàng thương mại (chiếm từ 50% đến 70% tổng tài sản), nhưng đồng thời cũng là hoạt động tiềm ẩn nguy cơ tổn thất lớn nhất và là nguyên nhân chủ yếu dẫn đến rủi ro ngân hàng. Trong giai đoạn trước năm 2020, nền kinh tế Việt Nam ghi nhận sự phát triển với mức tăng trưởng GDP năm 2018 đạt 7,08%, tạo điều kiện cho hệ thống ngân hàng mở rộng quy mô tín dụng. Tuy nhiên, sự bùng phát của đại dịch COVID-19 từ năm 2020 đã tạo ra những biến động kinh tế vĩ mô phức tạp, khiến chất lượng danh mục cho vay suy giảm nghiêm trọng. Tính đến cuối năm 2021, tỷ lệ nợ xấu nội bảng của toàn hệ thống đã tăng lên mức 1,92%, với sự gia tăng nợ xấu rõ rệt tại hàng loạt ngân hàng thương mại cổ phần (như NamABank, NVB, TCB, VPB, VIB). Thực trạng này đòi hỏi các ngân hàng phải kiểm soát chặt chẽ rủi ro tín dụng nhằm đảm bảo an toàn hệ thống tài chính.

Trước yêu cầu thực tiễn đó, khóa luận tốt nghiệp của tác giả Vương Trúc Linh (Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, năm 2023) đã thực hiện đề tài nhằm nhận diện và lượng hóa các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu tổng quát: Phân tích những nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam; từ đó đề xuất các khuyến nghị khả thi giúp các nhà hoạch định chính sách và nhà quản trị ngân hàng hạn chế rủi ro tín dụng, nâng cao chất lượng tín dụng trong tương lai.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Thứ nhất, xác định các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
    2. Thứ hai, phân tích và đánh giá chiều hướng tác động của từng nhân tố đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
    3. Thứ ba, đề xuất các hàm ý, khuyến nghị giúp các nhà quản trị ngân hàng đưa ra những chính sách nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng hiệu quả hơn.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Những nhân tố tác động tới rủi ro tín dụng ở các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam là gì?
  2. Chiều hướng của những nhân tố tác động như thế nào đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam? Nhân tố nào tác động mạnh nhất tới rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam?
  3. Những khuyến nghị, hàm ý nào cần được đề xuất từ kết quả nghiên cứu để hạn chế rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong tương lai?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: Nghiên cứu thu thập dữ liệu tại 26 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam (trên tổng số 31 ngân hàng thương mại cổ phần hoạt động tại thời điểm nghiên cứu).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm, từ năm 2012 đến năm 2021 (tạo thành bộ dữ liệu bảng gồm 260 quan sát).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm

Rủi ro tín dụng được định nghĩa là tổn thất phát sinh do khách hàng vay từ chối hoặc mất khả năng hoàn trả gốc và lãi đầy đủ, đúng hạn theo cam kết hợp đồng (Ferhi & Chkoundali, 2015; Ủy ban Basel, 1999). Rủi ro tín dụng được phân loại theo nguyên nhân phát sinh gồm: rủi ro danh mục (rủi ro nội tại và rủi ro tập trung) và rủi ro giao dịch (rủi ro lựa chọn, rủi ro bảo đảm, rủi ro nghiệp vụ); hoặc theo khả năng thanh toán (rủi ro không thanh toán đúng hạn và rủi ro mất khả năng thanh toán) (Trần Huy Hoàng, 2011).

Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng trong văn bản gồm:

  • Nợ quá hạn: Tỷ lệ số dư nợ quá hạn trên tổng dư nợ (Nguyễn Văn Tiến, 2010).
  • Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$): Tỷ lệ tổng nợ nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) trên tổng dư nợ tín dụng theo phân loại nợ của Ngân hàng Nhà nước (Bùi Diệu Anh, 2020).
  • Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ($LLP$): Tỷ lệ giữa chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng, thực hiện theo quy định tại Thông tư 11/2021/TT-NHNN nhằm bù đắp tổn thất dự kiến.

Nghiên cứu vận dụng các lý thuyết nền tảng kinh tế - tài chính:

  • Lý thuyết rủi ro đạo đức (Keeton & Morris, 1987): Mức vốn hóa thấp thúc đẩy ngân hàng chấp nhận rủi ro danh mục cao hơn; ngược lại, mức vốn chủ sở hữu lớn có thể khuyến khích chính sách cấp tín dụng mạo hiểm nhằm đạt lợi nhuận kỳ vọng cao.
  • Giả thuyết quản lý kém và giả thuyết kém may mắn (Berger & DeYoung, 1997; Abid và cộng sự, 2014): Hiệu quả chi phí thấp phản ánh năng lực quản lý yếu kém trong kiểm soát khoản vay, dẫn đến gia tăng tổn thất tín dụng.
  • Lý thuyết "mặt tối của sự đa dạng hóa" (Stiroh, 2004; Louzis và cộng sự, 2012): Mở rộng hoạt động ngoài lãi sang các lĩnh vực thiếu kinh nghiệm có thể làm tăng mức độ rủi ro hoạt động của ngân hàng.
  • Lý thuyết quy mô "quá lớn để thất bại" (Too Big To Fail): Khả năng đa dạng hóa danh mục hoặc tâm lý ỷ lại vào sự hỗ trợ can thiệp dẫn đến sự biến thiên rủi ro theo quy mô.

Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

  • Phương pháp nghiên cứu định tính: Tổng hợp tài liệu, hệ thống hóa cơ sở lý thuyết, phân tích - so sánh các công trình thực nghiệm trong và ngoài nước; phân tích thống kê mô tả thực trạng tăng trưởng tín dụng và trích lập dự phòng.
  • Phương pháp nghiên cứu định lượng: Phân tích hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data Regression) thông qua phần mềm Stata 17. Quy trình ước lượng thực hiện lần lượt qua:
    1. Hồi quy bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    2. Sử dụng kiểm định $F$-test để chọn giữa OLS và FEM; kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier để chọn giữa OLS và REM; kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.
    3. Kiểm định các khuyết tật mô hình: Kiểm định hệ số phóng đại phương sai ($VIF$) và $Tolerance$ kiểm tra đa cộng tuyến; kiểm định Modified Wald kiểm tra phương sai sai số thay đổi; kiểm định Wooldridge kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi.
    4. Ứng dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục triệt để hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.
  • Nguồn dữ liệu: Thu thập từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán, Báo cáo thường niên của 26 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2012–2021; số liệu vĩ mô công bố từ Ngân hàng Nhà nước, Tổng cục Thống kê và cổng thông tin tài chính Cafef.vn.

Nội dung chính theo từng chương

CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh hệ thống ngân hàng Việt Nam tái cơ cấu và chịu ảnh hưởng tiêu cực từ đại dịch COVID-19. Tác giả xác định rõ ràng mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể và 3 câu hỏi nghiên cứu định hướng; xác lập đối tượng nghiên cứu là các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng và phạm vi mẫu gồm 26 ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn 2012–2021 (260 quan sát). Chương này cũng khái quát bố cục 5 chương của khóa luận cùng các đóng góp dự kiến về mặt học thuật và thực tiễn quản trị.

CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng ngân hàng (khái niệm, phân loại, các chỉ tiêu đo lường qua nợ quá hạn, nợ xấu nhóm 3–5, tỷ lệ trích lập dự phòng). Tác giả tổng quan chi tiết các công trình nghiên cứu trong nước (Lê Hoàng Vinh và cộng sự, 2021; Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Minh Kiều, 2015; Lê Duy Khánh, 2021; Nguyễn Thị Hồng Vinh & Nguyễn Minh Sáng, 2018; Bùi Thu Giang và cộng sự, 2021) và các nghiên cứu quốc tế (Louzis và cộng sự, 2010; Zribi & Boujelbène, 2011; Waqas và cộng sự, 2017; Ferreira, 2022; Naili & Lahrichi, 2022).

Trên cơ sở đó, tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: phần lớn các nghiên cứu trước chỉ sử dụng đơn lẻ một thước đo rủi ro tín dụng (hoặc nợ xấu, hoặc trích lập dự phòng), ít đưa đồng thời biến quản lý kém hiệu quả ($INEFF$) và các biến vĩ mô cập nhật đến giai đoạn dịch bệnh COVID-19. Do đó, việc nghiên cứu đồng thời hai mô hình đại diện cho rủi ro tín dụng ($LLP$ và $NPL$) trên dữ liệu cập nhật 2012–2021 là cần thiết.

CHƢƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 xây dựng quy trình nghiên cứu chuẩn hóa gồm 5 bước và thiết lập hai mô hình hồi quy đa biến:

  • Mô hình 1: $LLP_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{i,t} + \beta_2 ROA_{i,t} + \beta_3 CAP_{i,t} + \beta_4 INEFF_{i,t} + \beta_5 NII_{i,t} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 INFLAT_t + \varepsilon_{i,t}$
  • Mô hình 2: $NPL_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{i,t} + \beta_2 ROA_{i,t} + \beta_3 CAP_{i,t} + \beta_4 INEFF_{i,t} + \beta_5 NII_{i,t} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 INFLAT_t + \varepsilon_{i,t}$

Bảng tổng hợp đo lường các biến và kỳ vọng dấu giả thuyết nghiên cứu ($H1$ đến $H7$):

Tên biến Ký hiệu Cách thức đo lường Dấu kỳ vọng
Biến phụ thuộc
Tỷ lệ trích lập dự phòng $LLP$ $\text{Chi phí DPRRTD} / \text{Dư nợ tín dụng}$ —
Tỷ lệ nợ xấu $NPL$ $\text{Tổng nợ nhóm 3, 4, 5} / \text{Dư nợ tín dụng}$ —
Biến độc lập vi mô
Quy mô ngân hàng $SIZE$ $\ln(\text{Tổng tài sản})$ âm ($-$)
Tỷ suất sinh lời tài sản $ROA$ $\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Tổng tài sản bình quân}$ âm ($-$)
Hệ số vốn chủ sở hữu $CAP$ $\text{Vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng tài sản}$ dương ($+$)
Quản lý kém hiệu quả $INEFF$ $\text{Chi phí hoạt động} / \text{Dư nợ tín dụng}$ dương ($+$)
Thu nhập ngoài lãi $NII$ $\text{Thu nhập ngoài lãi} / \text{Tổng thu nhập}$ dương ($+$)
Biến độc lập vĩ mô
Tăng trưởng kinh tế $GDP$ Tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam (%) âm ($-$)
Tỷ lệ lạm phát $INFLAT$ Tỷ lệ lạm phát của Việt Nam (%) dương ($+$)

Chương này cũng xác lập chi tiết các tiêu chuẩn kiểm định lựa chọn mô hình ($F$-test, Hausman, Breusch-Pagan) và phương pháp xử lý khuyết tật bằng ước lượng FGLS.

CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 4 phân tích thực trạng tín dụng giai đoạn 2012–2021: Tăng trưởng tín dụng toàn ngành đạt trung bình 14,26%/năm (đạt đỉnh 18,28% vào năm 2017 và thấp nhất 12,17% vào năm 2020 do ảnh hưởng của dịch bệnh COVID-19). Dư nợ tín dụng năm 2021 đạt 7.673.844 tỷ đồng (tăng 4,31 lần so với năm 2012), kéo theo chi phí dự phòng rủi ro tín dụng tăng 5,68 lần (đạt 120.458 tỷ đồng vào năm 2021). Tỷ lệ $LLP$ trung bình giai đoạn này là 1,34%/năm và chạm đỉnh 1,68% vào năm 2021.

Tiến hành kiểm định kinh tế lượng cho thấy:

  • Kiểm định đa cộng tuyến: Giá trị $VIF$ của các biến đều nhỏ hơn 2 (và $Tolerance > 0{,}5$), kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  • Kiểm định lựa chọn mô hình: Kiểm định $F$-test ($p < 0{,}05$) và kiểm định Breusch-Pagan ($p < 0{,}05$) bác bỏ mô hình Pooled OLS; kiểm định Hausman xác định mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn REM đối với cả hai phương trình.
  • Kiểm định khuyết tật: Kiểm định Modified Wald ($p < 0{,}05$) và Wooldridge ($p < 0{,}05$) chỉ ra cả hai mô hình đều xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan chuỗi.
  • Kết quả hồi quy FGLS: Phương pháp FGLS xử lý hoàn toàn các khuyết tật trên, mang lại kết quả ước lượng vững:
    • Mô hình 1 ($LLP$): $SIZE$ ($+$), $CAP$ ($+$), $INEFF$ ($+$), $NII$ ($+$) có tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê; $ROA$ ($-$) tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê. Các biến $GDP$ và $INFLAT$ không có ý nghĩa thống kê đối với $LLP$.
    • Mô hình 2 ($NPL$): $CAP$ ($+$), $INEFF$ ($+$), $NII$ ($+$), $INFLAT$ ($+$) có tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê; $SIZE$ ($-$), $ROA$ ($-$), $GDP$ ($-$) có tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê.

CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Chương 5 đúc kết kết quả nghiên cứu và đưa ra hệ thống khuyến nghị quản trị cho các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam theo 6 nhóm:

  1. Quy mô ngân hàng: Tận dụng lợi thế kinh tế về quy mô để tối ưu hóa hệ thống kiểm soát tín dụng, đồng thời chú trọng quản trị rủi ro ở các khoản vay lớn của khách hàng doanh nghiệp.
  2. Khả năng sinh lời ($ROA$): Nâng cao hiệu quả khai thác tài sản, duy trì chính sách thẩm định chặt chẽ, tránh hạ chuẩn tín dụng để tìm kiếm lợi nhuận ngắn hạn.
  3. Hệ số vốn chủ sở hữu ($CAP$): Quản trị rủi ro đạo đức, xây dựng bộ đệm vốn an toàn nhưng không nới lỏng khẩu vị rủi ro trong phê duyệt cho vay.
  4. Kiểm soát chi phí hoạt động ($INEFF$): Nâng cao năng lực quản trị chi phí, tránh để bộ máy cồng kềnh làm suy giảm hiệu quả giám sát sau giải ngân.
  5. Đa dạng hóa nguồn thu ngoài lãi ($NII$): Phát triển các mảng dịch vụ phi tín dụng một cách thận trọng, tránh mở rộng ồ ạt vào các mảng kinh doanh thiếu kinh nghiệm chuyên môn.
  6. Ứng phó biến động vĩ mô ($GDP$, $INFLAT$): Xây dựng kịch bản kiểm tra sức chịu tải (stress testing) định kỳ theo chu kỳ kinh tế và diễn biến lạm phát.

Chương này cũng trình bày các hạn chế của đề tài làm cơ sở mở rộng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Bảng tổng hợp kết quả thực nghiệm mô hình FGLS

Biến độc lập Tác động đến $LLP$ (Mô hình 1) Tác động đến $NPL$ (Mô hình 2) So sánh với dấu kỳ vọng
Quy mô ngân hàng ($SIZE$) Dương ($+$) Âm ($-$) $NPL$ đúng kỳ vọng ($-$), $LLP$ ngược kỳ vọng
Tỷ suất sinh lời trên tài sản ($ROA$) Âm ($-$) Âm ($-$) Cả hai mô hình đúng kỳ vọng ($-$)
Hệ số vốn chủ sở hữu ($CAP$) Dương ($+$) Dương ($+$) Cả hai mô hình đúng kỳ vọng ($+$)
Quản lý kém hiệu quả ($INEFF$) Dương ($+$) Dương ($+$) Cả hai mô hình đúng kỳ vọng ($+$)
Thu nhập ngoài lãi ($NII$) Dương ($+$) Dương ($+$) Cả hai mô hình đúng kỳ vọng ($+$)
Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) Không có ý nghĩa Âm ($-$) $NPL$ đúng kỳ vọng ($-$)
Tỷ lệ lạm phát ($INFLAT$) Không có ý nghĩa Dương ($+$) $NPL$ đúng kỳ vọng ($+$)

Kết quả chính và phát hiện thực nghiệm

  1. Quy mô ngân hàng ($SIZE$): Thể hiện tác động hai chiều. Đối với tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), quy mô tác động nghịch chiều do các ngân hàng lớn có hệ thống quản lý rủi ro và đa dạng hóa tốt hơn. Tuy nhiên, đối với trích lập dự phòng ($LLP$), quy mô tác động thuận chiều do ngân hàng lớn tập trung cho vay các doanh nghiệp lớn với quy mô món vay cao, đòi hỏi trích lập dự phòng phòng ngừa rủi ro tương ứng.
  2. Hiệu quả sinh lời ($ROA$): Tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình. Ngân hàng có năng lực sinh lời cao có chính sách tín dụng lành mạnh, ít động lực tham gia các khoản vay rủi ro cao.
  3. Vốn chủ sở hữu ($CAP$) và Quản lý kém hiệu quả ($INEFF$): Cả hai biến đều tác động cùng chiều đến $LLP$ và $NPL$. Vốn chủ sở hữu cao có thể kích thích tâm lý mạo hiểm (rủi ro đạo đức), trong khi chi phí hoạt động trên dư nợ cao phản ánh bộ máy quản trị lỏng lẻo, làm tăng xác suất vỡ nợ của khoản vay.
  4. Thu nhập ngoài lãi ($NII$): Tác động dương đến cả $LLP$ và $NPL$, ủng hộ giả thuyết "mặt tối của sự đa dạng hóa" khi ngân hàng mở rộng sang các mảng phi truyền thống thiếu năng lực cạnh tranh cốt lõi.
  5. Các biến vĩ mô ($GDP$, $INFLAT$): Tăng trưởng GDP cải thiện thu nhập người vay, giúp giảm nợ xấu ($NPL$); ngược lại lạm phát làm tăng chi phí đầu vào, giảm thu nhập thực tế và gia tăng tỷ lệ nợ xấu.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm toàn diện thông qua việc kiểm định đồng thời hai thước đo rủi ro tín dụng ($LLP$ và $NPL$) trên dữ liệu bảng của 26 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2012–2021. Mô hình đã kết hợp đầy đủ các biến đặc thù vi mô (bổ sung biến quản lý kém hiệu quả $INEFF$) và các biến vĩ mô trong bối cảnh nền kinh tế trải qua đại dịch COVID-19.
  • Về mặt thực tiễn: Kết quả hồi quy cung cấp cơ sở định lượng để các nhà quản trị ngân hàng nhận diện sớm các chỉ báo rủi ro nội bộ và giúp các nhà hoạch định chính sách xây dựng giải pháp kiểm soát chất lượng tín dụng, bình ổn hệ thống ngân hàng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Căn cứ vào nội dung và phạm vi nghiên cứu được tác giả trình bày trong khóa luận:

  • Về phạm vi mẫu nghiên cứu: Khóa luận mới thực hiện khảo sát trên mẫu 26 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, chưa bao quát toàn bộ các ngân hàng thương mại nhà nước (Agribank), các chi nhánh ngân hàng nước ngoài và các tổ chức tín dụng phi ngân hàng.
  • Về chỉ tiêu và mô hình: Nghiên cứu tập trung vào 7 biến giải thích cơ bản; chưa phân tách chi tiết tác động của rủi ro tín dụng theo từng phân khúc khách hàng chuyên biệt (cho vay khách hàng doanh nghiệp, cho vay khách hàng cá nhân, cho vay bất động sản hay tài trợ thương mại).
  • Hướng mở rộng: Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng khung thời gian sau năm 2021 để đánh giá mức độ hấp thụ nợ xấu hậu đại dịch, ứng dụng thêm các phương pháp hồi quy động như GMM hệ thống (System GMM) để kiểm soát tính nội sinh tiềm ẩn giữa các biến tài chính.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu học thuật hữu ích cho:

  • Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng: Tham khảo quy trình hoàn chỉnh về xây dựng mô hình kinh tế lượng tài chính, các thao tác kiểm định chẩn đoán mô hình trên Stata 17 (lựa chọn giữa Pooled OLS, FEM, REM qua F-test, Hausman, Breusch-Pagan và xử lý khuyết tật bằng FGLS).
  • Cán bộ quản trị rủi ro và chuyên viên phân tích tại các ngân hàng thương mại: Tham khảo bảng tổng hợp các chỉ số cảnh báo sớm rủi ro tín dụng từ góc độ hiệu quả chi phí ($INEFF$), cấu trúc vốn ($CAP$), cơ cấu thu nhập ngoài lãi ($NII$) và các biến động chu kỳ vĩ mô ($GDP$, $INFLAT$).
  • Người làm đề tài nghiên cứu tương tự: Kế thừa ma trận tổng quan tài liệu trong nước và quốc tế (Bảng 2.1) cùng cách thức tính toán các biến số tài chính theo chuẩn mực Báo cáo tài chính và Thông tư ngân hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng những chỉ tiêu nào để đại diện cho rủi ro tín dụng của ngân hàng?

Tác giả sử dụng đồng thời 2 chỉ tiêu: Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ($LLP = \text{Chi phí DPRRTD} / \text{Dư nợ tín dụng}$) và Tỷ lệ nợ xấu ($NPL = \text{Tổng nợ nhóm 3, 4, 5} / \text{Dư nợ tín dụng}$).

2. Mẫu dữ liệu nghiên cứu được thu thập với quy mô và khoảng thời gian nào?

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng từ Báo cáo tài chính kiểm toán và Báo cáo thường niên của 26 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 10 năm liên tục từ 2012 đến 2021, tổng số lượng quan sát là 260.

3. Vì sao tác giả lựa chọn phương pháp ước lượng FGLS thay vì sử dụng kết quả từ FEM hoặc REM?

Sau khi kiểm định Hausman lựa chọn mô hình FEM, các kiểm định chẩn đoán khuyết tật cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định Modified Wald, $p < 0{,}05$) và hiện tượng tự tương quan chuỗi (kiểm định Wooldridge, $p < 0{,}05$). Do đó, tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục triệt để hai vi phạm này nhằm đảm bảo ước lượng không bị chệch.

4. Biến quy mô ngân hàng ($SIZE$) có tác động đồng nhất lên hai thước đo rủi ro tín dụng không?

Không đồng nhất. Biến quy mô ($SIZE$) tác động ngược chiều ($-$) có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), nhưng lại tác động cùng chiều ($+$) có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ($LLP$).

5. Biến Quản lý kém hiệu quả ($INEFF$) được đo lường như thế nào và có kết quả tác động ra sao?

Biến $INEFF$ được đo lường bằng tỷ số giữa Chi phí hoạt động trên Dư nợ tín dụng ($\text{Chi phí hoạt động} / \text{Dư nợ tín dụng}$). Kết quả thực nghiệm cho thấy $INEFF$ tác động cùng chiều ($+$) có ý nghĩa thống kê đến cả hai chỉ tiêu $LLP$ và $NPL$, phù hợp với giả thuyết quản lý kém (Bad Management Hypothesis).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Vương Trúc Linh đã phân tích và lượng hóa các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại 26 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2012–2021 thông qua phương pháp hồi quy dữ liệu bảng FGLS. Kết quả nghiên cứu khẳng định cả hai nhóm biến đặc thù nội tại ngân hàng (quy mô, tỷ suất sinh lời, vốn chủ sở hữu, quản lý chi phí, thu nhập ngoài lãi) và biến vĩ mô (tăng trưởng kinh tế, lạm phát) đều có tác động rõ rệt đến tỷ lệ nợ xấu và mức trích lập dự phòng. Các phát hiện thực nghiệm này cung cấp cơ sở khoa học để các nhà quản trị ngân hàng kiểm soát chi phí, điều chỉnh chính sách tín dụng và giúp cơ quan điều hành nâng cao tính an toàn cho toàn hệ thống tài chính.