Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu và Việt Nam đối mặt với nhiều biến động phức tạp sau đại dịch COVID-19, cùng với các xung đột địa chính trị và lạm phát duy trì ở mức cao, hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn cho nền kinh tế. Hoạt động tín dụng là mảng kinh doanh cốt lõi mang lại nguồn thu nhập lớn nhất cho các ngân hàng thương mại, song cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro nợ xấu. Việc kiểm soát nợ xấu ở mức an toàn là điều kiện tiên quyết để đảm bảo sự ổn định tài chính và uy tín của từng tổ chức tín dụng.
Ngân hàng TMCP Quân đội (MB) là một trong những ngân hàng thương mại cổ phần có tốc độ tăng trưởng tín dụng và mở rộng quy mô thuộc nhóm đầu ngành. Tuy nhiên, đi kèm với sự phát triển nhanh chóng về dư nợ là áp lực gia tăng nợ xấu, đặc biệt trong giai đoạn kinh tế phục hồi sau đại dịch. Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trịnh Thanh Nhiên (Học viện Ngân hàng, 2024) tập trung làm rõ các yếu tố tác động đến nợ xấu tại MB Bank nhằm đưa ra các căn cứ khoa học cho công tác quản trị rủi ro tín dụng.
Mục tiêu nghiên cứu:
- Mục tiêu chung: Phân tích, đánh giá thực trạng nợ xấu của Ngân hàng TMCP Quân đội; xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến nợ xấu ngân hàng MB; từ đó đề xuất các giải pháp và kiến nghị nhằm hạn chế nợ xấu tại MB.
- Mục tiêu cụ thể:
- Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết chung về nợ xấu và các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại.
- Phân tích và thực hiện đánh giá thực trạng nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Quân đội.
- Lựa chọn mô hình và phương pháp nghiên cứu để đánh giá tác động của các nhân tố đến nợ xấu của Ngân hàng TMCP Quân đội.
- Đề xuất các giải pháp và kiến nghị hạn chế nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Quân đội.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Quân đội.
- Phạm vi không gian: Ngân hàng TMCP Quân đội (MB).
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 5 năm, từ quý I/2018 đến quý IV/2022 (tương ứng với 20 quan sát theo chu kỳ quý).
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết và khái niệm
Khóa luận tiếp cận khái niệm nợ xấu dựa trên chuẩn mực quốc tế và quy định pháp luật hiện hành tại Việt Nam:
- Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF): Nợ xấu là khoản vay quá hạn thanh toán gốc hoặc lãi từ 90 ngày trở lên, hoặc các khoản vay có dấu hiệu rõ ràng cho thấy người vay không thể hoàn trả nợ đầy đủ.
- Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS): Nợ xấu là các khoản nợ đã quá hạn và ngân hàng nhận thấy người vay không có khả năng trả nợ đầy đủ khi ngân hàng chưa thực hiện hành động thu hồi.
- Chuẩn mực Kế toán Quốc tế (IAS): Chú trọng đến khả năng hoàn trả của khoản vay mà không phụ thuộc hoàn toàn vào mốc thời gian quá hạn 90 ngày.
- Quy định tại Việt Nam: Căn cứ theo Thông tư số 11/2021/TT-NHNN (Điều 10 và Điều 11), nợ xấu 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).
| Tiêu chí phân loại |
Ngân hàng Thế giới (WB, 2015) |
Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS, 2017) |
Quy định tại Việt Nam (Thông tư 11/2021/TT-NHNN) |
| Nhóm 1 (Đủ tiêu chuẩn) |
Nợ đạt tiêu chuẩn (quá hạn < 90 ngày, có bảo đảm đầy đủ). |
Nợ đạt chuẩn (thu hồi đầy đủ gốc, lãi đúng hạn). |
Nợ trong hạn; nợ quá hạn dưới 10 ngày có khả năng thu hồi đầy đủ. |
| Nhóm 2 (Cần chú ý) |
Nợ cần theo dõi (xuất hiện điểm yếu tiềm tàng, quá hạn < 90 ngày). |
Nợ cần chú ý (có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ). |
Nợ quá hạn từ 10 đến 90 ngày; nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu. |
| Nhóm 3 (Dưới tiêu chuẩn) |
Nợ dưới tiêu chuẩn (quá hạn 90 - 180 ngày). |
Nợ dưới tiêu chuẩn (quá hạn 3 tháng). |
Nợ quá hạn từ 91 đến 180 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu; nợ được miễn/giảm lãi. |
| Nhóm 4 (Nghi ngờ) |
Nợ nghi ngờ (quá hạn 180 - 360 ngày). |
Nợ nghi ngờ (nghi ngờ khả năng thu hồi, xác định gây tổn thất). |
Nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn đến 90 ngày; nợ cơ cấu lần hai. |
| Nhóm 5 (Có khả năng mất vốn) |
Nợ mất vốn (quá hạn trên 360 ngày). |
Nợ có khả năng mất vốn (đánh giá không còn khả năng thu hồi). |
Nợ quá hạn trên 360 ngày; nợ cơ cấu lại lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên; nợ cơ cấu lần hai quá hạn; nợ cơ cấu lần ba trở lên. |
Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu
Nghiên cứu kết hợp hai phương pháp:
- Phương pháp định tính: Thu thập dữ liệu từ Báo cáo tài chính (BCTC) và Báo cáo thường niên (BCTN) của MB giai đoạn 2018–2022; sử dụng các kỹ thuật thống kê mô tả, so sánh đối chiếu và biểu đồ hóa để phân tích quy mô, cơ cấu, tốc độ biến động nợ xấu.
- Phương pháp định lượng: Sử dụng mô hình hồi quy đa biến theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) trên phần mềm IBM SPSS 25 với 20 quan sát theo quý ($t = 2018 \dots 2022$; $i = 1 \dots 4$).
Phương trình hồi quy đề xuất:
$$NPL_{it} = \beta_0 + \beta_1 NPL_{it-1} + \beta_2 CREDIT_{it} + \beta_3 ROA_{it} + \beta_4 SIZE_{it} + \beta_5 GDP_{it} + \beta_6 CPI_{it} + u_{it}$$
| Tên biến |
Ký hiệu |
Cách tính / Đo lường |
Dấu kỳ vọng |
Nguồn dữ liệu |
| Tỷ lệ nợ xấu (Phụ thuộc) |
$NPL_{it}$ |
$\frac{\text{Tổng nợ xấu quý } i}{\text{Tổng dư nợ quý } i}$ |
Biến phụ thuộc |
BCTC MB |
| Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước |
$NPL_{it-1}$ |
$\frac{\text{Nợ xấu quý } (i-1)}{\text{Tổng dư nợ quý } (i-1)}$ |
(+) |
BCTC MB |
| Tăng trưởng tín dụng |
$CREDIT_{it}$ |
$\frac{\text{Dư nợ quý } i - \text{Dư nợ quý } (i-1)}{\text{Dư nợ quý } (i-1)}$ |
(-) |
BCTC MB |
| Tỷ suất sinh lời trên tài sản |
$ROA_{it}$ |
$\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế quý } i}{\text{Tổng tài sản quý } i}$ |
(-) |
BCTC MB |
| Quy mô ngân hàng |
$SIZE_{it}$ |
$\frac{\text{Tổng tài sản quý } i - \text{Tổng tài sản quý } (i-1)}{\text{Tổng tài sản quý } (i-1)}$ |
(-) |
BCTC MB |
| Tăng trưởng kinh tế |
$GDP_{it}$ |
Tốc độ tăng trưởng GDP theo quý |
(-) |
Tổng cục Thống kê, WB |
| Lạm phát |
$CPI_{it}$ |
Sự gia tăng chỉ số CPI quý $i$ so với quý $(i-1)$ |
(+) |
Tổng cục Thống kê, IMF |
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Cơ sở lý thuyết về nợ xấu và các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại
Chương 1 hệ thống hóa khung lý luận chung về hoạt động tín dụng và quản trị rủi ro nợ xấu:
- Phân định nguyên nhân gây nợ xấu:
- Nguyên nhân khách quan: Xuất phát từ phía khách hàng (năng lực quản lý yếu kém, rủi ro kinh doanh, đạo đức không hợp tác); môi trường tự nhiên (thiên tai, dịch bệnh ảnh hưởng sản xuất nông nghiệp và chuỗi cung ứng); môi trường pháp lý (chính sách vĩ mô thay đổi, kẽ hở pháp luật); và chu kỳ suy thoái kinh tế.
- Nguyên nhân chủ quan: Xuất phát từ chính sách tín dụng và khẩu vị rủi ro nới lỏng; quy trình tín dụng thiếu tính độc lập giữa các khâu thẩm định; công tác kiểm tra, giám sát sau cho vay chưa sát sao; trình độ chuyên môn và đạo đức của cán bộ tín dụng (áp lực chỉ tiêu tăng trưởng dẫn đến hạ chuẩn cho vay).
- Hậu quả của nợ xấu: Gây sụt giảm lợi nhuận ngân hàng do suy giảm thu nhập lãi và tăng chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD); làm suy giảm thanh khoản; ảnh hưởng xấu đến uy tín của tổ chức tín dụng. Đối với nền kinh tế, nợ xấu gây tắc nghẽn dòng vốn lưu thông, làm đình trệ sản xuất kinh doanh và đe dọa an toàn hệ thống tài chính quốc gia.
- Tổng quan các nhân tố tác động: Tổng hợp từ các nghiên cứu quốc tế (Makri et al., 2014; Ghosh, 2015; Klein, 2013) và trong nước (Nguyễn Thị Như Quỳnh et al., 2018; Nguyễn Kim Quốc Trung, 2019) về nhóm nhân tố vĩ mô ($GDP$, $CPI$, lãi suất, thất nghiệp) và vi mô ($CREDIT$, $ROA$, $SIZE$, DPRRTD, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, nợ xấu kỳ trước).
Chương 2: Thực trạng nợ xấu và các nhân tố tác động đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Quân đội
Chương 2 tập trung phân tích thực trạng diễn biến nợ xấu tại MB giai đoạn 2018–2022 và thực hiện hồi quy định lượng.
1. Diễn biến quy mô và cơ cấu nợ xấu tại MB:
- Dư nợ xấu tăng liên tục từ mức 2.859 tỷ đồng (năm 2018) lên 2.897 tỷ đồng (năm 2019, tăng 1,33%), 3.247 tỷ đồng (năm 2020, tăng 12,08%), 3.267 tỷ đồng (năm 2021, tăng 0,62%) và tăng vọt lên 5.031 tỷ đồng (năm 2022, tăng 53,95%).
- Cơ cấu nợ xấu có sự chuyển dịch rõ rệt:
- Năm 2019: Tỷ trọng nợ nhóm 5 giảm xuống 21,32% (giảm 345 tỷ đồng) nhờ kiểm soát tốt chỉ số an toàn và trích lập dự phòng bao nợ xấu đạt 128%.
- Năm 2020: Do tác động của dịch COVID-19, nợ nhóm 5 tăng gấp 2,2 lần so với năm 2019, chiếm 42,62% tổng nợ xấu.
- Năm 2021: Nợ nhóm 5 giảm xuống còn 819 tỷ đồng (chiếm 25,08%) nhờ công ty quản lý nợ MBAMC đẩy mạnh xử lý nợ (doanh số xử lý nợ tăng 17%, lợi nhuận tăng 1,7 lần).
- Năm 2022: Nợ nhóm 3 đạt 1.517 tỷ đồng (30,16%); nợ nhóm 4 đạt 1.221 tỷ đồng (24,26%); nợ nhóm 5 tăng mạnh lên 2.293 tỷ đồng (chiếm 45,58%, tăng 1.474 tỷ đồng trong 1 năm) do ngân hàng dừng cơ cấu lại nợ theo chính sách hỗ trợ đại dịch.
- Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ luôn duy trì dưới ngưỡng mục tiêu 1,5%: 1,33% (2018), 1,16% (2019), 1,09% (2020), 0,95% (2021) và 1,09% (2022).
- Cơ cấu dư nợ theo ngành năm 2022 tập trung lớn vào: Hoạt động làm thuê hộ gia đình (32,68%); Bán buôn, bán lẻ, sửa chữa ô tô, xe máy (24,89%); Công nghiệp chế biến, chế tạo (15,48%); Xây dựng (5,74%); Kinh doanh bất động sản (4,64%).
| Chỉ tiêu tài chính |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
| Tổng dư nợ xấu (Tỷ đồng) |
2.859 |
2.897 |
3.247 |
3.267 |
5.031 |
| Tốc độ tăng nợ xấu (%) |
- |
1,33% |
12,08% |
0,62% |
53,95% |
| Tổng dư nợ tín dụng (Tỷ đồng) |
214.686 |
250.336 |
298.297 |
363.554 |
460.574 |
| Tỷ lệ nợ xấu (%) |
1,33% |
1,16% |
1,09% |
0,95% |
1,09% |
| Nợ nhóm 3 (Tỷ đồng) |
1.100 |
1.380 |
884 |
1.448 |
1.517 |
| Nợ nhóm 4 (Tỷ đồng) |
797 |
900 |
979 |
1.000 |
1.221 |
| Nợ nhóm 5 (Tỷ đồng) |
962 |
617 |
1.384 |
819 |
2.293 |
2. Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu (20 quan sát):
| Biến |
Số quan sát |
Giá trị nhỏ nhất |
Giá trị lớn nhất |
Giá trị trung bình |
Độ lệch chuẩn |
| NPL (%) |
20 |
0,68 |
1,62 |
1,07 |
0,28 |
| NPL kỳ trước (%) |
20 |
0,68 |
1,62 |
1,09 |
0,28 |
| CREDIT (%) |
20 |
-6,80 |
14,18 |
4,41 |
5,12 |
| ROA (%) |
20 |
0,29 |
0,74 |
0,51 |
0,11 |
| SIZE (%) |
20 |
-2,76 |
12,77 |
4,46 |
4,09 |
| GDP (%) |
20 |
1,70 |
6,47 |
4,43 |
1,48 |
| CPI (%) |
20 |
0,352 |
0,62 |
0,48 |
0,094 |
3. Kết quả kiểm định tương quan và mô hình hồi quy:
- Phân tích tương quan Pearson:
- Biến nợ xấu kỳ trước ($NPL_{it-1}$) có tương quan thuận chiều có ý nghĩa thống kê với $NPL$ ($r = 0,519$, Sig. = $0,019 < 0,05$).
- Biến tăng trưởng kinh tế ($GDP$) có tương quan cùng chiều với $NPL$ ($r = 0,771$, Sig. $< 0,01$).
- Các biến $CREDIT$, $ROA$, $SIZE$, $CPI$ chưa thể hiện tương quan tuyến tính đơn biến có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ($Sig. > 0,05$).
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình (Model Summary): Hệ số $R^2$ hiệu chỉnh (Adjusted R Square) đạt $0,870$, cho thấy mô hình giải thích được 87,0% sự biến thiên của tỷ lệ nợ xấu tại MB. Kiểm định ANOVA có giá trị $Sig.\ F\ Change = 0,001 < 0,05$, khẳng định mô hình có độ tin cậy và phù hợp cao.
Chương 3: Giải pháp hạn chế nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Quân đội
Dựa trên kết quả nghiên cứu, chương 3 trình bày các định hướng, giải pháp và kiến nghị chính sách:
- Định hướng quản lý nợ xấu của MB: Duy trì tỷ lệ an toàn vốn (CAR) và tỷ lệ nợ xấu dưới mức trần quy định; nâng cao tỷ lệ bao phủ nợ xấu; tiếp tục thực hiện chuyển đổi số toàn diện trong thẩm định và quản lý danh mục tín dụng.
- Giải pháp đối với MB:
- Hoàn thiện chính sách tín dụng và kiểm soát hạn mức cho vay theo ngành rủi ro cao (chế biến chế tạo, xây dựng, bất động sản).
- Nâng cao hiệu quả thẩm định và giám sát sau cho vay nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm dòng tiền của khách hàng.
- Đẩy mạnh vai trò của công ty xử lý nợ MBAMC trong việc xử lý, tái cơ cấu và thu hồi nợ xấu nhóm 4, nhóm 5.
- Đào tạo, nâng cao trình độ nghiệp vụ và đạo đức nghề nghiệp của đội ngũ cán bộ tín dụng.
- Kiến nghị đối với cơ quan quản lý:
- Đối với Chính phủ: Hoàn thiện hành lang pháp lý về xử lý nợ xấu và thị trường mua bán nợ; hỗ trợ ổn định môi trường kinh tế vĩ mô.
- Đối với Ngân hàng Nhà nước (NHNN): Linh hoạt điều hành chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng; tăng cường giám sát cảnh báo sớm rủi ro hệ thống; hoàn thiện cơ chế hướng dẫn phân loại nợ và trích lập dự phòng.
Kết quả và đóng góp
Kết quả chính
- Phản ánh chi tiết biến động nợ xấu tại MB qua 5 năm (2018–2022): quy mô nợ xấu tăng từ 2.859 tỷ đồng lên 5.031 tỷ đồng, trong đó nợ nhóm 5 chiếm tỷ trọng chi phối (45,58% vào năm 2022 do kết thúc chính sách cơ cấu nợ).
- Tỷ lệ nợ xấu của MB luôn được kiểm soát tốt dưới 1,5% (dao động từ 0,95% đến 1,33%) nhờ quy mô tín dụng tăng trưởng tương ứng từ 214.686 tỷ đồng lên 460.574 tỷ đồng.
- Mô hình định lượng OLS xác nhận tính giải thích cao ($R^2$ hiệu chỉnh = 87,0%), chỉ ra mối tương quan thuận chiều rõ nét giữa tỷ lệ nợ xấu kỳ trước ($r = 0,519$) và tăng trưởng GDP ($r = 0,771$) đối với tỷ lệ nợ xấu trong kỳ tại MB.
Giải pháp và kiến nghị
- Đề xuất hệ thống giải pháp nội bộ tập trung vào kiểm soát quy trình tín dụng, phân loại ngành nghề ưu tiên giải ngân, phát huy vai trò MBAMC và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực.
- Đưa ra các kiến nghị cụ thể tới Chính phủ và NHNN về việc hoàn thiện khung pháp lý xử lý tài sản bảo đảm và điều hành cung ứng vốn tín dụng.
Đóng góp về mặt học thuật và thực tiễn
- Khác với phần lớn các nghiên cứu trước đây vốn chỉ khảo sát trên mẫu dữ liệu bảng gộp chung nhiều ngân hàng thương mại, khóa luận thực hiện nghiên cứu trường hợp chuyên sâu (case study) trên chuỗi dữ liệu chu kỳ quý của một ngân hàng thương mại cổ phần cụ thể (MB Bank).
- Cập nhật số liệu thực tế giai đoạn 2018–2022, phản ánh rõ nét tác động của đại dịch COVID-19 và giai đoạn phục hồi kinh tế đối với chất lượng tín dụng ngân hàng.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế về quy mô mẫu: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian theo quý trong 5 năm (20 quan sát), đây là dung lượng mẫu ở mức cơ bản đối với phân tích kinh tế lượng OLS.
- Hạn chế về phạm vi tổ chức: Nghiên cứu chỉ tập trung vào dữ liệu tài chính của riêng Ngân hàng TMCP Quân đội, do đó một số phát hiện mang tính đặc thù riêng của MB và khó khái quát hóa cho toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
- Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng chuỗi dữ liệu thời gian sang các năm tiếp theo; kết hợp thêm các mô hình kinh tế lượng nâng cao (như VAR, ARDL hoặc mô hình hồi quy phi tuyến) để kiểm tra các tác động trễ và đo lường sâu hơn các biến số quản trị nội bộ.
Giá trị tham khảo
- Đối tượng tham khảo: Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học; cán bộ làm việc trong bộ phận Quản trị rủi ro, Phân tích tín dụng và Xử lý nợ tại các ngân hàng thương mại; các nhà nghiên cứu về an toàn hệ thống ngân hàng.
- Nội dung giá trị nhất:
- Bảng so sánh và đối chiếu các khung phân loại nợ xấu quốc tế (WB, BIS) với quy định của Việt Nam (Thông tư 11/2021/TT-NHNN).
- Chuỗi số liệu phân tích thực trạng nợ xấu, cơ cấu 3 nhóm nợ (nhóm 3, 4, 5) và các chỉ số an toàn vốn (CAR, LDR, tỷ lệ bao phủ nợ xấu) của MB Bank giai đoạn 2018–2022.
- Khung quy trình xử lý dữ liệu và chạy kiểm định hồi quy OLS trên phần mềm SPSS cho đề tài phân tích nợ xấu ngân hàng.
Câu hỏi thường gặp
1. Dư nợ xấu và tỷ lệ nợ xấu của MB Bank biến động ra sao trong năm 2022?
Trong năm 2022, tổng dư nợ xấu của MB Bank tăng 53,95% so với năm 2021, đạt mức 5.031 tỷ đồng (tăng khoảng 1.763 tỷ đồng). Tuy nhiên, do tổng dư nợ cho vay cũng tăng trưởng khoảng 27% (đạt 460.574 tỷ đồng), tỷ lệ nợ xấu của MB duy trì ở mức 1,09%, tiếp tục nằm trong giới hạn kiểm soát mục tiêu dưới 1,5% của ngân hàng.
2. Nhóm nợ nào chiếm tỷ trọng lớn nhất trong cơ cấu nợ xấu của MB năm 2022 và nguyên nhân do đâu?
Nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) chiếm tỷ trọng lớn nhất với 45,58% quy mô nợ xấu của MB năm 2022, đạt giá trị 2.293 tỷ đồng (tăng 1.474 tỷ đồng và gấp gần 3 lần so với năm 2021). Nguyên nhân chủ yếu do ngân hàng dừng chính sách cơ cấu lại nợ đối với các doanh nghiệp chịu thiệt hại nặng nề sau đại dịch COVID-19 không có khả năng phục hồi.
3. Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) và tỷ lệ bao phủ nợ xấu của MB đạt mức nào trong giai đoạn nghiên cứu?
Tại thời điểm 31/12/2019, MB duy trì tỷ lệ an toàn vốn CAR đạt khoảng 10,12% (tuân thủ Thông tư 41/2016/TT-NHNN), tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động (LDR) đạt khoảng 73,8%. Tỷ lệ dự phòng bao nợ xấu đạt 128% vào năm 2019 và đạt mức 349% vào năm 2021, tạo bộ đệm tài chính phòng ngừa rủi ro tín dụng phát sinh.
4. Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy những biến số nào có liên hệ đáng kể với tỷ lệ nợ xấu của MB?
Phân tích tương quan Pearson chỉ ra hai biến có ý nghĩa thống kê ở mức dưới 5%:
- Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước ($NPL_{it-1}$): tương quan thuận chiều ở mức trung bình ($r = 0,519$, Sig. = 0,019).
- Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$): tương quan thuận chiều ở mức tương đối cao ($r = 0,771$, Sig. < 0,01).
Các biến $CREDIT$, $ROA$, $SIZE$ và $CPI$ chưa cho thấy mối tương quan tuyến tính có ý nghĩa thống kê trong kiểm định tương quan đơn biến ($Sig. > 0,05$).
5. Văn bản pháp luật nào hiện hành được tác giả sử dụng để định nghĩa và phân loại nợ xấu tại Việt Nam?
Khóa luận căn cứ vào Thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/07/2021 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài (đặc biệt là quy định tại Điều 10 và Điều 11).
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trịnh Thanh Nhiên đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về nợ xấu ngân hàng và cung cấp bức tranh chi tiết về thực trạng chất lượng tín dụng tại Ngân hàng TMCP Quân đội giai đoạn 2018–2022. Thông qua việc kết hợp phân tích số liệu tài chính thực tế và mô hình định lượng OLS trên SPSS ($R^2$ hiệu chỉnh đạt 87,0%), nghiên cứu đã làm rõ tác động của các yếu tố vĩ mô và vi mô tới tỷ lệ nợ xấu của MB. Các giải pháp và kiến nghị được xây dựng có tính thực tiễn, đóng góp tài liệu tham khảo giá trị cho công tác quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
