Giới thiệu dự án

Hoạt động tín dụng giữ vai trò huyết mạch trong hệ thống tài chính ngân hàng, đóng vai trò cầu nối chuyển dịch nguồn vốn nhàn rỗi trong nền kinh tế sang các lĩnh vực sản xuất kinh doanh và tiêu dùng. Giai đoạn 2010 – 2012 chứng kiến nhiều biến động phức tạp của nền kinh tế Việt Nam: lạm phát năm 2011 đạt mức đỉnh 18,13%, tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống bị siết chặt dưới 20% theo Nghị quyết 11/2011/NQ-CP, trần lãi suất huy động biến động mạnh từ 14%/năm (Thông tư 30/2011/TT-NHNN) giảm liên tục 6 lần xuống còn 8%/năm vào cuối năm 2012. Bên cạnh đó, thị trường bất động sản đóng băng và tỷ lệ nợ xấu toàn ngành gia tăng (3,39% theo chuẩn kế toán Việt Nam năm 2011) đã tạo ra áp lực thanh khoản nghiêm trọng đối với các ngân hàng thương mại.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               BỐI CẢNH KINH TẾ VĨ MÔ & THÁCH THỨC TÍN DỤNG (2010 - 2012)          |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Lạm phát đỉnh điểm: 18,13% (2011)        ---> Siết room tín dụng toàn ngành < 20% |
|  Trần lãi suất: 14%/năm -> 8%/năm (2012)  ---> Áp lực biên lãi thuần (NIM) sụt giảm |
|  Bất động sản đóng băng & nợ xấu tăng     ---> M&A Habubank (HBB) & Nợ Bianfishco  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Trong bối cảnh Ngân hàng Thương mại Cổ phần (TMCP) Sài Gòn – Hà Nội (SHB) thực hiện thương vụ sáp nhập Habubank (HBB) để nâng vốn điều lệ lên gần 9.000 tỷ đồng và trực tiếp tham gia tái cấu trúc khoản nợ lớn tại Công ty Cổ phần Thủy sản Bình An (Bianfishco với 50% cổ phần), SHB Chi nhánh Cần Thơ đối mặt với bài toán kép: vừa phải duy trì tăng trưởng doanh số cho vay, vừa phải kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ nợ xấu và tối ưu hóa chi phí vốn. Đề tài "Phân tích hoạt động tín dụng tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội Chi nhánh Cần Thơ" được xây dựng nhằm giải quyết triệt để các rủi ro hệ thống, đánh giá thực trạng luân chuyển dòng vốn và đưa ra các giải pháp tài chính định lượng có tính ứng dụng cao.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Đánh giá toàn diện hiệu quả hoạt động tín dụng: Định lượng hóa quy mô huy động vốn, doanh số cho vay (DSCV), doanh số thu nợ (DSTN), dư nợ (DN) và chất lượng danh mục nợ theo chuẩn phân loại 5 nhóm nợ giai đoạn 2010 – 2012.
  2. Xác định và phân tích mức độ tác động của các nhân tố: Ứng dụng phương pháp phân tích kinh tế và phương pháp thay thế liên hoàn để đo lường sự ảnh hưởng của tài sản sinh lời, chi phí huy động, nợ xấu và cơ cấu ngành đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS).
  3. Thiết lập hệ thống giải pháp và kiểm soát rủi ro tín dụng: Đề xuất 7 nhóm giải pháp chiến lược bao gồm hoàn thiện chính sách tín dụng, tối ưu quy trình thẩm định tài chính dự án, kiểm soát nợ quá hạn và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực tín dụng.

Phương pháp tiếp cận và phạm vi nghiên cứu

  • Phương pháp tiếp cận: Kết hợp giữa phương pháp thống kê mô tả, phương pháp so sánh (tuyệt đối, tương đối, số tương đối kết cấu) và phương pháp thay thế liên hoàn nhằm phân rã các chỉ tiêu tổng hợp thành các nhân tố thành phần.
  • Dữ liệu thực nghiệm: Báo cáo tài chính, bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và hồ sơ giám sát nợ thực tế tại SHB Chi nhánh Cần Thơ (Số 138, đường 3/2, Phường Hưng Lợi, Quận Ninh Kiều, TP. Cần Thơ) từ ngày 25/04/2013 đến ngày 25/06/2013.
  • Phạm vi và giới hạn: Tập trung vào dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2010 – 2012; các đánh giá rủi ro tín dụng tuân thủ Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN và Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Hoạt động phân tích tín dụng truyền thống tại các tổ chức tín dụng thường mắc phải nhược điểm là chỉ thống kê định tính hoặc so sánh số học đơn thuần, thiếu tính liên kết đa chiều giữa rủi ro danh mục và khả năng sinh lời tổng thể.

Tiêu chí phân tích Đinh Công Luận (2008) Phạm Văn Được (2009) Nguyễn Thị Ngọc Điệp (2007) Đề tài nghiên cứu SHB Cần Thơ
Phạm vi danh mục Tín dụng ngắn hạn Toàn bộ tín dụng chi nhánh Tín dụng & Tài sản có Tín dụng ngắn, trung & dài hạn đa ngành
Mô hình định lượng Thống kê mô tả So sánh số học cơ bản Phân tích chỉ số tài chính, SWOT So sánh kết hợp Thay thế liên hoàn đa nhân tố
Đánh giá rủi ro nợ Tỷ lệ nợ quá hạn Nguyên nhân nợ quá hạn Tỷ lệ Nợ quá hạn / Tổng dư nợ Phân loại 5 nhóm nợ (QĐ 493/18) & Trích lập DPRR
Tác động vĩ mô & M&A Không đề cập Không đề cập Không đề cập Tác động lạm phát, trần lãi suất, M&A Habubank & Bianfishco
+------------------------------------------------------------------------------------+
|               YÊU CẦU QUẢN TRỊ TÍN DỤNG THEO MÔ HÌNH MoSCoW                        |
+------------------------------------------------------------------------------------+
|  MUST HAVE (Bắt buộc)    : Phân loại nợ 5 nhóm (QĐ 493), trích lập dự phòng rủi ro  |
|  SHOULD HAVE (Nên có)    : Phân rã biến động ROA/ROS qua phương pháp Thay thế liên hoàn|
|  COULD HAVE (Có thể có)  : Mô hình hóa dòng tiền thẩm định dự án thủy sản/nông nghiệp |
|  WON'T HAVE (Chưa thực hiện): Chấm điểm tín dụng tự động thời gian thực (Machine Learning)|
+------------------------------------------------------------------------------------+

Thiết kế hệ thống phân tích và giám sát tín dụng

Quy trình thẩm định và giám sát tín dụng tại chi nhánh được cấu trúc thành một chu trình khép kín, phân định rõ trách nhiệm giữa các phòng ban chuyên trách nhằm giảm thiểu rủi ro đạo đức và xung đột lợi ích:

Methodology và Timeline thực hiện

  • Thu thập dữ liệu: Thu thập toàn bộ số liệu kế toán tài chính thứ cấp qua 3 năm (2010 – 2012) từ Phòng Hành chính Tổng hợp, Phòng Hỗ trợ Tín dụng và Phòng Kế toán SHB Cần Thơ.
  • Kỹ thuật định lượng: Thiết lập phương trình phân tích nhân tố cho ROA và ROS: $$\text{ROA} = \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản bình quân}} = \frac{\text{Lợi nhuận}}{\text{Doanh thu}} \times \frac{\text{Doanh thu}}{\text{Tổng tài sản}}$$ $$\text{ROS} = \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng doanh thu}} = 1 - \frac{\text{Tổng chi phí}}{\text{Tổng doanh thu}}$$
  • Ma trận đánh giá rủi ro: Đánh giá rủi ro thanh khoản, rủi ro biến động lãi suất và rủi ro tập trung tín dụng ngành thủy sản trên địa bàn Tây Nam Bộ.

Implementation và kết quả

Thuật toán phân rã biến động tài chính (Python Implementation)

Dưới đây là mô hình giải thuật phân tích Thay thế liên hoàn (Chain Substitution Algorithm) được chuẩn hóa để tính toán mức độ đóng góp của từng nhân tố đối với sự thay đổi của chỉ tiêu ROA và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro:

"""
Credit Risk and Financial Factor Analysis Module
Engineered for Commercial Bank Performance Evaluation
"""
from typing import Dict, Tuple

class BankPerformanceAnalyzer:
    def __init__(self, data_series: Dict[int, Dict[str, float]]):
        self.data = data_series

    def analyze_roa_factors(self, base_year: int, target_year: int) -> Tuple[float, float, float]:
        """
        Phân rã biến động ROA theo phương pháp Thay thế liên hoàn:
        ROA = (Lợi nhuận / Doanh thu) * (Doanh thu / Tổng tài sản) = LN / TTS
        """
        ln_0 = self.data[base_year]["profit"]
        tts_0 = self.data[base_year]["assets"]
        
        ln_1 = self.data[target_year]["profit"]
        tts_1 = self.data[target_year]["assets"]
        
        # Biến động tổng thể
        delta_roa_total = (ln_1 / tts_1) - (ln_0 / tts_0)
        
        # Mức ảnh hưởng của nhân tố Lợi nhuận (LN)
        delta_roa_due_to_profit = (ln_1 / tts_0) - (ln_0 / tts_0)
        
        # Mức ảnh hưởng của nhân tố Tổng tài sản (TTS)
        delta_roa_due_to_assets = (ln_1 / tts_1) - (ln_1 / tts_0)
        
        return delta_roa_total, delta_roa_due_to_profit, delta_roa_due_to_assets

    def calculate_loan_loss_provisions(self, loan_groups: Dict[int, float]) -> Dict[str, float]:
        """
        Tính toán trích lập dự phòng cụ thể và dự phòng chung theo QĐ 493/2005/QĐ-NHNN
        """
        rates = {1: 0.00, 2: 0.05, 3: 0.20, 4: 0.50, 5: 1.00}
        specific_provision = sum(loan_groups[grp] * rates[grp] for grp in range(1, 6))
        general_provision = sum(loan_groups[grp] for grp in range(1, 5)) * 0.0075
        
        return {
            "specific_provision": specific_provision,
            "general_provision": general_provision,
            "total_provision": specific_provision + general_provision
        }

# Dữ liệu thực nghiệm SHB Cần Thơ (2010 - 2012, đơn vị: triệu đồng)
shb_data = {
    2010: {"revenue": 275787.0, "cost": 246865.0, "profit": 28922.0, "assets": 1514240.0},
    2011: {"revenue": 409447.0, "cost": 354697.0, "profit": 54750.0, "assets": 2198800.0},
    2012: {"revenue": 582460.0, "cost": 517068.0, "profit": 65392.0, "assets": 5148976.0},
}

analyzer = BankPerformanceAnalyzer(shb_data)
d_total, d_prof, d_ass = analyzer.analyze_roa_factors(2010, 2011)
print(f"2010-2011 ROA Delta: {d_total*100:.4f}% | Do Lợi nhuận: {d_prof*100:.4f}% | Do Tài sản: {d_ass*100:.4f}%")

Đánh giá kết quả hoạt động kinh doanh qua 3 năm (2010 – 2012)

Dưới sự tác động của các chính sách tiền tệ và chiến lược tiếp cận khách hàng linh hoạt, kết quả tài chính của SHB Cần Thơ có sự bứt phá mạnh mẽ về quy mô doanh thu và lợi nhuận.

Chỉ tiêu tài chính ĐVT Năm 2010 Năm 2011 Năm 2012 Tăng trưởng 2011/2010 (%) Tăng trưởng 2012/2011 (%)
Tổng doanh thu Triệu VNĐ 275.787 409.447 582.460 +48,46% +42,26%
- Thu nhập từ lãi Triệu VNĐ 266.352 385.409 535.120 +44,70% +38,84%
- Thu ngoài lãi Triệu VNĐ 9.435 24.038 47.340 +154,77% +96,94%
Tổng chi phí Triệu VNĐ 246.865 354.697 517.068 +43,68% +45,78%
- Chi phí trả lãi Triệu VNĐ 203.189 298.540 442.850 +46,93% +48,34%
Lợi nhuận trước thuế Triệu VNĐ 28.922 54.750 65.392 +89,30% +19,44%
Tổng nguồn vốn Triệu VNĐ 1.457.420 2.117.176 4.944.354 +45,27% +133,53%
Tỷ suất ROA % 1,91% 2,49% 1,27% +0,58% -1,22%
Tỷ suất ROS % 10,49% 13,37% 11,23% +2,88% -2,14%
Hệ số Chi phí / Doanh thu % 89,51% 86,63% 88,77% -2,88% +2,14%
+------------------------------------------------------------------------------------+
|               DIỄN BIẾN LỢI NHUẬN TRƯỚC THUẾ (2010 - 2012)                         |
+------------------------------------------------------------------------------------+
|  2010:  28.922 triệu VNĐ [■■■■■]                                                   |
|  2011:  54.750 triệu VNĐ [■■■■■■■■■■]                  (+89,30% so với 2010)        |
|  2012:  65.392 triệu VNĐ [■■■■■■■■■■■■]                (+19,44% so với 2011)        |
+------------------------------------------------------------------------------------+

Phân tích chuyên sâu các chỉ số tài chính và hoạt động tín dụng

  1. Quy mô nguồn vốn và huy động: Nguồn vốn tổng thể tăng trưởng từ 1.457,4 tỷ đồng (2010) lên 4.944,3 tỷ đồng (2012), tương ứng mức tăng đột biến 133,53% trong năm 2012. Mặc dù vốn huy động tại chỗ năm 2011 giảm 13,32% do cạnh tranh trần lãi suất 14%, nhưng đã phục hồi mạnh tăng 59,66% trong năm 2012 nhờ các gói tiền gửi linh hoạt ("Kỳ phiếu ghi danh VNĐ", "Ba tháng vàng rộn ràng tiền gửi").
  2. Hiệu quả sinh lời (ROA & ROS): Năm 2011, tỷ suất ROA đạt mức đỉnh 2,49% (tăng 0,58%) do lợi nhuận tăng vọt 89,30%. Tuy nhiên sang năm 2012, ROA giảm về 1,27% do quy mô tổng tài sản tăng nhanh gấp 2,33 lần sau sáp nhập mạng lưới và tiếp nhận tài sản bàn giao, trong khi tốc độ tăng lợi nhuận đạt 19,44%.
  3. Cơ cấu thu nhập thuần: Tỷ trọng thu ngoài lãi tăng trưởng liên tục từ 3,42% (2010) lên 8,13% (2012), phản ánh nỗ lực đa dạng hóa nguồn thu từ dịch vụ bảo lãnh, thanh toán quốc tế và kinh doanh ngoại hối, giảm phụ thuộc vào hoạt động tín dụng thuần túy.

Đổi mới và đóng góp

  1. Ứng dụng phương pháp Thay thế liên hoàn lượng hóa rủi ro: Nghiên cứu đã bóc tách chính xác mức độ tác động độc lập của từng yếu tố (Lợi nhuận biên vs. Quy mô tài sản). Trong năm 2011, tăng trưởng lợi nhuận đã đóng góp +1,71% vào ROA, trong khi tốc độ gia tăng tài sản làm phân tán chỉ số -1,13%, tạo ra mức tăng ròng +0,58%.
  2. Mô hình hóa kiểm soát rủi ro nợ xấu trong bối cảnh M&A: Đề tài đưa ra khung phân tích rủi ro tín dụng thực tế cho việc tiếp nhận danh mục nợ từ Habubank và phương án cơ cấu nợ cho Bianfishco. Bằng cách kết hợp giữa giám sát dòng tiền trả nợ từ nguồn xuất khẩu cá tra với việc quản trị giá trị tài sản bảo đảm (nhà xưởng, kho lạnh), chi nhánh đã giữ được tỷ lệ an toàn vốn.
  3. Hiệu quả thực tiễn trong công tác quản trị chi phí: Chỉ ra nguyên nhân làm tăng tỷ lệ Chi phí / Doanh thu năm 2012 lên 88,77% (tăng 2,14% so với 2011), từ đó định vị cụ thể các khoản mục chi phí lãi huy động vốn điều chuyển cần tái cấu trúc.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Hệ thống 7 giải pháp chiến lược được thiết kế để triển khai đồng bộ tại SHB Chi nhánh Cần Thơ:

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis & ROI)

  • Chi phí triển khai ước tính: 850 triệu VNĐ (bao gồm chi phí đào tạo lại cán bộ tín dụng, nâng cấp phần mềm quản trị thông tin khách hàng CIC nội bộ và tổ chức chiến dịch marketing sản phẩm mới).
  • Lợi ích dự kiến:
    • Giảm tỷ lệ nợ xấu từ Nhóm 3–5 xuống dưới 2,5% tổng dư nợ.
    • Tăng hệ số thu nợ lên trên 85%, rút ngắn thời gian vòng quay vốn tín dụng thêm 0,4 vòng/năm.
    • Dự kiến gia tăng lợi nhuận thuần trước thuế từ 8 – 12 tỷ VNĐ/năm, mang lại thời gian hoàn vốn đầu tư (Payback Period) dưới 6 tháng với chỉ số ROI > 300% trong năm đầu tiên.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật và dữ liệu

  • Dữ liệu nghiên cứu giới hạn trong phạm vi giai đoạn 2010 – 2012, thời điểm hệ thống ngân hàng Việt Nam vận hành dưới chuẩn mực kế toán VAS cũ và Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, chưa phản ánh đầy đủ các tiêu chuẩn phân loại nợ khắt khe hơn theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN sau này.
  • Chưa tích hợp công cụ phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và thuật toán học máy (Machine Learning) để dự báo xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD).

Hướng phát triển đề xuất

  1. Ứng dụng chuẩn mực Basel II / Basel III: Xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ theo phương pháp xếp hạng dựa trên đánh giá nội bộ (Internal Ratings-Based - IRB), tính toán tổn thất khi vỡ nợ (Loss Given Default - LGD) và giá trị chịu rủi ro khi vỡ nợ (Exposure at Default - EAD).
  2. Mô hình hóa cảnh báo sớm nợ xấu (Early Warning System - EWS): Phát triển các script định lượng tự động quét biến động số dư tài khoản thanh toán và các chỉ số thanh khoản của khách hàng doanh nghiệp nhằm phát hiện sớm nguy cơ suy giảm khả năng trả nợ.

Đối tượng hưởng lợi

+------------------------------------------------------------------------------------+
|                         MA TRẬN ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                                |
+------------------------------------------------------------------------------------+
|  1. Sinh viên / Học viên Tài chính - Ngân hàng                                     |
|     - Tiếp cận tài liệu thực tế về phân tích báo cáo tài chính & kỹ thuật định lượng|
|     - Nắm vững quy trình phân tích tín dụng và phương pháp Thay thế liên hoàn      |
+------------------------------------------------------------------------------------+
|  2. Chuyên viên Tín dụng & Quản trị Rủi ro                                         |
|     - Nhận diện các dấu hiệu cảnh báo rủi ro từ các khoản vay lớn (M&A, thủy sản)  |
|     - Nâng cao kỹ năng thẩm định dự án và định giá tài sản bảo đảm chính xác       |
+------------------------------------------------------------------------------------+
|  3. Ban Lãnh đạo Ngân hàng & Nhà hoạch định chiến lược                             |
|     - Có căn cứ định lượng để điều chỉnh chính sách lãi suất và cơ cấu huy động vốn|
|     - Tối ưu hóa hệ số Chi phí / Doanh thu, nâng cao hiệu quả sinh lời ROA và ROS  |
+------------------------------------------------------------------------------------+
|  4. Các nhà nghiên cứu & Chuyên gia Kinh tế                                        |
|     - Cung cấp bộ dữ liệu thực chứng về tác động của chính sách vĩ mô 2010 - 2012   |
|     - Tham khảo phương pháp tiếp cận đa nhân tố trong nghiên cứu tài chính ứng dụng |
+------------------------------------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp Thay thế liên hoàn có ưu điểm gì vượt trội so với phân tích so sánh thông thường?

Phương pháp Thay thế liên hoàn cho phép cô lập và định lượng chính xác mức độ đóng góp bằng số tiền tuyệt đối hoặc tỷ lệ phần trăm của từng nhân tố riêng lẻ (ví dụ: tốc độ tăng lợi nhuận so với tốc độ mở rộng quy mô tài sản) trong một phương trình tích số hoặc thương số, giúp xác định đúng nguyên nhân gốc rễ dẫn đến sự biến động của chỉ tiêu phân tích.

2. Ngân hàng xử lý thế nào đối với các khoản nợ xấu sau khi sáp nhập Habubank vào SHB?

SHB đã thực hiện phân loại lại toàn bộ danh mục nợ theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, trích lập đầy đủ dự phòng rủi ro cụ thể và dự phòng chung (0,75%), đồng thời thành lập các tổ công tác đặc biệt để cơ cấu lại thời hạn trả nợ, khai thác và xử lý tài sản bảo đảm nhằm thu hồi nợ gốc nhanh nhất.

3. Tác động của việc áp trần lãi suất 14% theo Thông tư 30/2011/TT-NHNN đến SHB Cần Thơ là gì?

Thông tư 30/2011/TT-NHNN đã kiểm soát cuộc đua lãi suất huy động, nhưng đồng thời khiến nguồn vốn huy động tại chỗ của chi nhánh trong năm 2011 giảm 13,32% do dòng tiền chuyển dịch sang các kênh ủy thác đầu tư. Chi nhánh phải phụ thuộc nhiều hơn vào nguồn vốn điều chuyển từ Hội sở chính để đảm bảo thanh khoản cho vay.

4. Hệ số Chi phí trên Doanh thu (Cost-to-Income) ở mức nào là an toàn cho một chi nhánh ngân hàng thương mại?

Hệ số này thông thường duy trì dưới 80% là tối ưu. Tại SHB Cần Thơ, hệ số dao động ở mức 86,63% – 89,51% do chi phí trả lãi huy động chiếm tỷ trọng lớn (>80% tổng chi phí). Cắt giảm chi phí vận hành và mở rộng các dịch vụ phi tín dụng là giải pháp cốt lõi để đưa hệ số này về mức lý tưởng.

5. Khóa luận đưa ra giải pháp gì để kiểm soát rủi ro cho vay ngành nông - thủy sản tại Tây Nam Bộ?

Đề tài đề xuất thắt chặt quy trình kiểm tra chứng từ xuất khẩu, theo dõi sát diễn biến giá nguyên liệu thị trường, tài trợ theo chuỗi liên kết giá trị và yêu cầu mua bảo hiểm cho tài sản bảo đảm (kho hàng thủy sản đông lạnh).


Kết luận

Khóa luận "Phân tích hoạt động tín dụng tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội Chi nhánh Cần Thơ" đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đặt ra, mang lại bức tranh toàn diện và sâu sắc về bức tranh tài chính của chi nhánh trong giai đoạn 2010 – 2012. Thông qua hệ thống dữ liệu thực nghiệm và phương pháp phân tích khoa học, đề tài đã chứng minh được sự phát triển vượt bậc về doanh thu (đạt 582,46 tỷ đồng năm 2012), lợi nhuận trước thuế (đạt 65,39 tỷ đồng) cùng năng lực thích ứng linh hoạt trước những cú sốc vĩ mô và sự kiện sáp nhập lịch sử. Các giải pháp và mô hình định lượng được đề xuất trong công trình là tài liệu tham khảo có giá trị ứng dụng thực tiễn cao cho công tác quản trị rủi ro và phát triển tín dụng bền vững tại các ngân hàng thương mại hiện nay.