Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hoạt động cấp tín dụng đóng vai trò cốt lõi đối với sự tồn tại và phát triển của hệ thống ngân hàng thương mại, tuy nhiên luôn tiềm ẩn nguy cơ phát sinh tổn thất tài chính khi người vay không thực hiện đúng nghĩa vụ hoàn trả gốc và lãi. Nợ xấu là một hệ quả tất yếu mà mọi tổ chức tín dụng phải đối mặt, đặc biệt gia tăng mạnh mẽ trong giai đoạn bất ổn kinh tế, lạm phát và suy thoái kinh tế toàn cầu. Theo số liệu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) năm 2024, tỷ lệ nợ xấu nội bảng toàn hệ thống ngân hàng có xu hướng tăng trở lại: từ mức 1,90% năm 2018 giảm xuống 1,63% năm 2019, sau đó tăng dần lên 1,70% năm 2020, 2,03% năm 2022 và đạt đỉnh 4,55% vào cuối năm 2023 (cao hơn mức đỉnh 4,05% sau khủng hoảng tài chính năm 2012). Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên GDP của Việt Nam năm 2023 cũng tăng lên mức 133% so với 125% năm 2022.

Thực tế tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Bưu Điện Liên Việt (LPBank) cho thấy công tác quản lý và thu hồi nợ xấu gặp nhiều thách thức trước những biến động kinh tế vĩ mô và dịch bệnh. Do đó, việc nghiên cứu các nhân tố tác động đến nợ xấu nhằm cung cấp căn cứ thực nghiệm giúp ban điều hành chủ động kiểm soát rủi ro là yêu cầu cấp thiết.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu chung: Xác định các nhân tố vĩ mô và vi mô ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại LPBank, phân tích mức độ tác động và đề xuất các giải pháp, khuyến nghị nhằm hạn chế rủi ro nợ xấu trong tương lai.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Làm rõ cơ sở lý luận chung về nợ xấu và các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại ngân hàng thương mại.
    2. Đánh giá và hệ thống hóa thực trạng nợ xấu tại LPBank giai đoạn 2018–2023, chỉ ra những hạn chế còn tồn tại.
    3. Ứng dụng mô hình ước lượng để phân tích định lượng tác động của các nhân tố đến nợ xấu dựa trên dữ liệu thu thập.
    4. Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị quản lý nợ xấu phù hợp cho ngân hàng và cơ quan quản lý.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Thực trạng nợ xấu của LPBank giai đoạn 2018–2023 diễn biến như thế nào và có những hạn chế gì trong công tác quản lý nợ xấu?
  2. Những nhân tố vĩ mô và vi mô nào ảnh hưởng đến nợ xấu của LPBank, mô hình và công cụ nào đánh giá được tác động của các nhân tố đó?
  3. Những khuyến nghị và giải pháp nào phù hợp để nâng cao hiệu quả quản lý nợ xấu tại LPBank?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố vĩ mô và vi mô (đặc thù nội tại ngân hàng) tác động đến tỷ lệ nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Không gian: Hệ thống Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt (LPBank).
    • Thời gian: Số liệu chuỗi thời gian được thu thập theo quý, từ Quý I/2018 đến Quý IV/2023.

Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý luận và khung pháp lý

Nợ xấu (Non-performing loan - NPL) được các tổ chức quốc tế và cơ quan quản lý tiếp cận theo nhiều góc độ:

  • Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2004): Khoản vay bị coi là nợ xấu khi quá hạn thanh toán gốc hoặc lãi từ 90 ngày trở lên; hoặc khi lãi suất quá hạn từ 90 ngày trở lên đã được vốn hóa, cơ cấu lại, trì hoãn theo thỏa thuận; hoặc khi các khoản nợ chưa quá hạn 90 ngày nhưng có bằng chứng rõ ràng về việc khách hàng mất khả năng hoàn trả đầy đủ.
  • Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB): Bao gồm nợ không thể thu hồi được (do hết hiệu lực, thanh lý tài sản, thua lỗ) và nợ có thể thu nhưng không thanh toán đầy đủ (không có tài sản bảo đảm hoặc tài sản không đủ bù đắp).
  • Chuẩn mực Kế toán Quốc tế (IAS 39/IFRS 9): Sử dụng khái niệm "khoản nợ bị giảm giá trị" (Impaired Loans), tập trung vào khả năng hoàn trả thực tế thay vì mốc thời gian cứng.
  • Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS, 2006): Xác định nợ xấu là khoản nợ quá hạn mà ngân hàng nhận thấy người vay không có khả năng thanh toán đầy đủ khi chưa áp dụng biện pháp xử lý tài sản bảo đảm.
  • Quy định pháp lý Việt Nam: Áp dụng Khoản 8 Điều 3 và Điều 10 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN của Thống đốc NHNN. Nợ xấu nội bảng gồm toàn bộ dư nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5:
    • Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn): Nợ trong hạn có khả năng thu hồi đầy đủ; nợ quá hạn dưới 10 ngày được đánh giá thu hồi tốt.
    • Nhóm 2 (Nợ cần chú ý): Nợ quá hạn từ 10 đến 90 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu còn trong hạn.
    • Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn): Nợ quá hạn từ 91 đến 180 ngày; nợ gia hạn lần đầu; nợ được miễn/giảm lãi do mất khả năng chi trả.
    • Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ): Nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày; nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày; nợ cơ cấu lại lần 2 còn trong hạn.
    • Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn): Nợ quá hạn trên 360 ngày; nợ cơ cấu lại lần đầu quá hạn từ 91 ngày trở lên; nợ cơ cấu lại lần 2 quá hạn; nợ cơ cấu lại từ lần 3 trở lên; nợ của khách hàng là TCTD bị kiểm soát đặc biệt.

Hệ thống chỉ tiêu đo lường nợ xấu

  1. Tổng nợ xấu: Giá trị số học tuyệt đối của các khoản nợ thuộc nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5 tại một thời điểm xác định.
  2. Tỷ lệ nợ quá hạn: $\text{Tỷ lệ nợ quá hạn} = \frac{\text{Nợ quá hạn (Nhóm 2 đến Nhóm 5)}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$
  3. Tỷ lệ nợ xấu (NPL): $\text{Tỷ lệ nợ xấu} = \frac{\text{Tổng nợ xấu (Nhóm 3 + 4 + 5)}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$
  4. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD): $\text{Tỷ lệ DPRRTD} = \frac{\text{DPRRTD trích lập}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$
  5. Tỷ lệ bao phủ nợ xấu (LLR): $\text{Tỷ lệ LLR} = \frac{\text{DPRRTD trích lập}}{\text{Tổng nợ xấu}} \times 100%$
  6. Tỷ lệ nợ xấu trên Vốn chủ sở hữu (VCSH): $\text{Tỷ lệ NPL/VCSH} = \frac{\text{Tổng nợ xấu}}{\text{Vốn chủ sở hữu}} \times 100%$

Nhóm nhân tố tác động

  • Nhân tố vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), Tỷ lệ lạm phát / Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), Tỷ lệ thất nghiệp, Lãi suất cho vay thực tế, Tỷ giá hối đoái.
  • Nhân tố vi mô (đặc thù ngân hàng): Quy mô tài sản (SIZE), Tốc độ tăng trưởng tín dụng (CREDIT), Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước (NPL(-1)), Hệ số an toàn vốn (CAR), Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi (LDR).

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

  • Phương pháp định tính: Thống kê mô tả, phân tích so sánh, tổng hợp số liệu báo cáo tài chính kiểm toán và báo cáo thường niên của LPBank để làm rõ biến động các chỉ tiêu tài chính và rủi ro tín dụng qua các năm.
  • Phương pháp định lượng: Sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Squares - OLS) trên phần mềm IBM SPSS Statistics 20. Quy trình kiểm định mô hình gồm: thống kê mô tả biến, phân tích ma trận tương quan Pearson, kiểm định ANOVA ($F$-test), kiểm định hệ số xác định ($R^2$), kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF), kiểm định hiện tượng tự tương quan (Durbin-Watson) và kiểm định phương sai sai số thay đổi (White test).
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu vĩ mô thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt Nam, Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Ngân hàng Thế giới (WB); dữ liệu vi mô trích xuất từ Báo cáo tài chính hợp nhất theo quý của LPBank từ Quý I/2018 đến Quý IV/2023.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận về nợ xấu và các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu

Chương 1 hệ thống hóa khung lý luận về tín dụng và rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại, phân tích tác động tiêu cực của nợ xấu đến nền kinh tế (gây ứ đọng vốn đầu tư, tạo gánh nặng ngân sách, đe dọa an toàn hệ thống tài chính qua hiệu ứng domino) và đến hoạt động nội tại của ngân hàng (làm giảm lợi nhuận do trích lập dự phòng, suy giảm thanh khoản, tổn hại uy tín thương hiệu).

Tác giả tổng quan 10 nghiên cứu tiêu biểu trong nước và quốc tế (Argaw, 2016; Msomi, 2021; Warue, 2012; Tsumake, 2016; Erdas & Ezanoglu, 2021; Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2015; Nguyễn Tuấn Kiệt & Đinh Hùng Phú, 2016; Phạm Hải Nam và cộng sự, 2020; Trần Vương Thịnh & Nguyễn Ngọc Hồng Loan, 2021; Bùi Đan Thanh & Nguyễn Ngọc Huyền, 2022). Từ đó, tổng hợp chiều tác động lý thuyết của các biến:

Yếu tố Kỳ vọng tương quan dương (+) Kỳ vọng tương quan âm (-)
GDP Rossi (2009) Warue (2012), Msomi (2021), Nguyễn Tuấn Kiệt & Đinh Hùng Phú (2016), Phạm Hải Nam (2020)
Thất nghiệp Klein (2013), Tsumake (2016) Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2018), Filip (2015)
Lạm phát El-Maude và cộng sự (2017), Phạm Dương Phương Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018) Khemraj (2009), Soeharjoto và cộng sự (2018)
Lãi suất thực Tsumake (2016), Warue (2012), Trần Huy Hoàng & Lê T. Mỹ Tiên (2022) Msomi (2021)
Tỷ giá Soeharjoto và cộng sự (2018), Khemraj & Pasha (2009), Trần Huy Hoàng & Lê T. Mỹ Tiên (2022) —
SIZE Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), Phạm Hải Nam (2020), El-Maude (2017) Salas & Saurina (2002), Argaw (2016)
ROA — Ramesh (2019), Klein (2013), Hoàng Thị Thanh Hằng và cộng sự (2020)
CREDIT Tsumake (2016), Salas & Saurina (2002), Trần Vương Thịnh & Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021) Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2018)
LLR Boudriga và cộng sự (2009), Vương Thiên Lộc (2019) Hasan & Wall (2003), Hoàng Thị Thanh Hằng và cộng sự (2020)
NPL(-1) Erdas & Ezanoglu (2021), Makri và cộng sự (2014) Nguyễn Tuấn Kiệt & Đinh Hùng Phú (2016)
CAR — Argaw (2016), Soeharjoto và cộng sự (2018)
LDR Beni và cộng sự (2023), Argaw (2016) Phạm Văn Chững và cộng sự (2022)

Chương 2: Thực trạng nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt giai đoạn 2018 - 2023

Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt thành lập ngày 28/03/2008. Tính đến năm 2023, mạng lưới gồm 80 chi nhánh, 481 phòng giao dịch và 568 phòng giao dịch bưu điện trên 63 tỉnh/thành phố. Đại hội đồng cổ đông ngày 17/04/2024 đã thông qua quyết định đổi tên thành Ngân hàng Thương mại Cổ phần Lộc Phát Việt Nam (LPBank).

Kết quả kinh doanh của LPBank (2018–2023):

Chỉ tiêu (Triệu VNĐ) 2018 2019 2020 2021 2022 2023
Thu nhập lãi thuần 5.015.786 6.060.876 6.720.171 9.017.159 11.899.969 11.203.129
Lãi thuần từ dịch vụ 152.825 393.411 626.801 857.882 1.661.862 3.565.627
Lợi nhuận thuần trước DPRRTD 1.831.377 2.474.325 3.125.939 4.960.268 8.863.418 9.865.433
Chi phí DPRRTD -618.436 -435.591 -699.386 -1.322.250 -3.173.737 -2.826.040
Lợi nhuận trước thuế 1.212.941 2.038.734 2.426.553 3.638.018 5.689.681 7.039.393
Lợi nhuận sau thuế 959.953 1.600.187 1.861.908 2.873.248 4.510.253 5.572.246

Diễn biến nợ xấu và chất lượng tài sản tín dụng tại LPBank:

  • Tổng dư nợ cho vay tăng liên tục từ 119.193.424 triệu VNĐ (2018) lên 275.430.884 triệu VNĐ (2023). Cơ cấu cho vay chuyển dịch từ tỷ trọng 59% tổ chức kinh tế (TCKT) - 41% cá nhân (2018) sang cân bằng 50% - 50% (2022), sau đó điều chỉnh về 58% TCKT - 42% cá nhân (2023).
  • Tổng nợ xấu (nhóm 3, 4, 5) tăng từ 1.680.455 triệu VNĐ (2018) lên 3.688.651 triệu VNĐ (2023). Tỷ lệ nợ xấu nội bảng biến động: 1,41% (2018), 1,44% (2019), 1,43% (2020), 1,37% (2021), tăng lên 1,46% (2022) và giảm về 1,34% (2023).
  • Cơ cấu nợ xấu chuyển dịch: Tỷ trọng nợ nhóm 5 giảm từ 70% (2019) xuống còn 31,70% (2023), trong khi nợ nhóm 4 tăng lên 46,27% vào năm 2023 do các khoản nợ nhóm 3 từ năm 2022 chuyển nhóm.
  • Nợ nhóm 2 tăng từ 1.433.886 triệu VNĐ (2018) lên mức đỉnh 3.566.426 triệu VNĐ (2022) trước khi giảm về 3.111.392 triệu VNĐ (2023).
  • Vốn chủ sở hữu tăng mạnh từ 10.200.892 triệu VNĐ (2018) lên 34.117.400 triệu VNĐ (2023), giúp tỷ lệ NPL/VCSH giảm từ 16,47% (2018) xuống 10,81% (2023).
  • Tỷ lệ bao phủ nợ xấu (LLR) đạt 88,25% (2018), tăng lên mức đỉnh 142,11% (2022) và điều chỉnh về 93,75% (2023). Tỷ lệ DPRRTD/Tổng dư nợ đạt 1,26% vào năm 2023.
Phân loại nợ (Triệu VNĐ) 2018 2019 2020 2021 2022 2023
Nợ nhóm 1 116.079.083 136.969.744 172.777.892 204.089.692 228.513.627 268.630.841
Nợ nhóm 2 1.433.886 1.522.545 1.316.295 2.000.990 3.566.426 3.111.392
Nợ nhóm 3 501.728 279.874 404.729 460.296 1.069.695 812.753
Nợ nhóm 4 233.610 324.179 356.353 1.069.630 1.004.566 1.706.597
Nợ nhóm 5 945.117 1.426.284 1.766.267 1.333.528 1.352.557 1.169.301
Tổng nợ xấu (3+4+5) 1.680.455 2.030.337 2.527.349 2.863.454 3.426.818 3.688.651
Nợ quá hạn (2 đến 5) 3.114.341 3.552.882 3.843.644 4.864.444 6.993.244 6.800.043
Dự phòng RRTD 1.482.962 1.720.593 2.265.201 3.170.702 4.869.895 3.458.235

Biện pháp quản lý nợ và nguyên nhân gia tăng nợ xấu:

  • Biện pháp đã triển khai: Triển khai sản phẩm bảo vệ khoản vay ("Bảo hiểm Tín dụng An Khang", "Bảo hiểm Bảo An Tín Dụng"); xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro qua phần mềm nhắc nợ tự động đối với nợ nhóm 2; tái cấu trúc Khối xử lý nợ kết hợp mô hình tập trung và phân tán. Tổ chức Moody’s duy trì xếp hạng tiền gửi B1 và rủi ro đối tác dài hạn Ba3 cho LPBank năm 2023.
  • Nguyên nhân gia tăng nợ xấu: Tác động kinh tế vĩ mô và dịch bệnh Covid-19 giai đoạn 2020–2021 làm đứt gãy dòng tiền của người vay; lạm phát và lãi suất tăng năm 2022–2023; Thông tư 14/2021/TT-NHNN (sửa đổi Thông tư 01/2020/TT-NHNN) về cơ cấu giữ nguyên nhóm nợ hết hiệu lực vào ngày 30/06/2022 khiến các khoản nợ chuyển về đúng nhóm chất lượng thực; trước khi Thông tư 02/2023/TT-NHNN được ban hành ngày 23/04/2023.

Chương 3: Dữ liệu và mô hình nghiên cứu

Chương 3 thiết lập mô hình kinh tế lượng phân tích tác động của các nhân tố vĩ mô và vi mô đến tỷ lệ nợ xấu của LPBank. Dữ liệu được chuẩn hóa theo 24 quan sát quý (giai đoạn 2018–2023). Tác giả thực hiện thống kê mô tả biến, kiểm định phân tích tương quan Pearson, chạy hồi quy OLS và tiến hành các bước kiểm định khuyết tật mô hình:

  • Bảng giải thích và kỳ vọng dấu của các biến độc lập trong mô hình.
  • Thống kê mô tả các biến nghiên cứu (trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất).
  • Kiểm định độ phù hợp của mô hình qua bảng Model Summary ($R^2$, $R^2$ hiệu chỉnh) và bảng ANOVA (kiểm định $F$).
  • Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phương sai phóng đại VIF.
  • Kiểm định tự tương quan thông qua thống kê Durbin-Watson.
  • Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White.
  • Đánh giá ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trong phương trình OLS.

Chương 4: Kiến nghị và đề xuất giải pháp hạn chế nợ xấu tại Ngân hàng Bưu Điện Liên Việt

Dựa trên kết quả phân tích thực trạng và hồi quy, chương 4 đề xuất các giải pháp:

  • Định hướng phát triển của LPBank: Nâng cao năng lực tài chính, duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới ngưỡng kiểm soát an toàn của NHNN.
  • Giải pháp nội bộ đối với LPBank: Thắt chặt quy trình thẩm định tín dụng ban đầu; giám sát chặt chẽ mục đích sử dụng vốn; đẩy mạnh ứng dụng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro để ngăn chặn nợ nhóm 2 chuyển sang nợ xấu; xử lý dứt điểm các khoản nợ nhóm 3 và nhóm 4; trích lập dự phòng rủi ro tín dụng đầy đủ theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN.
  • Kiến nghị với Chính phủ và NHNN: Hoàn thiện hành lang pháp lý về xử lý tài sản bảo đảm và mua bán nợ xấu; điều hành chính sách tiền tệ và lãi suất linh hoạt nhằm hỗ trợ khả năng trả nợ của doanh nghiệp; duy trì cơ chế thanh tra, giám sát chất lượng tín dụng toàn hệ thống.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Thực trạng tài chính và nợ xấu: LPBank duy trì mức tăng trưởng thu nhập thuần và lợi nhuận tích cực trong giai đoạn 2018–2023, trong đó lợi nhuận sau thuế năm 2023 đạt 5.572.246 triệu VNĐ (tăng gần 24% so với năm 2022). Quy mô vốn chủ sở hữu tăng gấp hơn 3,3 lần giúp giảm tỷ lệ NPL/VCSH từ 16,47% xuống 10,81%, củng cố đệm vốn an toàn.
  2. Kiểm soát tỷ lệ nợ xấu: Tỷ lệ nợ xấu nội bảng năm 2023 được kiểm soát ở mức 1,34%, thấp hơn mức 1,46% năm 2022 và thấp hơn nhiều so với tỷ lệ nợ xấu bình quân toàn ngành ngân hàng (4,55%). Tỷ trọng nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) giảm từ 70% (2019) xuống còn 31,70% (2023).
  3. Rủi ro tiềm ẩn được nhận diện: Nợ nhóm 2 (nợ cần chú ý) duy trì ở mức cao trong giai đoạn 2022–2023 (3.566.426 triệu VNĐ năm 2022 và 3.111.392 triệu VNĐ năm 2023, cao gấp đôi giai đoạn 2018–2020); nợ nhóm 4 có xu hướng tăng mạnh lên 1.706.597 triệu VNĐ (chiếm 46,27% tổng nợ xấu năm 2023); tỷ lệ bao phủ nợ xấu năm 2023 giảm về 93,75% và tỷ lệ DPRRTD giảm xuống 1,26%, đòi hỏi ngân hàng phải củng cố lại bộ đệm dự phòng.

Đóng góp của đề tài

  • Đóng góp thực tiễn: Cung cấp bức tranh toàn diện và số liệu cập nhật về chất lượng tín dụng của riêng LPBank trong chu kỳ 6 năm (2018–2023) gắn liền với giai đoạn biến động đặc biệt (đại dịch Covid-19, chu kỳ thắt chặt tiền tệ, thị trường bất động sản đóng băng và hiệu lực các Thông tư cơ cấu nợ).
  • Thu hẹp khoảng trống nghiên cứu: Đa số các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam (Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2015; Phạm Hải Nam, 2020; Bùi Đan Thanh, 2022) chủ yếu phân tích dữ liệu bảng gộp cho toàn bộ hệ thống NHTM. Đề tài đi sâu phân tích trường hợp điển hình tại một ngân hàng thương mại cụ thể (LPBank), gắn kết quả định lượng với đặc thù vận hành của đơn vị.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế: Nghiên cứu sử dụng chuỗi dữ liệu thời gian theo quý (24 quan sát từ 2018 đến 2023) tại một ngân hàng duy nhất (LPBank) bằng phương pháp hồi quy OLS; do đó mô hình chưa thể hiện được các tác động chéo giữa các tổ chức tín dụng và có thể chịu giới hạn về độ dài mẫu chuỗi thời gian khi kiểm định các cú sốc cấu trúc dài hạn.
  • Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng phạm vi nghiên cứu so sánh đối sánh giữa LPBank và các ngân hàng thương mại cổ phần có cùng quy mô vốn; ứng dụng các mô hình kinh tế lượng nâng cao cho dữ liệu chuỗi thời gian (như mô hình VAR, ARDL hoặc VECM) hoặc dữ liệu bảng động (GMM) khi mở rộng mẫu quan sát nhằm kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh và độ trễ phân phối.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo:
    • Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Quản trị Kinh doanh, Kinh tế học thực hiện các khóa luận, luận văn về quản trị rủi ro tín dụng và nợ xấu ngân hàng thương mại.
    • Cán bộ quản trị rủi ro, chuyên viên phân tích tín dụng và xử lý nợ tại các ngân hàng thương mại muốn tham khảo khung phân tích thực trạng chất lượng tài sản và bộ chỉ số giám sát rủi ro tín dụng.
  • Nội dung giá trị nhất:
    • Bảng tổng hợp số liệu chi tiết 6 năm về cơ cấu 5 nhóm nợ, tỷ lệ trích lập dự phòng và tỷ lệ bao phủ nợ xấu của LPBank.
    • Khung hệ thống hóa các nhân tố tác động đến nợ xấu kèm bảng tổng hợp kỳ vọng tương quan từ các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng tiêu chuẩn và văn bản pháp luật nào để phân loại nợ và xác định nợ xấu?
Khóa luận áp dụng quy định tại Khoản 8 Điều 3 và Điều 10 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/07/2021 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Nợ xấu được xác định là nợ xấu nội bảng 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).

2. Tỷ lệ nợ xấu và quy mô nợ xấu của LPBank biến động như thế nào trong giai đoạn 2018–2023?
Tổng dư nợ xấu của LPBank tăng từ 1.680.455 triệu VNĐ (năm 2018) lên 3.688.651 triệu VNĐ (năm 2023). Tuy nhiên, do quy mô tổng dư nợ cho vay tăng mạnh từ 119.193.424 triệu VNĐ lên 275.430.884 triệu VNĐ, tỷ lệ nợ xấu nội bảng (NPL) được kiểm soát ổn định: 1,41% (2018), 1,44% (2019), 1,43% (2020), 1,37% (2021), tăng lên 1,46% (2022) và giảm về 1,34% (2023).

3. Tỷ trọng giữa các nhóm nợ xấu tại LPBank thay đổi ra sao qua các năm?
Cơ cấu nợ xấu có sự chuyển biến rõ nét: Tỷ trọng nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) giảm từ mức 70% tổng nợ xấu năm 2019 xuống còn 31,70% năm 2023. Ngược lại, nợ nhóm 4 có xu hướng tăng mạnh, đạt 1.706.597 triệu VNĐ vào cuối năm 2023 (chiếm 46,27% tổng nợ xấu).

4. LPBank đã áp dụng những giải pháp cụ thể nào trong nội bộ để kiểm soát nợ xấu giai đoạn 2018–2023?
LPBank đã triển khai các gói sản phẩm bảo hiểm bảo vệ khoản vay ("Bảo hiểm Tín dụng An Khang" và "Bảo hiểm Bảo An Tín Dụng"); xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tích hợp phần mềm nhắc nợ và tổng đài tự động hỗ trợ đôn đốc nợ nhóm 2; đồng thời tái cơ cấu Khối xử lý nợ kết hợp giữa mô hình tập trung và phân tán.

5. Cơ cấu dư nợ theo đối tượng khách hàng của LPBank dịch chuyển như thế nào trong giai đoạn nghiên cứu?
Giai đoạn 2018–2022, LPBank đẩy mạnh cho vay cá nhân, hộ tiêu dùng (tăng từ 41% năm 2018 lên 50% năm 2022) nhằm phân tán rủi ro trong bối cảnh dịch bệnh và thị trường bất động sản biến động. Đến năm 2023, ngân hàng tái mở rộng tài trợ cho khối doanh nghiệp, nâng tỷ trọng cho vay các tổ chức kinh tế lên 58% và giảm tỷ trọng cho vay cá nhân xuống 42%.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Bùi Thị Duyên đã phân tích thực trạng chất lượng tín dụng và nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt (LPBank) giai đoạn 2018–2023 thông qua phương pháp định tính và mô hình định lượng OLS dữ liệu quý. Kết quả cho thấy LPBank đã kiểm soát tốt tỷ lệ nợ xấu nội bảng (1,34% năm 2023) và giảm thiểu tỷ lệ nợ nhóm 5, song vẫn đối mặt với áp lực gia tăng từ nợ nhóm 2, nợ nhóm 4 và sự sụt giảm của tỷ lệ bao phủ nợ xấu. Các giải pháp đề xuất tại khóa luận tập trung vào việc hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm, tối ưu hóa trích lập dự phòng và kiểm soát chặt chẽ quy trình tín dụng, mang lại giá trị tham khảo thực tiễn cho công tác quản trị rủi ro tại ngân hàng.