I. Tổng quan về Rủi ro Tín dụng Ngân hàng TMCP Việt Nam
Trong bối cảnh kinh tế có nhiều biến động do ảnh hưởng từ thế giới, các ngân hàng cũng như doanh nghiệp đang dần phục hồi hoạt động sản xuất kinh doanh sau đại dịch. Nợ xấu trở thành thách thức lớn đe dọa ngành ngân hàng. Hoạt động của các ngân hàng thương mại chủ yếu dựa trên việc cung cấp vốn huy động từ các quỹ nhàn rỗi cho các đơn vị có nhu cầu. Đây cũng là hoạt động mang lại tỷ trọng doanh thu lớn nhất trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Tuy nhiên, chất lượng tài sản kém, nợ xấu cao, trở ngại trong quy trình tín dụng dẫn đến suy giảm chất lượng tín dụng, hay rủi ro tín dụng. Theo nghiên cứu của Ngân hàng Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu gia tăng trong danh mục cho vay không chỉ gây bất ổn tài chính, làm xói mòn khả năng chống chịu trước những thay đổi bất ngờ của tình hình kinh tế vĩ mô mà còn gây nguy hiểm cho sự ổn định của hệ thống ngân hàng cũng như toàn quốc.
1.1. Rủi ro Tín dụng và Tầm quan trọng trong Hoạt động Ngân hàng
Rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro lớn nhất mà các ngân hàng thương mại Việt Nam phải đối mặt. Việc quản lý và giảm thiểu rủi ro này đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo sự ổn định và hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng. Theo Tam, Le. et al (2021), rủi ro tín dụng không chỉ ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng mà còn có thể gây ra các vấn đề nghiêm trọng hơn như mất vốn và suy giảm uy tín. Vì vậy, các ngân hàng cần phải có các biện pháp phân tích rủi ro và quản lý hiệu quả để đối phó với những thách thức này. Rủi ro tín dụng là nỗi lo thường trực của ngân hàng thương mại cũng như các nhà hoạch định chính sách kinh tế.
1.2. Bối cảnh Kinh tế Vĩ mô và Ảnh hưởng đến Rủi ro Tín dụng
Tình hình kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng lớn đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Theo Tổng cục Thống kê, tăng trưởng GDP chậm lại, lạm phát gia tăng và tỷ giá hối đoái biến động mạnh đều có thể làm tăng nguy cơ nợ xấu. Bên cạnh đó, các yếu tố như chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa và sự thay đổi trong môi trường pháp lý cũng có thể tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng. Trong bối cảnh hiện nay, với sự phục hồi của nền kinh tế sau đại dịch Covid-19, các ngân hàng cần phải thận trọng hơn trong việc đánh giá rủi ro tín dụng và đưa ra các quyết định cho vay phù hợp. Nghiên cứu của (Prime Minister Pham Minh Chinh, 2022) chỉ ra tầm quan trọng của ngành ngân hàng trong việc dẫn dắt vốn cho hộ gia đình và doanh nghiệp, góp phần thúc đẩy tái cơ cấu kinh tế.
II. Thách thức Đánh giá Đúng các Yếu tố Ảnh hưởng Rủi ro Tín dụng
Việc xác định và đánh giá chính xác các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng là một thách thức lớn đối với các ngân hàng thương mại. Các yếu tố này có thể bao gồm các yếu tố bên trong ngân hàng (ví dụ: chất lượng quản lý tín dụng, chính sách cho vay) và các yếu tố bên ngoài (ví dụ: tình hình kinh tế, ngành nghề kinh doanh của khách hàng). Theo nghiên cứu của Anastasiou Dimitrios, Louri Helen, Tsionas Mike (2016), việc bỏ qua hoặc đánh giá sai các yếu tố này có thể dẫn đến việc đánh giá sai rủi ro tín dụng và đưa ra các quyết định cho vay không phù hợp. Điều này có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho ngân hàng, bao gồm gia tăng nợ xấu, giảm lợi nhuận và thậm chí là phá sản.
2.1. Sai sót trong Mô hình Phân tích Rủi ro Tín dụng Truyền thống
Các mô hình phân tích rủi ro tín dụng truyền thống thường dựa trên các chỉ số tài chính và kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên, các mô hình này có thể không đủ để đánh giá chính xác rủi ro trong bối cảnh hiện nay, khi các yếu tố phi tài chính như uy tín của khách hàng, năng lực quản lý và sự thay đổi trong môi trường kinh doanh ngày càng trở nên quan trọng. Nhung, Nguyen. (2023) chỉ ra rằng vẫn còn một bộ phận lớn những người chưa sử dụng đầy đủ các yếu tố của mô hình 5C để phân tích tín dụng. Thêm vào đó, việc sử dụng dữ liệu lịch sử có thể không phản ánh chính xác tình hình hiện tại và tương lai. Vì vậy, các ngân hàng cần phải sử dụng các mô hình phân tích rủi ro tiên tiến hơn và kết hợp các yếu tố định tính và định lượng để có được cái nhìn toàn diện về rủi ro.
2.2. Thiếu Dữ liệu Thực nghiệm và Bằng chứng Cụ thể tại Việt Nam
Mặc dù có nhiều nghiên cứu về rủi ro tín dụng trên thế giới, nhưng số lượng nghiên cứu tập trung vào thị trường Việt Nam còn hạn chế. Điều này gây khó khăn cho các ngân hàng trong việc áp dụng các kết quả nghiên cứu vào thực tế. Theo Duong et al. (2016), thị trường Việt Nam có những đặc thù riêng, do đó các kết quả nghiên cứu từ các thị trường khác có thể không phù hợp. Vì vậy, cần phải có nhiều nghiên cứu hơn nữa về rủi ro tín dụng tại Việt Nam để cung cấp các bằng chứng thực nghiệm và thông tin cụ thể cho các ngân hàng. Dữ liệu thực nghiệm giúp ngân hàng đánh giá chính xác hơn các yếu tố ảnh hưởng và xây dựng mô hình quản trị rủi ro phù hợp.
III. Phương pháp GMM Phân tích Rủi ro Tín dụng hiệu quả hơn
Trong nghiên cứu về rủi ro tín dụng, phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) ngày càng được sử dụng rộng rãi nhờ khả năng xử lý các vấn đề nội sinh và tự tương quan trong dữ liệu. Amit Ghosh (2015) đã sử dụng cả mô hình FEM và Dynamic GMM để giải quyết vấn đề thiếu tự tương quan và các biến nội sinh. Phương pháp GMM cho phép các nhà nghiên cứu ước lượng các tham số của mô hình mà không cần phải biết phân phối xác suất chính xác của các biến. Điều này đặc biệt hữu ích trong các nghiên cứu về rủi ro tín dụng, khi các biến có thể không tuân theo phân phối chuẩn và có mối quan hệ phức tạp với nhau.
3.1. Ưu điểm của GMM so với các Phương pháp Hồi quy Truyền thống
So với các phương pháp hồi quy truyền thống như OLS (Ordinary Least Squares), phương pháp GMM có nhiều ưu điểm vượt trội. Thứ nhất, GMM không yêu cầu các biến phải tuân theo phân phối chuẩn. Thứ hai, GMM có thể xử lý các vấn đề nội sinh, khi các biến giải thích có tương quan với sai số của mô hình. Thứ ba, GMM có thể sử dụng các biến công cụ để ước lượng các tham số của mô hình một cách chính xác hơn. Nhờ những ưu điểm này, GMM đã trở thành một công cụ quan trọng trong các nghiên cứu về rủi ro tín dụng và các lĩnh vực kinh tế khác. Theo Quy, Vo. et al (2014), do bộ dữ liệu vi phạm các giả định hồi quy tuyến tính OLS, tác giả đã sử dụng phương pháp GMM để kiểm tra giả thuyết nghiên cứu.
3.2. Ứng dụng GMM trong Phân tích Rủi ro Tín dụng Ngân hàng Việt Nam
Phương pháp GMM đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu về rủi ro tín dụng tại Việt Nam. Các nghiên cứu này đã sử dụng GMM để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại, chẳng hạn như tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Kết quả của các nghiên cứu này đã cung cấp những thông tin quan trọng cho các nhà quản lý ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách trong việc đưa ra các quyết định phù hợp. Duong et al. (2016) sử dụng mô hình GMM ước tính để kết luận rằng mối tương quan dương giữa tăng trưởng GDP và rủi ro tín dụng là có ý nghĩa thống kê.
IV. Yếu tố Ảnh hưởng Bằng chứng Thực nghiệm tại Ngân hàng Việt Nam
Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam đã cung cấp những bằng chứng thực nghiệm quan trọng. Các yếu tố này có thể được chia thành hai nhóm chính: các yếu tố bên trong ngân hàng và các yếu tố bên ngoài. Các yếu tố bên trong ngân hàng bao gồm chất lượng quản lý tín dụng, chính sách cho vay, tỷ lệ nợ xấu và khả năng sinh lời. Các yếu tố bên ngoài bao gồm tình hình kinh tế vĩ mô, ngành nghề kinh doanh của khách hàng và sự thay đổi trong môi trường pháp lý. Nghiên cứu của Hang, Hoang. et al (2018) chỉ ra rằng sự gia tăng Dự phòng Rủi ro Tín dụng sẽ làm tăng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng.
4.1. Các Yếu tố Đặc thù Ngân hàng và Tác động đến Rủi ro Tín dụng
Các yếu tố đặc thù ngân hàng có tác động lớn đến rủi ro tín dụng. Chất lượng quản lý tín dụng là yếu tố quan trọng nhất, bao gồm quy trình thẩm định, giám sát và thu hồi nợ. Chính sách cho vay cũng đóng vai trò quan trọng, bao gồm lãi suất, thời hạn vay và các điều kiện đảm bảo. Tỷ lệ nợ xấu là một chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng tín dụng của ngân hàng. Khả năng sinh lời cũng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, vì các ngân hàng có lợi nhuận cao hơn thường có khả năng chịu đựng các khoản lỗ tín dụng tốt hơn. Nghiên cứu của Amit Ghosh (2015) cho thấy lợi nhuận ngân hàng lớn hơn làm giảm NPL. Bên cạnh đó, Ahmed et al. (2021) chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng, dự phòng tổn thất tín dụng và đa dạng hóa ngân hàng được ghi nhận là tên lửa NPL trong khi ROA tăng lên dẫn đến tổn thất cho vay thấp hơn.
4.2. Tác động của Kinh tế Vĩ mô và Môi trường đến Rủi ro Tín dụng
Tình hình kinh tế vĩ mô có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng. Tăng trưởng GDP chậm lại, lạm phát gia tăng và tỷ giá hối đoái biến động mạnh đều có thể làm tăng nguy cơ nợ xấu. Ngành nghề kinh doanh của khách hàng cũng là một yếu tố quan trọng, vì một số ngành có rủi ro cao hơn các ngành khác. Sự thay đổi trong môi trường pháp lý cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Theo Tam, Le. et al (2021), các biến vĩ mô như tăng trưởng thị trường bất động sản, lãi suất thực và biến động tỷ giá hối đoái có tác động tương tự đến các biến đo lường rủi ro tín dụng.
V. Ứng dụng Quản trị Rủi ro Tín dụng hiệu quả cho Ngân hàng TMCP
Kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng rủi ro tín dụng có thể được sử dụng để cải thiện công tác quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại. Các ngân hàng có thể sử dụng thông tin này để xây dựng các mô hình đánh giá rủi ro tiên tiến hơn, cải thiện quy trình thẩm định và giám sát tín dụng, và đưa ra các quyết định cho vay phù hợp hơn. Theo Amit Ghosh (2015), các yếu tố kinh tế khu vực thể hiện dấu hiệu và ý nghĩa tương tự trong cả kết quả tác động cố định và ước tính GMM. Cụ thể hơn, sự gia tăng GDP và tỷ lệ tăng trưởng thu nhập cá nhân sẽ giảm thiểu biến rủi ro tín dụng của ngân hàng. Tỷ lệ thất nghiệp cũng cho thấy mối quan hệ tương tự với NPL.
5.1. Xây dựng Mô hình Đánh giá Rủi ro Tín dụng Nâng cao
Các ngân hàng có thể sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến để xây dựng các mô hình đánh giá rủi ro chính xác hơn. Các mô hình này có thể kết hợp các yếu tố định tính và định lượng, và sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Các mô hình đánh giá rủi ro nâng cao có thể giúp các ngân hàng đánh giá chính xác hơn khả năng trả nợ của khách hàng và đưa ra các quyết định cho vay phù hợp. Sử dụng mô hình GMM trong ước lượng rủi ro tín dụng.
5.2. Tăng cường Giám sát và Quản lý Danh mục Tín dụng
Các ngân hàng cần phải tăng cường giám sát và quản lý danh mục tín dụng để phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm chất lượng tín dụng. Các ngân hàng có thể sử dụng các công cụ báo cáo và phân tích để theo dõi tình hình trả nợ của khách hàng và xác định các khoản vay có nguy cơ trở thành nợ xấu. Việc giám sát và quản lý danh mục tín dụng hiệu quả có thể giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro và bảo vệ lợi nhuận. Tam, Le. et al (2021) cho rằng tăng trưởng thị trường bất động sản, lãi suất thực và biến động tỷ giá hối đoái có tác động đến các biến đo lường rủi ro tín dụng, ngân hàng nên theo dõi và quản lý chặt chẽ các yếu tố này.
VI. Kết luận Tăng cường năng lực Quản trị Rủi ro Tín dụng
Nghiên cứu về rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam cho thấy rằng việc quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả là rất quan trọng đối với sự ổn định và phát triển của hệ thống ngân hàng. Các ngân hàng cần phải không ngừng cải thiện công tác phân tích rủi ro và quản lý tín dụng để đối phó với những thách thức ngày càng gia tăng. Chính sách hỗ trợ từ nhà nước cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu rủi ro tín dụng. Việc đưa ra các chính sách phù hợp có thể giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro và bảo vệ lợi nhuận, đồng thời hỗ trợ sự phát triển của nền kinh tế.
6.1. Vai trò của Ngân hàng Nhà nước trong Ổn định Hệ thống Tín dụng
Ngân hàng Nhà nước đóng vai trò quan trọng trong việc ổn định hệ thống tín dụng thông qua việc ban hành các quy định và chính sách phù hợp. Các quy định này có thể bao gồm các yêu cầu về vốn, các hạn chế về cho vay và các biện pháp giám sát. Ngân hàng Nhà nước cũng có thể can thiệp vào thị trường để ổn định lãi suất và tỷ giá hối đoái. Các biện pháp này có thể giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro và bảo vệ lợi nhuận, đồng thời hỗ trợ sự phát triển của nền kinh tế. Theo Anh, Pham. (2022), cần hoàn thiện khung pháp lý về quản trị rủi ro tín dụng cho các hoạt động ngoại bảng tại các ngân hàng thương mại.
6.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai và Ứng dụng Công nghệ
Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phân tích các yếu tố mới ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, chẳng hạn như tác động của biến đổi khí hậu và sự phát triển của công nghệ tài chính. Các nghiên cứu cũng có thể tập trung vào việc xây dựng các mô hình đánh giá rủi ro tiên tiến hơn và cải thiện các quy trình quản trị rủi ro tín dụng. Ứng dụng công nghệ, đặc biệt là AI và Machine Learning, sẽ giúp các ngân hàng phân tích dữ liệu hiệu quả hơn, phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro và đưa ra các quyết định cho vay phù hợp. Hoàn toàn có thể phân tích rủi ro dựa trên dữ liệu vĩ mô và vi mô.
