Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống kinh tế thị trường, hoạt động cấp tín dụng luôn là nghiệp vụ kinh doanh nòng cốt và mang lại nguồn thu nhập chủ yếu cho các ngân hàng thương mại (NHTM). Dù xu hướng chuyển đổi số và cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 đã thúc đẩy các tổ chức tín dụng đa dạng hóa danh mục sản phẩm, dịch vụ phi tín dụng, hoạt động cho vay vẫn chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng tài sản sinh lời và quyết định khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tuy nhiên, đi kèm với lợi nhuận kỳ vọng cao là nguy cơ đối mặt với rủi ro tín dụng. Khi rủi ro phát sinh, nó không chỉ gây tổn thất tài chính, làm suy giảm năng lực thanh khoản hoặc dẫn đến nguy cơ phá sản của từng ngân hàng đơn lẻ, mà còn có khả năng tạo ra hiệu ứng lan truyền, đe dọa sự an toàn của toàn bộ hệ thống tài chính và gây bất ổn kinh tế vĩ mô.

Theo số liệu thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), tỷ lệ rủi ro tín dụng toàn ngành giai đoạn 2019–2021 duy trì ở mức cao. Nếu tính cả nợ tiềm ẩn và các khoản nợ được cơ cấu lại, tỷ lệ nợ xấu ước tính đạt 4,43% vào năm 2019; giảm nhẹ xuống 3,81% vào năm 2020 và tăng vọt lên 7,31% vào năm 2021 – mức cao nhất trong chu kỳ 3 năm khảo sát. Thực trạng này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc kiểm soát rủi ro tín dụng nhằm kiến tạo tốc độ tăng trưởng an toàn và bảo đảm hiệu quả hoạt động kinh doanh bền vững. Khóa luận tốt nghiệp "Phân tích các nhân tố tác động tới rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam" do nhóm tác giả Võ Ái Quốc, Vi Triều Dâng và Đặng Thị Kiều Trinh (Khoa Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM) thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Thị Kim Liên nhằm giải quyết vấn đề này.

Mục tiêu nghiên cứu

  • Mục tiêu tổng quát: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro cho vay tại các ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Nhận diện các yếu tố tác động đến rủi ro cho vay tín dụng tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam.
    2. Đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đến rủi ro cho vay tín dụng tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam.
    3. Đề xuất kiến nghị nhằm hạn chế rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Những nhân tố nào sẽ tác động đến rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?
  2. Các nhân tố có ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam?
  3. Dựa vào các kết quả mô hình nghiên cứu đạt được, những hàm ý chính sách nào sẽ được đưa ra để phù hợp với việc kiểm soát rủi ro trong hoạt động kinh doanh tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong tương lai?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng và các biện pháp hạn chế rủi ro tín dụng tại các NHTM.
  • Phạm vi không gian: Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của 15 ngân hàng thương mại tại Việt Nam (gồm 14 NHTMCP: BIDV, VCB, TCB, VietinBank, ACB, TPBank, VIB, MB Bank, HD Bank, Eximbank, VPBank, OCB, SCB, Sacombank và 01 NHTM Nhà nước: Agribank). Mẫu nghiên cứu này bao gồm các tổ chức tín dụng thuộc nhóm có tầm quan trọng hệ thống theo Quyết định số 397/QĐ-NHNN năm 2021, chiếm khoảng 70% thị phần tín dụng toàn hệ thống theo quy định tại Thông tư 08/2017/TT-NHNN.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm, từ năm 2010 đến năm 2020.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm

Khóa luận hệ thống hóa cơ sở lý luận dựa trên các quy định pháp luật hiện hành và các nghiên cứu chuẩn mực trong lĩnh vực ngân hàng:

  • Định nghĩa rủi ro tín dụng: Theo Khoản 1 Điều 1 Thông tư số 39/2016/TT-NHNN, tín dụng là hình thức thỏa thuận chuyển giao vốn có cam kết hoàn trả gốc và lãi. Theo Khoản 1 Điều 3 Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, rủi ro tín dụng là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ theo cam kết. Ủy ban Basel, Timothy W. Koch (2014) và Anthony Saunders (2007) cũng định nghĩa rủi ro tín dụng là nguy cơ tổn thất thu nhập thuần và giá trị thị trường phát sinh từ việc đối tác vi phạm cam kết thanh toán.
  • Phân loại nguyên nhân:
    • Nguyên nhân khách quan: Biến động chu kỳ kinh tế, thiên tai, dịch bệnh, bất cập trong khung pháp lý xử lý tài sản bảo đảm và sự thiếu liên kết, chia sẻ thông tin tín dụng giữa các ngân hàng.
    • Nguyên nhân chủ quan: Từ phía người đi vay (sử dụng vốn sai mục đích, gian lận thông tin, suy giảm năng lực tài chính) và từ phía ngân hàng (chính sách cấp tín dụng chưa chặt chẽ, lỏng lẻo trong khâu thẩm định và kiểm tra sau giải ngân, vi phạm quy trình nghiệp vụ).
  • Chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng:
    • Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$): Tỷ lệ dư nợ thuộc Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) trên tổng dư nợ theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN và Thông tư 02/2013/TT-NHNN.
    • Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng: Bao gồm dự phòng chung (0,75% cho nợ nhóm 1 đến nhóm 4) và dự phòng cụ thể theo tỷ lệ phân loại nhóm nợ (Nhóm 1: 0%, Nhóm 2: 5%, Nhóm 3: 20%, Nhóm 4: 50%, Nhóm 5: 100%).
    • Tỷ lệ nợ quá hạn có khả năng tổn thất trên dư nợ quá hạn và cơ cấu dư nợ tín dụng.
    • Chuẩn mực an toàn vốn Basel II: Ba trụ cột quản lý (Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu $CAR \ge 8%$, quy trình đánh giá của cơ quan giám sát, kỷ luật thị trường) cùng hai phương pháp đo lường vốn rủi ro tín dụng: Phương pháp Tiêu chuẩn hóa (Standardized Approach) và Phương pháp Xếp hạng nội bộ (IRB) với công thức tổn thất ước tính:

$$EL = PD \times EAD \times LGD$$

Trong đó: $PD$ là xác suất vỡ nợ, $EAD$ là số dư nợ tại thời điểm vỡ nợ, $LGD$ là tỷ trọng tổn thất khi vỡ nợ.

Phương pháp nghiên cứu và mô hình thực nghiệm

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu bảng (panel data) thu thập từ 15 NHTM trong giai đoạn 2010–2020, tạo ra bộ dữ liệu cân bằng gồm 165 quan sát.

Quy trình xử lý dữ liệu và ước lượng kinh tế lượng được thực hiện qua phần mềm Stata theo 8 bước:

  1. Lựa chọn các yếu tố tác động dựa trên tổng quan lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm.
  2. Thu thập và làm sạch số liệu từ báo cáo tài chính đã kiểm toán, báo cáo thường niên và số liệu vĩ mô từ NHNN, Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Thế giới (loại bỏ các ngân hàng bị mua bán bắt buộc hoặc thiếu hụt số liệu).
  3. Thống kê mô tả dữ liệu và phân tích ma trận hệ số tương quan.
  4. Ước lượng mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS).
  5. Ước lượng mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  6. Lựa chọn mô hình tối ưu thông qua kiểm định $F$ ($Pooled\ OLS$ so với $FEM$) và kiểm định Hausman ($FEM$ so với $REM$).
  7. Kiểm định các khuyết tật mô hình: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số nhân tử phóng đại phương sai ($VIF$), kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Breusch-Pagan / Modified Wald (xttest3 hoặc xttest0), kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge (xtserial). Khắc phục đồng thời các khuyết tật bằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) qua cú pháp xtgls y x1 x2..., panels(h) corr(ar1).
  8. Thảo luận kết quả hồi quy và đề xuất giải pháp.

Mô hình kinh tế lượng tổng quát:

$$NPL_{it} = \beta_0 + \beta_1 GDP_{it} + \beta_2 SIZE_{it} + \beta_3 EXRATE_{it} + \beta_4 ROE_{it} + \beta_5 ROA_{it} + \beta_6 CPI_{it} + \beta_7 CRE_{it} + U_{it}$$

Tên biến Ký hiệu Định nghĩa / Cách đo lường Kỳ vọng dấu Nguồn dữ liệu
Biến phụ thuộc
Tỷ lệ nợ xấu $NPL$ $\frac{\text{Dư nợ xấu (Nhóm 3+4+5)}}{\text{Tổng dư nợ}}$ Báo cáo tài chính
Biến độc lập
Tăng trưởng tín dụng $CRE$ $\ln\left(\frac{\text{Dư nợ kỳ } t - \text{Dư nợ kỳ } t-1}{\text{Tổng tài sản}}\right)$ $(+)$ (H1) Báo cáo tài chính
Quy mô ngân hàng $SIZE$ $\ln(\text{Tổng tài sản})$ $(-)$ (H2) Báo cáo tài chính
Tăng trưởng GDP $GDP$ $\ln(\text{Tổng sản phẩm quốc nội})$ $(-)$ (H3) Tổng cục Thống kê
Chỉ số giá tiêu dùng $CPI$ $\ln(\text{Chỉ số giá tiêu dùng})$ $(+)$ (H4) Tổng cục Thống kê
Tỷ giá hối đoái $EXRATE$ Tỷ giá danh nghĩa VND/USD $(+)$ (H5) Ngân hàng Nhà nước
Tỷ suất sinh lời trên vốn CSH $ROE$ $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Vốn chủ sở hữu}}$ $(-)$ (H6) Báo cáo tài chính
Tỷ suất sinh lời trên tài sản $ROA$ $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản}}$ $(-)$ (H7) Báo cáo tài chính

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể:

  • Nhấn mạnh tính cấp thiết của việc kiểm soát nợ xấu trong bối cảnh tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống giai đoạn 2019–2021 biến động phức tạp và chạm mốc 7,31% vào năm 2021.
  • Xác định rõ mục tiêu nghiên cứu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể và 3 câu hỏi nghiên cứu trọng tâm.
  • Giới hạn không gian nghiên cứu tại 15 NHTM lớn, đại diện cho 70% tổng dư nợ toàn ngành theo Quyết định 397/QĐ-NHNN, trong khung thời gian 11 năm (2010–2020).
  • Trình bày ý nghĩa khoa học trong việc bổ sung thực nghiệm kinh tế lượng về rủi ro tín dụng tại các thị trường mới nổi, cùng ý nghĩa thực tiễn hỗ trợ công tác quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Chương 2 cung cấp nền tảng lý luận toàn diện và tổng thuật các tài liệu nghiên cứu liên quan:

  • Trình bày định nghĩa rủi ro tín dụng từ góc độ pháp lý (Thông tư 39/2016/TT-NHNN, Thông tư 02/2013/TT-NHNN) và học thuật (Basel, Koch, Saunders).
  • Phân tích chi tiết các nhóm nguyên nhân khách quan (môi trường tự nhiên, bất cập hành lang pháp lý, thiếu liên kết thông tin tín dụng) và chủ quan (khách hàng vay vốn gian lận, sai mục đích; ngân hàng lỏng lẻo trong kiểm soát và thẩm định).
  • Hệ thống hóa các chỉ tiêu đánh giá rủi ro tín dụng: Cơ cấu danh mục cho vay, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro, tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), tỷ lệ nợ quá hạn có khả năng tổn thất, và khung quản trị rủi ro ba trụ cột theo Basel II.
  • Tổng hợp 14 nghiên cứu quốc tế tiêu biểu (Kwan & Eisenbeis 1996; Berger & DeYoung 1997; Palubinskas & Stough 1999; Ahmad & Ariff 2007; Berge & Boye 2007; Jakubík 2007; Podpiera & Weill 2007; Aver 2008; Zribi & Boujelbène 2011; Louzis và cộng sự 2011; Fainstein & Novikov 2011; Castro 2013; Yurdakul 2014; Chaibi & Ftiti 2015) và 5 nghiên cứu trong nước (Nguyễn Hoàng Thụy Bích Trâm 2014; Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản 2014; Nguyễn Kim Quốc Trung 2018; Huỳnh Thị Hương Thảo 2019; Nguyễn Thành Đạt 2019) nhằm chứng minh mối liên hệ giữa các biến vi mô/vĩ mô với nợ xấu.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Chương 3 xây dựng thiết kế nghiên cứu thực nghiệm:

  • Trình bày sơ đồ quy trình nghiên cứu 8 bước chi tiết từ khâu xác định biến đến ước lượng mô hình cuối cùng.
  • Thiết lập mô hình hồi quy đa biến với biến phụ thuộc $NPL$ và 7 biến giải thích ($CRE, SIZE, GDP, CPI, EXRATE, ROE, ROA$).
  • Xây dựng 7 giả thuyết nghiên cứu ($H1$ đến $H7$) dựa trên các cơ sở lý thuyết và kiểm chứng thực nghiệm trước đó.
  • Mô tả chi tiết kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng qua các mô hình $Pooled\ OLS, FEM, REM$, phương pháp kiểm định lựa chọn mô hình ($F\text{-test}, Hausman\text{-test}$), quy trình chẩn đoán khuyết tật mô hình (tự tương quan qua kiểm định Wooldridge, phương sai sai số thay đổi qua kiểm định Breusch-Pagan) và phương pháp ước lượng $FGLS$ nhằm khắc phục vi phạm giả định hồi quy.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 4 trình bày kết quả ước lượng thực nghiệm:

  • Báo cáo kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu (165 quan sát) đối với toàn bộ các biến trong mô hình.
  • Phân tích ma trận hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập và đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai $VIF$ (với điều kiện an toàn $VIF < 5$).
  • Trình bày kết quả so sánh giữa các mô hình $Pooled\ OLS, FEM, REM$. Sau khi thực hiện kiểm định $F$ và kiểm định Hausman, mô hình hiệu ứng cố định ($FEM$) hoặc ngẫu nhiên ($REM$) được chọn lọc để kiểm tra khuyết tật.
  • Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan cho thấy mô hình xuất hiện khuyết tật, dẫn đến việc nhóm tác giả áp dụng mô hình $FGLS$ để thu được ước lượng vững và hiệu quả.
  • Thảo luận chi tiết tác động của từng biến giải thích đến tỷ lệ nợ xấu $NPL$, phân chia thành hai nhóm: các biến có mối quan hệ ngược chiều và các biến có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Chương 5 đúc kết các phát hiện và hàm ý quản trị:

  • Đánh giá thực trạng biến động của từng nhân tố ($NPL, CRE, SIZE, GDP, CPI, EXRATE, ROE, ROA$) trong hệ thống NHTM Việt Nam xuyên suốt giai đoạn 2010–2020 thông qua 8 biểu đồ trực quan.
  • Đề xuất các nhóm giải pháp và khuyến nghị chính sách đối với các ngân hàng thương mại và Ngân hàng Nhà nước nhằm kiểm soát tăng trưởng tín dụng nóng, tăng cường chất lượng thẩm định, giám sát dòng tiền sau cho vay và chủ động trích lập dự phòng trước các cú sốc vĩ mô.
  • Nêu rõ các hạn chế tồn tại của đề tài và gợi mở hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính từ mô hình thực nghiệm

Thông qua quy trình ước lượng dữ liệu bảng và kiểm soát các khuyết tật mô hình bằng phương pháp $FGLS$, khóa luận đã xác định được chiều hướng tác động của 7 nhân tố vĩ mô và vi mô tới tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) tại 15 NHTM Việt Nam:

Nhóm quan hệ Biến số Chiều hướng tác động thực nghiệm Phù hợp với giả thuyết kỳ vọng
Tác động cùng chiều Tăng trưởng tín dụng ($CRE$) $(+)$ Tăng trưởng tín dụng nhanh đi kèm với rủi ro nợ xấu gia tăng Chấp nhận giả thuyết H1
Chỉ số giá tiêu dùng ($CPI$) $(+)$ Lạm phát/giá tiêu dùng tăng làm tăng chi phí và nợ xấu Chấp nhận giả thuyết H4
Tỷ giá hối đoái ($EXRATE$) $(+)$ Tỷ giá tăng (VND mất giá) làm tăng gánh nặng trả nợ vay ngoại tệ Chấp nhận giả thuyết H5
Tác động ngược chiều Quy mô ngân hàng ($SIZE$) $(-)$ Ngân hàng quy mô tài sản lớn quản trị rủi ro tốt hơn, nợ xấu thấp hơn Chấp nhận giả thuyết H2
Tăng trưởng GDP ($GDP$) $(-)$ Nền kinh tế tăng trưởng tốt giúp doanh nghiệp trả nợ thuận lợi Chấp nhận giả thuyết H3
Khả năng sinh lời trên vốn ($ROE$) $(-)$ Hiệu quả quản lý và khả năng sinh lời cao giúp kiềm chế nợ xấu Chấp nhận giả thuyết H6
Khả năng sinh lời trên tài sản ($ROA$) $(-)$ Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản cao gắn liền với chất lượng tín dụng tốt Chấp nhận giả thuyết H7

Đóng góp của đề tài

  1. Đóng góp học thuật: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm vững chắc về mối quan hệ giữa các biến số nội tại ngân hàng (quy mô, năng lực sinh lời, tốc độ cấp tín dụng) và các biến số kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ giá) đối với rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 11 năm (2010–2020), làm phong phú thêm hệ thống tài liệu nghiên cứu định lượng trong nước.
  2. Đóng góp thực tiễn: Cung cấp cơ sở khoa học giúp ban lãnh đạo các NHTM thiết lập hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng dựa trên các biến động kinh tế vĩ mô và nội tại; hỗ trợ NHNN trong việc xây dựng định hướng điều hành chính sách tiền tệ và hạn mức tín dụng phù hợp với năng lực quản trị của từng tổ chức tín dụng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Quy mô mẫu và tiêu chí lọc dữ liệu: Mẫu nghiên cứu mới dừng lại ở 15 ngân hàng thương mại lớn và có tính đại diện hệ thống; đề tài chủ động loại bỏ các ngân hàng thuộc diện kiểm soát đặc biệt, mua bán bắt buộc hoặc các tổ chức không công bố đầy đủ báo cáo tài chính trong 11 năm, do đó chưa bao quát được toàn bộ 100% các tổ chức tín dụng trên thị trường.
  • Phạm vi biến số: Mô hình chỉ tập trung vào 7 biến định lượng độc lập phổ biến; chưa đưa vào các yếu tố quản trị phi tài chính như chất lượng hội đồng quản trị, cơ chế kiểm soát nội bộ chi tiết, các tỷ lệ an toàn vốn theo chuẩn Basel II nâng cao hoặc các biến số độ trễ thời gian bậc cao ($GMM$).

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng tập dữ liệu quan sát sang toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần, ngân hàng liên doanh và các công ty tài chính tại Việt Nam.
  • Bổ sung khung thời gian nghiên cứu sau năm 2020 để phân tích sâu hơn các biến động từ đại dịch COVID-19 và giai đoạn phục hồi kinh tế.
  • Ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng động như phương pháp GMM sai phân hoặc GMM hệ thống (System GMM) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh và tác động trễ của nợ xấu trong quá khứ.

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn đối với nhiều nhóm đối tượng:

  • Sinh viên, học viên ngành Tài chính – Ngân hàng và Kinh tế học: Tài liệu cung cấp tài liệu mẫu mực về cấu trúc hoàn chỉnh của một nghiên cứu định lượng dữ liệu bảng, từ tổng quan lý thuyết, xây dựng giả thuyết đến quy trình kiểm định và khắc phục khuyết tật kinh tế lượng ($Pooled\ OLS, FEM, REM, FGLS$) trên phần mềm Stata.
  • Nhà nghiên cứu và người thực hiện đề tài tương tự: Cung cấp hệ thống tổng thuật tài liệu phong phú với 19 công trình trong và ngoài nước, danh mục biến đo lường chuẩn hóa và bộ khung lý thuyết bám sát các văn bản quy phạm pháp luật ngân hàng tại Việt Nam (Thông tư 39/2016/TT-NHNN, Thông tư 02/2013/TT-NHNN, Thông tư 08/2017/TT-NHNN, Quyết định 397/QĐ-NHNN, Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN).
  • Cán bộ quản trị rủi ro tại các NHTM: Tham khảo khung phân tích định lượng để lượng hóa mức độ nhạy cảm của danh mục tín dụng trước các biến động về lạm phát, tỷ giá và tăng trưởng kinh tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu nghiên cứu của đề tài gồm những ngân hàng nào và được lựa chọn dựa trên cơ sở nào?

Mẫu nghiên cứu gồm 15 ngân hàng thương mại Việt Nam (14 NHTMCP: BIDV, VCB, TCB, VietinBank, ACB, TPBank, VIB, MB Bank, HD Bank, Eximbank, VPBank, OCB, SCB, Sacombank và 01 NHTM Nhà nước: Agribank) trong giai đoạn 2010–2020 (165 quan sát). Các ngân hàng này được lựa chọn vì nằm trong danh sách tổ chức tín dụng có tầm quan trọng hệ thống theo Quyết định số 397/QĐ-NHNN năm 2021 và chiếm khoảng 70% thị phần tín dụng toàn ngành theo tiêu chí Thông tư 08/2017/TT-NHNN.

2. Biến phụ thuộc đo lường rủi ro tín dụng trong khóa luận được xác định như thế nào?

Biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), được tính bằng tỷ lệ giữa dư nợ xấu (gồm nợ nhóm 3 - nợ dưới tiêu chuẩn, nhóm 4 - nợ nghi ngờ, nhóm 5 - nợ có khả năng mất vốn) trên tổng dư nợ cho vay theo chuẩn phân loại nợ tại Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN và Thông tư số 02/2013/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước.

3. Tại sao tác giả phải sử dụng phương pháp FGLS thay vì dừng lại ở mô hình FEM hoặc REM?

Sau khi thực hiện kiểm định $F$ và kiểm định Hausman để chọn ra mô hình cơ sở phù hợp, các kiểm định chẩn đoán cho thấy mô hình dữ liệu bảng xuất hiện khuyết tật phương sai sai số thay đổi (Breusch-Pagan test) và hiện tượng tự tương quan (Wooldridge test). Nhóm tác giả đã sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi ($FGLS$) thông qua lệnh xtgls với các tùy chọn panels(h) corr(ar1) nhằm khắc phục triệt để hai khuyết tật này để thu được các ước lượng vững, không chệch và có hiệu quả cao nhất.

4. Kết quả nghiên cứu chỉ ra những nhân tố nào tác động cùng chiều và ngược chiều với nợ xấu?

  • Tác động cùng chiều (làm tăng nợ xấu): Tốc độ tăng trưởng tín dụng ($CRE$), chỉ số giá tiêu dùng ($CPI$) và tỷ giá hối đoái VND/USD ($EXRATE$).
  • Tác động ngược chiều (làm giảm nợ xấu): Quy mô tổng tài sản ngân hàng ($SIZE$), tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của nhóm tác giả đã xây dựng một nghiên cứu thực nghiệm định lượng hoàn chỉnh, đánh giá tác động của 7 nhân tố vĩ mô và vi mô tới rủi ro tín dụng tại 15 ngân hàng thương mại trọng yếu tại Việt Nam giai đoạn 2010–2020. Thông qua quy trình kiểm định kinh tế lượng dữ liệu bảng chặt chẽ và xử lý khuyết tật bằng mô hình FGLS, nghiên cứu chứng minh rõ vai trò kiềm chế nợ xấu của tăng trưởng GDP, quy mô tài sản và năng lực sinh lời, đồng thời cảnh báo rủi ro phát sinh từ tăng trưởng tín dụng nóng, lạm phát và áp lực tỷ giá. Các kết quả đạt được cung cấp cơ sở dữ liệu và khuyến nghị chính sách hữu ích cho công tác quản trị rủi ro danh mục tín dụng tại các ngân hàng thương mại cũng như công tác thanh tra, giám sát của Ngân hàng Nhà nước.