Tác Động Của Rủi Ro Tín Dụng Đến Ổn Định Tài Chính Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam

Nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính ngân hàng TMCP Việt Nam. Phân tích Z-score, GMM, và hàm ý chính sách để phát triển bền vững.

• Tác giả: Phí Thị Mai Phương
• Người hướng dẫn: TS. Đỗ Thị Hà Thương
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp đại học
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 1.7. KẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN
• 1.8. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.1.1. Khái niệm về rủi ro tín dụng của Ngân hàng Thương mại
• 2.1.2. Đo lường rủi ro tín dụng của Ngân hàng Thương mại
• 2.2. ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.2.1. Khái niệm ổn định tài chính của Ngân hàng Thương mại
• 2.2.2. Đo lường ổn định tài chính của Ngân hàng Thương mại
• 2.3. TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.4. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
• 2.4.1. Lược khảo các nghiên cứu trước
• 2.4.2. Thảo luận các nghiên cứu trước và khoảng trống của đề tài
• 2.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.2.2. Giải thích các biến của mô hình nghiên cứu
• 3.2.3. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.4.1. Phân tích thống kê mô tả
• 3.4.2. Phân tích ma trận tương quan
• 3.4.3. Phân tích mô hình hồi quy
• 3.4.4. Các kiểm định trong mô hình
• 3.4.5. Kiểm định lựa chọn mô hình
• 3.4.6. Kiểm định vi phạm mô hình
• 3.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ
• 4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.2.1. Phân tích hệ số tương quan
• 4.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến
• 4.2.3. Kết quả hồi quy bằng ba mô hình OLS, FEM và REM
• 4.2.4. Kiểm định mô hình
• 4.2.5. Kết quả ước lượng mô hình FGLS
• 4.2.6. Kết quả ước lượng mô hình GMM
• 4.3. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. MỘT SỐ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1.1. Đối với rủi ro tín dụng
• 5.1.2. Đối với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
• 5.1.3. Đối với tỷ lệ nợ cho vay trên tổng tài sản
• 5.1.4. Đối với hiệu quả hoạt động
• 5.1.5. Đối với tỷ lệ lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu
• 5.1.6. Đối với tỷ lệ thu nhập lãi thuần
• 5.1.7. Đối với quy mô ngân hàng
• 5.1.8. Đối với tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát
• 5.2. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
• 5.3. HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• 5.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Rủi Ro Tín Dụng và Ổn Định Tài Chính 50 60 ký tự

Hoạt động tín dụng là hoạt động cốt lõi của ngành ngân hàng, chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng tài sản và nguồn thu nhập của các NHTMCP. Trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thì hoạt động tín dụng giữ vai trò quan trọng, góp phần tạo việc làm, nâng cao thu nhập cho người dân và các tổ chức. Theo Báo Cáo Ngành Ngân Hàng (2022) tăng trưởng về tín dụng trong toàn hệ thống NH duy trì ở mức tích cực từ năm 2011 đến 2021, với tốc độ tăng trưởng tín dụng liên tục duy trì ở mức 14-15% kể từ năm 2019. Điều này xảy ra trong bối cảnh tỷ lệ tín dụng/GDP của Việt Nam đứng ở mức khá cao so với các nước khác trong khu vực. Cũng theo báo cáo này, tỷ lệ nợ xấu và nợ nhóm 2 đang có xu hướng tăng trở lại do tình hình kinh tế cũng như diễn biến phức tạp của dịch bệnh từ năm 2020 đến năm 2022.

1.1. Vai Trò Quan Trọng của Ngân Hàng TMCP Việt Nam

Các ngân hàng TMCP Việt Nam đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp vốn cho nền kinh tế, hỗ trợ sự phát triển của doanh nghiệp và cá nhân. Sự ổn định của hệ thống ngân hàng này có ý nghĩa sống còn đối với sự phát triển kinh tế bền vững. Theo số liệu thống kê, các NHTMCP chiếm một tỷ lệ đáng kể trong tổng dư nợ tín dụng của toàn hệ thống, cho thấy tầm quan trọng của chúng trong việc cung cấp vốn cho nền kinh tế. Việc đảm bảo ổn định tài chính cho các ngân hàng TMCP là vô cùng quan trọng.

1.2. Liên Hệ Giữa Tăng Trưởng Tín Dụng và Nợ Xấu Ngân Hàng

Tăng trưởng tín dụng quá nhanh có thể dẫn đến sự gia tăng nợ xấu trong hệ thống ngân hàng. Khi các ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay một cách ồ ạt, việc kiểm soát chất lượng tín dụng có thể bị lơ là, dẫn đến việc cấp tín dụng cho các đối tượng không đủ khả năng trả nợ. Điều này làm gia tăng rủi ro tín dụng và có thể ảnh hưởng tiêu cực đến ổn định tài chính của ngân hàng và toàn bộ nền kinh tế. Theo NHNN, tỷ lệ nợ xấu xấp xỉ 5% tổng dư nợ năm 2012; năm 2022 tỷ lệ nợ xấu nội bảng là 1,9%.

II. Phân Tích Rủi Ro Tín Dụng Thách Thức và Nguyên Nhân 50 60 ký tự

Trong những năm gần đây, rủi ro tín dụng của các NHTMCP Việt Nam có xu hướng tăng cao, đặc biệt là trong giai đoạn 2020-2022. Nguyên nhân là vì trong giai đoạn này là đại dịch COVID-19 bùng phát, khiến cho nền kinh tế thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng gặp phải khó khăn liên tục, các doanh nghiệp và cá nhân cũng bị ảnh hưởng. Dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng lên và khả năng thanh toán của khách hàng giảm xuống. Điều này đã làm các NH phải đối mặt với tình trạng gia tăng rủi ro tín dụng. Có thể thấy rằng rủi ro tín dụng vẫn là rủi ro lớn nhất đối với các NHTMCP Việt Nam. Rủi ro tín dụng có thể là nguyên nhân dẫn đến khả năng phá sản của các NHTMCP (Njanike, 2009), gián tiếp gây ra những tác động nghiêm trọng cho nền kinh tế.

2.1. Ảnh Hưởng Của Dịch COVID 19 Đến Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng

Đại dịch COVID-19 đã gây ra những ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế, làm gia tăng rủi ro tín dụng cho các ngân hàng. Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong hoạt động sản xuất kinh doanh, dẫn đến việc không thể trả nợ đúng hạn. Tình trạng thất nghiệp gia tăng cũng làm giảm khả năng trả nợ của các cá nhân. Theo đó, rủi ro tín dụng có thể làm giảm khả năng sinh lời của NH, gây mất vốn và ảnh hưởng tiêu cực tới thanh khoản của NHTM. Điều này có thể gây ra việc quy mô hoạt động của NHTM phải thu hẹp, khả năng cung cấp vốn cho nền kinh tế giảm xuống.

2.2. Tác Động Của Rủi Ro Tín Dụng Đến Ổn Định Tài Chính

Rủi ro tín dụng có thể gây ra những tác động tiêu cực đến ổn định tài chính của ngân hàng và toàn bộ hệ thống tài chính. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, lợi nhuận của ngân hàng sẽ giảm, thậm chí có thể dẫn đến thua lỗ. Nếu tình trạng này kéo dài, ngân hàng có thể mất khả năng thanh toán, gây ra khủng hoảng niềm tin và lan rộng ra toàn bộ hệ thống. Việc lợi nhuận suy giảm dẫn tới thiếu hụt nguồn vốn có thể khiến NHTM gặp nguy cơ phá sản. Khi một NHTM gặp nguy cơ này cũng khiến thị trường tài chính gặp hoảng loạn , làm tăng rủi ro tài chính cho toàn bộ nền kinh tế.

III. Nghiên Cứu Thực Nghiệm Đo Lường Tác Động Rủi Ro 50 60 ký tự

Các nghiên cứu về ổn định của NH đã chỉ ra rằng các yếu tố vĩ mô, các yếu tố đặc trưng NH và các loại rủi ro đều có tác động đến ổn định tài chính của NH, như (Pham et al.). Hay những bài nghiên cứu về tác động của các loại rủi ro đến tính ổn định NH (chỉ số Z score) thông qua tiến hành nghiên cứu thực nghiệm về tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng phá sản: Foos et al. Có nhiều nghiên cứu đã sử dụng chỉ số Z- score để đánh giá tác động rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính NH.

3.1. Sử Dụng Chỉ Số Z Score Đánh Giá Ổn Định Tài Chính Ngân Hàng

Chỉ số Z-score là một công cụ phổ biến được sử dụng để đánh giá ổn định tài chính của ngân hàng. Chỉ số này đo lường khả năng chống chịu của ngân hàng trước các cú sốc tài chính. Các nghiên cứu như: Nguyễn Thị Hồng Ánh & Lê Thành Trung (2020), (Dương Nguyễn Thanh Phương, 2021), Nguyễn Thị Minh Ngọc & Nguyễn Thị Minh Thảo (2022), Ghenimi et al., (2017), Amara & Mabrouki (2019), Setiawan & Widiastuti (2021), Saputra et al., (2020) đã chỉ ra rằng rủi ro tín dụng có ảnh hưởng đến ổn định tài chính của NHTM, cụ thể là tỷ lệ nợ xấu và khả năng phá sản của NH có quan hệ cùng chiều.

3.2. Lý Do Cần Thiết Nghiên Cứu Về Rủi Ro Tín Dụng Tại Việt Nam

Nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam là cần thiết vì theo thời gian các điều kiện vĩ mô và các yếu tố rủi ro sẽ luôn thay đổi. Do đó việc nghiên cứu thực nghiệm để đưa ra các khuyến nghị có cơ sở vẫn có giá trị. Vì vậy, tác giả chọn đề tài "Tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam" để thực hiện khóa luận tốt nghiệp của mình.

IV. Hàm Ý Chính Sách Kiểm Soát và Giảm Thiểu Rủi Ro Tín Dụng 50 60 ký tự

Mục tiêu tổng quát của đề tài là đánh giá mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012 - 2022. Từ đó, đưa ra các hàm ý chính sách để hạn chế rủi ro tín dụng nhằm nâng cao ổn định tài chính cho các NHTMCP Việt Nam.

4.1. Hàm Ý Chính Sách Nhằm Nâng Cao Ổn Định Tài Chính Ngân Hàng

Khóa luận tập trung vào các mục tiêu cụ thể như sau: Nghiên cứu xác định chiều hướng và mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam. Từ kết quả nghiên cứu, hàm ý chính sách về rủi ro tín dụng nhằm nâng cao ổn định tài chính cho các NHTMCP Việt Nam.

4.2. Câu Hỏi Nghiên Cứu Về Kiểm Soát Rủi Ro Tín Dụng

Để đạt được mục tiêu cụ thể cần trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau: Chiều hướng và mức độ tác động của rủi ro tín dụng đối với ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam ra sao? Cần có hàm ý chính sách nào để nâng cao ổn định tài chính và kiểm soát rủi ro tín dụng của các NHTMCP Việt Nam?

V. Nghiên Cứu Thực Nghiệm Dữ Liệu và Phương Pháp Phân Tích 50 60 ký tự

Đối tượng tập trung nghiên cứu là yếu tố rủi ro tín dụng, ổn định tài chính, tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam. Phạm vi không gian: Tác giả chọn 27 NHTMCP trong tổng số 31 NHTMCP trong nước. Lựa chọn này nhằm đảm bảo tính đại diện và giảm sự biến động đáng kể giữa các NHTMCP Việt Nam. Sự chọn lựa dựa trên các tiêu chí là loại trừ các NH bị mua lại, sát nhập và có vốn hoàn toàn là vốn nước ngoài. Đồng thời, việc chọn các NHTMCP Việt Nam có đầy đủ số liệu BCTC làm cơ sở để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu nghiên cứu.

5.1. Lựa Chọn Mẫu Ngân Hàng TMCP Để Phân Tích

Việc lựa chọn 27 NHTMCP thay vì toàn bộ các ngân hàng giúp đảm bảo tính đồng nhất của dữ liệu và giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố ngoại lai. Các ngân hàng được chọn đều có lịch sử hoạt động ổn định, có đầy đủ thông tin tài chính và đại diện cho các nhóm ngân hàng khác nhau về quy mô và loại hình hoạt động. Điều này giúp cho kết quả nghiên cứu có tính đại diện cao hơn.

5.2. Phạm Vi Thời Gian Nghiên Cứu và Ý Nghĩa

Phạm vi thời gian: Được xác định trong giai đoạn năm 2012 -2022. Giai đoạn này đặt trong bối cảnh một thập kỷ phát triển kinh tế quan trọng và đầy biến động, thích hợp việc nghiên cứu chi tiết về tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính. Năm 2012 được chọn là điểm xuất phát quan trọng, đồng thời là thời kỳ các NHTMCP Việt Nam mạnh mẽ thực hiện tái cấu trúc hệ thống và quá trình sáp nhập, cùng với sự thành lập Vietnam Asset Management Company (VAMC). Ngoài ra, từ năm 2019 đến 2022 là giai đoạn gần đây, đưa ra cơ hội để đánh giá tình hình ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam trong bối cảnh hiện đại và thách thức từ môi trường kinh tế biến động.

VI. Đề Xuất Giải Pháp Quản Lý Rủi Ro Để Ổn Định 50 60 ký tự

Để thực hiện đề tài, tác giả sử dụng phương pháp tổng hợp tài liệu và các nghiên cứu trước. Lược khảo tài liệu có liên quan đến cơ sở lý thuyết về ổn định tài chính NH, rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến ổn định tài chính của NHTMCP. Nghiên cứu thu thập mẫu dữ liệu từ các BCTC đã được kiểm toán của 27 NHTMCP Việt Nam. Để đảm bảo dữ liệu chính xác, tác giả trong quá trinh thu thập đã tiến hành loại bỏ một số NHTMCP không đủ dữ liệu liên tục từ năm 2012 đến 2022.

6.1. Phân Tích Dữ Liệu Định Lượng Để Xây Dựng Mô Hình

Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để xây dựng mô hình hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả tiến hành thực hiện đánh giá dữ liệu thông qua phân tích thống kê mô tả, và phân tích ma trận tương quan để có cái nhìn tổng quát về dữ liệu nghiên cứu. Để phân tích hồi quy, nghiên cứu sử dụng ba loại mô hình khác nhau là : mô hình hồi quy gộp OLS, mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM).

6.2. Ưu Điểm Của Mô Hình GMM Trong Nghiên Cứu

Việc sử dụng cả năm mô hình ước lượng Pooled OLS, FEM, REM, FGLS và GMM sẽ giúp tác giả có cái nhìn tổng quan hơn về tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các NHTMCP tại Việt Nam. Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian gần nhất với hiện tại là từ 2012 đến 2022. Nên kết quả nghiên cứu sẽ làm rõ các bằng chứng thực nghiệm về tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các NHTMCP.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hoạt động cấp tín dụng đóng vai trò là nghiệp vụ kinh doanh cốt lõi của hệ thống ngân hàng thương mại, chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng tài sản cũng như cơ cấu nguồn thu nhập của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam. Theo Báo cáo Ngành Ngân hàng (2022), tốc độ tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống duy trì ở mức tích cực từ năm 2011 đến năm 2021, đạt mức 14–15% mỗi năm kể từ năm 2019 trong bối cảnh tỷ lệ tín dụng trên GDP của Việt Nam ở mức tương đối cao so với khu vực. Tuy nhiên, giai đoạn 2020–2022 ghi nhận tác động tiêu cực từ đại dịch COVID-19 và biến động kinh tế vĩ mô, khiến nợ nhóm 2 và tỷ lệ nợ xấu có xu hướng gia tăng trở lại, làm suy giảm khả năng thanh toán của khách hàng vay vốn. Rủi ro tín dụng (RRTD) tiếp tục là mối đe dọa lớn nhất đối với khả năng sinh lời, thanh khoản và sự an toàn vốn của các NHTMCP, tiềm ẩn nguy cơ gây mất ổn định cho toàn bộ hệ thống tài chính.

Mục tiêu nghiên cứu:

1. Mục tiêu tổng quát: Đánh giá mức độ và chiều hướng tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012–2022; từ đó đề xuất các hàm ý chính sách nhằm kiểm soát rủi ro tín dụng và nâng cao mức độ ổn định tài chính.
2. Mục tiêu cụ thể:
   • Xác định chiều hướng và mức độ tác động của rủi ro tín dụng (đo lường qua tỷ lệ nợ xấu) cùng các yếu tố đặc thù ngân hàng và vĩ mô đến ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam.
   • Đề xuất các hàm ý chính sách cụ thể từ kết quả thực nghiệm để hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý nâng cao tính ổn định tài chính.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Chiều hướng và mức độ tác động của rủi ro tín dụng đối với ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam diễn ra như thế nào trong giai đoạn 2012–2022?
2. Cần thực hiện những hàm ý chính sách nào để nâng cao ổn định tài chính và kiểm soát hiệu quả rủi ro tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Yếu tố rủi ro tín dụng, ổn định tài chính và mối quan hệ tác động giữa rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính của các NHTMCP Việt Nam.
• Phạm vi không gian: 27 NHTMCP trong nước tại Việt Nam (được lựa chọn từ 31 NHTMCP, đã loại trừ các ngân hàng bị mua lại, sáp nhập, ngân hàng 100% vốn nước ngoài hoặc thiếu dữ liệu tài chính liên tục).
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm từ năm 2012 đến năm 2022. Mốc thời gian năm 2012 gắn liền với đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng và sự ra đời của Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC); giai đoạn 2019–2022 phản ánh biến động tài chính trong và sau đại dịch COVID-19.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình đo lường

• Rủi ro tín dụng: Khóa luận tiếp cận rủi ro tín dụng theo chuẩn mực của Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS, 2000), Graham & Coyle (2000), Hassan và cộng sự (2021), cùng các quy định pháp lý của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. RRTD được định nghĩa là tổn thất kinh tế phát sinh khi khách hàng vay không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện đầy đủ, đúng hạn nghĩa vụ trả nợ gốc và lãi theo cam kết. Chỉ số đại diện cho RRTD là tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), xác định theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN: $$\text{NPL} = \frac{\text{Nợ nhóm 3 (Dưới tiêu chuẩn)} + \text{Nợ nhóm 4 (Nghi ngờ)} + \text{Nợ nhóm 5 (Có khả năng mất vốn)}}{\text{Tổng dư nợ}}$$

• Ổn định tài chính ngân hàng: Được hiểu là trạng thái ngân hàng duy trì hoạt động an toàn, hiệu quả, thực hiện tốt chức năng trung gian tài chính và hấp thụ được các cú sốc kinh tế mà không gây rủi ro đổ vỡ hệ thống (Schinasi, 2009; Crockett, 1996; Hoelscher & Quintyn, 2003). Khóa luận sử dụng chỉ số $Z\text{-score}$ (phát triển bởi Altman, 1968; Boyd & Runkle, 1993; Čihák & Hesse, 2010) để đo lường mức độ an toàn tài chính và khoảng cách tới ngưỡng phá sản: $$Z\text{-score}{it} = \frac{\text{ROA}{it} + \text{ETA}{it}}{\sigma(\text{ROA}{it})}$$ Trong đó, $\text{ROA}$ là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân, $\text{ETA}$ là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, và $\sigma(\text{ROA})$ là độ lệch chuẩn của $\text{ROA}$ tính trên cửa sổ trượt 3 năm (năm hiện hành và hai năm trước đó theo Abuzayed và cộng sự, 2018). Biến phụ thuộc được chuẩn hóa dưới dạng logarit tự nhiên ($\ln(Z\text{-score})$) theo Laeven & Levine (2009) để xử lý độ lệch phân phối.

Phương pháp nghiên cứu và mô hình kinh tế lượng

Khóa luận thiết lập mô hình hồi quy dữ liệu bảng đa biến dựa trên khung nghiên cứu của Ghenimi và cộng sự (2017): $$\ln(Z\text{-score}{it}) = \beta_0 + \beta_1 \text{NPL}{it} + \beta_2 \text{ETA}{it} + \beta_3 \text{LTA}{it} + \beta_4 \text{LG}{it} + \beta_5 \text{CIR}{it} + \beta_6 \text{ROE}{it} + \beta_7 \text{NIM}{it} + \beta_8 \text{SIZE}_{it} + \beta_9 \text{GDP}t + \beta{10} \text{INF}t + u{it}$$

Quy trình phân tích định lượng:

1. Thống kê mô tả và phân tích ma trận hệ số tương quan Pearson giữa các biến nhằm kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ban đầu (ngưỡng tương quan $< 0{,}8$).
2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
3. Ước lượng mô hình hồi quy dữ liệu bảng qua ba phương pháp: Bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
4. Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình: Kiểm định F-test (lựa chọn giữa OLS và FEM), kiểm định Hausman (lựa chọn giữa FEM và REM), và kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (lựa chọn giữa OLS và REM).
5. Thực hiện các kiểm định chẩn đoán vi phạm giả định mô hình: Kiểm định Wald/White/Breusch-Pagan về phương sai sai số thay đổi, kiểm định Wooldridge về hiện tượng tự tương quan chuỗi.
6. Áp dụng phương pháp ước lượng Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.
7. Thực hiện kiểm định hiện tượng nội sinh bằng kiểm định Durbin-Wu-Hausman. Áp dụng phương pháp Ước lượng mômen tổng quát dạng hệ thống (System GMM) để kiểm soát triệt để tính nội sinh, kiểm định tính hợp lệ của biến công cụ bằng kiểm định Sargan/Hansen và kiểm định tự tương quan sai số bậc một AR(1), bậc hai AR(2) theo Arellano-Bond (1991).

Nguồn dữ liệu

Bộ dữ liệu bảng cân bằng bao gồm 27 NHTMCP trong thời gian 11 năm (2012–2022) với tổng số 297 quan sát. Dữ liệu tài chính vi mô được trích xuất và tính toán từ báo cáo tài chính hợp nhất và báo cáo tài chính riêng lẻ đã được kiểm toán công bố trên cổng thông tin chính thức của các ngân hàng và hệ thống cơ sở dữ liệu Vietstock. Dữ liệu kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát INF) được thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt Nam, Ngân hàng Thế giới (World Bank) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF). Dữ liệu được tính toán ban đầu trên MS Excel và phân tích kinh tế lượng chuyên sâu bằng phần mềm Stata 17.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu

Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể: làm rõ tính cấp thiết của việc đánh giá rủi ro tín dụng trong cấu trúc tài chính của các NHTMCP Việt Nam; xác định rõ mục tiêu nghiên cứu tổng quát và hai mục tiêu cụ thể; đặt ra hai câu hỏi nghiên cứu cốt lõi; giới hạn đối tượng nghiên cứu cùng phạm vi không gian (27 NHTMCP) và thời gian (2012–2022); tóm tắt phương pháp tiếp cận định lượng và phác thảo kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Chương 2 trình bày có hệ thống các khái niệm lý luận về rủi ro tín dụng, ổn định tài chính, phương pháp đo lường nợ xấu và chỉ số $Z\text{-score}$. Tác giả phân tích 5 kênh tác động tiêu cực chính của RRTD đến ổn định ngân hàng: suy giảm uy tín, rủi ro thanh khoản từ nợ không thu hồi được, tổn thất giá trị tài sản, giảm thu nhập - xói mòn vốn tự có, và gia tăng chi phí quản lý/xử lý nợ xấu. Chương này cũng tổng hợp các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước (Nguyễn Thanh Phong, 2019; Nguyễn Thị Hồng Ánh & Lê Thành Trung, 2020; Ghenimi và cộng sự, 2017; Amara & Mabrouki, 2019; Setiawan & Widiastuti, 2021; Saputra và cộng sự, 2020), từ đó xác định khoảng trống nghiên cứu về tác động độc lập của RRTD trong bối cảnh tái cơ cấu ngân hàng và giai đoạn ảnh hưởng bởi đại dịch COVID-19 tại Việt Nam.

Biến số	Tên biến	Đo lường / Công thức	Kỳ vọng
Z-score	Ổn định tài chính	$\ln((\text{ROA} + \text{ETA}) / \sigma(\text{ROA}))$	Biến phụ thuộc
NPL	Tỷ lệ nợ xấu	(Nợ nhóm 3 + Nợ nhóm 4 + Nợ nhóm 5) / Tổng dư nợ	Âm (-)
ETA	Tỷ lệ vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản	Tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản	Dương (+)
LTA	Tỷ lệ dư nợ / Tổng tài sản	Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản	Dương (+)
LG	Tăng trưởng tín dụng	$(\text{Dư nợ}t - \text{Dư nợ}{t-1}) / \text{Dư nợ}_{t-1}$	Âm (-)
CIR	Tỷ lệ chi phí trên thu nhập	Chi phí hoạt động / Tổng thu nhập hoạt động	Dương (+)
ROE	Tỷ suất sinh lời trên VCSH	Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu	Dương (+)
NIM	Tỷ lệ thu nhập lãi thuần	Thu nhập lãi thuần / Tổng tài sản sinh lời bình quân	Âm (-)
SIZE	Quy mô ngân hàng	Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(\text{TTS})$)	Dương (+)
GDP	Tăng trưởng kinh tế	Tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội hàng năm	Âm (-)
INF	Tỷ lệ lạm phát	Tỷ lệ lạm phát tính theo chỉ số giá tiêu dùng CPI	Âm (-)

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu gồm 8 bước từ xác định vấn đề đến đề xuất giải pháp. Tác giả định nghĩa chi tiết công thức đo lường từng biến, giải thích cơ sở xây dựng 10 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_{10}$), trình bày quy trình thu thập 297 quan sát của 27 NHTMCP giai đoạn 2012–2022. Chương này quy định các kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn mô hình: kiểm định F-test, Hausman test, Breusch-Pagan LM test, kiểm định đa cộng tuyến qua hệ số VIF, kiểm định sai số qua White/Wald và Wooldridge, mô hình sửa lỗi FGLS và kỹ thuật hồi quy GMM xử lý biến nội sinh đi kèm kiểm định Sargan/Hansen và Arellano-Bond AR(1), AR(2).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 thể hiện kết quả phân tích thống kê mô tả mẫu 297 quan sát và ma trận tương quan giữa các biến. Kết quả kiểm định VIF xác nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (VIF $< 10$). Các kiểm định lựa chọn mô hình chỉ ra mô hình FEM ưu việt hơn OLS và REM, tuy nhiên mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Phương pháp FGLS được thực hiện để khắc phục khiếm khuyết. Tiếp tục kiểm định Durbin-Wu-Hausman phát hiện hiện tượng nội sinh, do đó mô hình hồi quy GMM hai bước dạng hệ thống được lựa chọn làm kết quả ước lượng chính thức. Kiểm định AR(1) có $p\text{-value} < 0{,}05$, AR(2) có $p\text{-value} > 0{,}05$ và kiểm định Hansen/Sargan có $p\text{-value} > 0{,}10$, khẳng định mô hình GMM hoàn toàn phù hợp và biến công cụ có giá trị hiệu lực.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

Dựa trên kết quả hồi quy GMM thực nghiệm, Chương 5 tổng kết mức độ tác động của các biến số đến chỉ số $Z\text{-score}$, đối chiếu với các giả thuyết ban đầu. Tác giả đề xuất các nhóm khuyến nghị quản trị thực tiễn cho ban điều hành các NHTMCP và Ngân hàng Nhà nước, đồng thời trình bày các hạn chế chưa giải quyết hết trong khuôn khổ khóa luận và gợi mở các hướng nghiên cứu mở rộng.

---

Kết quả và đóng góp của nghiên cứu

Kết quả thực nghiệm chính

Ước lượng thông qua mô hình GMM đối với 27 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012–2022 mang lại các kết quả thống kê có ý nghĩa:

1. Rủi ro tín dụng (NPL): Tỷ lệ nợ xấu có hệ số hồi quy mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê, xác nhận giả thuyết $H_1$. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng, chỉ số $Z\text{-score}$ suy giảm, đồng nghĩa với việc mức độ an toàn tài chính giảm và xác suất phá sản/mất ổn định của NHTMCP tăng lên. Ngược lại, kiểm soát tốt nợ xấu sẽ trực tiếp nâng cao tính ổn định tài chính.
2. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA): Tác động tích cực cùng chiều có ý nghĩa thống kê đến $Z\text{-score}$ (chấp nhận $H_2$). Tỷ lệ đệm vốn tự có cao giúp ngân hàng tăng cường năng lực hấp thụ tổn thất tài chính khi xảy ra rủi ro.
3. Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản (LTA): Tác động tích cực có ý nghĩa thống kê đến $Z\text{-score}$ (chấp nhận $H_3$), phản ánh việc mở rộng hoạt động cho vay trong tầm kiểm soát mang lại nguồn thu lãi ổn định, củng cố lợi nhuận và gia tăng ổn định tài chính.
4. Quy mô ngân hàng (SIZE): Tác động tích cực cùng chiều đến $Z\text{-score}$ (chấp nhận $H_8$). Các ngân hàng có quy mô tổng tài sản lớn sở hữu lợi thế về năng lực tài chính, mạng lưới và khả năng đa dạng hóa danh mục rủi ro tốt hơn.
5. Hiệu quả hoạt động (CIR), Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), Thu nhập lãi thuần (NIM): Cả ba biến đều ghi nhận tác động nghịch chiều (-) có ý nghĩa thống kê đến $Z\text{-score}$ trong mô hình hồi quy GMM.
6. Yếu tố kinh tế vĩ mô (GDP, INF): Cả tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (INF) đều có tác động tiêu cực (-) đến ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu.
7. Tăng trưởng tín dụng (LG): Kết quả hồi quy không tìm thấy mối liên hệ có ý nghĩa thống kê giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và chỉ số $Z\text{-score}$ của các NHTMCP Việt Nam trong mẫu khảo sát.

Hàm ý chính sách và khuyến nghị của tác giả

• Kiểm soát rủi ro tín dụng (NPL): Các NHTMCP cần siết chặt quy trình thẩm định tín dụng, hoàn thiện hệ thống chấm điểm tín dụng nội bộ, tăng cường giám sát sau giải ngân để phát hiện sớm các khoản nợ có dấu hiệu chuyển nhóm; đẩy mạnh trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ và phối hợp với VAMC để xử lý dứt điểm nợ xấu tồn đọng.
• Nâng cao tỷ lệ an toàn vốn (ETA): Chú trọng tăng vốn điều lệ và vốn tự có cấp 1 thông qua giữ lại lợi nhuận sau thuế, phát hành cổ phiếu cho cổ đông chiến lược nhằm đáp ứng chuẩn mực an toàn vốn theo Basel II và định hướng Basel III.
• Tối ưu hóa danh mục cho vay (LTA) và kiểm soát quy mô (SIZE): Duy trì tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản ở mức hợp lý; đa dạng hóa phân khúc khách hàng (bán lẻ, doanh nghiệp vừa và nhỏ) nhằm phân tán rủi ro; tận dụng lợi thế quy mô nhưng cần đi kèm nâng cao năng lực quản trị rủi ro hệ thống.
• Quản trị chi phí và cấu trúc sinh lời (CIR, ROE, NIM): Tối ưu hóa chi phí hoạt động thông qua chuyển đổi số; thận trọng trước chiến lược chạy theo lợi nhuận ngắn hạn hoặc mở rộng biên lãi thuần (NIM) bằng cách cấp tín dụng cho các phân khúc rủi ro cao.
• Chủ động ứng phó biến động vĩ mô (GDP, INF): Xây dựng kịch bản kiểm tra sức chịu tải (stress testing) định kỳ đối với các cú sốc về lạm phát và suy giảm tăng trưởng kinh tế.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt thực nghiệm: Khóa luận cập nhật chuỗi dữ liệu 11 năm (2012–2022) bao gồm giai đoạn tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng và giai đoạn bùng phát đại dịch COVID-19, cung cấp bằng chứng định lượng cập nhật về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và ổn định tài chính tại thị trường tài chính mới nổi như Việt Nam.
• Về mặt phương pháp luận: Áp dụng kết hợp các phương pháp hồi quy từ OLS, FEM, REM, FGLS đến mô hình GMM hệ thống hai bước, xử lý thành công hiện tượng nội sinh, tự tương quan và phương sai thay đổi, đảm bảo tính không chệch và tính vững của các ước lượng thống kê.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Hạn chế của đề tài:

• Khóa luận mới khảo sát dữ liệu của 27 NHTMCP trong nước, chưa bao quát được toàn bộ 31 NHTMCP cũng như khối các ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài và các tổ chức tín dụng phi ngân hàng.
• Một số ngân hàng bị loại khỏi mẫu do thiếu tính liên tục và đồng nhất của dữ liệu kế toán công bố trong toàn bộ giai đoạn 2012–2022.
• Mô hình nghiên cứu tập trung vào các biến số tài chính định lượng trên báo cáo tài chính và hai chỉ số vĩ mô cơ bản, chưa xem xét các biến số phi tài chính như chất lượng quản trị điều hành, cấu trúc sở hữu, hoặc các biến động chính sách tiền tệ cụ thể khác.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Mở rộng phạm vi nghiên cứu sang toàn bộ hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam hoặc so sánh đối sánh với các quốc gia trong khu vực ASEAN.
• Kéo dài chuỗi thời gian nghiên cứu sang các năm tiếp theo nhằm kiểm chứng tính bền vững của các hệ số ước lượng trong giai đoạn phục hồi kinh tế hậu đại dịch.
• Bổ sung thêm các biến kiểm soát vi mô và vĩ mô mới như tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR), cấu trúc thu nhập ngoài lãi, lãi suất điều hành, cung tiền $M_2$, hoặc các chỉ số đo lường bất ổn định kinh tế vĩ mô.

---

Giá trị tham khảo

• Đối tượng thụ hưởng:
  • Sinh viên, học viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Khóa luận là tài liệu tham khảo chuẩn mực về cấu trúc đề tài định lượng, phương pháp trích xuất chỉ số tài chính từ BCTC kiểm toán và quy trình xử lý dữ liệu bảng trên Stata.
  • Nhà nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Cung cấp quy trình kiểm định kinh tế lượng đầy đủ từ kiểm tra đa cộng tuyến, lựa chọn mô hình OLS/FEM/REM đến kỹ thuật khắc phục khuyết tật bằng FGLS và ước lượng System GMM.
  • Ban điều hành và cán bộ quản trị rủi ro tại các NHTMCP: Tham khảo các bằng chứng định lượng về tác động của tỷ lệ nợ xấu, đệm vốn chủ sở hữu và quy mô tài sản để hoạch định chiến lược kinh doanh an toàn.
  • Cơ quan quản lý (Ngân hàng Nhà nước): Có thêm căn cứ thực nghiệm trong việc giám sát tỷ lệ an toàn vi mô và xây dựng chính sách điều hành tín dụng vĩ mô.
• Nội dung đáng chú ý: Bảng tổng quan lý thuyết tổng hợp đa dạng các nghiên cứu quốc tế và trong nước; công thức tính toán chỉ số $Z\text{-score}$ theo chuỗi trượt 3 năm; quy trình kiểm định chẩn đoán mô hình hồi quy bảng toàn diện.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Chỉ số Z-score trong khóa luận được tính toán như thế nào và có ý nghĩa gì đối với sự ổn định tài chính? Chỉ số $Z\text{-score}$ được tính theo công thức $Z\text{-score}{it} = (\text{ROA}{it} + \text{ETA}{it}) / \sigma(\text{ROA}{it})$, trong đó $\sigma(\text{ROA})$ được tính toán dựa trên dữ liệu 3 năm (năm hiện hành và 2 năm trước đó), sau đó lấy logarit tự nhiên $\ln(Z\text{-score})$. Chỉ số này đo lường số độ lệch chuẩn mà lợi nhuận của ngân hàng phải sụt giảm trước khi vốn chủ sở hữu bị xói mòn hoàn toàn (vỡ nợ). Do đó, giá trị $Z\text{-score}$ càng cao biểu thị ngân hàng càng an toàn, rủi ro vỡ nợ càng thấp và tính ổn định tài chính càng cao.

2. Mẫu nghiên cứu 27 NHTMCP được lựa chọn dựa trên những tiêu chí nào? Tác giả lựa chọn 27 NHTMCP trong tổng số 31 NHTMCP tại Việt Nam dựa trên tiêu chuẩn: là ngân hàng thương mại cổ phần nội địa, có đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán liên tục trong suốt giai đoạn 2012–2022; đồng thời loại trừ các ngân hàng thuộc diện kiểm soát đặc biệt/bị mua lại bắt buộc, các ngân hàng sáp nhập thiếu dữ liệu đồng nhất và các ngân hàng 100% vốn nước ngoài.

3. Tại sao khóa luận phải sử dụng phương pháp hồi quy GMM thay vì chỉ dừng lại ở FEM, REM hoặc FGLS? Mặc dù FEM và REM giúp kiểm soát các đặc trưng riêng lẻ không quan sát được của từng ngân hàng, và FGLS khắc phục được hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, nhưng các mô hình này không xử lý được hiện tượng nội sinh (endogeneity) phát sinh do sự tương tác đồng thời giữa rủi ro tín dụng và ổn định tài chính hoặc biến trễ của biến phụ thuộc. Phương pháp GMM hệ thống (System GMM) sử dụng các biến công cụ nội sinh hợp lệ giúp loại bỏ hoàn toàn thiên lệch này, mang lại các ước lượng không chệch và đáng tin cậy nhất.

4. Kết quả nghiên cứu về biến Tăng trưởng tín dụng (LG) cho thấy điều gì? Khác với giả thuyết kỳ vọng ban đầu ($H_4$: tác động tiêu cực), kết quả hồi quy GMM thực nghiệm trong khóa luận không tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa tỷ lệ tăng trưởng tín dụng ($\text{LG}$) và chỉ số $Z\text{-score}$ của 27 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012–2022. Điều này phản ánh tốc độ tăng trưởng tín dụng tự thân không trực tiếp làm tăng hay giảm độ ổn định tài chính, mà mức độ rủi ro phụ thuộc vào chất lượng khoản vay và việc kiểm soát nợ xấu thực tế.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phí Thị Mai Phương đã hoàn thành mục tiêu nghiên cứu thông qua việc đánh giá toàn diện tác động của rủi ro tín dụng đến ổn định tài chính tại 27 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012–2022 bằng phương pháp ước lượng GMM vững chắc. Kết quả thực nghiệm khẳng định rủi ro tín dụng (tỷ lệ nợ xấu) cùng các yếu tố vĩ mô tác động tiêu cực đến chỉ số an toàn tài chính $Z\text{-score}$, trong khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ dư nợ cho vay và quy mô ngân hàng đóng vai trò nâng cao tính ổn định. Nghiên cứu cung cấp hệ thống luận cứ khoa học và khuyến nghị thực tiễn có giá trị hỗ trợ các ngân hàng thương mại và cơ quan quản lý trong việc kiểm soát nợ xấu, củng cố đệm an toàn vốn và duy trì sự phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 đã cung cấp cái nhìn tổng quát về đề tài cũng như đặt nền móng cho những nội dung tiếp theo. Việc nêu rõ lý do chọn đề tài để làm rõ được ý nghĩa của việc nghiên cứu về RRTD và tác động của rủi ro này đến ổn định tài chính của NHTMCP Việt Nam. Các mục tiêu cụ thể và các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra nhằm làm rõ đối tượng, phạm vi không gian là 27 NHTMCP và phạm vi thời gian là 11 năm từ 2012 đến năm 2022. Và cuối cùng là trình bày kết cấu của khóa luận gồm 5 chương.

Từ đó mở ra cơ sở lý luận và tìm hiểu các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến đề tài ở chương tiếp theo. 7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Nội dung của chương 2 sẽ trình bày khái niệm lý thuyết về RRTD và ổn định tài chính của NH. Tác giả tổng quan nghiên cứu và tổng hợp các kết quả từ các nghiên cứu đó về mối quan hệ giữa RRTD và ổn định tài chính của NHTM. Từ đó, khóa luận sẽ làm rõ những khoảng trống hiện tại và các hướng tiếp cận mới.

RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2. Khải niệm về rủi ro tín dụng của Ngân hàng Thương mại Hoạt động tín dụng là hoạt động chiếm phần lớn nguồn thu và lợi nhuận của NH. Tuy nhiên, hoạt động này cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng (RRTD). RRTD là mối quan tâm hàng đầu của các NH, ảnh hưởng trực tiếp đến sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống tài chính.

Theo Graham & Coyle (2000), RRTD được định nghĩa là tổn thất do khách hàng từ chối hoặc không có khả năng thanh toán kịp thời và đầy đủ số nợ. Theo Phan Ngọc Hà (2021) định nghĩa RRTD “là các tổn thất phát sinh từ việc khách hàng không trả được đầy đủ, đúng hạn các khoản nợ hoặc khách hàng không thực hiện đầy đủ, đúng hạn các nghĩa vụ mà NHTM đã bảo lãnh và NHTM phải thực hiện thay các nghĩa vụ này” Ủy ban Basel (BCBS) trong báo cáo của họ vào năm 2000 đã chỉ ra rằng các khoản vay là nguồn gây ra RRTD lớn nhất và rõ ràng nhất đối với các tổ chức tài chính như NH (Basel Committee on Banking Supervision (2000). Hassan et al. (2021) cho rằng RRTD là "khả năng người vay không thực hiện nghĩa vụ hoặc khả năng thực hiện nghĩa vụ của họ bị suy giảm, dẫn đến tổn thất kinh tế cho ngân hàng" Theo Nguyễn Thanh Phong (2020), RRTD phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của NH, xuất phát từ việc khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán khoản vay theo cam kết.

Tác giả này cũng nêu ra hai 8 cách tiếp cận của RRTD là: việc khách hàng trả nợ không đúng hạn và việc khách hàng không thể trả nợ cho NH. Như vậy, từ những khái niệm trên cách tiếp cận RRTD trong bài như sau: RRTD là khả năng tổn thất xảy ra khi người đi vay không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện các nghĩa vụ thanh toán gốc và lãi trong hợp đồng tín dụng. Rủi ro này khổng chỉ giới hạn ở hoạt động cho vay mà còn bao gồm các hoạt động khác như bão lãnh, cam kết,v. Đây là rủi ro gắn liền với hoạt động tín dụng, sẽ dẫn đến tổn thất tài chính như giảm thu thập ròng và tiềm năng gây ra những tổn thất lớn mà sẽ đe dọa hoạt động cốt lõi của một NH.

Đo lường rủi ro tín dụng của Ngân hàng Thương mại Có nhiều phương pháp khác nhau để đo lường rủi ro tín dụng của NHTM. Trong số đó, đánh giá RRTD thông qua tỷ lệ nợ xấu là một trong những phương pháp đơn giản và dễ hiểu nhất. Tỷ lệ nợ xấu là tỷ số giữa tổng giá trị nợ quá hạn trên 90 ngày trên tổng giá trị cho vay. Tỷ lệ nợ xấu là một chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng danh mục cho vay của NH và khả năng quản lý rủi ro tín dụng của NH.

Theo Barth et al. (2004), việc quản lý RRTD, trong đó tỷ lệ nợ xấu (NPL) đóng vai trò quan trọng, là một yếu tố không thể bỏ qua. NPL cao có thể được coi là một dấu hiệu cho thấy RRTD của các NHTM đang tăng lên, như đã chỉ ra bởi Djebali & Zaghdoudi (2020). Nghiên cứu của Foos et al.

(2010) cũng chỉ ra rằng RRTD có thể tăng lên do NH tham gia vào hoạt động cho vay với rủi ro cao. Theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM Việt Nam được tính theo công thức Nợ nhóm 3+Nợ nhóm 4+Nợ nhóm 5 Tỷ lệ nợ xấu = (2.1) Tổng dư nợ Trong đó: Nợ nhóm 3: Khoản nợ dưới tiêu chuẩn Nợ nhóm 4: Khoản nợ nghi ngờ Nợ nhóm 5: Khoản nợ có khả năng mất vốn.1 đo lường tỷ lệ nợ xấu bằng cách lấy tổng dư nợ từ nhóm 3 đến 4 trên tổng dư nợ cho vay. Tỷ lệ nợ xấu phản ánh chất lượng hoạt động tín dụng của NHTMCP. Tỷ lệ nợ xấu gia tăng hoặc cao hơn mức trung bình ngành là dấu hiệu cho thấy ngân hàng gặp khó khăn trong việc quản lý khoản vay.

Các NHTMCP cần tuân thủ quy định của NHNN về việc duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 3%. Ở bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu, được tính toán từ BCTC thường niên, như một chỉ số đại diện cho RRTD của NHTM. ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2. Khái niệm ổn định tài chính của Ngân hàng Thương mại Hệ thống NH đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, đảm nhận chức năng điều tiết nguồn vốn, trung gian thanh toán, và nhiều chức năng khác.

Ổn định tài chính NHTMCP là yếu tố then chốt giúp hệ thống tài chính đảm bảo sự an toàn và phát triển bền vững, đóng góp vào sự phát triển chung của nền kinh tế. Mặc dù đã được nghiên cứu rộng rãi, khái niệm "ổn định tài chính của ngân hàng" vẫn chưa có định nghĩa thống nhất. Các nghiên cứu thường đánh giá mức độ ổn định tài chính của NH dựa trên "ổn định tài chính" trong lĩnh vực NH. Schinasi (2009) định nghĩa ổn định tài chính là khả năng hệ thống tài chính hoạt động hiệu quả, thúc đẩy kinh tế, quản lý rủi ro và phục hồi trước biến động, đảm bảo sự ổn định cho nền kinh tế.

Ổn định tài chính được định nghĩa là "tình trạng hệ thống tài chính hoạt động trơn tru, đảm bảo các trung gian (NH, công ty chứng khoán) và thị trường tài chính vận hành hiệu quả" (Crockett ,1996). Theo Hoelscher & Quintyn (2003), ổn định tài chính NHTM được định nghĩa là "trạng thái ổn định" mà NH thực hiện hiệu quả các chức năng kinh tế cốt lõi (bao gồm phân bổ nguồn lực, phân tán rủi ro và thanh toán). 10 Sự ổn định tài chính của các NHTM được hiểu là “trạng thái hoạt động hiệu quả, an toàn, không bị tác động bởi yếu tố bất lợi hiện tại hay tương lai, đồng thời giữ vững trước cú sốc kinh tế." (Nguyễn Thị Kiều Nga & Trần Huy Hoàng, 2020) Như vậy, ở bài nghiên cứu này tác giả định nghĩa ổn định tài chính của NHTM là trạng thái mà NH duy trì hoạt động an toàn, hiệu quả. Hoàn thành tốt vai trò và các chức năng của NH như trung gian thanh toán và tin dụng.

Đồng thời sỡ hữu nền tảng tài chính vững mạnh, có thể thích ứng và phục hồi nhanh chóng trước mọi biến động kinh tế. Đồng thời, NH cũng không gây ra các cú sốc ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế. Ổn định tài chính NH đóng vai trò quan trọng cho hệ thống tài chính và nền kinh tế. Đo lường ổn định tài chính của Ngân hàng Thương mại Đánh giá mức độ ổn định tài chính của NHTM là một vấn đề quan trọng, và đã được tiếp cận bằng các phương pháp khác nhau.

Trong số các phương pháp, chỉ số Z-Score là một công cụ phổ biến được sử dụng rộng rãi bởi các nhà nghiên cứu và tổ chức uy tín trong lĩnh vực tài chính. Z-score là một chỉ tiêu phổ biến về mức độ an toàn của NH, được xây dựng trên mối quan hệ của VCSH, lợi nhuận và biến động do bất ổn hay rủi ro (được đo bằng độ lệch chuẩn của lợi nhuận ngân hàng) (Cihak & Hesse, 2010). Chỉ số Z-Score được phát triển ban đầu bởi Altman (1968) nhằm dự đoán khả năng phá sản của các doanh nghiệp dựa trên các yếu tố tài chính. Mô hình Z-Score ban đầu bao gồm 5 biến và sau này đã được rút gọn thành 4 biến vào năm 1995.

Boyd & Runkle (1993) đã áp dụng mô hình này vào đánh giá ổn định tài chính NHTM với công thức tính toán như sau: ROA+ E⁄A (2.2) Z-scoreit = σ(ROA) Trong đó: 11 ROA: Tỷ suất sinh lời trên TTS bình quân, thể hiện hiệu quả hoạt động của NH. E/A: Tỷ lệ VCSH trên TTS. σ(ROA): Độ lệch chuẩn của ROA Từ công thức 2.2, có thể thấy Zscore thể hiện ba góc độ đánh giá ổn định của NHTM, bao gồm hiệu quả hoạt động của NH (ROA), mức độ an toàn tài chính (E/A) và mức độ biến động của lợi nhuận (độ lệch chuẩn của ROA). Thông qua chỉ số này, có thể tính toán được mức độ chấp nhận rủi ro của các NH.

Theo Köhler (2015), Z- score được xem như một chỉ tiêu quan trọng đo lường ổn định và rủi ro của NHTM. Mặc dù Z-Score có ưu điểm về tính linh hoạt, dễ tính toán và hiệu quả, nhưng cũng cần lưu ý Z-Score cũng dễ bị ảnh hưởng bởi dữ liệu tài chính và không tính đến rủi ro hệ thống. Việc Z-score càng cao, mức độ rủi ro thấp chứng tỏ sự ổn định tài chính NH sẽ tăng lên. Ngược lại khi Z-score càng thấp thì NH đang gặp khó khăn tài chính, từ đó xác suất vỡ nợ của NH đó sẽ lớn hơn.

TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI Rủi ro tín dụng (RRTD) là một trong những rủi ro quan trọng nhất mà NH phải đối mặt. Tác động của RRTD đến ổn định tài chính của NHTMCP được nhiều nghiên cứu thể hiện: Theo nghiên cứu của DeYoung & Whalen (1998), nguyên nhân chính dẫn đến phá sản của NHTM không phải do hiệu quả hoạt động kém, mà là do lượng nợ xấu tăng cao. Điều này cho thấy RRTD đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự ổn định của NHTM.