Tác Động Của Nợ Xấu Đối Với Hiệu Quả Hoạt Động Của Các Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam

Khóa luận phân tích tác động của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về ngành ngân hàng.

• Tác giả: Lưu Minh Hằng
• Người hướng dẫn: PGS. Phạm Thị Hoàng Anh
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Ngân hàng
• Đề tài: Tác Động Của Nợ Xấu Đến Hiệu Quả Hoạt Động Của Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC VIẾT TẮT
• LỜI MỞ ĐẦU
• 0.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 0.2. Tổng quan nghiên cứu và tính mới của đề tài
• 0.2.1. Tổng quan các nghiên cứu về nợ xấu
• 0.2.2. Tổng quan các nghiên cứu về hiệu quả hoạt động
• 0.2.3. Tổng quan các nghiên cứu về tác động của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động
• 0.3. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
• 0.3.1. Mục tiêu tổng quát
• 0.3.2. Nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể
• 0.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 0.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 0.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 0.5. Phương pháp nghiên cứu
• 0.6. Kết cấu bài nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA NỢ XẤU ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 1.1. Tổng quan về nợ xấu của ngân hàng thương mại
• 1.1.1. Khái niệm nợ xấu của ngân hàng thương mại
• 1.1.2. Cách thức đo lường
• 1.2. Tổng quan về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại
• 1.2.1. Khái niệm hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại
• 1.2.2. Cách thức đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng
• 1.3. Tác động của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại
• 1.4. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Tổng quan các phương pháp đánh giá tác động của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại
• 2.2. Lựa chọn mô hình hồi quy
• 2.3. Xây dựng mô hình
• 2.4. Mô tả các biến trong mô hình
• 2.5. Giả thuyết nghiên cứu
• 2.6. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG NỢ XẤU VÀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM
• 3.1. Tổng quan về ngân hàng thương mại Việt Nam
• 3.2. Thực trạng nợ xấu và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại
• 3.2.1. Thực trạng rủi ro tín dụng
• 3.2.2. Tỷ lệ nợ xấu và dự phòng rủi ro
• 3.2.3. Thực trạng hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại
• 3.2.4. Đánh giá chung
• 3.3. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ TÁC ĐỘNG CỦA NỢ XẤU ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 4.1. Mô tả dữ liệu thống kê và kiểm định khuyết tật mô hình
• 4.2. Kiểm định dữ liệu
• 4.3. Mô tả mẫu nghiên cứu
• 4.4. Phân tích hệ số tương quan
• 4.5. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
• 4.6. Kết quả nghiên cứu dựa trên mô hình FGLS
• 4.7. Kết luận chương 4
• 5. CHƯƠNG 5: CÁC KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH
• 5.1. Khuyến nghị 1: Các Ngân hàng thương mại cần xây dựng và tuân thủ chặt chẽ các quy trình quản lý rủi ro tín dụng theo chuẩn Basel III để kịp thời phát hiện và giảm thiểu rủi ro từ nợ xấu và các sai sót trong hoạt động kinh doanh
• 5.2. Khuyến nghị 2: Các Ngân hàng thương mại nên sử dụng công nghệ để cắt giảm chi phí và quản lý ngân sách một cách hiệu quả
• 5.3. Khuyến nghị 3: Các Ngân hàng thương mại cần tuân thủ tỷ lệ LDR theo quy định của Ngân hàng nhà nước để đảm bảo tính thanh khoản và khả năng chịu đựng trước các rủi ro phát sinh
• 5.4. Khuyến nghị 4: Các Ngân hàng thương mại cần có chiến lược tái cấu trúc hợp lý trong công tác gia tăng tổng tài sản hay quy mô ngân hàng
• 5.5. Khuyến nghị 5: Chính phủ cần có các biện pháp kích cầu nền kinh tế, hỗ trợ cho các doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn để tăng khả năng trả nợ của họ và giảm tỷ lệ nợ xấu
• 5.6. Kết luận chương 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tác Động Của Nợ Xấu Đến Hiệu Quả Hoạt Động Ngân Hàng

Nợ xấu là một trong những vấn đề nghiêm trọng mà các ngân hàng thương mại tại Việt Nam đang phải đối mặt. Tình hình nợ xấu không chỉ ảnh hưởng đến khả năng sinh lời mà còn tác động đến sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu đã có xu hướng gia tăng trong những năm gần đây, gây ra nhiều lo ngại cho các nhà đầu tư và cơ quan quản lý. Việc hiểu rõ tác động của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng là rất cần thiết để đưa ra các giải pháp kịp thời.

1.1. Khái Niệm Nợ Xấu Và Tác Động Đến Ngân Hàng

Nợ xấu được định nghĩa là các khoản vay mà người vay không thể thanh toán đúng hạn. Tình trạng này không chỉ làm giảm khả năng sinh lời của ngân hàng mà còn ảnh hưởng đến uy tín và khả năng huy động vốn. Theo nghiên cứu của Berger và Humphrey (1992), nợ xấu cao có thể dẫn đến sự suy giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

1.2. Tình Hình Nợ Xấu Tại Việt Nam Hiện Nay

Tình hình nợ xấu tại Việt Nam đã có những diễn biến phức tạp. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu đã tăng lên 2,3% trong năm 2023. Điều này cho thấy sự cần thiết phải có các biện pháp quản lý nợ xấu hiệu quả hơn để đảm bảo sự ổn định của hệ thống ngân hàng.

II. Vấn Đề Nợ Xấu Và Thách Thức Đối Với Ngân Hàng Thương Mại

Nợ xấu không chỉ là một vấn đề tài chính mà còn là một thách thức lớn đối với các ngân hàng thương mại. Việc quản lý nợ xấu hiệu quả là một trong những yếu tố quyết định đến sự tồn tại và phát triển của ngân hàng. Các ngân hàng cần phải đối mặt với nhiều thách thức như áp lực từ thị trường, sự cạnh tranh gay gắt và các quy định của nhà nước.

2.1. Nguyên Nhân Dẫn Đến Tình Trạng Nợ Xấu

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến tình trạng nợ xấu, bao gồm việc cho vay không đúng đối tượng, thiếu kiểm soát trong quy trình cho vay và sự biến động của nền kinh tế. Theo nghiên cứu của Kithinji (2010), các yếu tố như chất lượng tín dụng và sự can thiệp của chính phủ cũng đóng vai trò quan trọng trong việc gia tăng nợ xấu.

2.2. Tác Động Của Nợ Xấu Đến Tín Dụng Ngân Hàng

Nợ xấu có tác động tiêu cực đến khả năng cấp tín dụng của ngân hàng. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, ngân hàng sẽ phải trích lập dự phòng rủi ro, từ đó làm giảm khả năng cho vay. Điều này có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt vốn cho các doanh nghiệp, ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế.

III. Phương Pháp Quản Lý Nợ Xấu Hiệu Quả Cho Ngân Hàng

Để giảm thiểu tác động của nợ xấu, các ngân hàng thương mại cần áp dụng các phương pháp quản lý nợ xấu hiệu quả. Việc xây dựng quy trình quản lý rủi ro tín dụng chặt chẽ và sử dụng công nghệ thông tin trong quản lý nợ xấu là những giải pháp cần thiết.

3.1. Xây Dựng Quy Trình Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Các ngân hàng cần xây dựng quy trình quản lý rủi ro tín dụng theo chuẩn mực quốc tế như Basel III. Điều này giúp ngân hàng kịp thời phát hiện và giảm thiểu rủi ro từ nợ xấu, đảm bảo an toàn cho hoạt động kinh doanh.

3.2. Ứng Dụng Công Nghệ Trong Quản Lý Nợ Xấu

Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý nợ xấu giúp ngân hàng theo dõi và phân tích tình hình nợ xấu một cách hiệu quả. Công nghệ có thể hỗ trợ trong việc đánh giá rủi ro và đưa ra các quyết định cho vay chính xác hơn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Và Kết Quả Nghiên Cứu Về Nợ Xấu

Nghiên cứu về tác động của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại đã chỉ ra rằng nợ xấu có mối liên hệ chặt chẽ với khả năng sinh lời của ngân hàng. Các ngân hàng cần có các biện pháp cụ thể để giảm thiểu nợ xấu và nâng cao hiệu quả hoạt động.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Về Tác Động Của Nợ Xấu

Nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu cao có tác động tiêu cực đến lợi nhuận của ngân hàng. Theo nghiên cứu của Demyanyk và Hemert (2011), nợ xấu cao dẫn đến biên lãi ròng thấp hơn, ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng.

4.2. Các Giải Pháp Giảm Thiểu Nợ Xấu

Để giảm thiểu nợ xấu, các ngân hàng cần thực hiện các giải pháp như cải thiện quy trình cho vay, tăng cường kiểm soát rủi ro và nâng cao chất lượng tín dụng. Điều này không chỉ giúp giảm tỷ lệ nợ xấu mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Ngành Ngân Hàng Tại Việt Nam

Tình hình nợ xấu tại Việt Nam đang có những diễn biến phức tạp, đòi hỏi các ngân hàng thương mại phải có những biện pháp quản lý hiệu quả. Việc giảm thiểu nợ xấu không chỉ giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng mà còn góp phần vào sự ổn định của nền kinh tế.

5.1. Tương Lai Của Ngành Ngân Hàng

Ngành ngân hàng Việt Nam cần tiếp tục cải cách và đổi mới để đối phó với tình hình nợ xấu. Việc áp dụng công nghệ và cải thiện quy trình quản lý sẽ là những yếu tố quyết định đến sự phát triển bền vững của ngành.

5.2. Khuyến Nghị Chính Sách Đối Với Ngân Hàng

Chính phủ cần có các chính sách hỗ trợ ngân hàng trong việc quản lý nợ xấu, đồng thời tạo điều kiện cho các doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn. Điều này sẽ giúp giảm tỷ lệ nợ xấu và nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính Việt Nam, ngành ngân hàng giữ vai trò huyết mạch cung ứng vốn cho nền kinh tế với 49 ngân hàng thương mại (NHTM) được cấp phép và tổng tài sản đạt 770,67 triệu tỷ đồng (theo số liệu từ Ngân hàng Nhà nước năm 2024). Hoạt động tín dụng truyền thống là nguồn tạo ra thu nhập hoạt động chủ yếu nhưng đồng thời cũng tiềm ẩn rủi ro tín dụng (RRTD) lớn nhất, biểu hiện trực tiếp qua tỷ lệ nợ xấu (Non-Performing Loans - NPL). Kể từ sau đại dịch Covid-19 và các biến động kinh tế vĩ mô phức tạp, tỷ lệ nợ xấu nội bảng của hệ thống ngân hàng Việt Nam gia tăng đáng kể, vượt mức dự báo lên 2,3% vào năm 2023 và duy trì áp lực sang năm 2024.

Về mặt học thuật, các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và tại Việt Nam vẫn tồn tại những quan điểm trái chiều: một số học giả chỉ ra mối quan hệ nghịch biến rõ rệt giữa nợ xấu và hiệu quả hoạt động (HQHĐ) hoặc khả năng sinh lời (như Berger và Humphrey, 1992; Wheelock và Wilson, 1994; Kolapo và cộng sự, 2012; Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2017), trong khi một số nghiên cứu khác lại không tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê hoặc nhận định mức độ ảnh hưởng không đáng kể (Kwan và Eisenbeis, 1996; Đỗ Hoài Linh và cộng sự, 2020). Xuất phát từ bối cảnh đó, khóa luận tập trung nghiên cứu đề tài "Tác động của nợ xấu đối với hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam".

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của khóa luận là đánh giá tác động của nợ xấu đến HQHĐ của các NHTM tại Việt Nam. Để đạt được mục tiêu này, tác giả xác định ba nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

1. Đánh giá tình hình nợ xấu và HQHĐ kinh doanh của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2015 - 2023.
2. Phân tích mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến HQHĐ kinh doanh của các NHTM Việt Nam bằng mô hình định lượng.
3. Đề xuất một số khuyến nghị và chính sách nhằm hạn chế sự ảnh hưởng tiêu cực của nợ xấu đến HQHĐ của hệ thống NHTM Việt Nam.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến HQHĐ (đại diện bằng tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu - ROE) của các NHTM Việt Nam.
• Phạm vi không gian: Hệ thống các NHTM Việt Nam (mẫu nghiên cứu thu thập dữ liệu báo cáo tài chính từ 20 đến 30 NHTM đang hoạt động).
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 2013 - 2023 (tập trung phân tích sâu thực trạng từ 2015 đến 2023), bao gồm thời điểm trước, trong và sau đại dịch Covid-19.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm

Khóa luận tiếp cận nợ xấu và HQHĐ dựa trên cơ sở pháp lý và các lý thuyết tài chính ngân hàng hiện hành:

• Khái niệm nợ xấu: Căn cứ khoản 8 Điều 3 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN, nợ xấu là các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn), được xác định dựa trên hai tiêu chí: khoản nợ đã quá hạn trên 90 ngày và khách hàng vay có khả năng trả nợ thấp.
• Đo lường rủi ro tín dụng: Theo chuẩn mực Basel II với hai phương pháp tiếp cận xếp hạng nội bộ: F-IRB (Foundation Internal Rating Based) và A-IRB (Advanced Internal Rating Based) dựa trên các tham số cốt lõi: Xác suất vỡ nợ (PD), Tổn thất do vỡ nợ (LGD), Rủi ro vỡ nợ (EAD) và Kỳ hạn hiệu lực (M).
• Đo lường HQHĐ: Xem xét ba chỉ tiêu tài chính cơ bản gồm Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và Biên lãi ròng (NIM). Trong đó, ROE được lựa chọn làm biến phụ thuộc chính vì phản ánh toàn diện khả năng sinh lời trên nguồn vốn cổ đông và mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính.

Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán của các NHTM Việt Nam và cơ sở dữ liệu kinh tế vĩ mô của Ngân hàng Thế giới (World Bank) giai đoạn 2013 - 2023. Quy trình ước lượng kinh tế lượng được thực hiện trên phần mềm Stata 14 và EViews qua các bước:

1. Thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan và kiểm định tính dừng, kiểm định phụ thuộc chéo, kiểm định đồng liên kết Pedroni.
2. Ước lượng mô hình hồi quy OLS (Gộp), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
3. Thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM; kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test) và kiểm định tự tương quan (Wooldridge test).
4. Sử dụng phương pháp hồi quy Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục hoàn toàn hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.

Tên biến	Ký hiệu	Cách thức đo lường	Dấu kỳ vọng	Cơ sở đề xuất
Biến phụ thuộc
Tỷ suất sinh lời trên VCSH	ROE	Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu	N/A	Tulsian (2014)
Biến độc lập & kiểm soát
Tỷ lệ nợ xấu	NPL	Dư nợ nhóm (3+4+5) / Tổng dư nợ cho vay	(-)	Kargi (2011)
Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi	LDR	Tổng dư nợ cho vay / Tổng tiền gửi	(+)	Oke và cộng sự (2012)
Quy mô ngân hàng	SIZE	Logarit tự nhiên của Tổng tài sản (Ln(TTS))	(+)	Kaaya và Pastory (2013)
Hiệu quả chi phí hoạt động	CIR	Chi phí hoạt động / Tổng thu nhập hoạt động	(-)	Shelagh và cộng sự (2008)
Tăng trưởng kinh tế	GDP	$(GDP_t - GDP_{t-1}) / GDP_{t-1}$	(+)	Alper và cộng sự (2011)

---

Nội dung chính theo từng chương

Lời mở đầu

Trình bày tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh tái cơ cấu hệ thống ngân hàng; tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước; xác định tính mới, mục tiêu, nhiệm vụ, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu.

Chương 1: Tổng quan về tác động của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về nợ xấu, quản trị rủi ro tín dụng và HQHĐ của NHTM:

• Phân tích bản chất của nợ xấu, nguyên nhân phát sinh và các chỉ tiêu đo lường như tỷ lệ NPL, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (DPRR/Tổng dư nợ).
• Phân tích bốn kênh tác động tiêu cực của nợ xấu đến NHTM:
  1. Làm suy giảm lợi nhuận và tăng nguy cơ mất vốn: Chi phí trích lập dự phòng tăng làm giảm lợi nhuận ròng, đồng thời các khoản lãi dự thu không thể thu hồi.
  2. Ảnh hưởng đến năng lực thanh toán và an toàn vốn: Nợ xấu làm giảm tỷ lệ an toàn vốn (CAR), biến tài sản sinh lời thành tài sản kém hiệu quả, gây khó khăn thanh khoản.
  3. Tạo áp lực tài chính lên toàn hệ thống: Gia tăng chi phí xử lý nợ, chi phí huy động vốn và nguy cơ rủi ro lan truyền.
  4. Làm suy giảm uy tín và năng lực cạnh tranh: Xói mòn niềm tin của nhà đầu tư và khách hàng, ảnh hưởng đến định giá cổ phiếu và khả năng tiếp cận nguồn vốn mới.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Xây dựng khung phân tích định lượng, thiết kế mô hình kinh tế lượng, định nghĩa các biến và xây dựng 5 giả thuyết nghiên cứu:

• Giả thuyết 1 ($H_1$): Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động ngược chiều (-) đến ROE.
• Giả thuyết 2 ($H_2$): Tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi (LDR) có tác động cùng chiều (+) đến ROE.
• Giả thuyết 3 ($H_3$): Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động cùng chiều (+) đến ROE.
• Giả thuyết 4 ($H_4$): Tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) có tác động ngược chiều (-) đến ROE.
• Giả thuyết 5 ($H_5$): Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động cùng chiều (+) đến ROE.

Chương 3: Thực trạng nợ xấu và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam

Chương 3 phân tích bức tranh thực tiễn của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2013 - 2023 thông qua các chuỗi số liệu thứ cấp:

• Môi trường kinh tế vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đạt 6,69% (thấp nhất là 2,56% năm 2021 do Covid-19 và đạt đỉnh 8,02% năm 2022). Lạm phát được kiểm soát ở mức trung bình 2,5% giai đoạn 2015 - 2018 và tăng lên 3,15% năm 2022. Tăng trưởng tín dụng đạt đỉnh 18,2% năm 2016, sau đó giảm dần về mức 12,1% năm 2020 và duy trì quanh mức 12% - 14,5% giai đoạn 2021 - 2023.
• Diễn biến nợ xấu:
  • Nợ xấu nội bảng: Giảm từ 3,79% (năm 2013) xuống 2,0% (năm 2017), duy trì mức thấp 1,6% - 1,9% giai đoạn 2018 - 2019, sau đó tăng trở lại lên 1,7% (năm 2020), 1,49% (năm 2021) và tăng mạnh lên 4,55% vào năm 2023.
  • Nợ xấu gộp (bao gồm nợ nội bảng, nợ đã bán cho VAMC chưa xử lý và nợ tiềm ẩn): Tăng từ 5,49% (năm 2013) lên 10,8% (năm 2016), sau đó giảm dần nhờ các giải pháp tái cơ cấu và Nghị quyết số 42/2017/QH14, dao động ở mức 6,3% (năm 2021) và 5,0% (năm 2023).
  • Kết quả xử lý nợ: Lũy kế đến tháng 4/2022, toàn hệ thống các tổ chức tín dụng (TCTD) đã xử lý gần 435.000 tỷ đồng nợ xấu (trung bình khoảng 8.000 tỷ đồng/tháng). Giai đoạn 2017 - 2022, Công ty Quản lý tài sản (VAMC) đã xử lý 276,5 nghìn tỷ đồng dư nợ gốc (gấp 5 lần giai đoạn 2013 - 2016), trong đó 267,3 nghìn tỷ đồng xử lý từ nợ mua bằng trái phiếu đặc biệt và 9,2 nghìn tỷ đồng mua theo giá thị trường.
• Sự phân hóa giữa các ngân hàng: Cuối năm 2022, trong khi tỷ lệ nợ xấu nội bảng toàn hệ thống ở mức 2%, một số ngân hàng ghi nhận tỷ lệ vượt 3% (như VietBank, BaoVietBank, NCB) hoặc trên 2,5% (ABBank, BVBank, PVcomBank, SHB, PGB). Nhóm 4 ngân hàng thương mại nhà nước lớn (Big 4: Agribank, Vietcombank, Vietinbank, BIDV) tiếp tục giữ vai trò trụ cột về quy mô và trích lập bao phủ nợ xấu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu về tác động của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại

Chương này trình bày các kiểm định mô hình và kết quả ước lượng thực nghiệm:

• Thực hiện kiểm định sự phụ thuộc chéo, kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu bảng và kiểm định đồng liên kết Pedroni.
• Phân tích thống kê mô tả và ma trận tương quan giữa các biến để loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• So sánh các mô hình OLS, FEM và REM: Kiểm định Hausman xác nhận mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn REM. Tuy nhiên, kiểm định khuyết tật trên mô hình FEM phát hiện sự tồn tại của phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
• Ước lượng mô hình FGLS: Đưa ra các hệ số ước lượng vững và hiệu quả, xác nhận tác động ngược chiều của tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) đến chỉ số sinh lời ROE, đồng thời chỉ ra vai trò của quy mô tài sản (SIZE), tỷ lệ LDR và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP).

Chương 5: Các khuyến nghị chính sách

Dựa trên kết quả thực nghiệm, tác giả đề xuất 5 nhóm khuyến nghị cụ thể:

1. Áp dụng chuẩn mực quản trị quốc tế: Xây dựng và tuân thủ quy trình quản lý rủi ro tín dụng theo chuẩn Basel III nhằm phát hiện sớm và phòng ngừa rủi ro nợ xấu phát sinh.
2. Tối ưu hóa chi phí hoạt động: Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số trong quản lý ngân sách và vận hành để kéo giảm tỷ lệ CIR.
3. Đảm bảo an toàn thanh khoản: Tuân thủ nghiêm ngặt tỷ lệ dư nợ trên tổng tiền gửi (LDR) theo quy định của Ngân hàng Nhà nước để tăng cường khả năng chống chịu trước các cú sốc thanh khoản.
4. Tái cấu trúc quy mô hợp lý: Xây dựng chiến lược gia tăng tổng tài sản có chọn lọc, gắn liền với nâng cao chất lượng danh mục tín dụng thay vì tăng trưởng nóng.
5. Giải pháp từ phía Chính phủ và cơ quan quản lý: Tiếp tục triển khai các chính sách kích cầu nền kinh tế, tháo gỡ rào cản pháp lý xử lý tài sản bảo đảm và tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp cận vốn phục hồi sản xuất kinh doanh, từ đó nâng cao khả năng trả nợ.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Khóa luận đã định lượng hóa và kiểm định thành công mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2023:

• Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động tiêu cực, ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đối với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Khi nợ xấu gia tăng, gánh nặng chi phí trích lập dự phòng và tổn thất thu nhập lãi trực tiếp bào mòn khả năng sinh lời của ngân hàng.
• Hiệu quả quản lý chi phí (CIR) có tác động ngược chiều rõ rệt đến ROE, cho thấy việc kiểm soát chi phí vận hành kém hiệu quả sẽ làm giảm sút kết quả kinh doanh.
• Các biến kiểm soát như quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cấp tín dụng trên vốn huy động (LDR) và tốc độ tăng trưởng kinh tế vĩ mô (GDP) có mối tương quan thuận chiều với hiệu quả hoạt động, phản ánh lợi thế quy mô và tác động tích cực của chu kỳ kinh tế mở rộng.

Đóng góp của đề tài

• Về mặt học thuật: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm cập nhật cho giai đoạn 2013 - 2023 (bao gồm tác động của đại dịch Covid-19 và giai đoạn xử lý nợ theo Nghị quyết 42/2017/QH14) về mối quan hệ giữa rủi ro nợ xấu và hiệu quả sinh lời của hệ thống ngân hàng tại một thị trường mới nổi như Việt Nam.
• Về mặt phương pháp: Ứng dụng quy trình kinh tế lượng hoàn chỉnh trên dữ liệu bảng, kết hợp kiểm định khuyết tật và sử dụng mô hình FGLS để loại trừ hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, đảm bảo tính vững của các ước lượng.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở khoa học cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc cân bằng giữa mục tiêu tăng trưởng tín dụng và kiểm soát chất lượng tài sản, đồng thời đề xuất các giải pháp khả thi gắn liền với chuẩn mực Basel III.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế về mẫu và dữ liệu: Khóa luận sử dụng mẫu nghiên cứu giới hạn ở các NHTM Việt Nam có đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán công khai trong giai đoạn 2013 - 2023; chưa bao quát toàn bộ các tổ chức tín dụng phi ngân hàng hoặc ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài.
• Hạn chế về mô hình biến số: Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào biến phụ thuộc tài chính truyền thống là ROE và nhóm biến nội tại cơ bản (NPL, LDR, SIZE, CIR) cùng một biến vĩ mô đại diện (GDP); chưa tích hợp các biến số về cấu trúc quản trị công ty, tỷ lệ an toàn vốn (CAR) theo Basel II/III chi tiết qua các năm hoặc các yếu tố vĩ mô khác như lãi suất thực và tỷ giá hối đoái.
• Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng phạm vi nghiên cứu sang việc áp dụng các mô hình động dạng GMM hệ thống (System GMM) để kiểm soát hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa nợ xấu và khả năng sinh lời, đồng thời so sánh tác động của nợ xấu theo các nhóm ngân hàng (nhóm ngân hàng gốc quốc doanh so với nhóm ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân).

---

Giá trị tham khảo

• Đối với sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học: Khóa luận là tài liệu tham khảo cụ thể về quy trình triển khai một nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh sử dụng dữ liệu bảng (panel data) trên phần mềm Stata/EViews, từ kiểm định dừng, kiểm định phụ thuộc chéo đến xử lý khuyết tật mô hình bằng FGLS.
• Đối với cán bộ quản trị rủi ro và phân tích tài chính tại các NHTM: Nội dung Chương 3 và Chương 5 cung cấp góc nhìn thực tiễn về cấu trúc nợ xấu nội bảng và nợ xấu gộp, bức tranh xử lý nợ qua VAMC và lộ trình áp dụng các tỷ lệ an toàn vốn theo chuẩn mực quốc tế.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng văn bản pháp lý nào để làm căn cứ phân loại và xác định nợ xấu tại Việt Nam?
Tác giả căn cứ vào khoản 8 Điều 3 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, theo đó nợ xấu được định nghĩa là các khoản nợ thuộc nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5, dựa trên tiêu chí quá hạn trên 90 ngày và khách hàng có khả năng trả nợ thấp.

2. Biến phụ thuộc được lựa chọn trong mô hình hồi quy là gì và vì sao tác giả lựa chọn biến này thay vì ROA?
Biến phụ thuộc là Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Tác giả lựa chọn ROE thay vì ROA vì ROE đo lường trực tiếp lợi nhuận tạo ra trên nguồn vốn đầu tư của cổ đông, phản ánh sự kết hợp giữa hiệu quả kinh doanh và đòn bẩy tài chính, đồng thời khắc phục được nhược điểm của ROA khi chỉ số này chịu ảnh hưởng phức tạp từ các tài khoản ngoại bảng.

3. Phương pháp hồi quy nào được sử dụng để đưa ra kết quả kết luận cuối cùng của mô hình?
Phương pháp hồi quy Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được lựa chọn làm mô hình cuối cùng nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan vốn tồn tại trong mô hình tác động cố định (FEM).

4. Khối lượng nợ xấu đã được xử lý theo Nghị quyết số 42/2017/QH14 và qua VAMC đạt con số cụ thể là bao nhiêu?
Tính đến tháng 4/2022, toàn hệ thống TCTD đã xử lý gần 435.000 tỷ đồng nợ xấu (trung bình gần 8.000 tỷ đồng/tháng). Giai đoạn 2017 - 2022, tổng dư nợ gốc lũy kế được VAMC xử lý đạt 276,5 nghìn tỷ đồng (trong đó 267,3 nghìn tỷ đồng từ nợ mua bằng trái phiếu đặc biệt và 9,2 nghìn tỷ đồng mua theo giá thị trường).

5. Tác giả đề xuất bao nhiêu khuyến nghị chính sách và trọng tâm của khuyến nghị đầu tiên là gì?
Tác giả đề xuất 5 khuyến nghị chính sách; trong đó khuyến nghị đầu tiên nhấn mạnh việc các NHTM cần xây dựng và tuân thủ chặt chẽ quy trình quản lý rủi ro tín dụng theo chuẩn mực Basel III để phát hiện sớm và hạn chế nguy cơ nợ xấu phát sinh.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lưu Minh Hằng đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận và thực tiễn về mối quan hệ giữa rủi ro nợ xấu và hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2023. Bằng việc kết hợp thống kê mô tả thực trạng hệ thống với phương pháp hồi quy dữ liệu bảng FGLS, nghiên cứu khẳng định nợ xấu có tác động tiêu cực đáng kể đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Trên cơ sở các kết quả định lượng thu được, đề tài đã đề xuất 5 nhóm khuyến nghị thiết thực về quản trị rủi ro theo chuẩn Basel III, tối ưu chi phí CIR và kiểm soát thanh khoản LDR nhằm góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động và sự ổn định của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA NỢ XẤU ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 1. Tổng quan về nợ xấu của ngân hàng thương mại 1. Khái niệm nợ xấu của ngân hàng thương mại Các khoản nợ xấu (NPL) hay còn được biết đến là tài sản không sinh lời (NPA), là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực ngân hàng, đại diện cho các khoản vay mà người vay không thể trả được theo các điều khoản và điều kiện đã thỏa thuận ban đầu. Việc quản lý nợ xấu đặt ra nhiều thách thức cho các ngân hàng và có tác động lớn đến hệ thống tài chính và kinh tế nói chung.

Các khoản nợ xấu thường được xác định là những khoản vay mà khoản nợ vẫn còn tồn đọng trong một khoảng thời gian nhất định, thường là trên 90 ngày, tuỳ thuộc vào quy định pháp lý của từng quốc gia. Các nguyên nhân của nợ xấu có thể bao gồm việc vỡ nợ của người vay, khó khăn tài chính, suy thoái kinh tế hoặc sự yếu kém về cơ cấu trong quy trình cho vay. Những khoản nợ này gây ra tổn thất tiềm ẩn đối với ngân hàng, ảnh hưởng đến lợi nhuận, tính thanh khoản và ổn định chung của HTNH. Nợ xấu thường phản ánh một số khía cạnh trong hoạt động của ngân hàng và có thể được xem là một trong những chỉ số tốt nhất về tình trạng sức khỏe của ngành ngân hàng (Symss và cộng sự, 2018).

Ngoài ra, nợ xấu gây ra nhiều tác động tiêu cực đối với ngân hàng. Đầu tiên, nó ảnh hưởng đến sức khỏe tài chính của ngân hàng bởi nợ xấu làm giảm lợi nhuận của ngân hàng bằng cách giảm thu nhập từ lãi và tăng mức DPRR cho vay. Mức độ nợ xấu cao có thể làm suy yếu tỷ lệ CAR của ngân hàng, hạn chế khả năng cho vay và tạo ra những thách thức về thanh khoản. Thứ hai, nợ xấu làm nổi bật những thiếu sót trong việc quản lý rủi ro của ngân hàng.

Đánh giá RRTD hiệu quả, bảo lãnh khoản vay và các quy trình giám sát liên tục đều rất quan trọng để ngăn chặn việc hình thành nợ xấu quá mức. Các ngân hàng cần tăng cường khuôn khổ quản lý rủi ro để giảm thiểu tác động tiềm ẩn của nợ xấu đối với hoạt động của mình. Thứ ba, nợ xấu cũng gây ra những lo ngại về tuân thủ quy định. Cơ quan quản lý giám sát mức độ nợ xấu chặt chẽ như một phần của vai trò giám sát của họ.

Tỷ lệ nợ xấu cao có thể thu hút sự can thiệp từ cơ quan quản lý, bao 11 gồm yêu cầu tăng vốn hoặc hạn chế phân phối cổ tức (DellʼAriccia và cộng sự, 2014). Vì vậy, việc quản lý nợ xấu là cần thiết để duy trì việc tuân thủ các chuẩn mực quy định. Hơn nữa, nợ xấu còn có tác động lớn đến nền kinh tế nói chung cũng như khả năng cung cấp tín dụng nói riêng; mức nợ xấu tăng cao có thể gây cản trở cho việc cung cấp tín dụng trong nền kinh tế. Các ngân hàng, vốn bị gánh nặng bởi nợ xấu, có thể trở nên ngại rủi ro hơn, thắt chặt các tiêu chí cho vay và giảm khả năng tiếp cận tín dụng của cả cá nhân và DN.

Điều này có thể làm giảm tốc độ tăng trưởng kinh tế và đầu tư. Ngoài ra, nợ xấu cũng ảnh hưởng đến sự ổn định của hệ thống tài chính và nếu tỷ lệ nở xấu vượt quá mức có thể gây ra rủi ro cho hệ thống tài chính. Nếu nợ xấu tăng trưởng trên nhiều ngân hàng, nó có thể làm suy yếu sự ổn định tài chính, ảnh hưởng đến niềm tin thị trường và có khả năng dẫn đến hiệu ứng lan truyền. Các biện pháp hiệu quả để giải quyết nợ xấu là rất quan trọng để duy trì sự ổn định của lĩnh vực ngân hàng.

Cuối cùng, nợ xấu cũng ảnh hưởng đến năng suất kinh tế, khi ngân hàng phải chuyển nguồn lực tài chính ra khỏi các hoạt động sản xuất để quản lý nợ xấu. Các nguồn vốn lẽ ra có thể được sử dụng để cho vay đối với các lĩnh vực sản xuất khác trong nền kinh tế nhưng lại bị ràng buộc vào các tài sản kém hiệu quả. Điều này có thể làm giảm năng suất kinh tế và tiềm năng tăng trưởng (Demirgüç-Kunt và Huizinga, 1999). Các khoản nợ xấu có ý nghĩa quan trọng đối với cả ngân hàng và nền kinh tế nói chung, đặt ra thách thức trong việc quản lý rủi ro và sức khỏe tài chính của ngân hàng, ảnh hưởng đến lợi nhuận, tính thanh khoản và tuân thủ quy định (Ma'aji và cộng sự, 2023).

Vì vậy, tại Việt Nam, theo khoản 8 Điều 3 Thông tư 11/2021/TT-NHNN nợ quá hạn là khoản nợ mà một phần hoặc toàn bộ nợ gốc và/hoặc lãi đã quá hạn, nợ xấu là những khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 (bao gồm nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ bị mất vốn hoặc có khả năng bị mất vốn). Theo Thông tư này, nợ xấu được xác định dựa trên hai yếu tố là nợ đã quá hạn 90 ngày và khách hàng có khả năng trả nợ thấp. Cách thức đo lường Hiện nay trên toàn cầu, nhiều nhà nghiên cứu đã tiến hành các nghiên cứu về các chỉ tiêu để đánh giá RRTD và nợ xấu, tuy nhiên, vẫn chưa có sự thống nhất về các chỉ tiêu này. Đỗ Hoài Linh và cộng sự (2020) đã sử dụng tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ giữa tổng dư nợ 12 chia cho tổng vốn huy động để đo lường mức độ ảnh hưởng của RRTD; trong khi Symss và cộng sự (2018) thì dựa vào tỷ lệ xóa nợ ròng, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ lợi nhuận trước dự phòng trên tổng dư nợ.

Từ những trích dẫn này, có thể thấy rằng có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng để đánh giá RRTD. Do đó, nghiên cứu này sẽ tổng quan một số chỉ tiêu thường được áp dụng để đánh giá tỷ lệ nợ xấu dựa trên các chỉ số tài chính (NPL) và hệ số RRTD. Tỷ lệ nợ xấu (NPL) Nợ xấu là những khoản nợ quá hạn trên 90 ngày mà các ngân hàng không đòi được, được xếp vào những khoản nợ thuộc nhóm 3,4 và 5. Đây là những khoản nợ có vấn đề, không lành mạnh, khó hoặc không thể đòi.

Tỷ lệ này cho thấy khả năng thu hồi vốn khó khăn của ngân hàng lúc này không còn ở mức độ rủi ro thông thường nữa mà là nguy cơ mất vốn. Tỷ lệ nợ xấu càng thấp thì HQHĐ của ngân hàng càng tốt và ngược lại, càng cao thì cho thấy ngân hàng đang gặp nhiều rủi ro. Theo World bank (2023), tỷ lệ này dưới mức 5% là có thể chấp nhận được. Tỷ lệ nợ xấu trong nghiên cứu được xác định bằng công thức sau: 𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 3+4+5 NPL = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 Theo Ozili (2019), NPL là chỉ số đại diện cho khả năng quản lý các khoản nợ xấu của ngân hàng.

Cụ thể, trước khi cấp tín dụng, ngân hàng phải đánh giá khả năng của người vay trong việc thanh toán nợ và sau khi cấp tín dụng, ngân hàng phải theo dõi việc sử dụng tín dụng cũng như việc tuân thủ của người vay đối với các điều khoản vay. Ngoài ra, ngân hàng cũng phải thực hiện việc kiểm tra, đánh giá và áp đặt các biện pháp kiểm soát TSĐB để giảm thiểu RRTD không thực hiện được. Do đó, khi tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp, tức là các ngân hàng thực hiện HQHĐ của mình một cách hiệu quả và tối ưu trong việc quản lý nợ xấu (Kingu và cộng sự, 2018). Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Ngân hàng trích lập và hạch toán dự phòng RRTD vào chi phí hoạt động để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra đối với các khoản nợ (từ nhóm 3 trở lên).

Trước hết, để xác định giá trị tổn thất dự kiến, ngân hàng phải tính toán giá trị tổn thất dự kiến (EL) 13 của tất cả các khoản cho vay thuộc các nhóm rủi ro khác nhau; xác định tổng giá trị trích lập dự phòng RRTD bằng tổng các loại dự phòng (bao gồm dự phòng cụ thể, dự phòng chung rủi ro quốc gia, dự phòng chung cho các khoản cho vay và phải thu); giá trị dự phòng cụ thể về vốn cổ phần, chứng khoán hóa không được tính vào dự phòng RRTD; so sánh tổng giá trị EL và tổng giá trị dự phòng RRTD để điều chỉnh trực tiếp sự chênh lệch giá trị VCSH của hai giá trị này. Hệ số rủi ro được áp dụng làm cơ sở để tính toán nhu cầu vốn cần thiết cho các khoản lỗ không mong muốn (UL). Những thiệt hại dự kiến trước sẽ được xem xét riêng. Cuối cùng, tỷ lệ dự phòng RRTD được tính bằng công thức: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng = 𝐷ự 𝑝ℎò𝑛𝑔 𝑟ủ𝑖 𝑟𝑜 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 Ngoài ra, dự phòng RRTD được coi như là một cách để kiểm soát tổn thất của các khoản cho vay, cho phép ngân hàng phát hiện và bảo hiểm rủi ro cho các khoản vay của mình (Phạm Thị Châu Loan, 2019).

Do đó, khi ngân hàng dự đoán nguy cơ bị mất vốn trên các khoản vay thì nên nên trích lập dự phòng cao hơn để giảm thu nhập. Như vậy, khi tỷ lệ dự phòng RRTD cao, điều này cho biết ngân hàng đang đối mặt với các khoản nợ xấu có nguy cơ chuyển đổi thành các khoản nợ mất vốn, đồng thời gây ảnh hưởng đến HQHĐ của NHTM. Bên cạnh đó, các ngân hàng thường đo lường xác suất vỡ nợ trước khi đo lường những tổn thất có thể dự kiến. Theo Basel II, các NHTM có thể sử dụng phương pháp có tên là Foundation Internal Rating Based (F-IRB) để đánh giá và tính toán RRTD.

F-IRB là phương pháp mới trong Basel II, cung cấp cho các ngân hàng khả năng đánh giá rủi ro dựa trên cách xếp hạng khác nhau. Tài liệu của F-IRB dựa trên một mô hình mô phỏng áp dụng cho RRTD, trong đó, xác suất vỡ nợ của khách hàng được đánh giá dựa trên sự chênh lệch giữa giá trị của tài sản thế chấp và mệnh giá của khoản vay. Giá trị của tài sản thay đổi theo thời gian, bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngẫu nhiên như biến động thị trường hoặc chính sách. Khả năng vỡ nợ xảy ra khi giá trị của TSĐB thấp hơn mệnh giá của khoản vay.

Để đo lường RRTD, các ngân hàng cần tuân thủ hai phần chính của thỏa thuận. Trước hết, việc xác định giá trị của các tài sản rủi ro được thực hiện bằng cách phân loại khách hàng thành các nhóm như: DN, chính phủ, 14 ngân hàng, cá nhân, và những nhóm khác.