Phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của hệ thống ngân hàng thương mại việt nam 2023

Phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại Việt Nam năm 2023, cung cấp cái nhìn sâu sắc và chiến lược.

• Tác giả: Nguyễn Phúc Minh Anh
• Người hướng dẫn: TS. Dương Thị Thùy An
• Trường học: Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Tác Động Của Rủi Ro Tín Dụng Đến Hiệu Quả Kinh Doanh Của Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
• 1.5.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của đề tài
• 1.7. Bố cục nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
• 2.1. Rủi ro tín dụng
• 2.1.1. Khái niệm
• 2.1.2. Các chỉ tiêu đo lường Rủi ro tín dụng
• 2.2. Hiệu quả kinh doanh của Ngân hàng thương mại
• 2.2.1. Các chỉ tiêu phản ánh Hiệu quả kinh doanh
• 2.3. Tác động của Rủi ro tín dụng đến Hiệu quả kinh doanh của Ngân hàng thương mại
• 2.3.1. Rủi ro tín dụng làm giảm lợi nhuận của Ngân hàng
• 2.3.2. Rủi ro tín dụng làm giảm Hiệu quả kinh doanh của Ngân hàng
• 2.3.3. RRTD tác động đến các yếu tố kinh tế vĩ mô
• 2.4. Lược khảo các tiền nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.3. Mô hình nghiên cứu
• 3.4. Mô tả các biến được sử dụng trong mô hình
• 3.4.1. Biến phụ thuộc
• 3.4.2. Biến đo lường Rủi ro tín dụng
• 3.4.3. Các biến kiểm soát trong mô hình
• 3.5. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.6. Phương pháp nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Phân tích thống kê mô tả
• 4.2. Biến đo lường Hiệu quả kinh doanh
• 4.3. Biến đo lường Rủi ro tín dụng
• 4.4. Biến đo lường khác
• 4.5. Phân tích hệ số tương quan
• 4.6. Kiểm định đa cộng tuyến
• 4.7. Kiểm định hồi quy tổng thể Pooled OLS, FEM, REM
• 4.8. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
• 4.8.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
• 4.8.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
• 4.9. Thảo luận về kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 5.1. Đề xuất kiến nghị
• 5.1.1. Đối với Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
• 5.1.2. Đối với Ngân hàng thương mại Việt Nam
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Phụ lục 1: Danh sách các Ngân hàng thương mại trong mẫu nghiên cứu
• Phụ lục 2: Dữ liệu nghiên cứu
• Phụ lục 3: Kết quả nghiên cứu trên phần mềm Stata 16

Tóm tắt

I. Tổng Quan Tác Động Rủi Ro Tín Dụng Đến Ngân Hàng Thương Mại

Rủi ro tín dụng là một yếu tố khách quan trong nền kinh tế thị trường, đặc biệt trong bối cảnh hội nhập. Hậu quả của rủi ro tín dụng có thể dẫn đến suy giảm lợi nhuận của ngân hàng, gây bất ổn cho các Ngân hàng thương mại Việt Nam và cả nền kinh tế. Nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước quan tâm đến việc đánh giá và đo lường tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính của 20 NHTM Việt Nam. Kết quả cho thấy rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM. Nghiên cứu cũng xác định các yếu tố tác động cùng chiều như quy mô ngân hàng, tỷ lệ cấu trúc vốn và tỷ lệ lạm phát. Tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động và lãi suất danh nghĩa có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả kinh doanh. Khóa luận này đóng góp về mặt lý thuyết và thực nghiệm về mối quan hệ giữa hiệu quả kinh doanh ngân hàng với các yếu tố đặc thù của ngân hàng và các yếu tố vĩ mô.

1.1. Rủi ro tín dụng và vai trò của Ngân hàng Thương mại

Rủi ro tín dụng ảnh hưởng trực tiếp đến nguồn vốn và có thể làm suy giảm hệ thống kinh tế quốc gia, gây khó khăn cho hoạt động và hiệu quả kinh doanh của các Ngân hàng thương mại. Hoạt động tín dụng dựa trên mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro. Theo Nguyễn Phúc Minh Anh (2023), các NHTM cần có các giải pháp chủ động đối phó khi tỉ lệ nợ xấu gia tăng, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế thế giới vừa trải qua hai năm khó khăn từ đại dịch Covid-19.

1.2. Hiệu quả kinh doanh ngân hàng Yếu tố then chốt của nền kinh tế

Hiệu quả kinh doanh của các NHTM đóng góp vào sự vững mạnh của nền kinh tế quốc gia. Nó không chỉ nâng cao lợi nhuận mà còn giúp phân tích xu hướng phát triển và biến động trên thị trường, đảm bảo an toàn cho các hoạt động tín dụng và tính ổn định cho sự phát triển ngân hàng. Nghiên cứu của Nguyễn Phúc Minh Anh (2023) chỉ ra, nhiều ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng sau đại dịch Covid-19. Nợ xấu gia tăng, hệ thống quản trị chưa hiệu quả, và yếu tố vĩ mô biến động là những ảnh hưởng nghiêm trọng.

II. Vấn Đề Nhức Nhối Nợ Xấu Ngân Hàng Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng

Nhiều Ngân hàng thương mại Việt Nam đang gặp khó khăn trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng, đặc biệt là nợ xấu sau đại dịch Covid-19. Hệ thống quản trị rủi ro tín dụng chưa phát huy hiệu quả, cùng với các biến động khó lường của yếu tố vĩ mô, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu quả kinh doanh. Khi không thu hồi được các khoản vay và giải quyết các khoản nợ xấu, quá trình luân chuyển dòng tiền của ngân hàng bị kéo dài. Theo kết quả nghiên cứu của Nguyễn Phúc Minh Anh (2023), ngân hàng vẫn phải thanh toán các khoản tiền gửi, dẫn đến thiếu hụt thanh khoản, gia tăng tỷ lệ phá sản và mất tín nhiệm của khách hàng, ảnh hưởng đến vị thế cạnh tranh.

2.1. Tác động của nợ xấu đến thanh khoản và uy tín ngân hàng

Nợ xấu cao không chỉ gây thiếu hụt thanh khoản và tăng nguy cơ phá sản mà còn làm mất sự tín nhiệm của khách hàng, ảnh hưởng đến vị thế cạnh tranh của ngân hàng. Quá trình luân chuyển dòng tiền bị kéo dài, trong khi ngân hàng vẫn phải thực hiện thanh toán cho các khoản tiền gửi. Nguyễn Phúc Minh Anh (2023) nhấn mạnh đây là một ảnh hưởng nghiêm trọng nhất của RRTD đến HQKD của các NHTM.

2.2. Quản trị rủi ro tín dụng Bài toán khó cho Ngân hàng Việt Nam

Quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả là yếu tố sống còn đối với các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Việc thiếu các phương án đối phó với các yếu tố rủi ro bất ngờ có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng. Nguyễn Phúc Minh Anh (2023) cho rằng các tổ chức quản lý tín dụng không hiệu quả hoặc không có những phương án đối phó từ trước nhằm đề phòng các yếu tố rủi ro bất ngờ xảy ra.

III. Phương Pháp Phân Tích Rủi Ro Tín Dụng Hiệu Quả Kinh Doanh NHTM

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính của 20 Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021 để phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh. Tác giả Nguyễn Phúc Minh Anh (2023) sử dụng mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) để kiểm tra các giả thuyết. Các biến được sử dụng bao gồm tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, quy mô ngân hàng, tỷ lệ cấu trúc vốn, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế, chỉ số lạm phát và lãi suất danh nghĩa. Kiểm định FGLS được sử dụng để khắc phục các vấn đề tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.

3.1. Mô hình FEM Công cụ chính để đo lường tác động rủi ro

Mô hình tác động cố định (FEM) được sử dụng để hồi quy dữ liệu bảng và phân tích tác động của các biến độc lập đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM. Kết quả hồi quy cho thấy rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh (Nguyễn Phúc Minh Anh, 2023).

3.2. Các biến số quan trọng trong phân tích rủi ro tín dụng

Các biến số chính được sử dụng trong mô hình bao gồm tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, quy mô ngân hàng, tỷ lệ cấu trúc vốn, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế, chỉ số lạm phát và lãi suất danh nghĩa. Các biến này được lựa chọn dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đó. (Nguyễn Phúc Minh Anh, 2023)

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Tác Động Rủi Ro Tín Dụng Lên Lợi Nhuận Ngân Hàng

Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh của các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có mối quan hệ ngược chiều với lợi nhuận của ngân hàng. Quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng có tác động tích cực đến hiệu quả kinh doanh. Kết quả nghiên cứu của Nguyễn Phúc Minh Anh (2023) cũng chỉ ra rằng các yếu tố vĩ mô như lạm phát và lãi suất cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

4.1. Tỷ lệ nợ xấu và dự phòng Áp lực lên hiệu quả kinh doanh

Tỷ lệ nợ xấu cao và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng lớn tạo áp lực lên hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, làm giảm khả năng sinh lời ngân hàng. Ngân hàng phải trích lập dự phòng để bù đắp các khoản lỗ tiềm ẩn từ các khoản vay không trả được.

4.2. Quy mô và tăng trưởng tín dụng Động lực tăng trưởng lợi nhuận

Quy mô ngân hàng lớn và tăng trưởng tín dụng cao có thể thúc đẩy hiệu quả kinh doanh và tăng lợi nhuận của ngân hàng. Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng quá nhanh cũng có thể làm tăng rủi ro tín dụng nếu không được kiểm soát chặt chẽ.

4.3. Yếu tố vĩ mô tác động đến khả năng sinh lời ngân hàng

Các yếu tố vĩ mô như lạm phát và lãi suất cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng. Lạm phát cao có thể làm giảm sức mua của người tiêu dùng và ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của họ. Lãi suất cao có thể làm tăng chi phí vay vốn của doanh nghiệp và làm giảm nhu cầu vay.

V. Giải Pháp Giảm Thiểu Rủi Ro Tín Dụng Nâng Cao Hiệu Quả Kinh Doanh

Để giảm thiểu rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả kinh doanh, các Ngân hàng thương mại Việt Nam cần tăng cường quản trị rủi ro tín dụng, nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng, đa dạng hóa danh mục cho vay, và tăng cường giám sát và thu hồi nợ. Các cơ quan quản lý nhà nước cần hoàn thiện khung pháp lý về rủi ro tín dụng và tăng cường kiểm tra, giám sát hoạt động của các ngân hàng. Theo như Nguyễn Phúc Minh Anh (2023) trong nghiên cứu của mình, có một loạt các giải pháp cần được chú trọng.

5.1. Tăng cường thẩm định tín dụng và quản lý rủi ro tín dụng

Nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng để đánh giá chính xác khả năng trả nợ của khách hàng. Tăng cường quản trị rủi ro tín dụng để phát hiện và kiểm soát sớm các dấu hiệu rủi ro.

5.2. Đa dạng hóa danh mục cho vay và giám sát chặt chẽ nợ xấu

Đa dạng hóa danh mục cho vay để giảm sự phụ thuộc vào một số ít khách hàng hoặc ngành nghề. Tăng cường giám sát và thu hồi nợ xấu để giảm thiểu tổn thất.

VI. Kết Luận Tương Lai Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng Trong Kỷ Nguyên Số

Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu có thể giúp các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý nhà nước đưa ra các quyết định chính sách phù hợp để kiểm soát rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả kinh doanh của ngành ngân hàng. Trong kỷ nguyên số, các ngân hàng cần ứng dụng công nghệ mới để nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng và tăng cường khả năng sinh lời ngân hàng.

6.1. Ứng dụng công nghệ để quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả

Sử dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để phân tích dữ liệu và dự đoán rủi ro tín dụng một cách chính xác hơn. Tự động hóa các quy trình quản trị rủi ro tín dụng để giảm chi phí và tăng hiệu quả.

6.2. Phát triển hệ thống xếp hạng tín dụng và chia sẻ thông tin

Xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng khách quan và minh bạch để giúp các ngân hàng đánh giá rủi ro tín dụng một cách chính xác. Chia sẻ thông tin về khách hàng vay giữa các ngân hàng để giảm thiểu rủi ro tín dụng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hoạt động tín dụng là hoạt động kinh doanh cốt lõi, mang lại nguồn thu nhập chủ yếu cho các ngân hàng thương mại (NHTM). Tuy nhiên, hoạt động này luôn gắn liền với mối quan hệ tương hỗ giữa lợi nhuận và rủi ro. Rủi ro tín dụng (RRTD) phát sinh mang tính khách quan trong nền kinh tế thị trường, không chỉ trực tiếp gây tổn thất vốn tự có và làm suy giảm lợi nhuận của ngân hàng mà còn ảnh hưởng tiêu cực đến tính ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia.

Bối cảnh thực tiễn của đề tài được đặt trong giai đoạn nền kinh tế toàn cầu và Việt Nam vừa trải qua những tác động từ đại dịch Covid-19 cùng sự xuất hiện của các biến chủng mới (như Omicron). Các đứt gãy trong chuỗi sản xuất kinh doanh khiến khả năng trả nợ của khách hàng suy giảm, nợ xấu có xu hướng gia tăng, tạo áp lực trích lập dự phòng và đe dọa thanh khoản của các ngân hàng. Trong bối cảnh đó, việc đánh giá định lượng tác động của RRTD đến hiệu quả kinh doanh (HQKD) là cơ sở thực tiễn để các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý đưa ra giải pháp ứng phó.

Mục tiêu nghiên cứu:

• Mục tiêu tổng quát: Đánh giá và đo lường mức độ, chiều hướng tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011–2021; từ đó đề xuất các khuyến nghị phù hợp nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh và kiểm soát rủi ro.
• Mục tiêu cụ thể:
  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng, hiệu quả kinh doanh và cơ chế tác động của RRTD đến HQKD của NHTM.
  2. Phân tích thực trạng và kiểm định mô hình định lượng tác động của các chỉ tiêu đo lường RRTD (tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ trích lập dự phòng) cùng các yếu tố nội tại và vĩ mô đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của 20 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011–2021.
  3. Đánh giá sự khác biệt về mức độ tác động của RRTD đến HQKD trong giai đoạn trước và sau khi đại dịch Covid-19 xuất hiện.
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp và kiến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước và các NHTM Việt Nam nhằm kiểm soát RRTD và cải thiện HQKD.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. RRTD có tác động đến HQKD của các NHTM Việt Nam hay không?
2. Mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của RRTD đến HQKD như thế nào?
3. Giải pháp nào hạn chế RRTD và nâng cao HQKD tại các NHTM Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: RRTD, HQKD của các NHTM Việt Nam và mối quan hệ tương quan giữa hai yếu tố này.
• Phạm vi không gian: 20 NHTM cổ phần tại Việt Nam.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm, từ năm 2011 đến năm 2021 (mốc thời gian thu thập từ ngày 01/12/2011 đến ngày 01/12/2021).

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng trên các nền tảng lý thuyết và quy định pháp lý chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng:

• Khái niệm RRTD: Tiếp cận theo Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (rủi ro phát sinh khi người đi vay không hoàn thành nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng), các quan điểm quốc tế của Timothy W. Koch & MacDonald S., Thomas P. Fitch (1997), Anthony Saunders (2015), cùng các nghiên cứu trong nước của Trần Vũ Hải (2008), Nguyễn Thị Kim Nhung và cộng sự (2017).
• Phân loại nợ và trích lập dự phòng: Áp dụng tiêu chuẩn phân loại nợ theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (nợ xấu thuộc nhóm 3, 4, 5 tương ứng nợ dưới tiêu chuẩn quá hạn từ 90 ngày, nợ nghi ngờ quá hạn từ 181 ngày và nợ có khả năng mất vốn quá hạn trên 360 ngày).
• Hiệu quả kinh doanh: Tiếp cận theo lý thuyết tối thiểu hóa chi phí và tối đa hóa đầu ra của Farrell (1957), quan điểm của Nguyễn Việt Hùng (2008), Trương Quang Thông (2011); đo lường qua suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và biên độ lãi ròng (NIM) theo Naser (2013), Nguyễn Minh Kiều (2009), Fredrick Mwaura Mwangi (2014).
• Cơ chế tác động: Lý thuyết chi phí xử lý nợ xấu của Berger & DeYoung (1997), lý thuyết về sự suy giảm thanh khoản và rủi ro rút tiền hàng loạt của Mark Swinburne và cộng sự (2007). Khóa luận cũng đối chiếu với các kết quả thực nghiệm trái chiều như nghiên cứu của Oke và cộng sự (2012) tại Nigeria.

Phương pháp nghiên cứu:

• Thiết kế nghiên cứu: Nghiên cứu định lượng sử dụng dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) gồm 20 NHTM trong 11 năm (tổng cộng 220 quan sát).
• Quy trình kinh tế lượng:
  1. Hồi quy dữ liệu bảng qua ba mô hình: Bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  2. Sử dụng kiểm định F để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM; kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM; kiểm định Breusch & Pagan để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM.
  3. Thực hiện kiểm định khuyết tật mô hình: Kiểm định đa cộng tuyến qua ma trận tương quan Pearson và Hệ số phóng đại phương sai (VIF); kiểm định phương sai sai số thay đổi (White's test / Modified Wald test); kiểm định hiện tượng tự tương quan (Wooldridge test).
  4. Sử dụng phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục đồng thời hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
  5. Sử dụng kiểm định T-test để so sánh giá trị trung bình giữa hai giai đoạn trước và sau đại dịch Covid-19.
• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu tài chính vi mô thu thập từ Báo cáo tài chính (BCTC) hợp nhất đã được kiểm toán và báo cáo thường niên của 20 NHTM Việt Nam (truy xuất qua website ngân hàng, Vietstock, CafeF); số liệu kinh tế vĩ mô (tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát) trích xuất từ dữ liệu công bố của Ngân hàng Thế giới (World Bank). Phần mềm xử lý số liệu: Stata 16.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Chương 1 làm rõ tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các NHTM Việt Nam chịu áp lực nợ xấu gia tăng và biến động kinh tế vĩ mô hậu Covid-19. Tác giả xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát và các mục tiêu cụ thể; đặt ra 3 câu hỏi nghiên cứu trọng tâm; xác định đối tượng nghiên cứu là RRTD và HQKD của 20 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011–2021. Chương này cũng khái quát quy trình thu thập dữ liệu thứ cấp từ 220 quan sát BCTC kiểm toán, phương pháp phân tích định lượng trên Stata 16, nêu rõ đóng góp khoa học và trình bày kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý luận

Chương 2 tổng hợp hệ thống lý thuyết nền tảng về RRTD và HQKD trong hoạt động ngân hàng:

• Làm rõ bản chất RRTD và hai chỉ tiêu đo lường chính: Tỷ lệ nợ xấu ($NPL = \text{Nợ xấu}/\text{Tổng dư nợ} \times 100$) và Tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD ($LLR = \text{Dự phòng RRTD}/\text{Tổng dư nợ} \times 100$ hoặc so với Vốn chủ sở hữu theo Heffernan 2008, Aremu & Ayanda 2013).
• Phân tích khái niệm HQKD và các chỉ tiêu phản ánh: ROA, ROE, NIM; trong đó ROA được xác định là thước đo phản ánh toàn diện năng lực quản lý và hiệu quả sử dụng tài sản.
• Phân tích cơ chế tác động của RRTD đến HQKD: RRTD làm sụt giảm nguồn thu, gia tăng chi phí giám sát, xử lý tài sản bảo đảm theo Berger & DeYoung (1997), làm tăng chi phí trích lập dự phòng và suy giảm thanh khoản.
• Lược khảo các công trình nghiên cứu thực nghiệm quốc tế (Alshatti 2015, Nicolae Petria 2015, Gizaw et al. 2015, Kodithuwakku 2015, Zou et al. 2014, Oke et al. 2012, Kayode et al. 2015) và tại Việt Nam (Phạm Hồng Hữu Thái 2017, Nguyễn Quốc Anh 2016, Lê Thị Thu Diễm 2016, Nguyễn Thu Nga 2017, Trịnh Quốc Trung 2013) nhằm tạo cơ sở xác định khe hổng nghiên cứu và thiết kế mô hình.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 thiết lập quy trình nghiên cứu gồm 6 bước: (1) Xác định vấn đề nghiên cứu; (2) Lược khảo nghiên cứu; (3) Xác định dữ liệu và mẫu nghiên cứu; (4) Phân tích dữ liệu thống kê; (5) Phân tích kết quả hồi quy và kiểm định; (6) Kết luận và kiến nghị.

Tác giả xây dựng 8 giả thuyết nghiên cứu ($H1$ đến $H8$) và thiết lập mô hình hồi quy đa biến: $$ROA_{it} = \alpha + \beta_1 NPL_{it} + \beta_2 LLR_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 EFF_{it} + \beta_5 ETA_{it} + \beta_6 GDP_{t} + \beta_7 INF_{t} + \beta_8 INR_{t} + \varepsilon_{it}$$

Biến số	Ký hiệu	Đo lường	Kỳ vọng dấu
Suất sinh lời trên tổng tài sản (Phụ thuộc)	$ROA$	Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân	-
Tỷ lệ nợ xấu (Độc lập)	$NPL$	Nợ xấu / Tổng dư nợ $\times 100$	(-)
Tỷ lệ dự phòng RRTD (Độc lập)	$LLR$	Dự phòng rủi ro cho vay / Tổng dư nợ $\times 100$	(-)
Quy mô ngân hàng (Kiểm soát)	$SIZE$	Logarit tự nhiên của Tổng tài sản	(+)
Kém hiệu quả chi phí hoạt động (Kiểm soát)	$EFF$	Chi phí hoạt động / Thu nhập hoạt động $\times 100$	(-)
Tỷ lệ cấu trúc vốn (Kiểm soát)	$ETA$	Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản $\times 100$	(+)
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (Kiểm soát)	$GDP$	Tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm (World Bank)	(+)
Tỷ lệ lạm phát (Kiểm soát)	$INF$	Tỷ lệ lạm phát hàng năm (World Bank)	(+)
Lãi suất danh nghĩa (Kiểm soát)	$INR$	Tỷ lệ lãi suất danh nghĩa hàng năm	(-)

Chương này cũng thuyết minh chi tiết tập dữ liệu 220 quan sát từ 20 NHTM giai đoạn 2011–2021 và quy trình kiểm định lựa chọn mô hình qua các kiểm định F, Hausman, White, Wooldridge và ước lượng FGLS.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 trình bày chi tiết kết quả xử lý dữ liệu và kiểm định thực nghiệm:

• Thống kê mô tả (220 quan sát):
  • $ROA$: Giá trị trung bình đạt $0.94%$ (độ lệch chuẩn $0.85%$), giá trị nhỏ nhất là $-5.99%$ (TPB năm 2011), cao nhất là $3.65%$ (TCB năm 2021).
  • $NPL$: Trung bình $2.11%$ (độ lệch chuẩn $1.15%$), thấp nhất là $0.47%$ (TCB năm 2020), cao nhất là $8.82%$ (SHB năm 2012). Tỷ lệ nợ xấu trung bình năm 2021 đạt $1.60%$.
  • $LLR$: Trung bình $1.28%$ (độ lệch chuẩn $0.94%$), dao động từ $-0.20%$ (NAB năm 2018) đến $5.41%$ (VPB năm 2021).
  • $SIZE$: Trung bình $3106.55%$ (độ lệch chuẩn $720.46%$), lớn nhất đạt $3503.30%$ (BIDV năm 2021), nhỏ nhất là $4.xx%$ (NVB năm 2018).
  • $EFF$: Trung bình $84.57%$ (độ lệch chuẩn $579.36%$), dao động từ $-81.24%$ (SSB năm 2012) đến $8630.19%$ (TPB năm 2011).
  • $ETA$: Trung bình $0.0888$ (tương đương $8.88%$, độ lệch chuẩn $3.71%$), cao nhất $23.84%$ (SGB năm 2013), thấp nhất $4.06%$ (BID năm 2017).
  • $GDP$: Trung bình $5.65%$ (độ lệch chuẩn $1.xx%$), dao động từ $2.58%$ đến $7.08%$; năm 2020 giảm xuống $2.91%$ do ảnh hưởng Covid-19.
  • $INF$: Trung bình $5.15%$ (độ lệch chuẩn $4.xx%$), cao nhất đạt $18.68%$ (năm 2011).
  • $INR$: Trung bình $12.42%$ (độ lệch chuẩn $3.xx%$), dao động từ $9.23%$ (năm 2021) đến $21.xx%$.
• Kiểm định đa cộng tuyến: Ma trận tương quan cho thấy các cặp biến có $|r| < 0.8$ (cặp có tương quan cao nhất là INF và INR đạt $r = 0.798$; tương quan giữa ROA và EFF đạt $r = -0.561$). Hệ số VIF trung bình đạt $1.64$ (biến INR có VIF cao nhất là $3.64$, tất cả đều $< 10$), kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến.
• Kiểm định lựa chọn mô hình:
  • Kiểm định F cho kết quả $F(19, 192) = 14.xx$ ($p < 0.05$), bác bỏ Pooled OLS, lựa chọn FEM.
  • Kiểm định Hausman cho kết quả $p < 0.05$, bác bỏ REM, lựa chọn FEM.
• Kiểm định khuyết tật:
  • Kiểm định White về phương sai sai số thay đổi cho kết quả $\chi^2(44) = 149.00$, $p\text{-value} = 0.0000 < 0.05$, kết luận mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
  • Kiểm định Wooldridge xác nhận mô hình có hiện tượng tự tương quan.
• Ước lượng FGLS và thảo luận: Tác giả sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục khuyết tật. Kết quả khẳng định:
  • Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) và tỷ lệ dự phòng RRTD ($LLR$) tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê đến $ROA$.
  • Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí ($EFF$) và Lãi suất danh nghĩa ($INR$) tác động ngược chiều đến $ROA$.
  • Quy mô ngân hàng ($SIZE$), Tỷ lệ cấu trúc vốn ($ETA$) và Lạm phát ($INF$) tác động cùng chiều đến $ROA$.
  • Phân tích mô hình tuyến tính so sánh trước và sau Covid-19 phản ánh sự biến động của rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời trong điều kiện dịch bệnh.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương 5 tổng kết toàn bộ kết quả nghiên cứu thực nghiệm và đề xuất các nhóm giải pháp:

• Kiến nghị đối với Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước: Hoàn thiện khuôn khổ pháp lý về phân loại nợ và trích lập dự phòng; thúc đẩy thị trường mua bán nợ xấu vận hành minh bạch; điều hành chính sách tiền tệ, lãi suất linh hoạt; tăng cường công tác thanh tra, giám sát an toàn hệ thống theo chuẩn Basel.
• Kiến nghị đối với các NHTM: Thắt chặt quy trình thẩm định tín dụng; kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ nợ xấu và xây dựng kế hoạch trích lập dự phòng phù hợp; tối ưu hóa chi phí hoạt động nhằm giảm tỷ lệ kém hiệu quả ($EFF$); tăng cường vốn chủ sở hữu nhằm nâng cao hệ số đệm an toàn vốn ($ETA$); tận dụng lợi thế quy mô ($SIZE$) để đa dạng hóa danh mục tín dụng.
• Nêu rõ các hạn chế về mẫu dữ liệu và phạm vi nghiên cứu, gợi ý các hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

---

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả nghiên cứu chính

Khóa luận đã lượng hóa mối quan hệ giữa các biến số tài chính, vĩ mô với hiệu quả kinh doanh của 20 NHTM Việt Nam qua chuỗi dữ liệu 11 năm (2011–2021):

Tên biến	Ký hiệu	Giá trị trung bình	Giá trị Min	Giá trị Max	Chiều tác động đến ROA
Suất sinh lời trên TTS	$ROA$	$0.94%$	$-5.99%$ (TPB, 2011)	$3.65%$ (TCB, 2021)	Biến phụ thuộc
Tỷ lệ nợ xấu	$NPL$	$2.11%$	$0.47%$ (TCB, 2020)	$8.82%$ (SHB, 2012)	Ngược chiều (-)
Tỷ lệ dự phòng RRTD	$LLR$	$1.28%$	$-0.20%$ (NAB, 2018)	$5.41%$ (VPB, 2021)	Ngược chiều (-)
Quy mô ngân hàng	$SIZE$	$3106.55%$	$4.xx%$ (NVB, 2018)	$3503.30%$ (BIDV, 2021)	Cùng chiều (+)
Kém hiệu quả chi phí	$EFF$	$84.57%$	$-81.24%$ (SSB, 2012)	$8630.19%$ (TPB, 2011)	Ngược chiều (-)
Tỷ lệ cấu trúc vốn	$ETA$	$0.0888$	$4.06%$ (BID, 2017)	$23.84%$ (SGB, 2013)	Cùng chiều (+)
Tăng trưởng kinh tế	$GDP$	$5.65%$	$2.58%$	$7.08%$	Kiểm soát vĩ mô
Tỷ lệ lạm phát	$INF$	$5.15%$	$0.xx%$	$18.68%$ (2011)	Cùng chiều (+)
Lãi suất danh nghĩa	$INR$	$12.42%$	$9.23%$ (2021)	$21.xx%$	Ngược chiều (-)

2. Kiến nghị và giải pháp đề xuất

• Nhóm giải pháp kiểm soát rủi ro tín dụng: Các NHTM cần nâng cao chất lượng thẩm định khách hàng vay vốn, giám sát dòng tiền sau giải ngân, chủ động phân loại nợ đúng hạn mức theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN để hạn chế phát sinh nợ nhóm 3–5.
• Nhóm giải pháp quản trị nội bộ: Cắt giảm chi phí hoạt động không cần thiết để cải thiện chỉ tiêu $EFF$; nâng cao quy mô vốn chủ sở hữu ($ETA$) nhằm gia tăng khả năng chống chịu trước các cú sốc tài chính; mở rộng quy mô tổng tài sản ($SIZE$) song hành với quản trị rủi ro.
• Kiến nghị cơ quan quản lý: Ngân hàng Nhà nước cần duy trì mặt bằng lãi suất hợp lý để giảm bớt gánh nặng trả nợ cho khách hàng vay vốn, hỗ trợ ngân hàng kiểm soát nợ xấu và ổn định hệ thống.

3. Đóng góp của đề tài

• Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động đồng thời của tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) và tỷ lệ trích lập dự phòng ($LLR$) đến hiệu quả kinh doanh ($ROA$) trên mẫu dữ liệu 20 NHTM lớn tại Việt Nam trong giai đoạn dài 11 năm (2011–2021).
• Áp dụng quy trình kiểm định kinh tế lượng chặt chẽ, sử dụng mô hình FGLS để xử lý triệt để các khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tự tương quan thường gặp trong dữ liệu bảng của ngành ngân hàng.
• Đánh giá và so sánh thực trạng rủi ro tín dụng trong giai đoạn trước và sau đại dịch Covid-19, cung cấp cơ sở tham khảo khoa học cho các nhà quản trị ngân hàng trong công tác hoạch định chiến lược kinh doanh.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của khóa luận:

• Phạm vi mẫu nghiên cứu: Mẫu khảo sát dừng lại ở 20 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2011–2021, chưa bao phủ toàn bộ các tổ chức tín dụng trong hệ thống.
• Biến số mô hình: Đề tài tập trung sử dụng biến $ROA$ làm đại diện duy nhất cho hiệu quả kinh doanh trong mô hình định lượng chính; chưa kết hợp phân tích sâu tác động của các biến động từ thị trường bất động sản đến HQKD của các NHTM Việt Nam như tác giả đã chỉ ra trong phần tổng quan.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu sang toàn bộ hệ thống NHTM cổ phần và kéo dài chuỗi thời gian sau năm 2021 nhằm đánh giá toàn diện giai đoạn phục hồi kinh tế hậu Covid-19.
• Bổ sung các chỉ tiêu đo lường hiệu quả kinh doanh khác như ROE, NIM hoặc các chỉ tiêu an toàn vốn (hệ số CAR theo chuẩn Basel II/III), rủi ro thanh khoản và các biến số đặc thù về thị trường bất động sản vào mô hình hồi quy.
• Áp dụng các phương pháp ước lượng nâng cao như phương pháp Men vi sai tổng quát (GMM) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa các biến số ngân hàng.

---

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học: Tham khảo quy trình xây dựng khóa luận tốt nghiệp định lượng hoàn chỉnh, từ việc trích xuất dữ liệu BCTC kiểm toán, xử lý dữ liệu bảng (Panel Data) trên phần mềm Stata 16 đến các bước kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Hausman, White's test, Wooldridge test, FGLS).
• Người nghiên cứu về rủi ro ngân hàng: Tham khảo khung lý thuyết, hệ thống các biến đo lường rủi ro tín dụng ($NPL, LLR$) và các biến kiểm soát vi mô, vĩ mô ($SIZE, EFF, ETA, GDP, INF, INR$) đã được chuẩn hóa theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu dữ liệu và giai đoạn nghiên cứu của khóa luận được xác định như thế nào?
Khóa luận sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 20 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 11 năm từ năm 2011 đến năm 2021. Tổng số quan sát thu thập được là 220 quan sát dưới dạng dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data), trích xuất từ BCTC hợp nhất đã qua kiểm toán và báo cáo thường niên của các ngân hàng.

2. Tại sao tác giả sử dụng phương pháp hồi quy FGLS thay vì Pooled OLS, FEM hay REM?
Ban đầu, kiểm định F ($F = 14.xx, p < 0.05$) và kiểm định Hausman ($p < 0.05$) cho thấy mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn Pooled OLS và REM. Tuy nhiên, khi tiến hành kiểm định khuyết tật, kiểm định White cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi ($\chi^2(44) = 149.00, p = 0.0000 < 0.05$) và kiểm định Wooldridge phát hiện hiện tượng tự tương quan. Do đó, phương pháp FGLS được lựa chọn để khắc phục cả hai hiện tượng này nhằm đảm bảo các ước lượng thu được là vững và hiệu quả.

3. Suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và Tỷ lệ nợ xấu (NPL) của 20 NHTM có giá trị trung bình, cao nhất và thấp nhất là bao nhiêu?

• Biến $ROA$: Giá trị trung bình đạt $0.94%$; giá trị cao nhất đạt $3.65%$ (thuộc về Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam - TCB năm 2021); giá trị thấp nhất đạt $-5.99%$ (thuộc về Ngân hàng TMCP Tiên Phong - TPB năm 2011).
• Biến $NPL$: Giá trị trung bình đạt $2.11%$; giá trị thấp nhất đạt $0.47%$ (TCB năm 2020); giá trị cao nhất đạt $8.82%$ (Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội - SHB năm 2012). Đến năm 2021, tỷ lệ nợ xấu trung bình của mẫu đạt $1.60%$.

4. Kết quả nghiên cứu khẳng định những biến số nào có tác động cùng chiều và ngược chiều đến hiệu quả kinh doanh (ROA)?

• Tác động ngược chiều (-): Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$), Tỷ lệ kém hiệu quả chi phí hoạt động ($EFF$) và Lãi suất danh nghĩa ($INR$).
• Tác động cùng chiều (+): Quy mô ngân hàng ($SIZE$), Tỷ lệ cấu trúc vốn ($ETA$) và Tỷ lệ lạm phát ($INF$).

5. Ngân hàng nào đạt quy mô tài sản lớn nhất và tỷ lệ trích lập dự phòng cao nhất trong tập dữ liệu khảo sát?

• Ngân hàng có quy mô ($SIZE$) lớn nhất là Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) vào năm 2021 với chỉ số đạt $3503.30%$.
• Ngân hàng có tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD ($LLR$) cao nhất là Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) vào năm 2021 với mức $5.41%$.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Phúc Minh Anh đã phân tích định lượng tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của 20 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011–2021 thông qua dữ liệu bảng 220 quan sát. Bằng việc ứng dụng phương pháp ước lượng FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, nghiên cứu chứng minh tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ trích lập dự phòng có tác động tiêu cực rõ rệt đến suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA). Kết quả thực nghiệm cung cấp cơ sở khoa học và bằng chứng thực tế quan trọng để các NHTM tối ưu hóa chi phí hoạt động, củng cố vốn chủ sở hữu và hỗ trợ cơ quan quản lý trong việc điều hành chính sách tín dụng an toàn, hiệu quả.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu Chương 2: Cơ sở lý luận Chương 3: Mô hình nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận Chương 5: Kết luận và kiến nghị 7 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2. Rủi ro tín dụng 2. Khái niệm Có rất nhiều quan điểm được đặt ra để mô tả về RRTD của Ngân hàng, trong đó nổi bật nhất với tác giả có thể kể đến nghiên cứu của Timothy W. Koch và MacDonald S.

Với luận điểm cho rằng RRTD chính là một loại rủi ro tiềm ẩn xuất phát từ sự thay đổi của thu nhập thuần và thị giá khi người đi vay không thực hiện thanh toán đúng hạn. Tương tự với nghiên cứu của Thomas P. Fitch (1997), RRTD có thể coi là tổn thất phát sinh do người đi vay không hoàn trả được khoản vay theo đúng thỏa thuận trong hợp đồng dẫn đến sai hẹn trong nghĩa vụ hoàn trả nợ. Ngoài ra, Theo Ủy ban Basel: ―RRTD hay còn gọi là rủi ro vỡ nợ, có thể phát sinh từ sự không chắc chắn đến từ người đi vay, khi khả năng thực hiện điều khoản trả nợ đã thỏa thuận của họ đối với Ngân hàng thất bại.‖ Tại Việt Nam, RRTD được cho là khả năng mà tổ chức tín dụng không thể thu hồi đúng hạn và đầy đủ các khoản tín dụng đã cung cấp (Trần Vũ Hải, 2008).

Ngoài ra, Nguyễn Thị Kim Nhung và cộng sự (2017) đã giải thích rằng RRTD là loại rủi ro xuất hiện khi khách hàng đi vay không thực hiện đúng cam kết trên hợp đồng tín dụng, nguyên nhân do khách hàng chậm trả nợ, trả nợ không đầy đủ hay không trả nợ khi đến hạn các khoản gốc và lãi vay. Do đó, gây ra những tổn thất về tài chính cũng như khó khăn trong hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng Thương mại. Thế nhưng, với một góc nhìn mới, Anthony Saunders (2015) đã xem RRTD là một khoản lỗ tiềm năng mà Ngân hàng cấp tín dụng cho khách hàng của mình. Điều này có nghĩa, luồng thu nhập mà Ngân hàng dự tính sẽ nhận từ những khoản vay này sẽ không thể đạt được cả về số lượng hay thời hạn.

Dựa vào các nhận định trên, tác giả đưa ra nhận định của mình đối với RRTD như sau: RRTD là loại rủi ro xảy ra chủ yếu trong hoạt động cấp tín dụng, phát sinh khi người đi vay thanh toán không đúng hạn hay không còn khả năng trả 8 nợ cho Ngân hàng như đúng thỏa thuận đã cam kết. Rủi ro này có tác động đáng kể nhất đến HQKD của Ngân hàng, và là chỉ số quan trọng phản ánh được sức khỏe tài chính của các tổ chức tín dụng. Vì vậy, trong giai đoạn nền kinh tế toàn cầu đang có những khủng hoảng, nếu để cho RRTD xảy ra sẽ đem lại hậu quả nghiêm trọng dẫn đễn nguy cơ khó lường về việc mất đi sự cân đối và ổn định cho các hệ thống NHTM. Nguyên nhân dẫn đến RRTD ở các NHTM hiện nay đến từ rất nhiều yếu tố.

Trong đó, Ghosh (2012) tin rằng RRTD đến từ cả yếu tố nội sinh lẫn yếu tố ngoại sinh của Ngân hàng. Cụ thể, khi các chỉ số kinh tế bắt đầu suy yếu sẽ khiến nền kinh tế thị trường gặp khó khăn và tăng trưởng chậm lại. Hệ lụy không thể tránh khỏi đó là nguồn thu nhập của người đi vay sẽ không còn ổn định như trước, nguồn thu giảm và khả năng vỡ nợ gia tăng. Bởi khi có sự biến động trên thị trường, làm cho khối lượng sản phẩm và doanh thu giảm xuống dẫn đến các nhu cầu về hàng hóa và dịch vụ cũng giảm theo, đặc biệt gây ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị tín dụng của Ngân hàng một cách đáng kể.

Mặt khác, RRTD còn xảy ra do các yếu tố từ phía NHTM, khi tổ chức quản lý tín dụng không hiệu quả hoặc không có những phương án đối phó từ trước nhằm đề phòng các yếu tố rủi ro bất ngờ xảy ra. Một nguyên nhân quan trọng có thể tác động đến HQKD của Ngân hàng xuất phát từ phía người đi vay. Việc xuất hiện những rủi ro khi quản lý tài chính không cân đối, công việc kinh doanh giảm hiệu suất và chất lượng do thiếu kinh nghiệm sẽ tất yếu khiến cho thu nhập của người đi vay không còn ổn định và dẫn đến tình trạng vỡ nợ. Tuy nhiên, ngoài những yếu tố khách quan trên thì thái độ phi đạo đức của người đi vay khi cố tình không thực hiện nghĩa vụ trả nợ của mình cũng là nguyên nhân chính gây nên RRTD cho các NHTM hiện nay.

Các chỉ tiêu đo lƣờng Rủi ro tín dụng Qua đó, nhiều nhà nghiên cứu đã tìm cách đo lường RRTD để đưa ra phương án giảm thiểu những ảnh hưởng tiêu cực mà nền kinh tế thị trường phải 9 hứng chịu. Trong đó, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ trích lập dự phòng là những chỉ tiêu quan trọng để đánh giá và đo lường mức độ RRTD của một Ngân hàng. 10  Tỷ lệ nợ xấu Đỗ Thị Thu Hà (2013) đã đo lường RRTD bằng việc tiếp cận các chỉ tiêu như hệ số nợ quá hạn, hệ số nợ xấu hay rủi ro mất vốn, … Qua đó, nợ xấu được cho là chỉ tiêu trực tiếp gây ra RRTD. Tương tự, Ongore & Kusa (2013) và Phạm Hồng Hữu Thái (2017) cũng cho rằng thông qua tỷ lệ nợ xấu thì các nhà quản trị có thể đo lường và đánh giá RRTD từ các NHTM.

Nếu nợ xấu gia tăng thì RRTD xảy ra càng cao, bởi nếu người đi vay không trả được khoản nợ của mình thì Ngân hàng sẽ mất vốn dẫn đến suy giảm doanh thu và lợi nhuận. Vì vậy, các nghiên cứu trên thế giới cũng đã đưa ra nhiều định nghĩa về nợ xấu. Theo Petersson & Wadman (2004), họ cho rằng các khoản vay mà Ngân hàng không thể thu hồi lợi nhuận chính là nợ xấu; hoặc nợ xấu là những khoản vay không hoản trả được Mohd Isa và cộng sự (2015). Căn cứ theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN phân loại nợ, trích lập, sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng tổ chức tín dụng được sửa đổi bổ sung thì nợ xấu là những khoản nợ thuộc từ nhóm từ 3 trở xuống.

Trong đó, nhóm 3 sẽ là những nhóm nợ dưới tiêu chuẩn và quá hạn thanh toán từ 90 ngày. Nhóm 4 sẽ bao gồm những khoản nợ quá hạn từ 181 ngày. Đặc biệt, những khoản nợ có nguy cơ mất vốn cao và quá hạn trên 360 ngày sẽ thuộc vào nợ nhóm 5. Theo đó, tỷ lệ nợ xấu được xác định bằng cách: Nợ ấu T lệ nợ ấu *100 Tổng dƣ nợ tín dụng Khi tỷ lệ nợ xấu càng lớn, chất lượng tín dụng của Ngân hàng sẽ càng thấp dẫn đến nguy cơ xảy ra RRTD là khá cao.

Điều này đồng nghĩa với việc Ngân hàng sẽ đối mặt với nguy cơ cao bị giảm doanh thu và lợi nhuận do khách hàng không trả được khoản vay của mình. Tuy nhiên, nếu giảm thiểu được tỷ lệ nợ xấu thì chất lượng khoản vay có thể được cải thiện thông qua các chính sách như xóa nợ xấu hay thay đổi cách phân loại nợ. 11  T lệ trích lập dự phòng Bên cạnh những luồng quan điểm cho rằng việc đo lường RRTD theo phương pháp truyền thống là tỷ lệ nợ xấu sẽ thuận tiện và chính xác hơn, nhiều bài nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mức trích lập dự phòng RRTD cũng là một yếu tố giúp các nhà quản trị đánh giá được mức độ RRTD của Ngân hàng song song với tỷ lệ nợ xấu. Qua đó có thể hiểu, dự phòng RRTD là những khoản tiền được trích ra để phòng ngừa cho những chi phí thiệt hại có thể xảy ra khi khách hàng không hoàn trả nợ cho Ngân hàng như đã cam kết.

Tỷ lệ này sẽ được hạch toán thẳng vào các chi phí hoạt động của Ngân hàng, điều này đồng nghĩa việc trích lập dự phòng sẽ gây tác động trực tiếp đến lợi nhuận của Ngân hàng. Dựa trên nghiên cứu của Fisher và cộng sự (2000), kết quả cho thấy dự phòng RRTD có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của Ngân hàng. Việc trích lập dự phòng RRTD càng cao thì chất lượng của khoản vay càng giảm, dẫn đến RRTD gia tăng. Vì vậy, ngày nay càng nhiều nghiên cứu đã lựa chọn sử dụng thước đo này phổ biến hơn.

Trong đó, theo nghiên cứu của Heffernan (2008) và Aremu & Ayanda (2013) thì tỷ lệ dự phòng RRTD được xác định bằng cách: Dự phòng RRTD T lệ trích lập dự phòng RRTD *100 Tổng vốn CSH Tỷ lệ trích lập dự phòng càng cao thì khả năng Ngân hàng dự phòng rủi ro sẽ cao, giúp nhà quản trị chủ động kiểm soát những tổn thất và bù đắp cho RRTD trong quá trình hoạt động kinh doanh. Hiệu quả kinh doanh của Ngân hàng thƣơng mại 2. Khái niệm Có nhiều quan điểm về hiệu quả kinh doanh của NHTM. Trong đó, HQKD là khái niệm nhằm phản ánh năng lực tận dụng các nguồn lực sẵn có để đạt được mục tiêu cao nhất với chi phí thấp nhất, có thể hiểu là tối thiểu hóa chi phí.

Theo đó, Giáo trình Quản trị kinh doanh, NXB Đại học Kinh tế quốc dân đã viết rằng HQKD là một phạm trù phản ánh được trình độ lợi dụng các nguồn lực để đạt mục tiêu kinh 12 doanh đã xác định. Theo đó, chỉ doanh nghiệp kinh doanh nhắm vào mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận mới cần đánh giá HQKD. Có thể nói, đây là yếu tố quyết định trực tiếp đến sự phát triển của Ngân hàng, bởi khi có một quá trình kinh doanh hiệu quả thì mới tạo ra nhiều lợi nhuận, nâng cao chất lượng và thu hút khách hàng. Do đó, HQKD chính là mục tiêu quan trọng hàng đầu trong quá trình hoạt động của các Ngân hàng.Tương tự vậy, với góc nhìn của mình, Farrell (1957) tin rằng HQKD là lợi ích được mang lại từ những hoạt động cụ thể, là phạm trù được sử dụng để đánh giá khả năng tối đa hóa doanh thu khi đã biết chi phí đầu vào, thông qua hai chỉ tiêu đó là hiệu quả tuyệt đối và hiệu quả tương đối.

Ngoài ra, với Nguyễn Việt Hùng (2008) thì HQKD của NHTM có thể được hiểu theo nhiều khía cạnh khác nhau. Một là xác suất an toàn khi Ngân hàng thực hiện kinh doanh và hai là khả năng biến đổi các yếu tố đầu vào giúp tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu chi phí nhằm gia tăng khả năng cạnh tranh.