Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngân hàng thương mại giữ vị trí trung gian tài chính thiết yếu trong nền kinh tế, đảm nhận chức năng huy động các nguồn vốn nhàn rỗi trong xã hội để cấp tín dụng tài trợ cho nhu cầu tiêu dùng, sản xuất kinh doanh và đầu tư. Hoạt động tín dụng mang lại nguồn thu nhập và lợi nhuận chủ yếu cho các ngân hàng thương mại thông qua biên độ chênh lệch giữa lãi suất huy động và lãi suất cho vay. Tuy nhiên, tín dụng cũng là lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro lớn nhất; theo các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế được tác giả viện dẫn (điển hình như Arunkumar và Kotreshwar, 2005), rủi ro tín dụng chiếm tới 70% tổng các loại rủi ro mà một ngân hàng phải đối mặt, trong khi 30% còn lại thuộc về rủi ro thị trường và rủi ro hệ thống.

Tại Việt Nam, sự tăng trưởng nóng về quy mô tín dụng trong nhiều giai đoạn đã dẫn đến việc kiểm soát chất lượng tín dụng lỏng lẻo, làm phát sinh nợ xấu gia tăng, suy giảm tính thanh khoản và bào mòn nghiêm trọng lợi nhuận hoạt động. Hậu quả thực tiễn điển hình là việc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đã phải can thiệp mua lại bắt buộc với giá 0 đồng đối với 3 ngân hàng thương mại vào năm 2015 do không xử lý được nợ xấu tồn đọng ước tính từ 50.000 đến 70.000 tỷ đồng, bao gồm:

  • Ngân hàng Thương mại TNHH MTV Xây dựng Việt Nam (CBBank, tiền thân là TrustBank, mua lại ngày 02/02/2015).
  • Ngân hàng Thương mại TNHH MTV Đại Dương (OceanBank, mua lại ngày 25/04/2015).
  • Ngân hàng Thương mại TNHH MTV Dầu khí Toàn cầu (GPBank, mua lại ngày 07/07/2015).

Bên cạnh đó, áp lực trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD) theo các quy định an toàn tài chính đã trở thành khoản chi phí lớn làm suy giảm lợi nhuận của các ngân hàng. Nhằm làm rõ tác động mang tính định lượng của rủi ro tín dụng đối với hiệu quả sinh lời, tác giả Phạm Tấn Tài thực hiện khóa luận tốt nghiệp với các nội dung trọng tâm:

  • Mục tiêu nghiên cứu:
    • Mục tiêu tổng quát: Phân tích mức độ ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam, từ đó đề xuất các khuyến nghị chính sách cho nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý.
    • Mục tiêu cụ thể:
      1. Xác định mức độ tác động của các yếu tố rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam.
      2. Đề xuất một số khuyến nghị và giải pháp nhằm nâng cao khả năng sinh lời và kiểm soát rủi ro tín dụng cho hệ thống ngân hàng.
  • Câu hỏi nghiên cứu:
    • (i) Mức độ ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận ngân hàng đo bằng chỉ số ROA của các NHTMCP Việt Nam là như thế nào?
    • (ii) Các giải pháp nào giúp các NHTMCP kiểm soát rủi ro tín dụng nhằm nâng cao lợi nhuận trong tương lai?
  • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
    • Đối tượng nghiên cứu: Tác động của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) và tỷ lệ nợ xấu (NPL) cùng các yếu tố nội bộ (quy mô tổng tài sản SIZE, tỷ lệ thanh khoản LQR, tỷ lệ tiền gửi khách hàng DEPTA) đến lợi nhuận (ROA) của các ngân hàng.
    • Phạm vi không gian: 17 NHTMCP tại Việt Nam đã niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán (gồm: CTG, BID, VCB, MBB, TCB, VIB, VPB, SHB, STB, EIB, TPB, HDB, ACB, NVB, LPB, BAB, KLB) được lựa chọn nhằm đảm bảo tính minh bạch, nhất quán và liên tục của báo cáo tài chính kiểm toán.
    • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 6 năm, từ năm 2013 đến năm 2018.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và căn cứ pháp lý

Đề tài tiếp cận rủi ro tín dụng theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ban hành, xác định rủi ro tín dụng là rủi ro phát sinh khi khách hàng vay không thực hiện đúng các nghĩa vụ cam kết trong hợp đồng (chậm trả, không trả đầy đủ hoặc không đúng hạn cả gốc và lãi), gây thất thoát tài sản cho ngân hàng. Về mặt biểu hiện, tác giả phân loại 4 hình thức rủi ro tín dụng chính theo lý thuyết của Trần Huy Hoàng (2010): không thu được lãi đúng hạn, không thu được vốn đúng hạn, không thu được đủ lãi, và không thu đủ vốn cho vay.

Về cơ chế trích lập DPRRTD, Thông tư 02/2013/TT-NHNN quy định hai cấu phần:

  1. Dự phòng chung: Bằng 0,75% tổng số dư các khoản nợ từ nhóm 1 đến nhóm 4 (loại trừ tiền gửi và cho vay liên ngân hàng).
  2. Dự phòng cụ thể: Được xác định theo công thức $R = (A - C) \times r$, trong đó $R$ là số tiền dự phòng cụ thể, $A$ là giá trị khoản nợ, $C$ là giá trị tài sản bảo đảm đã khấu trừ, và $r$ là tỷ lệ trích lập tương ứng theo 5 nhóm nợ:
    • Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn): 0%
    • Nhóm 2 (Nợ cần chú ý): 5%
    • Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn): 20%
    • Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ): 50%
    • Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn): 100%

Về đo lường lợi nhuận, nghiên cứu phân tích ba chỉ tiêu: tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA = \text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Tổng tài sản bình quân}$), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE = \text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Vốn chủ sở hữu bình quân}$) và biên thu nhập lãi thuần ($NIM = (\text{Thu nhập từ lãi} - \text{Chi phí trả lãi}) / \text{Tổng tài sản có sinh lời bình quân}$). Trong mô hình định lượng, chỉ số ROA được lựa chọn làm biến phụ thuộc trung tâm phản ánh hiệu quả sử dụng toàn bộ tài sản của ngân hàng.

Mô hình và phương pháp nghiên cứu định lượng

Kế thừa mô hình thực nghiệm của John Paul Apire (2016) cùng các công trình quốc tế liên quan (Bikker & Hu, 2001; Alexiou & Sofoklis, 2009; Miller & Noulas, 2010; Boahene và cộng sự, 2012; Mustafa và cộng sự, 2012; Almazari, 2014; Lee và cộng sự, 2015; Bikker & Vervliet, 2017), tác giả thiết lập mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng (panel data) có dạng:

$$ROA_{it} = \beta_{0i} + \beta_1 PCL_{it} + \beta_2 NPL_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 LQR_{it} + \beta_5 DEPTA_{it} + \varepsilon_{it}$$

Tên biến Ký hiệu Loại biến Cách tính toán Kỳ vọng
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA Phụ thuộc Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân --
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng PCL Giải thích Chi phí DPRRTD / Tổng dư nợ cho vay bình quân Âm (-)
Tỷ lệ nợ xấu NPL Giải thích Tổng nợ nhóm 3, 4, 5 / Tổng dư nợ cho vay bình quân Âm (-)
Quy mô ngân hàng SIZE Kiểm soát Logarit tự nhiên của Tổng tài sản bình quân: $\ln(\text{Tổng tài sản})$ Dương (+)
Tỷ lệ thanh khoản LQR Kiểm soát Tiền và các khoản tương đương tiền / Tổng tài sản bình quân Dương (+)
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng DEPTA Kiểm soát Tổng tiền gửi khách hàng / Tổng tài sản bình quân Âm (-)

Quy trình ước lượng định lượng được thực hiện trên phần mềm Stata 14 qua 8 bước tuần tự:

  1. Thống kê mô tả các biến (số quan sát, trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ nghiêng).
  2. Phân tích ma trận hệ số tương quan Pearson giữa các biến.
  3. Ước lượng hồi quy qua ba phương pháp: Mô hình 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 kiểm định Hausman để chọn lựa giữa FEM và REM ($H_0$: REM phù hợp; $H_1$: FEM phù hợp).
  5. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
  6. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).
  7. Kiểm định hiện tượng tự tương quan chuỗi (Autocorrelation).
  8. Ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) nhằm xử lý triệt để các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan trong mô hình dữ liệu bảng.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Mở đầu

Chương này giới thiệu lý do lựa chọn đề tài xuất phát từ vai trò của tín dụng ngân hàng, thực trạng rủi ro tín dụng và gánh nặng dự phòng ảnh hưởng đến lợi nhuận hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Tác giả xác định 2 mục tiêu nghiên cứu cụ thể, 2 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi khảo sát gồm 17 NHTMCP niêm yết trong giai đoạn 2013–2018, khái quát phương pháp định lượng và trình bày kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo nghiên cứu

Nội dung chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về tín dụng, bản chất rủi ro tín dụng, 4 hình thức rủi ro tín dụng theo Trần Huy Hoàng (2010), và cơ chế trích lập dự phòng theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN. Chương này cũng phân tích các thước đo hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng (ROA, ROE, NIM). Đồng thời, tác giả tổng hợp và so sánh kết quả thực nghiệm từ các công trình nghiên cứu trên thế giới để xác định các biến số đưa vào mô hình nghiên cứu.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 thiết lập phương trình kinh tế lượng kế thừa từ John Paul Apire (2016), định nghĩa biến phụ thuộc ROA, hai biến giải thích chính (PCL, NPL) và ba biến kiểm soát (SIZE, LQR, DEPTA). Tác giả thiết lập 5 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_5$), thuyết minh nguồn dữ liệu thứ cấp gồm 102 quan sát thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 17 NHTMCP niêm yết, và xây dựng quy trình thực nghiệm 8 bước trên phần mềm Stata 14.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương này công bố chi tiết kết quả thống kê mô tả, ma trận tương quan Pearson, kết quả ước lượng từ các mô hình Pooled OLS, FEM, REM và kiểm định Hausman. Sau khi xác định mô hình FEM có khuyết tật về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, tác giả sử dụng mô hình FGLS để có kết quả ước lượng vững. Kết quả cho thấy rủi ro tín dụng (PCL, NPL) tác động tiêu cực đến ROA, LQR tác động tích cực, DEPTA tác động tiêu cực, trong khi biến quy mô SIZE không có ý nghĩa thống kê.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 tóm tắt các kết quả đạt được đối chiếu với câu hỏi nghiên cứu ban đầu. Dựa trên bằng chứng định lượng, tác giả đưa ra các nhóm giải pháp chính: kiểm soát chất lượng nợ xấu và giảm trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, nâng cao tỷ lệ tài sản thanh khoản, và tái cơ cấu nguồn vốn huy động nhằm giảm chi phí lãi tiền gửi tiết kiệm. Chương này cũng chỉ rõ các hạn chế về quy mô mẫu nghiên cứu và định hướng các nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng và kiểm định thống kê

Dữ liệu khảo sát trên mẫu 17 NHTMCP niêm yết giai đoạn 2013–2018 mang lại các chỉ số thống kê mô tả và kiểm định cụ thể:

Biến số Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Ghi chú từ văn bản
ROA 102 0,78% 0,0052 0,01% 2,87% Min: NVB (năm 2015); Max: TCB (năm 2018)
PCL 102 1,14% 0,0081 0,13% 5,xx% Min: CTG (năm 2015); Max: KLB
NPL 102 2,2x% -- 0,64% 8,14% Min: BAB (năm 2017); Max: STB (năm 2015)
SIZE 102 18,99 0,9730 16,88 20,99 Min: KLB (năm 2013); Max: BID (năm 2018)
LQR 102 0,90% -- 0,24% 2,62% Min: CTG (năm 2018); Max: STB (năm 2013)
DEPTA 102 70,xx% -- 42,00% 89,xx% Min: TPB (năm 2014); Max: STB (năm 2015)
  • Phân tích tương quan Pearson:
    • Tỷ lệ DPRRTD ($PCL$) có tương quan âm với $ROA$ ($r = -0,4851$, $p = 0,0000 < 0,01$), ủng hộ Giả thuyết 1.
    • Tỷ lệ tiền gửi khách hàng ($DEPTA$) có tương quan âm với $ROA$ ($r = -0,2598$, $p = 0,0084 < 0,01$), ủng hộ Giả thuyết 5.
    • Quy mô tổng tài sản ($SIZE$) có tương quan dương với $ROA$ ($r = 0,2596$, $p = 0,0084 < 0,01$), ủng hộ Giả thuyết 3.
  • Kiểm định lựa chọn mô hình và khuyết tật:
    • Kiểm định Hausman cho giá trị thống kê $\text{Chi-square} = 44,00$ với $P\text{-value} = 0,0000 < 0,01$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác nhận mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    • Kiểm định đa cộng tuyến cho thấy tất cả các biến có hệ số $VIF < 10$, không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
    • Các kiểm định phần dư đối với mô hình FEM phát hiện sự tồn tại của hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan chuỗi. Do đó, mô hình FGLS được áp dụng nhằm khắc phục triệt để các sai số này.
  • Kết quả mô hình FGLS:
    • Cả hai biến đại diện rủi ro tín dụng là $PCL$ và $NPL$ đều tác động nghịch chiều có ý nghĩa thống kê đến $ROA$.
    • Biến tỷ lệ thanh khoản $LQR$ có tác động cùng chiều đến $ROA$.
    • Biến tỷ lệ tiền gửi khách hàng $DEPTA$ có tác động nghịch chiều đến $ROA$.
    • Biến quy mô tổng tài sản $SIZE$ không có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích biến động ROA của mẫu nghiên cứu.

Giải pháp và khuyến nghị đề xuất

Căn cứ vào kết quả thực nghiệm, tác giả đưa ra các nhóm giải pháp chính:

  1. Kiểm soát chặt chẽ rủi ro tín dụng: Nâng cao năng lực thẩm định tín dụng, giám sát dòng tiền sau giải ngân thay vì chỉ dựa vào tài sản thế chấp nhằm giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu phát sinh; từ đó giảm gánh nặng chi phí trích lập DPRRTD để trực tiếp cải thiện lợi nhuận.
  2. Tăng cường khả năng thanh khoản: Đảm bảo tỷ lệ dự trữ tiền mặt và tài sản có tính thanh khoản cao hợp lý để tránh nguy cơ thiếu hụt vốn đột xuất và nâng cao hiệu quả sinh lời tổng thể.
  3. Tái cơ cấu nguồn vốn tiền gửi khách hàng: Hạn chế sự phụ thuộc quá lớn vào các khoản tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn chịu lãi suất cao; đẩy mạnh thu hút nguồn tiền gửi thanh toán (không kỳ hạn) với chi phí thấp để tiết giảm chi phí huy động vốn.
  4. Tuân thủ quy định và phối hợp chính sách: Nghiêm túc chấp hành các quy định phân loại nợ và trích lập dự phòng theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN, tận dụng các chính sách tái cơ cấu và xử lý nợ xấu từ Ngân hàng Nhà nước.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật: Cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm định lượng về tác động tiêu cực của rủi ro tín dụng (thông qua tỷ lệ nợ xấu và chi phí trích lập dự phòng) đến tỷ suất sinh lời ROA của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2013–2018.
  • Về mặt phương pháp: Thiết lập quy trình kiểm định kinh tế lượng hoàn chỉnh cho dữ liệu bảng tài chính ngân hàng, chỉ rõ phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan chuỗi.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp căn cứ cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc thiết lập ranh giới an toàn giữa mục tiêu tăng trưởng tín dụng và mục tiêu tối đa hóa khả năng sinh lời.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của đề tài:
    • Quy mô mẫu: Mới chỉ khảo sát 17 NHTMCP niêm yết trong tổng số hơn 31 NHTMCP đang hoạt động tại Việt Nam do hạn chế về tính minh bạch dữ liệu của các ngân hàng chưa niêm yết và biến động từ các thương vụ sáp nhập ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu.
    • Mô hình biến số: Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào các yếu tố nội bộ ngân hàng mà chưa đưa các biến số kinh tế vĩ mô vào phương trình hồi quy.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng số lượng quan sát sang các ngân hàng thương mại cổ phần chưa niêm yết và kéo dài chuỗi thời gian nghiên cứu.
    • Bổ sung các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô (như tăng trưởng GDP, lạm phát CPI, lãi suất điều hành) và các biến đặc thù ngân hàng khác (hệ số an toàn vốn CAR, biên thu nhập lãi thuần NIM, tỷ trọng thu nhập ngoài lãi).

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo cụ thể về cách vận dụng các quy định pháp lý của Ngân hàng Nhà nước (Thông tư 02/2013/TT-NHNN) vào việc mô hình hóa số liệu kế toán và phân tích báo cáo tài chính ngân hàng.
  • Người nghiên cứu định lượng kinh tế lượng tài chính: Cung cấp mẫu hình chi tiết về quy trình xử lý dữ liệu bảng (panel data) 8 bước trên Stata 14, từ hồi quy Pooled OLS, FEM, REM, kiểm định Hausman đến kỹ thuật hồi quy FGLS để khắc phục khuyết tật mô hình.
  • Nhà quản trị rủi ro và chuyên viên tín dụng ngân hàng: Tham khảo bức tranh biến động thực tế về nợ xấu, tỷ lệ trích lập dự phòng và tỷ suất sinh lời ROA của 17 NHTMCP niêm yết trong giai đoạn 2013–2018.

Câu hỏi thường gặp

1. Tác giả sử dụng các chỉ tiêu nào để đo lường rủi ro tín dụng và lợi nhuận ngân hàng?

Tác giả đo lường rủi ro tín dụng thông qua hai chỉ số: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($PCL = \text{DPRRTD} / \text{Tổng dư nợ cho vay bình quân}$) và Tỷ lệ nợ xấu ($NPL = \text{Tổng nợ nhóm 3, 4, 5} / \text{Tổng dư nợ cho vay bình quân}$). Lợi nhuận ngân hàng được đo lường bằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA = \text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Tổng tài sản bình quân}$).

2. Kết quả kiểm định Hausman trong nghiên cứu cho kết quả như thế nào?

Kiểm định Hausman cho giá trị thống kê $\text{Chi-square} = 44,00$ với $P\text{-value} = 0,0000 < 0,01$. Do $P\text{-value}$ nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%, giả thiết $H_0$ bị bác bỏ, khẳng định mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).

3. Vì sao tác giả phải sử dụng phương pháp hồi quy FGLS thay cho FEM?

Mặc dù mô hình FEM được lựa chọn qua kiểm định Hausman, các kiểm định chẩn đoán phần dư sau đó cho thấy mô hình FEM mắc phải hai khuyết tật kinh tế lượng là hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan chuỗi. Do đó, phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được sử dụng để khắc phục hoàn toàn hai khuyết tật này, đảm bảo các ước lượng hệ số thu được là vững và đáng tin cậy.

4. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) và nợ xấu (NPL) tác động ra sao đến ROA của các NHTMCP?

Cả hai biến $PCL$ và $NPL$ đều có tác động nghịch chiều có ý nghĩa thống kê đến tỷ suất sinh lời $ROA$. Khi nợ xấu gia tăng, ngân hàng buộc phải tăng chi phí trích lập DPRRTD theo quy định phân loại nợ, khoản chi phí này được hạch toán trực tiếp vào chi phí hoạt động làm sụt giảm lợi nhuận ròng của ngân hàng.

5. Vì sao tỷ lệ tiền gửi khách hàng (DEPTA) lại có tác động nghịch chiều đến lợi nhuận trong nghiên cứu này?

Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản ($DEPTA$) mang dấu âm có ý nghĩa thống kê vì nguồn tiền gửi huy động của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu chủ yếu là tiền gửi tiết kiệm chịu chi phí lãi suất cao. Khi tỷ trọng tiền gửi huy động lớn nhưng ngân hàng không tối ưu hóa được chi phí vốn hoặc chưa đẩy mạnh được nguồn tiền gửi không kỳ hạn chi phí thấp (CASA), chi phí trả lãi tăng cao sẽ làm suy giảm biên lợi nhuận của ngân hàng.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Phạm Tấn Tài đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu thông qua việc chứng minh định lượng mối quan hệ tác động nghịch chiều giữa rủi ro tín dụng (thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng) với khả năng sinh lời ROA của 17 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2013–2018. Bằng quy trình thực nghiệm dữ liệu bảng chặt chẽ và ứng dụng mô hình FGLS để khắc phục các khuyết tật phương sai thay đổi cùng tự tương quan chuỗi, nghiên cứu khẳng định tầm quan trọng của việc giám sát chất lượng nợ vay thay vì chỉ phụ thuộc vào tài sản bảo đảm. Kết quả và các khuyến nghị về tái cơ cấu tiền gửi cũng như duy trì thanh khoản mang lại giá trị tham khảo thực tiễn rõ ràng cho công tác quản trị ngân hàng thương mại tại Việt Nam.