Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tại Việt Nam

Bài viết phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc và thực tiễn.

• Tác giả: Thiều Thị Diệu Hiền
• Người hướng dẫn: PGS. Đặng Văn Dân
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Đặt vấn đề và tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Tổng quan một số nghiên cứu thực nghiệm về các thanh khoản và các nhân tố ảnh hƣởng đến thanh khoản của ngân hàng thƣơng mại
• 1.2.1. Những nghiên cứu thực nghiệm ở một số nƣớc trên thế giới
• 1.2.2. Một số nghiên cứu tại Việt Nam
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.3.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.4. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.5. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5.1. Đối tƣợng nghiên cứu
• 1.5.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.6. Phƣơng pháp nghiên cứu
• 1.7. Nội dung nghiên cứu
• 1.8. Đóng góp của đề tài
• 1.9. Kết cấu khoá luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan về rủi ro tín dụng ngân hàng
• 2.1.1. Khái niệm về rủi ro tín dụng ngân hàng
• 2.1.2. Đánh giá thực trạng tín dụng của hệ thống NHTM tại Việt Nam
• 2.1.3. Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng
• 2.1.4. Tác động của rủi ro tín dụng
• 2.2. Chỉ tiêu đo lƣờng rủi ro tín dụng
• 2.2.1. Nợ quá hạn
• 2.3. Dự phòng rủi ro tín dụng
• 2.4. Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng
• 2.4.1. Quy mô ngân hàng (SIZE)
• 2.4.2. Tăng trƣởng tín dụng (LGR)
• 2.4.3. Tăng trƣởng GDP (GDP)
• 2.4.4. Tỷ lệ lạm phát
• 2.4.5. Tỷ lệ thất nghiệp (UNE)
• 2.4.6. Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng (ROE)
• 2.5. Đánh giá các tài liệu nghiên cứu và giả thiết nghiên cứu
• 2.5.1. Các nghiên cứu trong nƣớc
• 2.5.2. Các nghiên cứu nƣớc ngoài
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƢƠNG NGHIÊN CỨU
• 3.1. Đề xuất mô hình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng của các Ngân hàng Thƣơng Mại Việt Nam
• 3.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thống kê mô tả các biến
• 4.2. Kiểm định mô hình và kết quả hồi quy
• 4.2.1. Kiểm định tự tƣơng quan
• 4.2.2. Phân tích đa cộng tuyến
• 4.2.3. Ước lƣợng mô hình hồi quy bình phƣơng nhỏ nhất POOLED OLS
• 4.2.4. Kiểm định phƣơng sai thay đổi
• 4.2.5. Mô hình hồi quy với các tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM)
• 4.2.6. Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM
• 4.2.7. Kiểm định lựa chọn giữa mô hình OLS và REM
• 4.2.8. Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi cho mô hình REM
• 4.2.9. Kiểm định tự tƣơng quan cho mô hình REM
• 4.2.10. Ước lƣợng mô hình với phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất tổng quát (GLS)
• 4.3. Bảng tổng hợp kết quả hồi quy
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 5.1. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5.1.1. Yếu tố quy mô ngân hàng
• 5.1.2. Yếu tố tăng/giảm dƣ nợ tín dụng
• 5.1.3. Yếu tố tăng trƣởng GDP
• 5.1.4. Yếu tố tỷ lệ thất nghiệp
• 5.2. Hạn chế và hƣớng nghiên cứu tiếp theo
• 5.2.1. Hạn chế của nghiên cứu
• 5.2.2. Hƣớng nghiên cứu tiếp theo
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng TMCP Tại Việt Nam

Rủi ro tín dụng là một trong những vấn đề quan trọng mà các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam phải đối mặt. Trong bối cảnh nền kinh tế đang phát triển nhanh chóng, việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng là rất cần thiết. Các yếu tố này không chỉ bao gồm các yếu tố nội tại của ngân hàng mà còn liên quan đến các yếu tố vĩ mô như tình hình kinh tế, chính sách tín dụng và lãi suất.

1.1. Khái Niệm Rủi Ro Tín Dụng Trong Ngân Hàng

Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng mà một khách hàng không thể thanh toán khoản vay đúng hạn. Điều này có thể dẫn đến tổn thất cho ngân hàng. Việc đánh giá rủi ro tín dụng là rất quan trọng để ngân hàng có thể quản lý và giảm thiểu tổn thất.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Việc Nghiên Cứu Rủi Ro Tín Dụng

Nghiên cứu về rủi ro tín dụng giúp ngân hàng nhận diện và đánh giá các yếu tố có thể ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của khách hàng. Điều này không chỉ giúp ngân hàng bảo vệ lợi ích của mình mà còn góp phần ổn định hệ thống tài chính quốc gia.

II. Các Vấn Đề Chính Liên Quan Đến Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng TMCP

Các ngân hàng TMCP tại Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý rủi ro tín dụng. Những vấn đề này bao gồm sự gia tăng nợ xấu, áp lực từ cạnh tranh và biến động kinh tế. Việc nhận diện và phân tích các vấn đề này là rất quan trọng để đưa ra các giải pháp hiệu quả.

2.1. Tình Hình Nợ Xấu Tại Các Ngân Hàng TMCP

Nợ xấu là một trong những chỉ số quan trọng phản ánh tình hình tài chính của ngân hàng. Tình hình nợ xấu tại các ngân hàng TMCP đã gia tăng trong những năm gần đây, đặc biệt là sau đại dịch Covid-19. Việc kiểm soát nợ xấu là một thách thức lớn.

2.2. Áp Lực Cạnh Tranh Trong Ngành Ngân Hàng

Cạnh tranh giữa các ngân hàng TMCP ngày càng gia tăng, dẫn đến việc các ngân hàng phải giảm lãi suất và nới lỏng điều kiện cho vay. Điều này có thể làm tăng rủi ro tín dụng nếu không được quản lý chặt chẽ.

III. Phương Pháp Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng Hiện Nay

Để đánh giá rủi ro tín dụng, các ngân hàng TMCP thường sử dụng nhiều phương pháp khác nhau. Những phương pháp này bao gồm phân tích định lượng và định tính, giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan về tình hình tín dụng.

3.1. Phân Tích Định Lượng Trong Đánh Giá Rủi Ro

Phân tích định lượng sử dụng các chỉ số tài chính để đánh giá khả năng thanh toán của khách hàng. Các chỉ số này bao gồm tỷ lệ nợ trên vốn, tỷ lệ thanh toán lãi vay và các chỉ số khác.

3.2. Phân Tích Định Tính Trong Đánh Giá Rủi Ro

Phân tích định tính tập trung vào các yếu tố như lịch sử tín dụng, khả năng quản lý của khách hàng và các yếu tố bên ngoài có thể ảnh hưởng đến khả năng thanh toán.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nghiên Cứu Về Rủi Ro Tín Dụng

Nghiên cứu về rủi ro tín dụng không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc quản lý rủi ro tại các ngân hàng TMCP. Các ngân hàng có thể áp dụng các kết quả nghiên cứu để cải thiện quy trình cho vay và quản lý rủi ro.

4.1. Cải Thiện Quy Trình Cho Vay

Các ngân hàng có thể sử dụng các kết quả nghiên cứu để cải thiện quy trình cho vay, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng. Việc áp dụng các tiêu chí đánh giá khách hàng chặt chẽ hơn sẽ giúp ngân hàng hạn chế nợ xấu.

4.2. Quản Lý Rủi Ro Hiệu Quả Hơn

Nghiên cứu cũng giúp ngân hàng xây dựng các chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Việc áp dụng các mô hình dự đoán rủi ro tín dụng sẽ giúp ngân hàng có thể dự đoán và ứng phó kịp thời với các rủi ro có thể xảy ra.

V. Kết Luận Về Rủi Ro Tín Dụng Ngân Hàng TMCP Tại Việt Nam

Rủi ro tín dụng là một vấn đề phức tạp và đa chiều mà các ngân hàng TMCP tại Việt Nam phải đối mặt. Việc nghiên cứu và hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng là rất cần thiết để các ngân hàng có thể quản lý và giảm thiểu rủi ro một cách hiệu quả.

5.1. Tương Lai Của Rủi Ro Tín Dụng Tại Việt Nam

Trong tương lai, rủi ro tín dụng có thể tiếp tục gia tăng nếu không có các biện pháp quản lý hiệu quả. Các ngân hàng cần phải chủ động trong việc đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Các Ngân Hàng TMCP

Các ngân hàng TMCP cần áp dụng các phương pháp quản lý rủi ro hiện đại và cải thiện quy trình cho vay để giảm thiểu rủi ro tín dụng. Việc đào tạo nhân viên và nâng cao nhận thức về rủi ro cũng là rất quan trọng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính, ngân hàng thương mại đóng vai trò trung gian huyết mạch thực hiện chức năng luân chuyển vốn giữa các chủ thể kinh tế, tạo động lực kích thích sự tăng trưởng bền vững của nền kinh tế quốc gia. Hoạt động cấp tín dụng và huy động vốn là hai hoạt động cốt lõi mang lại nguồn thu nhập chủ yếu cho các tổ chức tín dụng. Tuy nhiên, trước áp lực cạnh tranh gay gắt về chất lượng sản phẩm, dịch vụ và biên lợi nhuận, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam phải đối mặt với mức độ rủi ro ngày càng gia tăng. Thực tiễn giai đoạn dịch bệnh Covid-19 bùng phát đã khiến nợ xấu của nhiều ngân hàng gia tăng nhanh chóng, đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc nhận diện, kiểm soát và lượng hóa các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng. Mặc dù các nghiên cứu quốc tế về chủ đề này tương đối phong phú, nhưng số lượng công trình phân tích chuyên sâu về rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn gần đây vẫn còn hạn chế.

Khóa luận xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát là kiểm định và cung cấp luận cứ khoa học giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam, từ đó đề xuất các khuyến nghị chính sách và giải pháp quản trị cho cấp điều hành nhằm kiểm soát, hạn chế tối đa rủi ro.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể bao gồm ba nhiệm vụ:

1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam.
2. Đo lường chiều hướng tác động và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố lên rủi ro tín dụng của các ngân hàng.
3. Đề xuất các ý kiến và giải pháp cụ thể giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng phát sinh trong hoạt động kinh doanh ngân hàng.

Để đạt được các mục tiêu trên, tác giả đặt ra bốn câu hỏi nghiên cứu:

• Rủi ro tín dụng ảnh hưởng như thế nào đối với nền kinh tế nói chung và các NHTMCP tại Việt Nam nói riêng?
• Rủi ro tín dụng của các NHTMCP tại Việt Nam chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố nào?
• Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTMCP tại Việt Nam với mức độ như thế nào và chiều hướng ra sao?
• Cần có những giải pháp như thế nào để giảm thiểu rủi ro tín dụng mà các NHTMCP tại Việt Nam phải đối mặt?

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống NHTMCP tại Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu được xác định cụ thể:

• Phạm vi không gian: Nghiên cứu thu thập dữ liệu thứ cấp từ 23 NHTMCP hoạt động liên tục tại Việt Nam có báo cáo tài chính công bố minh bạch và đầy đủ, bao gồm: ABB, ACB, BID, BVB, CTG, EIB, HDB, KLB, LPB, MBB, MSB, NAB, NVB, OCB, PGB, SGB, SHB, SSB, STB, TCB, VCB, VIB, VPB.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm từ năm 2012 đến năm 2021, kết hợp các chỉ tiêu tài chính nội tại của ngân hàng và các chỉ số kinh tế vĩ mô do Ngân hàng Nhà nước cùng các cơ quan thống kê công bố.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Về mặt lý luận, rủi ro tín dụng được định nghĩa là tổn thất mà tổ chức tín dụng phải gánh chịu khi bên đi vay không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán nợ gốc và lãi đúng hạn theo cam kết hợp đồng (Thomas P. Fitch, 1997). Về cơ sở pháp lý, tác giả căn cứ vào Nghị định số 34/2018/NĐ-CP, Thông tư số 41/2016/TT-NHNN và Quyết định số 57/2019/TT-BTC của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng. Đề tài cũng viện dẫn Nghị quyết số 24/2016/QH14 của Quốc hội về kế hoạch cơ cấu lại nền kinh tế giai đoạn 2016–2020, nhấn mạnh mục tiêu áp dụng chuẩn mực Basel II và kiểm soát tỷ lệ nợ xấu nội bảng của toàn hệ thống dưới mức 3%.

Để đo lường rủi ro tín dụng, nghiên cứu sử dụng biến phụ thuộc là tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ cho vay (CR - Credit Risk), phản ánh chi phí dự phòng mà ngân hàng phải bù đắp cho các khoản nợ tiềm ẩn rủi ro hoặc có khả năng mất vốn. Kế thừa mô hình thực nghiệm của Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Minh Kiều (2015) cùng nghiên cứu của Tehulu và Olana (2014), tác giả xây dựng mô hình định lượng gồm sáu biến độc lập đại diện cho các yếu tố đặc thù ngân hàng và môi trường kinh tế vĩ mô:

Ký hiệu biến	Tên biến	Phương pháp tính toán / Đo lường	Kỳ vọng dấu	Nghiên cứu tham chiếu
CR	Rủi ro tín dụng	Tỷ lệ trích lập dự phòng / Tổng dư nợ cho vay	Biến phụ thuộc	Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng (2013)
SIZE	Quy mô ngân hàng	Logarit tự nhiên của tổng tài sản	Âm (-)	Salas & Saurina (2002), Jin-Li Hu và cộng sự (2004)
LGR	Tăng trưởng tín dụng	Tỷ lệ tăng/giảm dư nợ tín dụng qua các năm	Dương (+)	Al-Smadi & Ahmad (2009), Daniel Foos và cộng sự (2010)
GDP	Tăng trưởng kinh tế	Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội	Âm (-)	Luc Laeven & Giovanni Majnoni (2002), Fofack (2005)
INF	Tỷ lệ lạm phát	Tỷ lệ lạm phát tính theo chỉ số giá tiêu dùng CPI	Âm (-)/Dương (+)	Poudel (2013), Chaibi & Ftiti (2014)
UNE	Tỷ lệ thất nghiệp	Tỷ lệ thất nghiệp của lực lượng lao động	Dương (+)	Bucur (2014), Million Gizaw Tole và cộng sự (2015)
ROE	Hiệu quả kinh doanh	Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu	Âm (-)	Louzis, Vouldis & Metaxas (2010), Zou & Li (2014)

Quy trình nghiên cứu định lượng trên dữ liệu bảng cân đối (Balanced Panel Data với 230 quan sát) được tiến hành qua năm bước chuẩn hóa bằng phần mềm Stata:

• Bước 1: Thống kê mô tả toàn bộ các biến nhằm xác định giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị cực tiểu và cực đại.
• Bước 2: Phân tích tương quan Pearson và kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm rà soát và loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• Bước 3: Ước lượng các mô hình hồi quy dữ liệu bảng cơ sở gồm mô hình bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM).
• Bước 4: Kiểm định lựa chọn mô hình tối ưu thông qua kiểm định Hausman (so sánh FEM và REM) và kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (so sánh Pooled OLS và REM).
• Bước 5: Kiểm định chẩn đoán các khuyết tật mô hình gồm hiện tượng phương sai sai số thay đổi (White test và Breusch-Pagan test) và hiện tượng tự tương quan chuỗi (Wooldridge test); sau đó áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS) để khắc phục triệt để các khuyết tật.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1 Giới thiệu:

Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể của khóa luận. Tác giả chỉ rõ tầm quan trọng của hệ thống ngân hàng thương mại như một kênh dẫn truyền vốn cho nền kinh tế, phân tích áp lực nợ xấu tăng cao dưới tác động của dịch Covid-19 và sự cần thiết phải nghiên cứu rủi ro tín dụng tại Việt Nam. Chương này xác định chi tiết mục tiêu tổng quát, ba mục tiêu cụ thể, bốn câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi chọn mẫu gồm 23 NHTMCP giai đoạn 2012–2021. Tác giả cũng khái quát cấu trúc 5 chương của khóa luận cùng những đóng góp thực nghiệm dự kiến của đề tài đối với công tác quản trị rủi ro tại các ngân hàng.

Chương 2 Cơ sở lý thuyết

Chương 2 tập trung hệ thống hóa lý luận và đánh giá thực trạng rủi ro tín dụng. Tác giả phân tích các định nghĩa rủi ro tín dụng từ góc độ lý thuyết và văn bản quy phạm pháp luật, làm rõ ba chỉ tiêu đo lường chính: nợ quá hạn, nợ xấu (nợ nhóm 3, 4, 5) và dự phòng rủi ro tín dụng (gồm dự phòng cụ thể và dự phòng chung). Thực trạng hệ thống NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012–2021 được đánh giá qua sự biến động của tăng trưởng dư nợ tín dụng và tỷ lệ nợ xấu, ghi nhận nỗ lực tái cơ cấu theo Nghị quyết 24/2016/QH14 nhằm đưa nợ xấu về dưới 3% trước khi chịu ảnh hưởng tăng trở lại từ đại dịch Covid-19 (từ mức 1,70% năm 2020). Chương này phân tích nguyên nhân gây rủi ro từ yếu tố khách quan (môi trường chính trị, pháp lý, chu kỳ kinh tế, đạo đức khách hàng) và nguyên nhân chủ quan (chính sách cấp tín dụng lỏng lẻo, năng lực và đạo đức cán bộ thẩm định, công tác kiểm tra nội bộ). Tiếp đó, tác giả phân tích cơ chế tác động của sáu yếu tố (SIZE, LGR, GDP, INF, UNE, ROE) và tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trong nước (Lê Phương Dung, Phạm Thế Hiển, Nguyễn Thị Thu Hiền, Huỳnh Thị Phi Yến) và quốc tế (Poudel, Chaibi & Ftiti, Zou & Li, Laeven & Majnoni).

Chương 3 Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết việc xây dựng mô hình kinh tế lượng dựa trên lý thuyết và nghiên cứu kế thừa. Tác giả lập bảng định nghĩa các biến, công thức tính toán và kỳ vọng dấu tác động. Danh sách 23 NHTMCP được chuẩn hóa kèm mã viết tắt phục vụ xử lý dữ liệu. Phương pháp nghiên cứu định lượng được chi tiết hóa theo trình tự năm bước logic: thống kê mô tả mẫu dữ liệu, ma trận hệ số tương quan để phát hiện sớm đa cộng tuyến, quy trình chạy ba dạng mô hình Pooled OLS, FEM, REM, các kiểm định lựa chọn mô hình (Hausman test, Breusch-Pagan test) và các kiểm định khuyết tật phương sai thay đổi, tự tương quan cùng phương án xử lý bằng ước lượng GLS.

Chương 4 Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 thể hiện toàn bộ kết quả phân tích định lượng trên 230 quan sát. Thống kê mô tả cho thấy rủi ro tín dụng (CR) có giá trị trung bình là 14,1835%, dao động từ mức thấp nhất 0,33% (năm 2018 tại Ngân hàng Bản Việt - BVB) đến cao nhất 2,91% (năm 2020 tại Ngân hàng Quốc tế - VIB). Biến quy mô ngân hàng (SIZE) đạt giá trị trung bình 8,100694 (nhỏ nhất 6,4877, lớn nhất 9,2515). Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LGR) trung bình là 0,2049796%. Biến tăng trưởng GDP trung bình là 0,0648104%. Tỷ lệ lạm phát (INF) có giá trị trung bình là 0,0391009% (biến động từ 0,006% đến 0,068%). Tỷ lệ thất nghiệp (UNE) trung bình đạt 1,85969%. Biến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có giá trị trung bình là 0,1040552% với độ lệch chuẩn 0,0750517%.

Biến số	Số quan sát	Giá trị trung bình	Độ lệch chuẩn	Giá trị nhỏ nhất	Giá trị lớn nhất
CR	230	14,1835%	0,3033	0,33%	2,91%
SIZE	230	8,100694	Đã kiểm định	6,4877	9,2515
LGR	230	0,2049796%	Đã kiểm định	Âm (-)	Đã kiểm định
GDP	230	0,0648104%	Đã kiểm định	Đã kiểm định	Đã kiểm định
INF	230	0,0391009%	Đã kiểm định	0,006%	0,068%
UNE	230	1,85969%	Đã kiểm định	Đã kiểm định	Đã kiểm định
ROE	230	0,1040552%	0,0750517%	Đã kiểm định	Đã kiểm định

Ma trận tương quan ghi nhận CR có tương quan âm với SIZE, LGR, GDP và tương quan dương với INF, UNE, ROE; phần lớn hệ số tương quan đều dưới 50%. Kiểm định đa cộng tuyến cho thấy giá trị VIF trung bình đạt 1,91 (biến UNE có VIF cao nhất là 3,29/3,91), thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo 5 và 10, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Quá trình kiểm định và ước lượng mô hình diễn ra như sau:

• Mô hình Pooled OLS cho thấy SIZE và GDP tác động âm đến rủi ro tín dụng (mức ý nghĩa 1%), UNE và ROE tác động dương (mức ý nghĩa 10%), trong khi LGR và INF không có ý nghĩa thống kê. Kiểm định White cho p-value = 0,0162% < 5%, chỉ ra mô hình bị phương sai sai số thay đổi.
• Mô hình FEM chỉ ra SIZE, GDP tác động âm (mức ý nghĩa 5%) và UNE tác động dương (mức ý nghĩa 5%).
• Mô hình REM ghi nhận SIZE tác động âm (mức ý nghĩa 5%), GDP tác động âm (mức ý nghĩa 1%), UNE và ROE tác động dương (mức ý nghĩa 10%).
• Kiểm định Hausman cho kết quả chấp nhận giả thuyết H0 (p-value không có sự tương quan giữa các sai số và biến độc lập), do đó mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM.
• Kiểm định Breusch-Pagan LM so sánh giữa OLS và REM cho kết quả p-value = 0,000 < 5%, bác bỏ H0, khẳng định mô hình REM phù hợp hơn Pooled OLS.
• Kiểm tra khuyết tật mô hình REM: Kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier xác nhận mô hình mắc khuyết tật phương sai thay đổi (p-value = 0,000). Kiểm định Wooldridge xác nhận mô hình mắc khuyết tật tự tương quan chuỗi (p-value = 0,000).
• Khắc phục khuyết tật: Tác giả thực hiện ước lượng mô hình hồi quy bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS). Kết quả GLS đạt độ tin cậy thống kê cao với Prob > chi2 = 0,0008 trên mẫu 230 quan sát.

Chương 5 Kết luận và kiến nghị:

Dựa trên kết quả ước lượng cuối cùng từ mô hình GLS, chương 5 tiến hành luận bàn chi tiết về chiều hướng tác động của các nhân tố:

• Yếu tố quy mô ngân hàng (SIZE): Tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng với hệ số hồi quy âm có ý nghĩa thống kê. Khi quy mô tổng tài sản tăng lên, ngân hàng có điều kiện đa dạng hóa danh mục đầu tư, phát triển nhiều sản phẩm dịch vụ mới, giảm áp lực tìm kiếm lợi nhuận ngắn hạn từ các phân khúc rủi ro cao, qua đó hạ thấp rủi ro tín dụng. Kết quả này thống nhất với nghiên cứu của Salas và Saurina (2002), Hu và cộng sự (2004), Nguyễn Kim Quốc Trung (2018).
• Yếu tố tăng trưởng GDP: Tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng. Khi nền kinh tế tăng trưởng tốt, hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng doanh nghiệp và cá nhân diễn ra thuận lợi, dòng tiền dồi dào giúp người vay trả nợ đúng hạn, giảm nợ xấu và giảm trích lập dự phòng.
• Yếu tố tỷ lệ thất nghiệp (UNE): Tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng. Thất nghiệp gia tăng làm suy giảm khả năng tạo thu nhập của người lao động, dẫn tới chậm trễ hoặc mất khả năng thanh toán nợ gốc và lãi, làm tăng tỷ lệ nợ xấu ngân hàng.
• Yếu tố tăng trưởng dư nợ tín dụng (LGR): Được phân tích và thảo luận trong mối tương quan với tiêu chuẩn cấp tín dụng và công tác giám sát khoản vay của ngân hàng.

Từ những phát hiện thực nghiệm, chương 5 đưa ra hệ thống kiến nghị chính sách nhằm tăng cường kiểm soát rủi ro tín dụng cho các cấp quản lý ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, đồng thời chỉ rõ các giới hạn còn tồn tại của nghiên cứu.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những kết quả định lượng cụ thể về tác động của các yếu tố nội tại và vĩ mô lên tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng của 23 NHTMCP Việt Nam:

Biến số độc lập	Hệ số và chiều hướng trong mô hình GLS	Mức ý nghĩa thống kê	Luận giải thực nghiệm từ văn bản
Quy mô ngân hàng (SIZE)	Âm (-)	Có ý nghĩa thống kê	Tăng quy mô tài sản giúp đa dạng hóa sản phẩm, mở rộng nguồn thu, giảm áp lực chấp nhận rủi ro tín dụng cao.
Tăng trưởng kinh tế (GDP)	Âm (-)	Có ý nghĩa thống kê	Kinh tế tăng trưởng thúc đẩy khả năng thanh toán nợ của khách hàng vay, làm suy giảm rủi ro nợ xấu.
Tỷ lệ thất nghiệp (UNE)	Dương (+)	Có ý nghĩa thống kê	Thất nghiệp tăng làm giảm thu nhập của người vay, trực tiếp làm gia tăng nợ quá hạn và áp lực trích lập dự phòng.
Tăng trưởng tín dụng (LGR)	Thảo luận theo mô hình	Đã kiểm định qua các bước	Cần kiểm soát chặt chẽ tốc độ tăng trưởng tín dụng đi đôi với duy trì chuẩn thẩm định.
Hiệu quả kinh doanh (ROE)	Dương (+) trong OLS/REM	Mức ý nghĩa 10% trong OLS/REM	Phản ánh xu hướng đánh đổi giữa mục tiêu lợi nhuận cao và việc mở rộng tín dụng tiềm ẩn rủi ro.
Lạm phát (INF)	Không có ý nghĩa thống kê	Không có ý nghĩa trong OLS/FEM	Biến động lạm phát chưa thể hiện tác động trực tiếp rõ rệt lên tỷ lệ trích lập dự phòng trong mẫu nghiên cứu.

Về mặt giải pháp, tác giả đề xuất các cấp quản lý NHTMCP cần:

• Nâng cao chất lượng thẩm định và phê duyệt tín dụng, không nới lỏng điều kiện vay vốn để chạy theo tăng trưởng dư nợ đơn thuần.
• Chú trọng theo dõi các biến số vĩ mô (đặc biệt là tốc độ tăng trưởng GDP và biến động tỷ lệ thất nghiệp) để chủ động điều chỉnh chính sách dự phòng rủi ro tín dụng theo chu kỳ kinh tế.
• Tận dụng lợi thế quy mô tài sản để đa dạng hóa danh mục tín dụng, hạn chế tập trung vốn vào các lĩnh vực rủi ro cao như bất động sản hay chứng khoán theo định hướng điều hành của Ngân hàng Nhà nước.
• Củng cố hệ thống kiểm soát nội bộ và bồi dưỡng đạo đức nghề nghiệp, trình độ chuyên môn cho đội ngũ cán bộ tín dụng nhằm ngăn ngừa rủi ro đạo đức và sai lệch thông tin thẩm định.

Đóng góp của đề tài thể hiện ở việc bổ sung bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng với các biến số vi mô và vĩ mô trong giai đoạn 2012–2021 (bao gồm cả giai đoạn chịu tác động của dịch Covid-19), cung cấp góc nhìn lượng hóa giúp các nhà quản trị ngân hàng nhận thức rõ mức độ rủi ro tiềm ẩn để ra quyết định điều hành thận trọng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Khóa luận tự xác định một số giới hạn nghiên cứu:

• Mẫu nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở 23 ngân hàng thương mại cổ phần có dữ liệu công bố đầy đủ và liên tục, chưa bao quát được toàn bộ các tổ chức tín dụng thuộc hệ thống ngân hàng tại Việt Nam.
• Dữ liệu nghiên cứu giới hạn trong mốc thời gian từ năm 2012 đến năm 2021; tác động sâu rộng của giai đoạn hậu đại dịch Covid-19 chưa được phản ánh đầy đủ trong chuỗi dữ liệu kết thúc năm 2021.
• Mô hình chỉ tập trung vào một số biến số vi mô đặc thù và biến số vĩ mô cơ bản (SIZE, LGR, GDP, INF, UNE, ROE), chưa tích hợp thêm các yếu tố quản trị hiện đại hoặc các chỉ số thanh khoản, cấu trúc sở hữu khác.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được đề xuất:

• Mở rộng phạm vi khảo sát sang các ngân hàng thương mại có vốn nhà nước, ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài và kéo dài khung thời gian nghiên cứu sang các năm tiếp theo.
• Bổ sung thêm các biến số giải thích mới như tỷ lệ an toàn vốn (CAR), các chỉ tiêu thanh khoản, tỷ giá hối đoái hoặc tỷ lệ sở hữu nước ngoài để nâng cao mức độ giải thích cho mô hình rủi ro tín dụng.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng cần một tài liệu mẫu về quy trình nghiên cứu thực nghiệm dữ liệu bảng (Panel Data) sử dụng phần mềm Stata.
• Giảng viên và người làm nghiên cứu học thuật tham khảo về cách xây dựng cơ sở lý thuyết, lược khảo nghiên cứu trong và ngoài nước về rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại.
• Chuyên viên phân tích và cán bộ quản trị rủi ro tại các NHTMCP tham khảo các bằng chứng lượng hóa về ảnh hưởng của chu kỳ GDP, thất nghiệp và quy mô ngân hàng đối với trích lập dự phòng.

Phần đáng tham khảo nhất trong công trình là Chương 3 và Chương 4: nơi tác giả trình bày rõ ràng quy trình xử lý khuyết tật mô hình hồi quy dữ liệu bảng qua các bước kiểm định Hausman, kiểm định Breusch-Pagan và ước lượng khắc phục bằng phương pháp GLS. Ngoài ra, Bảng tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước tại Chương 2 cung cấp hệ thống tài liệu tham khảo có tính chọn lọc cao.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng chỉ tiêu nào để đo lường rủi ro tín dụng và công thức tính ra sao? Tác giả sử dụng biến phụ thuộc CR (Credit Risk), được tính bằng tỷ lệ giữa chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng chia cho tổng dư nợ cho vay của ngân hàng (CR = Tỷ lệ trích lập dự phòng / Tổng dư nợ cho vay).

2. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và trong giai đoạn nào? Mẫu nghiên cứu gồm 23 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính kiểm toán và các nguồn thống kê vĩ mô trong thời gian 10 năm, từ năm 2012 đến năm 2021, tạo thành bộ dữ liệu bảng cân đối với 230 quan sát.

3. Tại sao tác giả lại sử dụng mô hình GLS thay vì Pooled OLS hay REM để đưa ra kết luận cuối cùng? Mặc dù kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định Hausman xác định mô hình REM phù hợp hơn Pooled OLS và FEM, nhưng các kiểm định chẩn đoán sau đó cho thấy mô hình REM vi phạm giả thiết hồi quy: có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Breusch-Pagan LM test có p-value = 0,000) và hiện tượng tự tương quan chuỗi (Wooldridge test có p-value = 0,000). Do đó, tác giả sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS) để khắc phục đồng thời cả hai khuyết tật này, đảm bảo các ước lượng thu được không bị chệch và có hiệu quả thống kê.

4. Hai biến số vĩ mô tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp (UNE) tác động như thế nào đến rủi ro tín dụng? Tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều (âm) đối với rủi ro tín dụng, nghĩa là nền kinh tế tăng trưởng càng cao thì khách hàng vay vốn kinh doanh thuận lợi, giảm nợ quá hạn và giảm chi phí dự phòng rủi ro. Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp tác động cùng chiều (dương), khi thất nghiệp tăng cao sẽ làm sụt giảm thu nhập của người vay, dẫn tới việc không hoàn trả nợ đúng hạn và làm gia tăng rủi ro tín dụng của ngân hàng.

5. Kiểm định đa cộng tuyến của mô hình nghiên cứu cho kết quả cụ thể như thế nào? Kết quả kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho thấy giá trị VIF trung bình của mô hình là 1,91 và giá trị VIF lớn nhất thuộc về biến tỷ lệ thất nghiệp (UNE) đạt 3,29 (trong bảng VIF là 3,91). Các chỉ số này đều thấp hơn ngưỡng 5 và ngưỡng nghiêm trọng 10, chứng minh mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến đáng kể giữa các biến độc lập.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Thiều Thị Diệu Hiền đã hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và pháp lý về rủi ro tín dụng, đồng thời xây dựng thành công mô hình kinh tế lượng đo lường các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại 23 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2012–2021. Bằng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất tổng quát (GLS) xử lý triệt để khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan, công trình đã chứng minh quy mô ngân hàng (SIZE) và tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động ngược chiều, trong khi tỷ lệ thất nghiệp (UNE) có tác động cùng chiều đến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng. Các kết quả định lượng này cung cấp căn cứ thực nghiệm xác đáng để các NHTMCP củng cố chính sách thẩm định, kiểm soát nội bộ và chủ động ứng phó với biến động của môi trường kinh tế vĩ mô.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề và tính cấp thiết của đề tài: Trong nền kinh tế, ngân hàng đóng vai trò cực kỳ quan trọng, đây đƣợc xem là trung gian trong luân chuyển vốn giữa các thành phần kinh tế. Từ đó, làm nguồn lực kích thích sự tăng trƣởng bền vững của nền kinh tế. Do đó, việc nâng cao chất lƣợng hoạt động và hạn chế rủi ro trong hoạt động của ngân hàng là một việc rất quan trọng. Trong quá trình hoạt động của ngân hàng, nguồn thu chủ yếu là từ hoạt động tín dụng.

Vì vậy, hoạt động này tác động một phần không nhỏ đến kết quả kinh doanh của ngân hàng. Tuy nhiên, trong giai đoạn cả thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng bị ảnh hƣởng nghiêm trọng bởi dịch bệnh Covid, đặc biệt trong ngành ngân hàng, nợ xấu của nhiều ngân hàng đồng loạt tăng mạnh, việc xác định và đo lƣờng rủi ro tín dụng là một việc làm cần thiết để hạn chế rủi ro và tổn thất mà ngân hàng sẽ gặp phải. Trên thế giới, đã có tƣơng đối nhiều bài nghiên cứu phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tài chính. Tuy nhiên, ở Việt Nam, các bài nghiên cứu đi sâu hơn về rủi ro tín dụng ở khoảng thời gian gần đây thì chƣa nhiều.

Vì vậy, việc thực hiện đề tài này là rất cần thiết để góp phần phân tích và đƣa ra những cách giải quyết giúp ngân hàng hạn chế những rủi ro tín dụng sẽ gặp phải.2 Tổng quan một số nghiên cứu thực nghiệm về các thanh khoản và các nhân tố ảnh hƣởng đến thanh khoản của ngân hàng thƣơng mại 1.1 Những nghiên cứu thực nghiệm ở một số nƣớc trên thế giới: - Nghiên cứu của Jin-Li và cộng sự (2004): Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng, quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng có sự tăng trƣởng ngƣợc chiều nhau. Nghĩa là quy mô ngân hàng cao lớn thì rủi ro tín dụng sẽ càng thấp. Bởi, đối với những ngân hàng có quy mô lớn, họ sẽ có những cơ chế để quản quản lý những rủi ro tốt hơn và hạn chế những danh mục cho vay rủi ro cao. Vì vậy, so với các ngân hàng có quy mô nhỏ thì những ngân hàng quy mô lớn sẽ ít phải đối mặt với rủi ro tín dụng hơn.

1 - Nghiên cứu Daniel Foos và cộng sự (2010): Tác giả đã cho thấy rằng tăng trƣởng tín dụng có tác động cùng chiều đối với rủi ro tín dụng. Khi nền kinh tế tăng trƣởng, việc cạnh tranh giữa các ngân hàng sẽ diễn ra gay gắt hơn. Các ngân hàng sẽ áp dụng những chính sách nhƣ giảm lãi suất hoặc nới lỏng điều kiện cấp tín dụng. Và các khoản vay có chất lƣợng thấp sẽ dễ dàng sẽ rất dễ bị ảnh hƣởng khi nền kinh tế bị biến động dù chỉ là một biến động nhỏ.

- Nghiên cứu Louzis, Vouldis, và Metaxas (2010): Nghiên cứu đã sử dụng các số liệu của hệ thống các ngân hàng tại Hi Lạp và kết luận rằng lãi suất cho vay có tác động cùng chiều đối với tỉ lệ nợ xấu của của ngân hàng tại Hi Lạp. Bên cạnh đó, các tác giả đã sử dụng các chỉ tiêu ROE, ROA để nghiên cứu mối liên hệ giữa kết qủa hoạt động kinh doanh và tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng và đƣa ra kết luân rằng 2 yếu tố này có tác động ngƣợc chiều nhau. - Nghiên cứu Fofack (2005): Bài nghiên cứu thu thập các số liệu từ các NHTM tại vùng tiêu bang Châu Phi Sahara trong năm 1990. Tác giả sử dụng chỉ tiêu nợ xấu để đại diện cho rủi ro tài chính để phân tích các yếu tố tăng trƣởng kinh tế ảnh hƣởng nhƣ thế nào đối với chỉ tiêu này.

Cuối cùng, tác giả đƣa ra đƣợc kết luận rằng, chỉ tiêu tăng trƣởng kinh tế có tác động ngƣợc chiều đối với rủi ro tín dụng của ngân hàng. Cụ thể nhƣ, một cuộc suy thoái kinh tế càng kéo dài thì sẽ làm cho rủi ro tính dụng ngày càng tăng và một - Nghiên cứu Bucur. E (2014): Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của các NHTM tại Rumani trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2013. Tác giả đã chỉ ra rằng, tốc độ tăng trƣởng cung tiền và tỷ giá hối đoái thị trƣờng các xu hƣớng ngƣợc chiều đối với rủi ro tín dùng, và tỷ lệ thất nghiệp lại có tác động cùng chiếu đối với rủi ro tín dụng.

Đặc biệt, trong bài nghiên cứu này cho thấy, rủi ro tín dụng bị ảnh hƣởng đáng kể bởi 2 yếu tố biến động tỷ giá và tỷ lệ thất nghiệp. - Nghiên cứu Million Gizaw Tole, Mohammed Sultan Jabir và Haymanot Alemayehu Wolde (2015): Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 8 NHTM hoạt động tại Ethiopia trong giai đoạn 13 năm. Nhóm tác giả đã chỉ ra rằng tỷ lệ thất nghiệp có tác 2 động cùng chiều đối với rủi ro tín dụng và yếu tố tăng trƣởng kinh tế lại có xu hƣớng ngƣợc chiếu với rủi ro tín dụng của các ngân hàng này.2 Một số nghiên cứu tại Việt Nam: - Nghiên cứu Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo (2015): Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu của 30 Ngân hàng Thƣơng Mại Việt Nam để nghiên cứu mối quan hệ giữa Vốn chủ sở hữu và khả năng sinh lời, rủi ro tín dụng của các Ngân hàng tại Việt Nam. Tác giả đã chỉ ra rằng, vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiếu đối với khả năng sinh lời và ngƣợc chiều đối với rủi ro tín dụng.

- Nghiên cứu Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013): Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu của 10 ngân hàng trong gian đoạn 2005 đến 2011. Tác giả đã chỉ ra rằng, một ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu ở thời điểm năm hiện tại cao thì mức độ nợ xấu ở năm tiếp theo cũng sẽ cao, và tăng trƣởng tín dụng năm nay cao sẽ chƣa làm tăng nợ xấu ngay lập tức mà sẽ tăng vào năm sau đó. - Nghiên cứu Trần Trọng Phong, Trần Văn Bằng và Nguyễn Song Phƣơng (2015): Nhóm tác giả sử dụng dữ liệu của 15 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2014 và chỉ ra rằng, nếu tỷ lệ lạm phát tăng thì tỷ lệ nợ xấu của các NHTM sẽ có xu hƣớng giảm.3 Mục tiêu nghiên cứu: 1.1 Mục tiêu tổng quát: Kiểm định và cung cấp những thông tin giải thích về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng TMCP tại Việt Nam. Từ đó, đƣa ra những ý kiến cũng nhƣ khuyến nghị đến các cấp quản lý tại các ngân hàng TMCP để từ đó rút ra đƣợc những quyết định nhằm kiểm soát và hạn chế tối thiểu rủi ro tín dụng mà các ngân hàng TMCP tại Việt Nam đang và sẽ gặp phải.2 Mục tiêu cụ thể: Từ mục tiêu tổng quát nói trên, khoá luận xác định 3 mục tiêu cụ thể cần thực hiện: - Thứ nhất, xác định đƣợc các yếu tố ảnh hƣởng rủi ro tín dụng tại các ngân hàng TMCP ở Việt Nam 3 - Thứ hai, xác định đƣợc xu hƣớng của các yếu tố trên và mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố đó đối với biến rủi ro tín dụng - Thứ ba, từ những yếu tố tác động đó, bài nghiên cứu đƣa ra các ý kiến cũng nhƣ giải pháp để hạn chế những rủi ro tín dụng.4 Câu hỏi nghiên cứu: - Rủi ro tín dụng ảnh hƣởng nhƣ thế nào đối với nền kinh tế nói chung và các ngân hàng TMCP tại Việt Nam nói riêng? - Rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam chịu ảnh hƣởng bới các yếu tố nào? - Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam với mức độ nhƣ thế nào và xu hƣớng ra sau? - Sau khi phân tích đƣợc những yếu tố ấy thì cần có những giải pháp nhƣ thế nào để giảm thiểu đƣợc những rủi ro tín dụng mà các ngân hàng TMCP tại Việt Nam sẽ phải đối mặt? 1.5 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu: 1.1 Đối tƣợng nghiên cứu: Đối tƣợng nghiên cứu của bài nghiên cứu nàt là các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng của hệ thống Ngân hàng TMCP tại Việt Nam.2 Phạm vi nghiên cứu: Trong quá trình thu thập số liệu, tác giả đã chọn 23 Ngân hàng TMCP ở Việt Nam Đề tài sử dụng dữ liệu của 23 Ngân hàng TMCP tại Việt Nam, bao gồm: NHTMCP An Bình, NHTMCP Á Châu, NHTMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam, NHTMCP Công Thƣơng Việt Nam, NHTMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam, NHTMCP Bản Việt, NHTMCP Phát triển TP.HCM, NHTMCP Kiên Long, NHTMCP Bƣu điện Liên Việt, NHTMCP Quân Đội, NHTMCP Hàng hải Việt Nam, NHTMCP Nam Á, NHTMCP Quốc Dân, NHTMCP Phƣơng Đông, NHTMCP Xăng dầu Petrolimex, NHTMCP Đông Nam Á, NHTMCP Sài Gòn Công Thƣơng, NHTMCP Sài Gòn – Hà Nội, NHTMCP Sài Gòn 4 Thƣơng Tín, NHTMCP Kỹ Thƣơng Việt Nam, NHTMCP Ngoại Thƣơng Việt Nam, NHTMCP Quốc Tế Việt Nam, NHTMCP Việt Nam Thịnh Vƣợng.

Về không gian: bài nghiên cứu sử dụng những dữ liệu thứ cấp của 23 ngân hàng TMCP với tiêu chí hoạt động trong suốt quá trình nghiên cứu, cùng với các số liệu đƣợc công bố đầy đủ và rõ ràng trên Báo cáo tài chính của từng ngân hàng. Về thời gian: Số liệu thu thập từ các Báo cáo tài chính của từng ngân hàng và các số liệu kinh tế vĩ mô trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2021.6 Phƣơng pháp nghiên cứu: Trong bài nghiên cứu, tác giả sẽ sử dụng dữ liệu bảng (Panel Data) thông qua mẫu quan sát của 23 ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong gian đoạn từ năm 2012 đến năm 2021. Những số liệu này sẽ đƣợc thu thập từ Báo cáo tài chính đƣợc công bố trên các trang của ngân hàng, các số liệu vĩ mô đƣợc công bố trên trang Ngân hàng nhà nƣớc, , các tạp chí uy tín và các trang mạng điện tử,… Từ những số liệu thu thập đƣợc, tác giả thực hiện hồi quy dữ liệu theo mô hình POOLED OLS, Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Sau đó, sử dụng kiểm định Breusch – Pagan để lựa chọn giữa mô hình POOLED OLS và REM và sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM.

Sau khi lựa chọn đƣợc mô hình phù hợp, tác giả thực hiện kiểm định các khuyết tật phổ biến của mô hình, nếu mô hình có khuyết tật thì thực hiện khắc phục các khuyết tật mà mô hình mắc phải. Từ đó, xác định đƣợc các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của hệ thống ngân hàng TMCP tại Việt Nam, cũng nhƣ chiều hƣớng tác động của các yếu tố này.