Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại việt nam

Thông qua các quy định này nhằm đảm bảo sự minh bạch và trách nhiệm trong việc sử dụng dự phòng rủi ro từ đó giảm thiểu tác động tiêu cực của RRTD đến hoạt động của các tổ chức tài chính

GIỚI THIỆU

TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Ngân hàng là xương sống của mọi nền kinh tế, nó thống trị mọi hệ thống tài chính và cung cấp các dịch vụ và sản phẩm tài chính cho nền kinh tế Doanh nghiệp dựa vào ngân hàng để huy động vốn mở rộng và tài trợ cho các hoạt động hằng ngày của họ (Githinji, 2017) Hiện nay, hoạt động ngành ngân hàng Việt Nam phát triển khá mạnh thông qua các dịch vụ tài chính mà họ cung cấp, góp phần thúc đẩy tăng trưởng nền kinh tế Do đó ngày nay ngành ngân hàng không ngừng cải cách và nâng cao hoạt động cấp tín dụng để chứng minh vai trò quan trọng của mình đối với nền kinh tế Đây là hoạt động quan trọng nhất và có quy mô lớn nhất của các NHTM, nó đem lại nguồn thu nhập từ lãi chiếm tỷ trọng lớn nhất so với các hoạt động khác của ngân hàng Tuy nhiên, rủi ro thường đi đôi với lợi ích, thị trường tín dụng luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro do chính khách hàng mang lại nhƣ là không trả nợ đúng hạn, không thanh toán đủ gốc và lãi vay, gây ảnh hưởng trực tiếp đến thu nhập của ngân hàng

Rủi ro tín dụng đƣợc xem là mối nguy hàng đầu đối với hệ thống NHTM vì gây ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản, tổn thất trong hoạt động kinh doanh và giảm uy tín của NHTM Hiện nay, thông qua việc ban hành Thông tƣ số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/7/2021, NHNN đã đƣa ra những quy định về phân loại tài sản, mức trích lập và phương pháp sử dụng dự phòng rủi ro để quản lý và xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng và các chi nhánh ngân hàng nước ngoài Thông qua các quy định này nhằm đảm bảo sự minh bạch và trách nhiệm trong việc sử dụng dự phòng rủi ro từ đó giảm thiểu tác động tiêu cực của RRTD đến hoạt động của các tổ chức tài chính và ngân hàng Tuy nhiên, các ngân hàng đang bộc lộ nhiều hạn chế trong quá trình áp dụng quy định này Do vậy, vấn đề rủi ro tín dụng là một vấn đề cực kỳ cấp thiết trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng Trong một thế giới kinh tế ngày càng phức tạp và biến đổi, hiểu và quản lý rủi ro tín dụng là một yêu cầu quan trọng đối với các tổ chức tài chính nói chung và NHTM nói riêng

Vậy nên, xuất phát từ yêu cầu thực tiễn trong việc tìm hiểu và nghiên cứu về rủi ro tín dụng của các ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam, tác giả lựa chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng Thương mại Việt Nam” làm đề tài khóa luận tốt nghiệp với mục đích xác định, đánh giá mức độ tác động của các yếu tố này đối với RRTD, để từ đó đƣa ra các giải pháp cần thiết nhằm hạn chế rủi ro tín dụng cho các NHTM Việt Nam.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦA ĐÈ TÀI

Nghiên cứu xác định những yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam Từ đó lập luận và đƣa ra một số khuyến nghị giúp giảm thiểu rủi ro và góp phần vào việc nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam trong thời gian tới

Dựa trên mục tiêu tổng quát, mục tiêu cụ thể đƣợc triển khai nhƣ sau:

Thứ nhất, xác định các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của hệ thống

Thứ hai, phân tích và đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam

Thứ ba, đề xuất các giải pháp, khuyến nghị giúp các nhà quản trị ngân hàng có thể đƣa ra các chính sách nhằm hạn chế các rủi ro tín dụng không đáng có cho các NHTM Việt Nam.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU CỦA ĐÈ TÀI

Để thực hiện đƣợc những mục tiêu đã nêu trên, khóa luận cần phải trả lời đƣợc những câu hỏi sau:

Một là, những yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của NHTM Việt Nam là gì?

Hai là, chiều hướng và mức độ tác động của các yếu tố như thế nào đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam?

Ba là, những khuyến nghị, hàm ý chính sách nào cần đƣợc đề xuất từ kết quả nghiên cứu nhằm nâng cao chất lƣợng tín dụng đối với các NHTM Việt Nam trong tương lai?

ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của các NHTM tại Việt Nam

Phạm vi không gian: Nghiên cứu đƣợc tiến hành dựa trên dữ liệu của 26 ngân hàng TMCP Việt Nam trên tổng số 31 ngân hàng TMCP tính đến thời điểm nghiên cứu đƣợc thực hiện

Phạm vi thời gian: Dữ liệu nghiên cứu đƣợc thực hiện trong giai đoạn từ 2012 đến 2022.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI

Phương pháp nghiên cứu định tính: Tổng hợp, phân tích và thống kê các số liệu tài chính của các NHTM tại Việt Nam Đồng thời, tổng hợp và so sánh các nghiên cứu trước của các tác giả trong và ngoài nước để áp dụng, kế thừa những quan điểm đánh giá RRTD

Phương pháp nghiên cứu định lượng: Từ các số liệu thu thập được, tác giả tiến hành phân tích hồi quy và kiểm định để xây dựng mô hình phù hợp dựa trên phần mềm Stata 17.0 để phân tích các yếu tố tác động đến RRTD của các NHTM Việt Nam Cụ thể, nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo 3 phương pháp sau: phương pháp bình quân dữ liệu nhỏ nhất (POOLED OLS), phương pháp tác động cố định (FEM) và phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) Đồng thời thực hiện một số kiểm định với 3 phương pháp trên để lựa chọn mô hình phù hợp nhất và áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi FGLS để khắc phục các khuyết tật của mô hình Cuối cùng sử dụng phương pháp GMM để xử lý vấn đề nội sinh.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của các ngân hàng TMCP Việt Nam đƣợc thu thập từ các báo cáo tài chính hợp nhất, báo cáo thường niên và các tài liệu liên quan của các ngân hàng TMCP, các thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và các dữ liệu kinh tế vĩ mô từ Tổng cục Thống kê, Ngân hàng thế giới (World Bank) trong giai đoạn 2012 – 2022.

ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của 26 ngân hàng thương mại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến 2022 Kết quả thu đƣợc từ nghiên cứu sẽ cung cấp bằng chứng thực nghiệm về việc đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Qua đó, gợi ý các giải pháp và đƣa ra một số khuyến nghị và hàm ý chính sách giúp các nhà quản trị có cái nhìn sâu rộng hơn trong việc giảm thiểu rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng TMCP Việt Nam Mặc dù, đề tài này không còn là vấn đề mới mẻ, nhƣng nó vẫn có tính cấp thiết trong bối cảnh kinh tế ngày nay.

BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI

Khóa luận gồm có 5 chương như sau:

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Chương 1 sẽ trình bày tổng quan nghiên cứu gồm các vấn đề như: tính cấp thiết của đề tài, qua đó xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát và các mục tiêu nghiên cứu cụ thể, từ đó tác giả nêu ra các câu hỏi nghiên cứu tương ứng, xác định phạm vi và đối tượng nghiên cứu, mô tả dữ liệu và phương pháp nghiên cứu được sử dụng Ngoài ra, chương 1 cũng sẽ trình bày ý những đóng góp mà đề tài này mang lại và bố cục của khóa luận.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG

2.1.1 Khái niệm về rủi ro tín dụng

Trong Khoản 1, Điều 3 thông tƣ số 11/2021/TT-NHNN, rủi ro tín dụng (RRTD) trong hoạt động ngân hàng đƣợc định nghĩa là khả năng xảy ra tổn thất đối với các khoản nợ của tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài khi khách hàng không thể trả đƣợc một phần hay toàn bộ các khoản nợ theo nhƣ hợp đồng hoặc thỏa thuận đã ký kết với tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài

Theo The Basel Committee on Banking Supervision - BCBS (2010), rủi ro tín dụng được định nghĩa là rủi ro tổn thất do người đi vay không có khả năng trả nợ toàn bộ hoặc một phần

Theo Ahmad Badawi (2017), rủi ro tín dụng là sự thất bại của con nợ và / hoặc các bên khác trong việc thực hiện nghĩa vụ đối với ngân hàng RRTD thường được tìm thấy trong tất cả các hoạt động của ngân hàng mà hiệu suất của nó phụ thuộc vào hoạt động của đối tác, tổ chức phát hành hoặc hoạt động của người đi vay

Rủi to tín dụng trong ngân hàng là rủi ro phát sinh khi bên nhận tín dụng từ ngân hàng không thực hiện nghĩa vụ của mình nhƣ không trả đƣợc nợ hoặc không trả lãi, điều này gây thiệt hại cho ngân hàng Rủi ro tín dụng có thể bắt nguồn từ nhiều hoạt động kinh doanh của ngân hàng nhƣ chấp nhận thanh toán, giao dịch liên ngân hàng, cho vay, giao dịch tài trợ thương mại, cam kết và dự phòng, trái phiếu và tỷ giá hối đoái và các giao dịch phát sinh (Hassan et al, 2019)

Theo Thalassinos & Thalassinos (2019), rủi ro tín dụng mang hàm ý việc thanh toán tín dụng bị trì hoãn hoặc thậm chí không trả đƣợc Điều này chắc chắn sẽ gây thiệt hại cho ngân hàng và ảnh hưởng đến tính thanh khoản Đây là rủi ro chính và quan trọng nhất trong số các rủi ro khác trong ngành tài chính

Rủi ro nói chung có thể đƣợc giải thích là một sự kiện bất lợi hoặc sự sai lệch so với kết quả mong đợi theo quan điểm của Muchtar & Samosir (2020)

Nhƣ vậy RRTD có thể hiểu là sự chậm trả, chỉ trả một phần hoặc không trả nợ (bao gồm cả gốc và lãi vay) của khách hàng vay đối với ngân hàng nhƣ đã cam kết trong hợp đồng Điều này gây tác đọng tiêu cực đến chất lƣợng tín dụng và tổn thất trong hoạt động của ngân hàng RRTD là một loại rủi ro lâu đời và phức tạp nhất trong thị trường tài chính, yêu cầu các ngân hàng phải có những giải pháp hiệu quả để quản lý nhằm giảm thiểu tối đa các thiệt hại có thể xảy ra trong hoạt động kinh doanh, vì thu nhập tạo ra từ các khoản tín dụng thường chiếm 70% - 90% thu nhập của ngân hàng

2.1.2 Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng

2.1.2.1 Nguyên nhân từ môi trường bên ngoài

Những biến đổi của môi trường tự nhiên: Ở Việt Nam, sự biến đổi khí hậu đang diễn biến ngày càng phức tạp, các vấn đề về môi trường tự nhiên như bão lụt, thiên tai, dịch bệnh… khó có thể lường trước đƣợc, xảy ra bất ngờ với những thiệt hại nghiêm trọng vƣợt ngoài tầm kiểm soát của con người, gây ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống và hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng, đặc biệt là lĩnh vực sản suất nông nghiệp, đẩy họ rơi vào tình thế khó khăn, làm giảm khả năng trả nợ cho các ngân hàng, dẫn đến xảy ra RRTD

Môi trường kinh tế không ổn định:

Hiện nay, thị trường thế giới biến đổi nhanh chóng, kinh tế trong nước do chịu ảnh hưởng từ những biến động của nền kinh tế thế giới dẫn đến việc thay đổi đột ngột từ chính sách nhà nước về lãi suất, điều hành kinh tế vĩ mô,… khiến cho khách hàng vay khó tự chủ trong chiến lược kinh doanh, gây ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của họ Bên cạnh đó, nhà nước vẫn chưa có các chính sách ngăn chặn triệt để việc nhập lậu, hàng giả vào thị trường, gây thiệt hại cho các doanh nghiệp sản xuất kinh doanh trong nước Ngoài ra, khi nền kinh tế rơi vào tình trạng suy thoái thì sản xuất kinh doanh của khách hàng cũng bị thu hẹp, trì trệ, dẫn tới thua lỗ và phá sản Những nguyên nhân khách quan đến từ môi trường kinh tế khó dự đoán được, dẫn đến môi trường kinh doanh không ổn định, từ đó làm giảm khả năng tài chính của người đi vay, hậu quả khó hoặc không thu hồi được nợ Trong một nghiên cứu của Kuzucu & Kuzucu (2019) đã chỉ ra rằng sự kiện khủng hoảng tài chính năm

2008 đã khiến rủi ro tín dụng ở các ngân hàng ở các quốc gia mới nổi và tiến tiến tăng mạnh

2.1.2.2 Nguyên nhân từ phía ngân hàng

Năng lực nghiệp vụ và phẩm chất đạo đức của đội ngũ cán bộ ngân hàng:

Ngân hàng là lĩnh vực kinh doanh đầy rủi ro, do đó đội ngũ cán bộ ngân hàng đặc biệt là cán bộ tín dụng không những cần trình độ chuyên môn đƣợc đào tạo bài bản để tự tin trao đổi với khách hàng, có kinh nghiệm phân tích các thông tin tài liệu do khách hàng cung cấp, có năng lực thẩm định và đánh giá các khoản vay, để xác thực đƣợc nhu cầu vốn và khả năng trả nợ định kỳ phù hợp đối với từng ngành nghề kinh doanh của người đi vay Ngược lại, khi nhân viên ngân hàng thiếu năng lực nghiệp vụ, trình độ kém sẽ không thể hỗ trợ đƣợc khách hàng sử dụng vốn vay một cách hiệu quả, gây ra những sai sót nghiêm trọng dẫn đến rủi ro khi cấp tín dụng

Bên cạnh đó, vấn đề đạo đức của nhân viên là một trong những yếu tố quan trọng dẫn đến rủi ro tín dụng Chẳng hạn nhƣ tình trạng tham nhũng, hành vi nhận hối lộ, cán bộ ngân hàng có thể thiếu trung thực thông đồng với khách hàng làm giả hồ sơ cho vay, hoặc kê khai tài sản thế chấp lên mức quá cao so với tài sản thực, dẫn đến việc ngân hàng đƣa ra quyết định cho vay đối với các dự án không thực hiện đƣợc, khách hàng không có khả năng trả nợ từ đó các khoản vay rơi vào tình trạng nợ quá hạn, nợ xấu gây thiệt hại đến hoạt động kinh doanh và uy tín của ngân hàng

Công tác kiểm tra, kiểm soát nội bộ chưa hiệu quả:

Kiểm tra, kiểm soát nội bộ là yếu tố không thể thiếu trong hệ thống ngân hàng, được tiến hành thường xuyên ở mọi vấn đề, mọi bộ phận, thực hiện một cách nhanh chóng, kịp thời, cẩn thận và toàn diện khi vấn đề vừa phát sinh nhằm sớm phát hiện đƣợc những rủi ro, nguyên nhân và đƣa ra giải pháp khắc phục phù hợp Nếu công tác kiểm tra nội bộ kém hiệu quả có thể do sự thiếu chuyên môn và kỹ năng từ phía nhân viên kiểm tra, hoặc quá trình kiểm soát không được thực hiện thường xuyên và thiếu chặt chẽ, điều này dẫn đến việc không nhận ra đƣợc sự sai sót của các cán bộ tín dụng tại các cấp Việc sai sót trong quá trình cho vay là điều khó tránh khỏi, do đó phải tiến hành kiểm soát nghiêm ngặt trong quá trình làm thủ tục cho vay, đồng thời thực hiện kiểm tra định kỳ đối với các giao dịch đã được thực hiện dù phương án vay vốn có hiệu quả, điều này giúp kiểm soát tốt chất lƣợng tín dụng

Thiếu sự giám sát, quản lý sau cho vay:

Giám sát, quản lý sau cho vay là rất quan trọng để theo dõi nợ, xem xét khả năng trả nợ của khách hàng Khi ngân hàng chỉ tập trung vào thẩm định trước khi vay mà lơ là trong quá trình giám sát, quản lý nguồn vốn sau cho vay thì sẽ dẫn đến rủi ro nghiêm trọng nhƣ khách hàng sử dụng sai mục đích vay, lừa đảo, bỏ trốn… hay ngân hàng không cập nhật đƣợc tình hình kinh doanh thực tế của khách hàng vay, dẫn đến khả năng khách hàng không trả nợ hoặc ngân hàng không có biện pháp hỗ trợ kịp thời cho khách hàng nhằm giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng

Chưa tuân thủ chính sách cho vay hoặc chính sách cho vay không phù hợp:

Chính sách cho vay đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý rủi ro tín dụng của ngân hàng, là phương châm hướng dẫn hỗ trợ cho các cán bộ tín dụng định hình được tiêu chí, hướng đi, chiến lược cho vay và cân nhắc trong quá trình cấp tín dụng, nhằm tối ƣu hóa hoạt động cho vay và quản lý rủi ro Với một chính sách cho vay chƣa đầy đủ, thiếu tính bao quát, thiếu rõ ràng có thể dẫn đến sai sót trong quá trình thực hiện nhiệm vụ của cán bộ tín dụng, từ đó tiềm ẩn rủi ro trong việc cấp tín dụng, có thể tạo ra sơ hở khiến khách hàng có hành vi không trung thực, không thực thiện đúng nghĩa vụ với ngân hàng hoặc gây bất lợi cho ngân hàng khi xảy ra tranh chấp

Theo Cao Hồng Sơn và Nguyễn Ngọc Minh (2023), các nguyên nhân từ phía ngân hàng dẫn đến phát sinh RRTD là không tuân thủ các chính sách, quy định và thủ tục cho vay, thiếu thông tin khách hàng khi thẩm định và phê duyệt các khoản vay vội vàng có thể dẫn đến những quyết định sai lầm; chất lƣợng đội ngũ nhân sự tín dụng chƣa cao, thiếu công tác kiểm tra, giám sát sau cho vay; cán bộ tín dụng có trình độ chuyên môn còn hạn chế và chƣa đạt yêu cầu, thiếu đạo đức nghề nghiệp

2.1.2.3 Nguyên nhân từ phía khách hàng

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Hình 3.2 Quy trình thực hiện nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Tác giả đã sử dụng phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp bằng cách lấy các số liệu được công bố trong báo cáo tài chính (BCTC), báo cáo thường niên và kết quả hoạt động kinh doanh của 26 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2022 Ngoài ra các dữ liệu vĩ mô từ báo cáo của Tổng cục Thống kê cũng đƣợc sử dụng

Bước 2: Thống kê mô tả

Trong nghiên cứu này, việc thực hiện thống kê mô tả sẽ đƣợc tiến hành bằng phần mềm Stata Đây là phương pháp hữu ích nhằm mô tả tóm tắt các đặc trưng của dữ liệu về biến phụ thuộc và các biến độc lập, thống kê mô tả sẽ bao gồm những thông số cơ bản nhƣ số quan sát, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và giá trị trung bình của các biến trong mô hình nghiên cứu Trong đó, độ lệch chuẩn thể hiện mức độ phân tán của các biến số xoay quanh giá trị trung bình Giá trị nhỏ nhất và lớn nhất cho biết giá trị quan sát nhỏ nhất và lớn nhất của biến Giá trị trung bình được sử dụng để đo lường xu hướng tập trung của dữ liệu Tuy nhiên, thống kê mô tả chỉ là một mô tả tổng quan về biến quan sát do vậy không nên vội đƣa ra kết luận từ các thông số này

Bước 3: Phân tích ma trận tương quan giữa các biến

Một trong những giả định của hồi quy tuyến tính là không có hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập Ngược lại, nếu trong mô hình hồi quy có sự tương quan mạnh giữa các biến độc lập thì có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến Do đó, việc phân tích, kiểm tra mức độ tương quan, cùng chiều hay ngược chiều giữa các biến độc lập là hết sức cần thiết, được thực hiện thông qua ma trận tương quan Khi mối tương quan giữa các cặp biến có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 thì có khả năng tồn tại hiện tượng tự tương quan ở chúng

Bước 4: Phân tích mô hình theo phương pháp PooledOLS, FEM, REM

Tác giả tiến hành phân tích hồi quy dữ liệu bảng để kiểm định chiều và mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD Thông qua phần mềm Stata, tác giả chạy mô hình hồi quy lần lượt theo các phương pháp bình phương nhỏ nhất (PooledOLS), mô hình hồi quy theo phương pháp tác động cố định (FEM) và mô hình hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM)

Bước 5: Kiểm định lựa chọn mô hình

Tác giả tiến hành thực hiện một số kiểm định bao gồm Kiểm định F-test và Hausman nhằm lựa chọn mô hình phù hợp nhất giữa 3 mô hình trên (Pooled OLS, FEM, REM) Để quyết định nên áp dụng mô hình FEM hay Pooled OLS, tác giả sử dụng kiểm định F-test với giả thuyết:

H0: Pooled OLS là mô hình phù hợp

H1: FEM là mô hình phù hợp

Khi kết quả có giá trị P-value nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, tức là mô hình FEM là phù hợp cho nghiên cứu Ngƣợc lại, P- value lớn hơn 0.05 thì kết luận Pooled OLS là mô hình phù hợp

Tương tự, để lựa chọn áp dụng mô hình FEM hay REM, tác giả sử dụng kiểm định Hausman với giả thuyết:

H0: REM là mô hình phù hợp

Khi kết quả có giá trị P-value nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, tức là mô hình FEM là phù hợp cho nghiên cứu Ngƣợc lại, P- value lớn hơn 0.05 thì kết luận REM là mô hình phù hợp

Bước 6: Kiểm định các khuyết tật mô hình

Tác giả tiến hành kiểm định hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) để giải thích hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình Nếu giá trị VIF của các biến độc lập thấp hơn 10, chứng tỏ không có hiện tƣợng đa cộng tuyến ở các biến trong mô hình Ngƣợc lại, nếu giá trị VIF cao hơn 10 thì mô hình có hiện tƣợng đa cộng tuyến

Tiếp theo đó, tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Modified Wald với giả thuyết: H0: Không tồn tại hiện tƣợng phương sai sai số thay đổi trong mô hình, H1: Có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình Khi giá trị P-value cho kết quả nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, tức là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình Ngƣợc lại, P-value lớn hơn 0.05 thì kết luận không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình nghiên cứu

Tương tự, tác giả kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge với giả thuyết: H0: Mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan, H1: Mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan Khi kết quả có giá trị P-value nhỏ hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, tức là mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan Ngược lại, P-value lớn hơn 0.05 thì kết luận mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan

Trong trường hợp mô hình gặp hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan hay phương sai của sai số thay đổi, tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật mô hình nhằm mục đích tăng độ tin cậy và tính phù hợp cho kết quả nghiên cứu Bằng cách áp dụng phương pháp FGLS trên dữ liệu bảng để giải quyết các vấn đề như hiện tượng tự tương quan cũng như hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, giúp nâng cao độ chính xác của mô hình ước lượng Sau cùng, tác giả sử dụng phương pháp tổng quát các khoảnh khắc GMM để xử lý các vấn đề nội sinh trong mô hình

Bước 7: Kết luận và đưa ra một số hàm ý chính sách

Dựa trên kết quả của mô hình hồi quy, tác giả tiến hành thảo luận, phân tích rút ra kết luận đồng thời đƣa ra một số khuyến nghị và hàm ý chính sách nhằm giải quyết mục tiêu đã đề ra.

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU DỰ KIẾN

3.2.1 Khái quát mô hình nghiên cứu

Căn cứ vào các công trình nghiên cứu của Nguyễn Quỳnh Hoa (2020), Naili & Lahrichi (2022), Seid Muhammed và cộng sự (2023) và nhiều nghiên cứu khác cho thấy rằng các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng bao gồm: Tỷ lệ an toàn vốn (CAR), Hiệu quả quản lý chi phí (CIR), Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), Khả năng thanh khoản (LDR), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), Quy mô ngân hàng (SIZE) và Tỷ lệ lạm phát (INF)

Tác giả sẽ xây dựng mô hình nghiên cứu nhƣ sau:

NPL i,t = + β 0 NPL i,t-1 + β 1 CAR i,t + β 2 CIR i,t + β 4 ROE i,t + β 6 LDR i,t + β 7 GDP i,t + β 8 SIZE i,t + β 10 INF i,t + ε i,t Trong đó:

Biến phụ thuộc: Tỷ lệ nợ xấu (NPL i,t )

Các biến độc lập: Tỷ lệ an toàn vốn (CARi,t), Hiệu quả quản lý chi phí (CIRi,t),

Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE i,t ), Khả năng thanh khoản (LDR i,t ), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP i,t ), Quy mô ngân hàng (SIZE i,t ) và Tỷ lệ lạm phát (INF i,t )

NPL i,t-1 là tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i vào năm t-1 là hệ số chặn β 0 là tác động của biến trễ tỷ lệ nợ xấu đến tỷ lệ nợ xấu năm t β 1 đến β 10 là các hệ số góc của các biến độc lập εi,t là phần dƣ thống kê i, t tương ứng với ngân hàng và năm khảo sát

Bảng 3.2 Cách đo lường và công thức tính của các biến

Kí hiệu Đo lường Công thức tính Các nghiên cứu trước

NPL Tỷ lệ nợ xấu là biến phụ thuộc đại diện cho

RRTD của ngân hàng đƣợc xác định bằng nợ xấu trên tổng dƣ nợ tín dụng

(2020), Nguyễn Ngọc Hồng Loan và Trần Vương Thinh (2021), Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021), Hazimi & William (2020), Paragina & Muchtar (2021)

CAR i,t Hệ số an toàn vốn đƣợc đo lường bằng tỷ lệ giữa tổng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có rủi ro của ngân hàng

Tole và cộng sự (2019), Hazimi & William (2020), Naili & Lahrichi (2022)

ROE i,t Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu là biến độc lập đƣợc xác định bằng lợi nhuận sau thuế chia cho vốn chủ sở hữu Và số liệu đƣợc lấy từ

Nguyễn Ngọc Hồng Loan và Trần Vương Thinh

(2022), Nosheen Khan và cộng sự (2023), Seid Muhammed và cộng sự

LDR i,t Khả năng thanh khoản là chỉ số được đo lường bằng tỷ lệ số tiền ngân hàng cho vay so với số tiền gửi huy động

Lê Thanh Tâm và cộng sự

CIR i,t Hiệu quả quản lý chi phí là chỉ số đƣợc tính bằng tỷ lệ giữa tổng chi phí để thực hiện hoạt động kinh doanh trên tổng thu nhập có đƣợc từ hoạt động kinh doanh

(2022), Seid Muhammed và cộng sự (2023)

SIZE i,t Quy mô ngân hàng là chỉ số đƣợc tính bằng cách lấy logarit của tổng tài sản

Lê Thanh Tâm và cộng sự

GDP i,t Tăng trưởng kinh tế là chỉ số kinh tế vĩ mô đƣợc sử dụng để đo lường

Nguyễn Thành Đạt (2019), Nguyễn Quỳnh Hoa

(2020), Nguyễn Ngọc Hồng Loan và Trần Vương tỷ lệ tăng/giảm tổng sản phẩm trong nước, số liệu về GDP đƣợc lấy từ báo cáo của Ngân hàng thế giới

Thinh (2021), Lê Duy Khánh (2021), Tole và cộng sự (2019), Hazimi & William (2020), Paragina

& Muchtar (2021), Naili & Lahrichi (2022), Seid Muhammed và cộng sự (2023)

INF i,t Lạm phát là biến vĩ mô đƣợc đo lường bởi chỉ số giá tiêu dùng

(CPI), qua tỷ lệ tăng/giảm chỉ số giá tiêu dùng, và số liệu đƣợc lấy từ Ngân hàng thế giới

(2020), Nguyễn Ngọc Hồng Loan và Trần Vương Thinh (2021), Tole và cộng sự (2019), Hazimi & William (2020), Paragina

& Muchtar (2021), Naili & Lahrichi (2022), Seid Muhammed và cộng sự (2023)

Tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPL i,t-1 )

Tole và cộng sự 2019, Nguyễn Quỳnh Hoa (2020) đều chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu năm hiện tại chịu tác động bởi tỷ lệ nợ xấu năm trước, đây là tác động cùng chiều, do vậy tác giả cũng đưa ra kỳ vọng tỷ lệ nợ xấu năm trước có tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu năm hiện tại Do vậy, giả thuyết đặt ra nhƣ sau:

Giả thuyết H0: Tỷ lệ nợ xấu năm trước tác động cùng chiều đến NPL

Tỷ lệ an toàn vốn (CAR)

Hệ số này được đo lường bằng tỷ lệ giữa tổng vốn chủ sở hữu và tổng tài sản có rủi ro Mức độ an toàn vốn đề cập đến số lƣợng vốn chủ sở hữu và các khoản dự trữ khác mà ngân hàng nắm giữ để chống lại các tài sản rủi ro của nó CAR cao cho thấy ngân hàng có sự cân nhắc và quản lý tài chính tốt hơn, điều này tạo đƣợc lòng tin và sự tin cậy đối với khách hàng, giúp ngân hàng thu hút đầu tƣ, tăng khả năng huy động vốn, đồng thời ngân hàng có đủ vốn để xử lý các khoản nợ không trả đƣợc từ khách hàng Qua kết quả nghiên cứu của Tole và cộng sự (2019), Đặng Văn Dân (2021) cho thấy mối quan hệ ngƣợc chiều của vốn chủ sở hữu với rủi ro tín dụng, họ cho rằng khi tỷ lệ an toàn vốn tăng thì rủi ro tín dụng sẽ giảm Do vậy, giả thuyết đặt ra nhƣ sau:

Giả thuyết H1: Tỷ lệ an toàn vốn tác động ngược chiều đến NPL

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) Đây là chỉ số đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng, nó phản ảnh việc bỏ ra một đồng vốn có thì có thể thu lại bao nhiêu đồng lợi nhuận cho chủ sở hữu vốn và các nhà đầu tư Nhiều nghiên cứu trước đây đã chứng minh rằng khả năng sinh lời có tác động tiêu cực đến rủi ro tín dụng Theo Paragina & Muchtar (2021), ngân hàng có tỷ suất sinh lời cao hơn chứng minh các nhà quản lý tài chính có thể giám sát chất lƣợng các khoản vay giải ngân và quản lý nợ xấu; hàm ý việc quản lý tín dụng tốt để ngân hàng có khả năng giảm thiểu rủi ro tín dụng Naili & Lahrichi

(2022) đã cho thấy các ngân hàng có lợi nhuận thấp có nhiều khả năng tăng mức độ rủi ro ví họ bị ép tạo ra nhiều thu nhập hơn so với các đối tác của mình nên các ngân hàng lợi nhuận cao sẽ ít có khả năng cấp các khoản vay rủi ro hơn, điều này giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng của họ Do vậy, giả thuyết đặt ra nhƣ sau:

Giả thuyết H2: Tỷ suất sinh lời tác động ngược chiều đến NPL

Khả năng thanh khoản (LDR) Để tránh việc cho thấy họ đang có gắng thu hút vốn từ bên ngoài, các ngân hàng thương mại sẽ có động cơ làm giảm tỷ lệ dự phòng rủi ro của họ khi số tiền vay vƣợt quá số tiền gửi trong ngân hàng Việc tăng tỷ lệ cho vay trên tiền gửi cho thấy xu hướng ưa thích rủi ro và có dẫn đến nợ xấu cao hơn Các ngân hàng thương mại cung cấp càng nhiều tín dụng từ tiền gửi, thanh khoản sẽ giảm làm tăng mức độ nợ xấu (Tole và cộng sự 2019) Do vậy, giả thuyết đặt ra nhƣ sau:

Giả thuyết H3: Khả năng thanh khoản tác động cùng chiều đến NPL

Hiệu quả quản lý chi phí (CIR)

Ngân hàng quản lý chi phí tốt sẽ sử dụng có hiệu quả và tiết kiệm vốn kinh doanh, hoạt động kinh doanh ngân hàng sẽ tốt hơn và ngƣợc lại, ngân hàng có hiệu quả quản lý suy giảm có thể sẽ làm gia tăng RRTD Nghiên cứu của Nguyễn Quỳnh Hoa (2020) cho ra kết quả rằng hiệu quả quản lý chi phí tác động cùng chiều đến RRTD CIR tăng, tức là tỷ lệ giữa chi phí hoạt động và thu nhập của ngân hàng cũng tăng, điều này có thể chỉ ra rằng ngân hàng đang sử dụng một phần lớn nguồn vốn của mình để duy trì hoạt động kinh doanh Khi nguồn vốn bị giới hạn, ngân hàng có thể không đủ khả năng đáp ứng đƣợc các RRTD một cách hiệu quả, từ đó gia tăng tình trạng RRTD của ngân hàng Do vậy, giả thuyết đặt ra nhƣ sau:

Giả thuyết H4: Hiệu quả quản lý chi phí tác động cùng chiều đến NPL

Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng được đo bằng giá trị thị trường của ngân hàng Trong các nghiên cứu trước đây, thường sử dụng logarit của tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng nhằm điều chỉnh biến này đƣa nó về cùng đơn vị đo với các biến còn lại trong mô hình Các nghiên cứu chứng minh rằng: quy mô ngân hàng có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến rủi ro tín dung Nguyễn Thành Đạt (2019), Nguyễn Ngọc Hồng Loan và Trần Vương Thinh (2021), Seid Muhammed và cộng sự (2023) cho rằng các ngân hàng có quy mô càng lớn thì tỷ lệ nợ xấu càng gia tăng do việc mở rộng các khoản vay dẫn đến việc nới lỏng trong điều kiện cho vay và các đối tƣợng khách hàng cho vay đa dạng Tuy nhiên, nghiên cứu của Nguyễn Quỳnh Hoa (2020), Naili & Lahrichi (2022), Lê Duy Khánh (2021) cho thấy việc gia tăng quy mô ngân hàng đã không làm tăng tỷ lệ nợ xấu, các ngân hàng có quy mô lớn kiểm soát rủi ro tín dụng sẽ tốt hơn Các ngân hàng lớn thường có khả năng khắc phục rủi ro tốt hơn các ngân hàng nhỏ vì ngân hàng lớn thường có tiềm lực tài chính và khả năng quản lý rủi ro mạnh mẽ hơn, cho phép ngân hàng lớn hỗ trợ tài chính và đáp ứng các tình huống khẩn cấp Do vậy, giả thuyết đặt ra nhƣ sau:

Giả thuyết H5: Quy mô ngân hàng tác động ngược chiều đến NPL

Tăng trưởng kinh tế (GDP)

GDP là biến kinh tế vĩ mô đƣợc sử dụng rất nhiều trong các bài nghiên cứu trước, đây là chỉ tiêu dùng để đánh giá tốc độ tăng trưởng kinh tế của một quốc gia Các nghiên cứu của Nguyễn Thành Đạt (2019), Nguyễn Quỳnh Hoa (2020), Tole và cộng sự (2019), Hazimi & William (2020), Naili & Lahrichi (2022), Lê Duy Khánh (2021) chứng minh rằng tăng trưởng kinh tế tốt sẽ giúp khách hàng vay cải thiện hơn khả năng hoàn trả các khoản nợ cho ngân hàng nên rủi ro tín dụng sẽ giảm Bên cạnh đó, nghiên cứu của Paragina & Muchtar (2021) chứng minh mối quan hệ cùng chiều giữa GDP và RRTD, cho thấy việc tăng trưởng kinh tế liên tục có thể làm cho các ngân hàng tự tin hơn và dễ dàng cung cấp các khoản vay, điều này cũng đồng nghĩa với việc gia tăng rủi ro tín dụng Do vậy, giả thuyết đặt ra nhƣ sau:

Giả thuyết H6: Tăng trưởng kinh tế tác động ngược chiều đến NPL

Tỷ lệ lạm phát (INF) Đây là yếu tố vĩ mô có thể làm suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng Khi lạm phát tăng giá cả hàng hóa và chi phí hoạt động tăng cao, dẫn đến nhu cầu mua hàng hóa của người tiêu dùng giảm đi, tỷ lệ tiêu thụ sản phẩm giảm theo đó, từ đó ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh, doanh thu giảm; gây áp lực lên khả năng trả nợ của khách hàng và tăng các khoản nợ xấu Ngoài ra, khi lạm phát tăng lên, đồng tiền mất giá, tỷ lệ lợi nhuận chung giảm, lạm phát cũng dẫn đến việc tăng lãi suất thông qua chính sách thắt chặt tiền tệ, đồng thời các chi phí dịch vụ nợ cũng tăng lên, tạo khó khăn cho doanh nghiệp và cá nhân khi trả nợ Điều này đã đƣợc chứng minh bởi Nguyễn Quỳnh Hoa (2020), Hazimi & William (2020), Naili & Lahrichi

(2022), Seid Muhammed và cộng sự (2023), Nguyễn Ngọc Hồng Loan và Trần Vương Thịnh (2021) Do vậy, giả thuyết đặt ra như sau:

Giả thuyết H7: Tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều đến NPL

Thống kê mô tả

Tác giả tổng hợp một số thông số cơ bản của các biến nghiên cứu ở bảng sau:

Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả các biến

Tên biến Số quan sát

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata

Tổng hợp số liệu thu thập trong giai đoạn 2012 - 2022 của 26 NHTM Việt Nam gồm 286 quan sát Kết quả thống kê mô tả cho thấy:

Tỷ lệ nợ xấu (NPL): mức biến động của NPL nằm từ 0,0047 đến 1 và giá trị trung bình của biến này là 0,0284 (nhỏ hơn mức quy định của NHTM là 3%), điều này chứng minh rằng tỷ lệ nợ xấu qua các năm tại các NHTM Việt Nam không có sự chênh lệch quá lớn, đồng nghĩa với việc các NHTM đã nỗ lực thực hiện tốt các chính sách, kế hoạch cho vay nhằm đảm bảo tỷ lệ nợ xấu không vƣợt mức quy định của NHTM

Hệ số an toàn vốn (CAR): mức biến động của CAR từ 0,0804 đến 0,4015; với giá trị trung bình là 0,1332 và độ lệch chuẩn là 0,0426; cho thấy sự biến đổi tương đối mạnh trong bộ dữ liệu nghiên cứu

Tỷ suất sinh lời (ROE): tỷ suất sinh lời dao động từ 0 đến 0,2639, giá trị trung bình là 0,0966 Với độ lệch tiêu chuẩn của biến ROE là 0,0664 chứng tỏ có sự chênh lệch và cách biệt lớn về khoảng cách ROE giữa các NHTM

Khả năng thanh khoản (LDR): biến LDR có giá trị biến động từ 0,0197 đến

1,4691; và độ lệch chuẩn là 0,1829 cho thấy sự biến động lớn về LDR giữa các NHTM, biến LDR có giá trị trung bình là 0,8781 cho thấy tổng dƣ nợ cho vay chiếm tỷ trọng cao trên tổng tiền gửi của khách hàng

Tỷ lệ chi phí hoạt động (CIR): biến này có giá trị thấp nhất là 0,0181; giá trị cao nhất là 0,1454; với giá trị trung bình là 0,0198 và độ lệch chuẩn là 0,0106; điều này cho thấy CIR biến động khá ít giữa các NHTM

Quy mô ngân hàng (SIZE): quy mô ngân hàng có giá trị biến động từ 7,1781 đến 9,2586; giá trị trung bình là 8,1382; độ lệch chuẩn của biến là 0,4913 cho thấy SIZE giữa các NHTM có sự chênh lệch lớn

Tốc độ tăng trưởng (GDP): mức biến động của GDP từ 0,0258 đến 0,0802, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn lần lƣợt là 0,0581 và 0,0163; ta có thể thấy GDP có sự biến động khá ít giữa các năm, chứng tỏ sự nỗ lực ổn định và phát triển nền kinh tế Việt Nam

Tỷ lệ lạm phát (INF): mức biến động của INF từ 0,0063 đến 0,0909; với giá trị trung bình và độ lệch chuẩn lần lƣợt là 0,0374 và 0,0220; biến INF có sự biến động tương đối ít giữa các năm, điều này cho thấy sự nỗ lực kiềm chế lạm phát của nước ta.

Phân tích hệ số tương quan

Để phân tích, kiểm tra mức độ tương quan, cùng chiều hay ngược chiều giữa các biến trong mô hình, tác giả xây dựng ma trận hệ số tương quan qua bảng sau:

Bảng 4.2 Hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình

NPL CAR ROE LDR CIR SIZE GDP INF

Dựa vào bảng 4.2 có thể kết luận rằng: NPL cùng chiều với ROE, CIR, SIZE, NIF và ngược chiều với CAR, LDR, GDP Hệ số tương quan giữa các cặp biến trong mô hình trên biến động từ 0,0055 đến 0,6066; điều này cho thấy hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 0,8 do đó có thể nói khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình là không lớn.

Kiểm định đa cộng tuyến

Ngoài phân tích tương quan thì tác giả còn xem xét tính đa cộng tuyến trong mô hình bằng cách thực hiện kiểm định hệ số nhân tố phóng đại phương sai VIF

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Theo kết quả của bảng 4.3 thì hệ số VIF của tất cả các biến độc lập thấp, dao động trong khoảng từ 1,02 đến 2,03 với giá trị trung bình là 1,37; đáp ứng chỉ tiêu hệ số VIF nhỏ hơn 10, do đó có thể kết luận rằng vấn đề đa cộng tuyến ở các biến độc lập là không đáng kể và không tác động đến kết quả hồi quy.

Kết quả mô hình hồi quy

Sau khi tiến hành phân tích thống kê mô tả và xem xét mối quan hệ của các biến trong mô hình, tác giả tiếp tục phân tích hồi quy theo ba mô hình: Pooled OLS, FEM và REM để xem xét sự tác động của các biến độc lập đến tỷ lệ nợ xấu

Bảng 4.4 Kết quả mô hình hồi quy theo Pooled OLS, FEM, REM

Với *, **, *** có ý nghĩa thống kê lần lƣợt ở các mức 10%, 5%, 1%

Bảng 4.4 cho thấy kết quả của mô hình hồi quy OLS có R 2 = 28,27% nghĩa là các biến độc lập: tỷ suất sinh lời, khả năng thanh khoản và tăng trưởng kinh tế đã giải thích đƣợc 28,27% sự biến động của biến tỷ lệ nợ xấu Trong đó, biến ROE có tác động cùng chiều với NPL, trong khi LDR có tác động ngƣợc chiều với NPL ở mức ý nghĩa 1% Biến GDP có tác động ngƣợc chiều với NPL ở mức ý nghĩa 5% Ngoài ra, biến CAR và CIR có tác động cùng chiều, biến SIZE và INF có tác động ngƣợc chiều với NPL nhƣng lại không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy OLS

Kết quả của mô hình hồi quy FEM có R 2 = 40,53%, cho thấy các biến độc lập: hệ số an toàn vốn, khả năng thanh khoản, tỷ suất sinh lời và quy mô ngân hàng đã giải thích đƣợc 40,53% sự biến động của biến tỷ lệ nợ xấu Trong đó, biến ROE và SIZE có tác động cùng chiều với NPL, trong khi LDR có tác động ngƣợc chiều với NPL ở mức ý nghĩa 1% Tương tự, biến CAR có tác động cùng chiều với NPL ở mức ý nghĩa 5% Ngoài ra, biến CIR, GDP và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình FEM

Kết quả của mô hình hồi quy REM có R 2 = 38,19% cho thấy các biến độc lập: tỷ suất sinh lời, khả năng thanh khoản và quy mô ngân hàng đã giải thích đƣợc 38,19% sự biến động của biến tỷ lệ nợ xấu Trong đó, biến ROE có tác động cùng chiều với NPL và biến LDR có tác động ngƣợc chiều với NPL ở mức ý nghĩa 1% Ngoài ra, biến GDP có tác động ngƣợc chiều với NPL với mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên, các biến CAR, CIR, SIZE và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình này.

Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp

Sau khi chạy hồi quy theo ba mô hình: Pooled OLS, FEM và REM, tác giả tiếp tục chạy các kiểm định để chọn ra mô hình phù hợp trong ba mô hình trên Dưới đây là tóm tắt kết quả kiểm định của mô hình:

Bảng 4.5 Tóm tắt kết quả kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp

Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata Đầu tiên, tác giả sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn mô hình phù hợp giữa Pooled OLS và FEM với giả thuyết:

H0: Pooled OLS là mô hình phù hợp

Dựa vào kết quả bảng 4.5, kiểm định F-test có giá trị P-value = 0,0000 < 0,05; do đó chấp nhận giả thuyết H1 và bác bỏ giả thuyết H0 Kết luận rằng: FEM là mô hình phù hợp

Sau đó, để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM tác giả sử dụng kiểm định Hausman với giả thuyết sau:

H0: REM là mô hình phù hợp

Bảng 4.5 cho thấy kiểm định Hausman có giá trị P-value = 0,0002 < 0,05; do đó chấp nhận giả thuyết H0 và bác bỏ giả thuyết H1, mô hình FEM đƣợc chọn Do vậy, kết luận rằng FEM là mô hình phù hợp nhất để sử dụng trong nghiên cứu này.

Kiểm định các khuyết tật của mô hình

Tên kiểm định Mô hình kiểm định P-value Kết quả

F-test Pooled OLS và FEM 0,0000 FEM

Hausman FEM và REM 0,0002 FEM

4.6.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Sau khi lựa chọn đƣợc mô hình FEM phù hợp cho nghiên cứu, tác giả tiếp tục sử dụng kiểm định Wald để kiểm định khuyết tật phương sai sai số thay đổi trong mô hình với giả thuyết đặt ra nhƣ sau:

H0: Không tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình

H1: Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình

Bảng 4.6 Kết quả kiểm định Modified Wald

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = 4755,97

Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata

Theo kết quả kiểm định: Prob>chi2 = 0,0000 < 0,05 Điều này cho biết giả thuyết H0 bị bác bỏ, hay nói cách khác là mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

4.6.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan Để xem xét hiện tượng tự tương quan trong mô hình tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge với giả thuyết:

H0: Mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan

H1: Mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata

Theo kết quả kiểm định: Prob > F = 0,0000 < 0,05 Điều này cho biết giả thuyết H0 bị bác bỏ, chấp nhận giả thuyết H1, hay nói cách khác là mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan

Tóm lại, mô hình FEM mà tác giả lựa chọn bị hai khuyết tật đó là tự tương quan và phương sai thay đổi, điều này có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy và tính hiệu quả của mô hình hồi quy Do đó tác giả tiến hành khắc phục hiện tƣợng này bằng cách thực hiện ƣớc lƣợng FGLS

4.7 Khắc phục khuyết tật của mô hình

Bảng 4.8 Kết quả của mô hình FGLS

Hệ số hồi quy Sai số chuẩn P-value

Dựa vào kết quả bảng 4.8 ta có thể nhận thấy rằng thấy mô hình FGLS có 4 biến (CAR, ROE, SIZE, NIF) có ý nghĩa thống kê Trong đó, biến ROE có tác động ngƣợc chiều với NPL, biến INF có tác động cùng chiều với NPL ở mức ý nghĩa 1% Biến CAR có tác động ngƣợc chiều với NPL ở mức ý nghĩa 5% Và với mức ý nghĩa 10%, SIZE có tác động ngƣợc chiều đến NPL Tuy nhiên, các biến LDR, CIR và GDP không có ý nghĩa thống kê

Tuy nhiên, hầu hết dữ liệu của các biến tài chính đều có dạng bảng động nên mô hình có sự hiện diện của các biến nội sinh Do đó, tác giả thực hiện ƣớc lƣợng mô hình bằng phương pháp GMM để khắc phục tình trạng trên và tăng tính chắc chắn cho mô hình Đây là phương pháp cuối cùng trong nghiên cứu và kết quả phân tích cuối cùng dựa vào bảng sau:

Bảng 4.9 Kết quả của phương pháp GMM

Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1,59 Pr > z = 0,112 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1,15 Pr > z = 0,251

Kết quả của kiểm định tự tương quan bậc 2 Arellano-Bond của mô hình GMM có giá trị P-value là 0,251 lớn hơn 5% và kiểm định Hansen test có giá trị P-value là 0,969; có nghĩa là các biến công cụ sử dụng trong mô hình là hợp lệ và có độ chính xác cao Kết luận rằng: mô hình GMM là mô hình hiệu quả nhất và đƣợc dùng để giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam

Theo kết quả mô hình GMM có 6 biến (L.NPL, CAR, ROE, LDR, GDP, NIF) có ý nghĩa thống kê Trong đó, biến L.NPL và ROE có tác động cùng chiều với NPL ở mức ý nghĩa 1% Biến INF có tác động cùng chiều với NPL, ngƣợc lại biến LDR và GDP có tác động ngƣợc chiều với NPL ở mức ý nghĩa 5% Biến CAR có tác động cùng chiều đến NPL ở mức ý nghĩa 10% Tuy nhiên, biến CIR và SIZE không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Bảng 4.10 Tóm tắt két quả nghiên cứu

Tên biến Giả thuyết nghiên cứu

Kỳ vọng Kết quả Ý nghĩa thống kê

Tỷ lệ nợ xấu năm trước

Hệ số an toàn Giả thuyết H1 (-) (+) Có (10%) vốn (CAR)

Tỷ suất sinh lời (ROE)

Tỷ lệ chi phí hoạt động

Quy mô ngân hàng (SIZE) Giả thuyết H5 (-) (-) Không

Tăng trưởng kinh tế (GDP) Giả thuyết H6 (-) (-) Có (5%)

Tỷ lệ lạm phát (INF) Giả thuyết H7 (+) (+) Có (5%)

Tỷ lệ nợ xấu năm trước (L.NPL): kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ nợ xấu năm trước có tác động cùng chiều với RRTD, đúng với sự kỳ vọng của tác giả và giống với kết quả nghiên cứu của Tole và cộng sự 2019, Nguyễn Quỳnh Hoa (2020) Nếu tỷ lệ nợ xấu năm trước tăng có thể làm tăng tỷ lệ nợ xấu năm hiện tại Điều này xảy ra là do các khoản nợ xấu không giải quyết đƣợc hoặc thu hồi không đúng hạn Vì vậy khi các NHTM sử dụng các biện pháp thu hồi nợ không đủ mạnh hoặc không có các biện pháp tái cấu trúc nợ hiệu quả, có thể làm tăng tình trạng nợ xấu

Hệ số an toàn vốn (CAR): kết quả hồi quy cho thấy hệ số an toàn vốn có tác động cùng chiều với RRTD, trái với sự kỳ vọng ban đầu của tác giả nhƣng giống với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thành Đạt (2019), Naili & Lahrichi (2022), Seid Muhammed và cộng sự (2023) Làm rõ vấn đề này: khi hệ số an toàn vốn của ngân hàng tăng thì yêu cầu ngân hàng phải giữ một khoản vốn lớn so với các khoản vay đã đƣợc cấp, điều này có thể dẫn đến khả năng cho vay của ngân hàng bị hạn chế, các khách hàng có nhu cầu vay có thể gặp khó khăn trong việc vay vốn, từ đó làm giảm khả năng kinh doanh của họ Việc này có thể tạo ra áp lực tài chính đối với khách hàng và tăng nguy cơ không trả nợ đúng hạn, dẫn đến phát sinh tình trạng RRTD tại các NHTM

Tỷ suất sinh lời (ROE): kết quả hồi quy cho thấy tỷ suất sinh lời có tác động cùng chiều với RRTD, trái với sự kỳ vọng của tác giả nhƣng trùng với kết quả nghiên cứu của Tole và cộng sự (2019), Seid Muhammed và cộng sự (2023), Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021) Điều này có thể được lý giải rằng: Khi ngân hàng có tỷ lệ ROE tăng đồng nghĩa với việc ngân hàng đang sử dụng nguồn vốn hiệu quả và thu về nhiều lợi nhuận từ các hoạt động đầu tƣ, hoạt động cho vay Tuy nhiên việc tăng cường hoạt động đầu tư cũng có thể tăng rủi ro liên quan đến việc cho vay hoặc đầu tƣ vào các dự án không có khả năng sinh lời Khi rủi ro đầu tƣ tăng thì tỷ lệ nợ xấu có thể tăng lên Hoặc NHTM không quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả, chấp nhận các khoản nợ có rủi ro cao thì tỷ lệ nợ xấu có thể tăng

Khả năng thanh khoản (LDR): kết quả hồi quy cho thấy khả năng thanh khoản có tác động ngƣợc chiều với RRTD, trái với sự kỳ vọng của tác giả nhƣng trùng với kết quả nghiên cứu của Đặng Văn Dân (2021) chỉ ra rằng mối quan hệ nghịch biến giữa NPL và LDR Khi LDR cao, tức là tỷ lệ cho vay lớn hơn so với số tiền gửi trong ngân hàng, khả năng thanh khoản của ngân hàng có thể giảm, từ đó có thể xảy ra RRTD Ngƣợc lại, khi khả năng thanh khoản của các NHTM tăng, điều này có nghĩa là NHTM có khả năng nhanh chóng thu hồi tiền từ các tài sản cho vay và các tài sản khác, đồng thời tạo điều kiện cho việc tái cơ cấu nợ, khách hàng có thể thương lượng và điều chỉnh lại các khoản nợ quá hạn giúp khách hàng vay tránh tình trạng nợ xấu và duy trì khả năng trả nợ Đây đƣợc xem là một tín hiệu tốt đối với NHTM Việt Nam trong việc giảm RRTD

Tăng trưởng kinh tế (GDP): kết quả hồi quy cho thấy yếu tố vĩ mô GDP có tác động ngƣợc chiều với RRTD, đúng với sự kỳ vọng ban đầu của tác giả và giống với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thành Đạt (2019), Nguyễn Quỳnh Hoa (2020), Tole và cộng sự (2019), Hazimi & William (2020), Naili & Lahrichi (2022), Lê Duy Khánh (2021) Khi GDP tăng, chứng tỏ nền kinh tế tăng trưởng, các doanh nghiệp đang hoạt động có hiệu quả, nhiều doanh nghiệp và cá nhân có khả năng tăng cường sản xuất hàng hóa dịch vụ và tăng thu nhập, sức mua của người dân tăng, dẫn đến lợi nhuận tăng trưởng, từ đó khả năng trả nợ của khách hàng tốt hơn, điều này có thể làm giảm tỷ lệ nợ xấu của các NHTM

Tỷ lệ lạm phát (INF): kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với RRTD, đúng với sự kỳ vọng ban đầu của tác giả và giống với các kết quả nghiên cứu của Nguyễn Quỳnh Hoa (2020), Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021), Hazimi & William (2020), Naili & Lahrichi (2022), Seid Muhammed và cộng sự (2023) Lạm phát có tác động đáng kể đến RRTD, khi tỷ lệ lạm phát tăng, có thể làm tăng các chi phí sinh hoạt, tăng chi phí sản xuất, giá cả hàng hàng hóa cũng tăng theo, giá trị tiền tệ sẽ giảm, điều này gây ảnh hưởng xấu cho người kinh doanh do mức độ tăng trưởng thu nhập của khách hàng tăng chậm hơn mức tăng của giá bán hàng hóa, gây khó khăn trong việc buôn bán hàng hóa đặc biệt là các mặt hàng không thiết yếu, từ đó dẫn đến sự chậm trễ đối với các khách hàng trong việc trả các khoản nợ đối với ngân hàng và gia tăng nợ xấu Từ đó, xảy ra tình trạng RRTD tại các NHTM Việt Nam

Tỷ lệ chi phí hoạt động (CIR): Các NHTM muốn thực hiện hoạt động kinh doanh của mình thì phải đầu tƣ và chịu chi phí nhƣ phí đào tào nhân sự, phí quản lý khoản vay, Tuy nhiên, những khoản đầu tư và chi phí này sẽ ảnh hưởng trực tiếp tới lợi nhuận ngân hàng Kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ chi phí hoạt động không có ý nghĩa thống kê, không giống với kỳ vọng ban đầu của tác giả Do vậy, tỷ lệ chi phí hoạt động chưa có mối tương quan rõ với RRTD, vì CIR không phải là một yếu tố trực tiếp tác động đến tỷ lệ nợ xấu CIR tập trung vào khía cạnh tài chính và quản lý chi phí của ngân hàng, việc quản lý chi phí này phụ thuộc vào khả năng quản lý của lãnh đạo ngân hàng, trong khi việc kiểm soát RRTD nằm trong chính sách ngân hàng

Quy mô ngân hàng (SIZE): kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ chi phí hoạt động không có ý nghĩa thống kê Do vậy quy mô ngân hàng không tác động đến RRTD, tuy không giống với sự kỳ vọng ban đầu của tác giả, nhƣng trùng với các kết quả nghiên cứu của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021), Paragina & Muchtar (2021) Làm rõ vấn đề này: khi NHTM có quy mô lớn nhƣng có hệ thống quản lý rủi ro tốt và các quy trình kiểm soát nội bộ hiệu quả Điều này đảm bảo rằng ngân hàng rằng ngân hàng đƣa ra quyết định cho vay cẩn thận, đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng một cách đúng đắn và thực hiện tốt các biện pháp phòng ngừa nợ xấu Trong trường hợp này, quy mô ngân hàng không ảnh hưởng lớn đến tỷ lệ nợ xấu Ngoài ra, ngân hàng có quy mô lớn có thể đảm bảo đa dạng hóa danh mục tín dụng, tức là cho vay nhiều loại khách hàng và ngành nghề khác nhau, từ đó tỷ lệ nợ xấu có thể phân tán và giảm đi, do vậy giúp làm giảm tác động của quy mô ngân hàng đến nợ xấu Tuy nhiên, cần lưu ý rằng quy mô ngân hàng vẫn có thể tạo ra một số tác động tiềm tàng đến tỷ lệ nợ xấu

Trong chương 4 này, tác giả tiến hành phân tích mô hình hồi quy và triển khai các kiểm định nhằm tìm ra mô hình phù hợp để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn

2012 – 2022 Kết quả thu thập đƣợc cho rằng mô hình FEM xảy ra hiện tƣợng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi Do vậy, tác giả sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tƣợng đó Tuy nhiên, mô hình vẫn còn tồn tại biến nội sinh nên để có kết quả phù hợp và chính xác nhất, tác giả sử dụng phương pháp GMM để xử lý các biến nội sinh Tác giả đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc dựa trên tín hiệu của hệ số hồi quy và kết quả thu đƣợc từ mô hình.

Kết luận

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng không cân bằng của 286 mẫu quan sát của 26 NHTM Việt Nam từ năm 2012 đến năm 2022 để thiết lập mô hình nghiên cứu chứng minh các biến ảnh hưởng đến RRTD Trong mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) biểu thị cho rủi ro tín dụng của NHTM và 8 biến độc lập: tỷ lệ nợ xấu năm trước (L.NPL), tỷ lệ an toàn vốn (CAR), hiệu quả quản lý chi phí (CIR), tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), khả năng thanh khoản (LDR), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ lạm phát (INF) Dựa trên kết quả nghiên cứu, mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình: Pooled OLS, FEM, REM Tuy nhiên, do các biến trong mô hình còn tồn tại các yếu tố nội sinh nên tác giả cần phải sử dụng phương pháp GMM để kiểm định và khắc phục các yếu tố đó Kết quả GMM chỉ ra rằng: có 6 biến tác động và có ý nghĩa thống kê, cụ thể là L.NPL (+), CAR (+), ROE (+), LDR (-), GDP (-), INF (+) Mối tương quan giữa các biến này và rủi ro tín dụng nhìn chung nhất quán với các nghiên cứu trước đây Hai biến còn lại là CIR và SIZE không tìm thấy ý nghĩa thống kê.

Hàm ý chính sách

Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đƣa ra một số hàm ý chính sách đối với các NHTM nhằm giảm thiểu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD:

Thứ nhất, kết quả chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu trong năm tiếp theo sẽ tăng lên nếu tỷ lệ nợ xấu của năm trước cao Do vậy, các NHTM cần quản lý chặt chẽ quy trình kiểm tra, giám sát, đánh giá chất lượng tín dụng thường xuyên để ngăn chặn tình trạng này

Thứ hai, hệ số an toàn vốn cũng có tác động đến rủi ro tín dụng của NHTM

Vì vậy, các NHTM cần áp dụng tốt các chính sách quản lý hệ số an toàn vốn nhằm đảo bảo rằng ngân hàng có đủ vốn để đối phó với các RRTD có thể xảy ra, điều này góp phần tăng độ tin cậy và sự ổn định trong hệ thống ngân hàng, đồng thời giảm thiểu tình trạng RRTD

Thứ ba, việc tăng tỷ suất sinh lời có thể dẫn đến RRTD tại các NHTM gia tăng

Do hiện nay các NHTM Việt Nam hoạt động trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt về thị phần hoạt động và mức độ ảnh hưởng tới ngành ngân hàng Mục đích của hầu hết các NHTM là tăng tín dụng và làm nóng thị trường tín dụng nhằm thu được nhiều lợi nhuận hơn Vì vậy để tăng cường cho vay thì ngân hàng cũng cần nới lỏng các công cụ quản lý tín dụng, đây chính là yếu tố phát sinh RRTD Do vậy, khi tỷ suất sinh lời tăng lên, các ngân hàng cần hoạch định và thực hiện tốt các chiến lƣợc nhằm tránh tăng trưởng tín dụng quá nóng Tuy nhiên, việc giảm tỷ suất sinh lời cần thực hiện một cách cẩn trọng và cân nhắc kỹ lƣỡng vì nếu giảm quá mức có thể làm suy yếu sự cạnh tranh và khả năng sinh lời của ngân hàng

Thứ tƣ, theo kết quả nghiên cứu thì khả năng thanh khoản có tác động ngƣợc chiều đến RRTD Khi chỉ tiêu LDR càng cao thì tỷ lệ nợ xấu càng thấp Theo thông tƣ số 22/2019/TT-NHNN ngày 15/11/2019 của NHNN ban hành thì đã điều chỉnh tỷ lệ dƣ nợ cho vay so tổng tiền gửi (LDR) từ 80% lên 85% điều này có nghĩa là các ngân hàng có thể giảm áp lực huy động tiền gửi hoặc cho vay nhiều hơn Tuy nhiên cũng chính điều này có thể làm rủi ro thanh khoản tăng lên Vì vậy, các NHTM cần đa dạng hóa danh mục tài sản, tăng cường dòng tiền, quản lý rủi ro tài chính, xây dựng các mối quan hệ đáng tin cậy nhằm tăng khả năng thanh khoản cho ngân hàng, từ đó tỷ lệ nợ xấu có thể đƣợc giảm xuống

Thứ năm, ngân hàng cần dựa vào tình hình vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát… để đánh giả khả năng của khách hàng, việc kinh doanh của khách hàng có ổn định hay không, doanh nghiệp có đủ khả năng ứng biến trước những tác động của việc biến đổi thị trường, không nên đánh giá chỉ dựa trên số liệu báo cáo

Từ đó ngân hàng cần kỹ lƣỡng trong việc lựa chọn khách hàng và đƣa ra các chính sách phù hợp và kịp thời.

Hạn chế nghiên cứu

Nghiên cứu chỉ thu thập 26 mẫu ngân hàng trên tổng số 31 NHTM Việt Nam, do vậy kết quả chƣa phản ánh đƣợc đầy đủ cho toàn bộ các NHTM Việt Nam Đề tài nghiên cứu sử dụng dữ liệu đƣợc thu thập từ báo cáo tài chính của các NHTM nên việc sai sót trong quá trình thu thập dữ liệu là điều khó tránh khỏi Do hạn chế về điều kiện nghiên cứu nên việc lựa chọn các biến độc lập cũng còn bị hạn chế nên vẫn chƣa giải thích đầy đủ đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc Ngoài ra, một số biến độc lập trong nghiên cứu đã thay đổi dấu hoặc không có ý nghĩa thống kê so với kỳ vọng ban đầu của tác giả Việc này xuất phát từ mẫu số liệu nghiên cứu và tình hình thực tế của các NHTM Việt Nam.

Hướng nghiên cứu tiếp theo 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO

Trong các nghiên cứu tiếp theo, đối với việc thu thập các dữ liệu thứ cấp cần thời gian và nguồn lực tốt hơn để xem xét lại nguồn dữ liệu để nghiên cứu có thể mang lại kết quả hoàn chỉnh và chính xác nhất

Tác giả có thể bổ sung thêm các biến số khác nhƣ tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, thu nhập lãi ròng cận biên hay tỷ lệ thất nghiệp Việc đa dạng hóa các yếu tố tác động sẽ giúp làm rõ hơn các nguyên nhân dẫn đến RRTD

Dựa trên kết quả nghiên cứu của chương 4, tác giả đưa ra các khuyến nghị hàm ý chính sách giúp các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan nhà nước hoạch định các chính sách tối ƣu, giúp giảm thiểu RRTD tại các NHTM Việt Nam nhằm ngăn chặn sự bất ổn tài chính trong tương lai Cuối cùng, ở chương này tác giả còn xác định một số điểm hạn chế của nghiên cứu và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo

TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Đạt, N T 2019, ‘Nguồn vốn ngân hàng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời và rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại cổ phẩn Việt Nam’, Tạp chí Nghiên cứu

Tài chính-Marketing, (52), 12-21 Đặng Văn Dân 2021, ‘Rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn hậu WTO: Ảnh hưởng của các nhân tố vi mô và vĩ mô’, Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ, số 3+4 (tháng 3/2021)

Lê Duy Khánh 2021, ‘Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng: Trường hợp các ngân hàng thương mại Việt Nam’, Tạp chí khoa học đại học mở thành phố hồ chí minh - kinh tế và quản trị kinh doanh, 18(2), 133-142

Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc, Bùi Thu Giang 2021, Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam, truy cập tại:

Minh, N N., Sơn, C H., Minh, N N., & Son, C H 2023, ‘Quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Thương tín-Chi nhánh Vĩnh Long’, Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô, 17, 1-23

Ngân hàng nhà nước 2021, Thông tư số 11/2021/TT-NHNN, truy cập tại:

Định dạng
Số trang	86
Dung lượng	2,56 MB